El servicio All File Converter está diseñado como un sistema SaaS distribuido y escalable basado en la pila asíncrona moderna 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. Pila tecnológica general y arquitectura del sistema
La plataforma se basa en 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. - Pasarela web y REST API:
FastAPIbasada en el servidor ASGI Uvicorn con entrega de streaming asíncrona de archivos binarios (FileResponse) y limpieza en segundo plano a través deBackgroundTasks. - Agente 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 5.4con un grupo dedicado de trabajadores en un contenedor aisladoconverter_worker. - Base de datos:
PostgreSQL 16con la capa ORMSQLAlchemy 2.0 (asyncpg), un grupo de conexiones persistentes (20+10 overflow) y reintento automático de transacciones fallidas (@db_retry). - Circuito de red: Tunelización a través de
Cloudflare Zero Trustcon bloqueo del acceso IP directo al servidor mediante Middleware.
2. Colas asíncronas y aislamiento de cálculos pesados (Celery + Redis)
La conversión de archivos multimedia y paquetes de oficina genera cargas máximas en la CPU y la RAM. Para evitar que el proceso de procesamiento de mensajes entrantes en Telegram se bloquee durante operaciones pesadas, se implementa un aislamiento estricto:
- Delegación de tareas a Redis: Al seleccionar un formato, el controlador de Telegram registra la tarea en la base de datos con el estado
PROCESSINGy coloca la tarea en la colatasks.execute_conversiona través de Celery. - Contenedor de trabajador aislado: La ejecución de las utilidades de conversión se realiza en un contenedor de Linux independiente con su propio límite de tiempo de procesador y memoria.
- Control de bloqueos y tiempos de espera: Las llamadas a utilidades externas están envueltas en un contexto asíncrono con un control estricto del tiempo (
conversion_timeout_sec = 180). Si se excede el límite, el proceso se termina por la fuerza medianteproc.kill(), liberando recursos. - Fallback tolerante a fallos: Si el agente Redis no está disponible temporalmente, la tarea es interceptada automáticamente por el despachador asíncrono local y se ejecuta directamente sin fallos para el usuario.
3. Canalización de motores de conversión especializados
Para cada tipo de datos, se utilizan utilidades y bibliotecas nativas altamente especializadas:
- Documentos y hojas de cálculo (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 audio, generación de GIF (filtro Lanczos) y recorte cuadrado (1:1) de mensajes de video de Telegram.
- Procesamiento de PDF de alta velocidad (Poppler Utils): Utilidades
pdftotext(extracción instantánea de texto formateado en UTF-8) ypdftoppm(renderizado de PDF página por página en imágenes ráster sin los gastos generales de LibreOffice). - Reconocimiento óptico de caracteres (Tesseract OCR): Extracción de texto impreso basada en redes neuronales a partir de escaneos y fotos en más de 40 idiomas.
- Gráficos ráster y vectoriales: Bibliotecas
Pillow(incluido soporte para formatos HEIC y AVIF),CairoSVGpara imágenes vectoriales ylottiepara stickers animados de Telegram (.TGS). - Libros, subtítulos y fuentes: El motor
Calibre(ebook-convert), el analizador de subtítulospysubs2(SRT, VTT, ASS, SSA) y el compilador de fuentesfonttools(compresión Brotli en WOFF2).
4. Protección preventiva de recursos (System Guard)
Para proteger el servidor de caídas debido a la falta de memoria (OOM Killer), se ha implementado un servicio de diagnóstico preventivo System Guard. Antes de aceptar un archivo para su procesamiento, el sistema verifica las 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), evitando 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 dentro de 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 al expirar 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 operación, 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 programa segura y 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: punto de enlace universal que aceptamultipart/form-data(archivo, formato de destino, ID de cliente externo) y devuelve un flujo de bytes listo en forma de descarga directa.- Autorización mediante tokens Bearer (
WEBHOOK_REFRESH_TOKEN) con protección contra ataques temporales a través desecrets.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 trasladado a un panel de control nativo de Página Única (Single-Page) basado en NiceGUI 2.x:
- Tablas interactivas
AG Grid (v32+)con filtros de casilla de verificación personalizados al estilo de Excel (aggrid_filters.js). - Monitoreo en tiempo real de colas, retrasos de proveedores de API y ping de PostgreSQL / Redis.
- Filtrado integral por fechas con integración fluida del panel de BI
Metabasemediante tokens JWT firmados.