O repositório prefect_rj_iplanrio contém pipelines desenvolvidas com Prefect para automação de extração de dados da Prefeitura do Rio de Janeiro.

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Estrutura do projeto

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Raiz do repositório

pipelines/
├── rj_sec__pipeline1/
├── rj_sec__pipeline2/
└── ...
Dockerfile
pyproject.toml

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Pipeline

rj_sec__pipeline
├── Dockerfile
├── flow.py
├── prefect.yaml
├── pyproject.toml
└── ...

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Como usar o repositório

O repositório utiliza um modelo monorepo para gerenciar múltiplas pipelines Prefect de forma centralizada e padronizada:
  • Dockerfile base: o arquivo Dockerfile na raiz define a imagem base utilizada por todas as pipelines. Ele inclui as dependências essenciais para execução dos fluxos, como Python, Prefect, drivers de banco de dados e ferramentas auxiliares. Cada pipeline pode customizar sua própria imagem a partir desse Dockerfile base, garantindo consistência e facilidade de manutenção.
  • pyproject.toml centralizado com uv workspaces: o pyproject.toml na raiz do projeto gerencia as dependências Python de todas as pipelines utilizando uv workspaces.
    • Cada subdiretório em pipelines/ representa um módulo Python independente, mas todos são importados automaticamente como membros do workspace.
    • As dependências e configurações definidas no pyproject.toml base são herdadas por todas as pipelines, facilitando a atualização e padronização do ambiente.
    • Novas pipelines adicionadas à pasta pipelines/ são automaticamente reconhecidas e integradas ao workspace, sem necessidade de configuração manual adicional.
Esse modelo garante reprodutibilidade, isolamento e facilidade de evolução para todas as pipelines do repositório.

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Pipelines

Cada pipeline possui:
  • Dockerfile: imagem customizada para execução no Prefect
  • flow.py: definição dos fluxos Prefect
  • prefect.yaml: configuração do deployment Prefect
  • pyproject.toml: dependências específicas da pipeline
Alterações específicas de cada pipeline devem ser adicionadas no Dockerfile de cada pipeline, assim como dependências específicas devem ser adicionadas no pyproject.toml de cada pipeline. O arquivo prefect.yaml é responsável por definir as configurações de deployment do flow Prefect. Esse arquivo especifica variáveis de ambiente, parâmetros, agendamento, infraestrutura de execução e outras opções necessárias para o correto funcionamento do fluxo. O arquivo também é utilizado nos workflows de CI/CD para registrar e disponibilizar os flows. Consulte a documentação oficial do Prefect para detalhes sobre todas as opções disponíveis.

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Templates

O repositório utiliza cookiecutter para facilitar a criação de novas pipelines de forma padronizada. Os templates disponíveis em templates/ permitem gerar rapidamente a estrutura de diretórios e arquivos necessários para uma nova pipeline Prefect, incluindo Dockerfile, flow.py, prefect.yaml e pyproject.toml. Para criar uma nova pipeline, instale uv e rode: 
uvx cookiecutter templates --output-dir=pipelines
Você será solicitado a informar valores como secretaria e pipeline, que serão utilizados para preencher os nomes dos diretórios, arquivos e variáveis nos templates.

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CI/CD

O repositório utiliza GitHub Actions para automatizar todo o ciclo de vida das pipelines, incluindo build, deploy e publicação de imagens Docker:
  • Deploy automático dos flows: os workflows .github/workflows/deploy-prefect-flows-prod.yaml e .github/workflows/deploy-prefect-flows-staging.yaml realizam o deploy automático dos flows Prefect para os ambientes de produção e staging, respectivamente.
    • O workflow de produção é acionado a cada push na branch master ou manualmente, sempre que houver alterações em arquivos dentro de pipelines/**.
    • O workflow de staging é acionado a cada push em branches staging/* ou manualmente, também monitorando alterações em pipelines/**.
    • Ambos executam:
      • Checkout do código-fonte
      • Login no GitHub Container Registry (ghcr.io)
      • Instalação das dependências Python com uv
      • Execução do script .github/scripts/deploy_prefect_flows.py, que faz o deploy automático de todos os flows definidos em pipelines/*/prefect.yaml
      • Caso algum deploy falhe, o workflow é interrompido e o erro é registrado nos logs
  • Build e publicação da imagem Docker base: o workflow .github/workflows/build-and-push-root-dockerfile.yaml é acionado em alterações no Dockerfile da raiz a cada push na branch master, além de poder ser executado manualmente. Ele realiza:
    • Build da imagem Docker definida no Dockerfile do repositório
    • Publicação da imagem no GitHub Container Registry (ghcr.io/${{ github.repository }}:latest)