Johan LEROY
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Image apache/airflow:3.3.2-python3.12. Le webserver devient l'api-server (healthcheck /api/v2/monitor/health) et le dag-processor est un service à part : depuis Airflow 3 le scheduler ne parse plus les DAGs. Les tâches passent par l'Execution API de l'api-server avec un jeton signé par AIRFLOW_JWT_SECRET, nouveau secret du .env partagé entre conteneurs. AIRFLOW_WEBSERVER_SECRET_KEY devient AIRFLOW_API_SECRET_KEY. airflow-init refuse toujours de démarrer si l'un des secrets manque. FabAuthManager explicite : le SimpleAuthManager par défaut ne sait pas créer le compte admin que airflow-init pose via _AIRFLOW_WWW_USER_*. Pas de triggerer, aucun opérateur déférable dans les DAGs.
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2.5 KiB
Bash
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# Variables lues par docker-compose.yml à la racine.
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# Le backend lancé hors conteneur (`make dev`) lit apps/backend/.env, pas ce fichier.
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POSTGRES_USER=enervision
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POSTGRES_PASSWORD=change_me
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POSTGRES_DB=enervision
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# 5432 est souvent déjà pris par une autre base du poste.
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POSTGRES_PORT=5433
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# `basic` renvoie des statistiques d'usage à Timescale.
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TIMESCALEDB_TELEMETRY=off
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APP_ENV=local
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APP_DEBUG=false
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APP_LOG_LEVEL=INFO
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# L'API refuse de démarrer tant que cette valeur reste un exemple ou fait moins de
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# 32 caractères. Générer la vôtre : python -c "import secrets; print(secrets.token_urlsafe(48))"
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APP_SECRET_KEY=change_me
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APP_CORS_ORIGINS=http://localhost:4200
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BACKEND_PORT=8000
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FRONTEND_PORT=3000
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# Mailpit capture les courriels du backend, rien ne sort vers l'extérieur.
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MAILPIT_SMTP_PORT=1025
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MAILPIT_UI_PORT=8025
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# API Mock EnerVision
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APP_MOCK_API_BASE_URL=https://api-mock.charlieandre.fr
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APP_MOCK_API_USERNAME=change_me
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APP_MOCK_API_PASSWORD=change_me
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APP_MOCK_API_TIMEOUT_SECONDS=10
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# Airflow (api-server + scheduler + dag-processor, LocalExecutor). Base de métadonnées dédiée `airflow` dans le
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# même conteneur `db` (cf. db/init/120-airflow-database.sql), pas un conteneur de plus.
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AIRFLOW_PORT=8080
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# Chiffre les connexions/variables stockées par Airflow. Générer la vôtre :
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# python -c "from cryptography.fernet import Fernet; print(Fernet.generate_key().decode())"
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AIRFLOW_FERNET_KEY=change_me
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# Clé de session de l'api-server Airflow, distincte de la précédente. Générer la
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# vôtre : python -c "import secrets; print(secrets.token_urlsafe(48))"
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AIRFLOW_API_SECRET_KEY=change_me
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# Secret des jetons JWT entre scheduler, tâches et api-server (conteneurs distincts, le secret
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# doit être partagé). Même générateur que ci-dessus.
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AIRFLOW_JWT_SECRET=change_me
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AIRFLOW_ADMIN_USERNAME=admin
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# Compte Airflow créé au premier démarrage (service `airflow-init`), sans rapport avec les
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# comptes `app_user` d'EnerVision.
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AIRFLOW_ADMIN_PASSWORD=change_me
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AIRFLOW_ADMIN_EMAIL=admin@enervision.fr
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# `APP_SECRET_KEY` du backend, que le DAG `alertes` lance en sous-processus. Distincte de
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# celle de l'API : la détection ne signe aucun jeton, et Airflow exécute du code depuis son
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# interface (cf. ADR 0008). Générer la vôtre :
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# python -c "import secrets; print(secrets.token_urlsafe(48))"
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AIRFLOW_APP_SECRET_KEY=change_me
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# Stack complète derrière le reverse proxy (docker-compose.prod.yml).
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# PUBLIC_HOST alimente l'origine CORS, le lien de réinitialisation et le certificat.
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PUBLIC_HOST=enervision.local
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ACME_EMAIL=
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