Este workflow n8n monitoriza la ejecución de DAGs en Apache Airflow. Se inicia con un trigger que proporciona el ID del DAG y la tarea. El workflow realiza una consulta a la API de Airflow para obtener el estado del DAG run. Dependiendo del estado (queued, running, success, failed), se realizan diferentes acciones. Si el estado es ‘queued’, el workflow espera un tiempo configurable antes de volver a consultar el estado. Si el estado es ‘success’, se extrae el resultado de la tarea usando la API de Airflow. Si el estado es ‘failed’, el workflow se detiene con un mensaje de error. Si se supera el tiempo de espera configurado sin que el DAG cambie de estado, el workflow también se detiene con un mensaje de error. El workflow utiliza nodos HTTP Request para interactuar con la API de Airflow, nodos If para controlar el flujo de ejecución, un nodo Wait para pausar la ejecución, y un nodo Code para realizar cálculos.
- Monitorización continua del estado de ejecución de DAGs en Airflow.
- Manejo de diferentes estados de DAG run (queued, running, success, failed).
- Extracción del resultado de la tarea una vez completada con éxito.
- Mecanismo de tiempo de espera para evitar bloqueos indefinidos.
- Notificación de errores en caso de fallo o tiempo de espera excedido.