apscheduler_celery_beat

Celery Beat actúa como scheduler distribuido para ejecutar tareas periódicas críticas: purga de datos biométricos expirados, rotación de logs, generación de reportes de métricas FAR/FRR y limpieza de sesiones huérfanas.

When to use

Usar para toda tarea que deba ejecutarse en intervalo fijo o en horario programado. En particular, la purga de biometría es obligatoria por GDPR y debe ejecutarse aunque el sistema esté bajo carga.

Instructions

1. Instalar: pip install celery[redis] django-celery-beat o APScheduler si no se usa Django.
2. Definir schedule en backend/tasks/scheduler.py:

   from celery.schedules import crontab
   CELERYBEAT_SCHEDULE = {
       "purge-expired-sessions": {
           "task": "tasks.audit.purge_expired_biometric_data",
           "schedule": crontab(minute="*/15"),  # cada 15 minutos
       },
       "cleanup-orphan-minio-objects": {
           "task": "tasks.audit.cleanup_orphan_objects",
           "schedule": crontab(hour="*/1"),
       },
       "generate-far-frr-report": {
           "task": "tasks.metrics.generate_daily_report",
           "schedule": crontab(hour=0, minute=0),
       },
   }
   

3. Tarea de purga: consultar sesiones con created_at < NOW() - INTERVAL '24 hours' y status = 'completed', eliminar objetos MinIO, nullificar referencias en PostgreSQL.
4. Arrancar beat: celery -A backend.celery_app beat --loglevel=info --scheduler django_celery_beat.schedulers:DatabaseScheduler.
5. Asegurar que solo hay una instancia de beat corriendo — usar Redis lock con celery.utils.abstract.CallableTask.
6. Monitorizar con Celery Flower: comprobar que last_run_at de cada tarea se actualiza correctamente.

Notes

• Beat es un proceso separado de los workers — arrancar con supervisor o como Deployment independiente en Kubernetes.
• Si falla la purga, Alertmanager debe notificar inmediatamente — es un incidente de compliance GDPR.
• Documentar el TTL exacto en el DPA (Data Processing Agreement) del cliente.