El servicio All File Converter está diseñado como un sistema SaaS distribuido y escalable basado en un stack asíncrono moderno de Python 3.12. La arquitectura se divide en capas independientes: recepción de eventos de red, orquestación de tareas, ejecución aislada de procesos binarios pesados y el circuito analítico.

1. Stack tecnológico general y arquitectura del sistema

La plataforma se basa en los principios de alto rendimiento (high-throughput), consumo mínimo de memoria y protección contra fallos:

  • Telegram Bot Framework: Aiogram 3.13, que opera en modo Webhook con validación de tokens secretos y filtros personalizados del ciclo de vida de los mensajes.
  • Puerta de enlace web y REST API: FastAPI basado en el servidor ASGI Uvicorn con entrega de streaming asíncrona de archivos binarios (FileResponse) y limpieza en segundo plano a través de BackgroundTasks.
  • Agorero de colas y caché: Redis 7 (gestión de tareas de Celery, bloqueos contra condiciones de carrera, protección contra fuerza bruta, almacenamiento en caché de sesiones).
  • Ejecutor en segundo plano (Task Queue): Celery 5.4 con un pool dedicado de workers en un contenedor aislado converter_worker.
  • Base de datos: PostgreSQL 16 con la capa ORM SQLAlchemy 2.0 (asyncpg), pool de conexiones persistentes (20+10 overflow) y reintento automático de transacciones fallidas (@db_retry).
  • Circuito de red: Tunelización a través de Cloudflare Zero Trust con bloqueo de acceso directo por IP al servidor mediante Middleware.

2. Colas asíncronas y aislamiento de cómputos pesados (Celery + Redis)

La conversión de archivos multimedia y paquetes de oficina genera picos de carga en CPU y RAM. Para evitar que el procesamiento de mensajes entrantes en Telegram se bloquee durante operaciones pesadas, se implementa un aislamiento estricto:

  • Delegación de tareas en Redis: Al seleccionar el formato, el gestor de Telegram registra la tarea en la BD con el estado PROCESSING y coloca la tarea en la cola tasks.execute_conversion a través de Celery.
  • Contenedor de worker aislado: La ejecución de las utilidades de conversión se realiza en un contenedor de Linux separado con su propio límite de tiempo de procesador y memoria.
  • Control de congelamientos y tiempos de espera: Las llamadas a utilidades externas se envuelven en un contexto asíncrono con un control estricto de tiempo (conversion_timeout_sec = 180). Si se supera el límite, el proceso se termina de forma forzosa mediante proc.kill(), liberando recursos.
  • Fallback tolerante a fallos: Ante la indisponibilidad temporal del broker Redis, la tarea es interceptada automáticamente por el despachador asíncrono local y se ejecuta directamente sin afectar al usuario.

3. Pipeline de motores de conversión especializados

Para cada tipo de datos se utilizan utilidades nativas y bibliotecas altamente especializadas:

  • Documentos y tablas (LibreOffice): Paquete de oficina sin interfaz gráfica (soffice --headless) para el renderizado preciso de DOCX, XLSX, PPTX, RTF, ODT a formato PDF o archivos de texto.
  • Audio y video en streaming (FFmpeg): Transcodificación multihilo de códecs de video (H.264), códecs de audio (MP3, OGG Opus), extracción de pistas de sonido, generación de GIF (filtro Lanczos) y recorte cuadrado (1:1) de los videomensajes de Telegram.
  • Procesamiento de alta velocidad de PDF (Poppler Utils): Utilidades pdftotext (extracción instantánea de texto formateado en UTF-8) y pdftoppm (renderizado por páginas de PDF a imágenes ráster sin la sobrecarga de LibreOffice).
  • Reconocimiento óptico de caracteres (Tesseract OCR): Extracción mediante redes neuronales de texto impreso a partir de escaneos y fotos en más de 40 idiomas.
  • Gráficos ráster y vectoriales: Bibliotecas Pillow (incluyendo soporte para formatos HEIC y AVIF), CairoSVG para imágenes vectoriales y lottie para stickers animados de Telegram (.TGS).
  • Libros, subtítulos y fuentes: Motor Calibre (ebook-convert), analizador de subtítulos pysubs2 (SRT, VTT, ASS, SSA) y compilador de fuentes fonttools (compresión Brotli en WOFF2).

4. Protección preventiva de recursos (System Guard)

Para proteger el servidor contra caídas debido a la falta de memoria (OOM Killer), se ha implementado el servicio de diagnóstico preventivo System Guard. Antes de aceptar un archivo para su procesamiento, el sistema verifica métricas clave del host:

  • Memoria RAM libre: Mínimo 500 MB de volumen libre (guard_min_free_ram_mb).
  • Espacio en disco: Mínimo 2 GB de espacio libre en el directorio /tmp (guard_min_free_disk_mb).
  • Cola de tareas: Limitación de la longitud de la cola de Celery (no más de 20 tareas en espera).

Si se superan los límites, el servicio activa temporalmente la protección (HTTP 503 / mensaje en el chat), previniendo la sobrecarga del servidor y enviando una alerta instantánea a los administradores en Telegram.

5. Ciclo de vida de los archivos y seguridad (GDPR)

La arquitectura está diseñada bajo el modelo Zero-Data-Footprint:

  • Los archivos de los usuarios se cargan en un volumen seguro tmp/conversions/ con prefijos únicos basados en identificadores de tareas.
  • Los archivos permanecen accesibles estrictamente durante la sesión de trabajo: no más de 15 minutos (900 segundos).
  • El recolector de basura automático borra los archivos originales y listos inmediatamente después de confirmar el envío exitoso al chat o una vez expirado el tiempo de espera de la sesión.
  • La base de datos PostgreSQL no almacena archivos binarios ni textos personales de documentos; en las tablas solo se registran metadatos técnicos anonimizados (formatos, tamaños en bytes, tiempo de ejecución, estados).

6. REST API universal para servicios web externos

El servicio fue diseñado originalmente como un backend multiplataforma. Junto con el bot, opera una interfaz de programación protegida completa para sitios web (por ejemplo, en Django) y bots de terceros:

  • GET /api/v1/formats — matriz JSON dinámica de las direcciones de conversión disponibles, sincronizada con la configuración de Google Sheets.
  • POST /api/v1/convert — endpoint universal que acepta multipart/form-data (archivo, formato de destino, ID del cliente externo) y devuelve el flujo de bytes listo como descarga directa.
  • Autorización por tokens Bearer (WEBHOOK_REFRESH_TOKEN) con protección contra ataques de tiempo mediante secrets.compare_digest.

7. Panel de control y Observability (NiceGUI + AG Grid)

El monitoreo de los indicadores de negocio y el estado del sistema se ha integrado en un panel de control Single-Page nativo basado en NiceGUI 2.x:

  • Tablas interactivas AG Grid (v32+) con filtros de casilla de verificación personalizados al estilo Excel (aggrid_filters.js).
  • Monitoreo de colas, retrasos de proveedores de API y ping de PostgreSQL / Redis en tiempo real.
  • Filtrado transversal por fechas con integración fluida del panel de BI Metabase a través de tokens JWT firmados.