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title: "Deploy Servidor SFTP Dockerizado con Event Triggers"
description: "Servidor SFTP Dockerizado con Event Triggers"
category: "Automation"
url: https://railway.com/deploy/servidor-sftp-dockerizado-con-event-trig
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# Deploy Servidor SFTP Dockerizado con Event Triggers

Servidor SFTP Dockerizado con Event Triggers

**[Deploy Servidor SFTP Dockerizado con Event Triggers on Railway](https://railway.com/template/servidor-sftp-dockerizado-con-event-trig)**

- **Creator:** WarsTrom
- **Category:** Automation
- **Total deploys:** 1

## Template content

### ServidorSFTP https://devicons.railway.com/i/docker.svg

- **Source:** Kennethguerra3/ServidorSFTP

## Documentation

# 🐳 Servidor SFTP Dockerizado con Event Triggers

![Docker](https://img.shields.io/badge/Docker-2496ED?style=for-the-badge&logo=docker&logoColor=white)
![Linux](https://img.shields.io/badge/Linux-FCC624?style=for-the-badge&logo=linux&logoColor=black)
![Bash](https://img.shields.io/badge/Bash-4EAA25?style=for-the-badge&logo=gnu-bash&logoColor=white)

Una solución robusta y contenerizada para la ingesta de archivos mediante SFTP. Este sistema no solo actúa como un servidor de archivos seguro, sino que integra un sistema de **detección de eventos en tiempo real** para procesar datos automáticamente apenas son subidos.

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## 🚀 Características Principales

*   **🔐 Multi-Tenant Seguro**: Aislamiento total de usuarios mediante `Chroot`. Cada empresa ve únicamente su directorio.
*   **👀 Watcher Inteligente**: Monitorización recursiva usando `inotify-tools`. Detecta eventos `close_write` para asegurar que el archivo se ha subido completamente.
*   **⚡ Trigger Automático**: Ejecución inmediata de scripts de carga (`loader.sh`) con inyección de metadatos (Empresa, Sede, Ruta).
*   **📂 Estructura Dinámica**: Creación automática de usuarios y directorios basada en variables de entorno.
* **🔋 Baterías Incluidas**: Soporte nativo para Python 3 con drivers para múltiples bases de datos.

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## 🔌 Bases de Datos Soportadas

El contenedor ya viene pre-instalado con **Python 3** y los siguientes drivers para que tus scripts puedan conectar directo:

| Base de Datos | Driver / Librería | Estado |
| :--- | :--- | :--- |
| **Microsoft SQL Server** | `msodbcsql18` + `pyodbc` | ✅ Instalado |
| **PostgreSQL** | `psycopg2-binary` | ✅ Instalado |
| **MySQL / MariaDB** | `mysql-connector-python` | ✅ Instalado |
| **Data Science** | `pandas` | ✅ Instalado |
| **HTTP Requests** | `requests` | ✅ Instalado |

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## 🛠️ Arquitectura del Flujo

El sistema sigue el siguiente pipeline de ejecución:

1.  **Conexión**: El cliente conecta vía SFTP (Puerto 2222).
2.  **Upload**: Sube un archivo a `/upload/{Sede}/archivo.txt`.
3.  **Detección**: El proceso `watcher.sh` detecta el cierre de escritura del archivo.
4.  **Parsing**: Se extrae la **Empresa** (del usuario) y la **Sede** (del subdirectorio).
5.  **Ejecución**: Se invoca al script `loader.sh` con los argumentos estructurados.

```mermaid
graph LR
    A[Cliente SFTP] -->|Sube Archivo| B(Contenedor Docker)
    B -->|inotifywait| C{Watcher.sh}
    C -->|Detecta Empresa/Sede| D[Loader.sh]
    D -->|Inserta Datos| E[(Base de Datos)]
```

## ☁️ Despliegue en Railway (Recomendado)

Este proyecto está optimizado para funcionar nativamente en Railway.

[![Deploy on Railway](https://railway.com/button.svg)](https://railway.com/deploy/servidor-sftp-dockerizado-con-event-trig?referralCode=DFuuA2&utm_medium=integration&utm_source=template&utm_campaign=generic)

### Método Manual (Paso a Paso)

1. **Nuevo Proyecto**: En Railway, selecciona "Deploy from GitHub repo" y elige este repositorio.
2. **Variables de Entorno (OBLIGATORIO)**:
    * El servicio NO arrancará correctamente sin usuarios definidos.
    * Ve a la pestaña **Variables** y añade:
        * `SFTP_USERS` = `EmpresaA:pass123;EmpresaB:pass456`
3. **Configurar Puertos (CRÍTICO)**:
    * **Paso A (Variable PORT)**:
        * Ve a **Variables** en Railway y agrega `PORT` = `22`.
        * *Explicación*: Esto le dice a Railway que el tráfico interno debe ir al puerto 22 (SSH).
    * **Paso B (TCP Proxy)**:
        * Por defecto, SFTP no usa HTTP. Necesitas un **TCP Proxy**.
        * Ve a **Settings** -> **Networking** -> **Public Networking**.
        * Haz clic en **TCP Proxy**.
        * Railway te asignará un dominio (ej. `roundhouse.proxy.rlwy.net`) y un puerto público (ej. `41092`).
        * **IMPORTANTE**: En FileZilla usa el puerto público (`41092` en este ejemplo), NO el 22.

### Cómo Conectar (Cliente SFTP)

**⚠️ ATENCIÓN: MUY IMPORTANTE**
Railway te da una dirección completa como `switchback.proxy.rlwy.net:42064`.
Para conectarte en FileZilla, debes **SEPARAR** los datos. **NO** pegues todo en el campo de servidor.

Sigue este ejemplo exacto:

* **Servidor/Host**: `switchback.proxy.rlwy.net` (Solo las letras)
* **Puerto**: `42064` (Solo los números del final)

| Dato | Valor (Ejemplo) | Notas |
| :--- | :--- | :--- |
| **Protocolo** | `SFTP` | Selecciona SFTP - SSH File Transfer Protocol |
| **Servidor** | `roundhouse.proxy.rlwy.net` | **SOLO** el dominio, sin el puerto dos puntos |
| **Puerto** | `41092` | El puerto numérico va en su propia casilla |
| **Usuario** | `EmpresaA` | El que definiste en Variables |
| **Contraseña** | `...` | La que definiste en Variables |

### 4. Guardar Archivos (Persistencia)

Si reinicias el servidor en Railway, los archivos subidos se borrarán si no configuras un "Volumen".

1. En Railway, haz clic en tu servicio.
2. Ve a la pestaña **Volumes**.
3. Haz clic en el botón **Add Volume** (o `+`).
4. Escribe `/home` donde dice "Mount Path".
5. Dale a guardar/Add. Railway reiniciará el servicio y ahora tus archivos estarán seguros.

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## 🏠 Desarrollo Local (En tu PC)

Instrucciones para probarlo en tu computadora antes de subirlo:

1. Clonar el repositorio.
2. Editar `docker-compose.yml` si quieres cambiar usuarios de prueba.
3. Ejecutar:

    ```bash
    docker-compose up --build
    ```

4. Conectar usando `localhost` y puerto `2222`.

**Nota sobre Volúmenes en Local**:
El archivo `docker-compose.yml` ya tiene listo el volumen. Solo descomenta la línea que dice `- ./sftp_data:/home` si quieres ver los archivos en una carpeta de Windows.

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## 🔧 Personalización Avanzada

### Usuarios y Permisos

Los usuarios se crean automáticamente al iniciar el contenedor basándose en la variable `SFTP_USERS`.

* Formato: `USER:PASS;USER2:PASS2`
* Cada usuario es "enjaulado" (Chroot) en `/home/{usuario}`.
* Se crea automáticamente una carpeta `/home/{usuario}/upload` con permisos de escritura.

### Integración de Scripts (El Trigger)

El sistema soporta dos modos de operación para ejecutar lógica cuando llega un archivo:

#### Opción A: Script Global (Por defecto)

Si usas el script que viene en el contenedor (`loader.sh`), este se ejecutará para todos los usuarios.

#### Opción B: Script Personalizado (Por Usuario)

Cada usuario puede subir su PROPIO script para ejecutar sus propias reglas.

1. Conecta por FileZilla con tu usuario.
2. Verás una carpeta llamada `scripts` (además de `upload`).
3. Sube tu script con el nombre exacto `loader.sh` dentro de esa carpeta `scripts`.
4. **¡Listo!** El sistema detectará automáticamente que existe ese archivo y lo usará ESE en lugar del global.

**Argumentos que recibe tu script:**
El sistema invocará tu script (sea global o personalizado) con estos argumentos:

```bash
./loader.sh --empresa="EmpresaA" --sede="SedeNorte" --file="/home/.../archivo.txt"
```

## 🐍 Ejemplo de Script Python (Avanzado)

Si deseas usar Python para insertar los datos en SQL Server, este es un código base robusto que puedes usar.

**Requisitos Previos:**
Para que este script funcione, asegúrate de crear un archivo `Dockerfile` personalizado donde instales los drivers ODBC y Python, o solicita al administrador que los incluya.

Crea un archivo `loader.py` (y llámalo desde `loader.sh`) con este contenido:

```python
import pyodbc
import csv
import os
import sys
import argparse
from datetime import date, datetime

# Configuración de Argumentos (Recibidos del Trigger)
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--empresa", help="Nombre de la empresa")
parser.add_argument("--sede", help="Nombre de la sede")
parser.add_argument("--file", help="Ruta completa del archivo subido")
args = parser.parse_args()

# Conexión Global (Usar variables de entorno preferiblemente)
DB_HOST = os.getenv("DB_HOST", "sql.miempresa.com")
DB_USER = os.getenv("DB_USER", "usuario_sql")
DB_PASS = os.getenv("DB_PASS", "password_secreto")
DB_NAME = os.getenv("DB_NAME", "BaseDatosEmpresa")

CONN_STR = f"DRIVER={{ODBC Driver 17 for SQL Server}};SERVER={DB_HOST};DATABASE={DB_NAME};UID={DB_USER};PWD={DB_PASS}"

def connect_db():
    try:
        return pyodbc.connect(CONN_STR, autocommit=True)
    except Exception as e:
        print(f"❌ Error conectando a BD: {e}")
        return None

def process_file(file_path, table_name):
    conn = connect_db()
    if not conn: return

    print(f"🔄 Procesando {file_path} hacia tabla {table_name}...")
    
    # Lógica de lectura CSV e inserción masiva (Fast ExecuteMany)
    # ... (Aquí iría tu lógica de parsing y limpieza) ...
    
    print("✅ Carga completada.")
    conn.close()

if __name__ == "__main__":
    print(f"🚀 Iniciando carga para EMPRESA: {args.empresa} - SEDE: {args.sede}")
    
    # Determinar qué tabla cargar según el nombre del archivo
    filename = os.path.basename(args.file).lower()
    
    if "ventas" in filename:
        process_file(args.file, "Ventas")
    elif "clientes" in filename:
        process_file(args.file, "Clientes")
    else:
        print(f"⚠️ Archivo desconocido: {filename}. No se sabe dónde cargar.")
```

**Nota para llamar a este Python desde el `loader.sh`:**
Tu archivo `loader.sh` en la carpeta `scripts` debería verse así:

```bash
#!/bin/bash
# Pasar todos los argumentos al script de Python
python3 /home/$1/scripts/loader.py "$@"
```


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