# Airflow Integration Guide

คู่มือการตั้งค่าและใช้งาน Airflow Integration สำหรับ Finance Excel Upload

## 📋 Overview

เมื่อ upload ไฟล์ Excel ผ่านหน้า `/data-management/finance` ระบบจะ:
1. บันทึกไฟล์ลง `/data/uploads/`
2. สร้าง record ใน database (`fastapi.upload_history`)
3. **Trigger Airflow DAG** `process_finance_excel` (พร้อม retry 3 ครั้ง, รอ 10 วิ)
4. Airflow จะ process ไฟล์และอัพเดท status กลับมา

---

## 🔧 Configuration

### 1. สร้าง Airflow API Token

```bash
# เข้า Airflow container
docker exec -it airflow-webserver bash

# สร้าง API token
airflow users create \
  --username apiservice \
  --firstname API \
  --lastname Service \
  --role Admin \
  --email apiservice@sriphat.com \
  --password your-secure-password

# หรือใช้ CLI สร้าง token
python -c "from airflow.api.auth.backend.basic_auth import BasicAuth; print(BasicAuth().get_token('apiservice', 'your-secure-password'))"
```

**หรือใช้ Airflow UI:**
1. เข้า `http://ai.sriphat.com/airflow`
2. ไปที่ **Security** → **List Users**
3. เลือก user → **Edit**
4. Copy **API Token** (หรือสร้างใหม่)

### 2. อัพเดท Environment Variables

แก้ไข `.env` ใน `03-apiservice/`:

```bash
# Airflow Integration
AIRFLOW_API_URL=http://airflow-webserver:8080
AIRFLOW_API_TOKEN=your-airflow-api-token-here
AIRFLOW_DAG_ID_FINANCE=process_finance_excel
```

### 3. Restart API Service

```bash
cd 03-apiservice
docker compose restart
```

---

## 📊 Database Schema Updates

### New Fields in `fastapi.upload_history`:

| Field | Type | Description |
|-------|------|-------------|
| `airflow_dag_run_id` | String | DAG run ID จาก Airflow |
| `airflow_state` | String | State: queued, running, success, failed |
| `processing_started_at` | DateTime | เวลาเริ่ม process |
| `processing_completed_at` | DateTime | เวลาเสร็จ |
| `error_message` | Text | Error message (ถ้ามี) |

### Migration

```bash
# Restart apiservice เพื่อสร้าง columns ใหม่
cd 03-apiservice
docker compose down
docker compose up -d
```

---

## 🚀 How It Works

### Upload Flow:

```
1. User uploads Excel file
   ↓
2. API saves file to /data/uploads/
   ↓
3. Create UploadHistory record (status: pending)
   ↓
4. Trigger Airflow DAG (with retry logic)
   ├─ Attempt 1: Try trigger
   ├─ Wait 10 seconds
   ├─ Attempt 2: Retry
   ├─ Wait 10 seconds
   └─ Attempt 3: Final retry
   ↓
5. Update record:
   - Success: status=processing, airflow_dag_run_id=xxx
   - Failure: status=error, error_message=xxx
   ↓
6. Return response to frontend
```

### Airflow DAG Flow:

```
validate_file
    ↓
process_data
    ↓
load_to_database
    ↓
update_status
```

---

## 📝 API Endpoints

### Upload File (Triggers Airflow)

```http
POST /data-management/finance/upload
Content-Type: multipart/form-data

file: [Excel file]
description: "Optional description"
```

**Response:**
```json
{
  "success": true,
  "message": "File 'finance.xlsx' uploaded successfully",
  "upload_id": "upload_20260313_173000",
  "filename": "20260313_173000_finance.xlsx",
  "airflow_triggered": true,
  "dag_run_id": "manual__2026-03-13T10:30:00+00:00",
  "error": null
}
```

### Get Upload History

```http
GET /data-management/finance/uploads
```

**Response:**
```json
[
  {
    "id": "upload_20260313_173000",
    "filename": "finance.xlsx",
    "filepath": "/data/uploads/20260313_173000_finance.xlsx",
    "uploaded_at": "2026-03-13T17:30:00",
    "description": "Q1 2026 Finance Data",
    "status": "processing",
    "uploaded_by": "admin",
    "airflow_dag_run_id": "manual__2026-03-13T10:30:00+00:00",
    "airflow_state": "running",
    "processing_started_at": "2026-03-13T17:30:05",
    "processing_completed_at": null,
    "error_message": null
  }
]
```

---

## 🔍 Monitoring

### 1. Check Upload Status

```bash
# ดู logs ของ API Service
docker logs apiservice -f | grep "Airflow"

# ตัวอย่าง logs:
# Triggering Airflow DAG (attempt 1/3)
# Airflow DAG triggered successfully: manual__2026-03-13T10:30:00+00:00
```

### 2. Check Airflow DAG

1. เข้า Airflow UI: `http://ai.sriphat.com/airflow`
2. ไปที่ **DAGs** → `process_finance_excel`
3. ดู **DAG Runs** และ **Task Instances**

### 3. Check Database

```sql
-- ดู upload history พร้อม Airflow status
SELECT 
    upload_id,
    filename,
    status,
    airflow_dag_run_id,
    airflow_state,
    processing_started_at,
    processing_completed_at,
    error_message
FROM fastapi.upload_history
ORDER BY uploaded_at DESC
LIMIT 10;
```

---

## 🐛 Troubleshooting

### Issue: "Failed to trigger Airflow after 3 attempts"

**สาเหตุ:**
- Airflow API Token ไม่ถูกต้อง
- Airflow webserver ไม่ทำงาน
- Network connection ล้มเหลว

**วิธีแก้:**

```bash
# 1. ตรวจสอบ Airflow webserver
docker ps | grep airflow-webserver

# 2. ตรวจสอบ network
docker network inspect shared_data_network

# 3. ทดสอบ API token
curl -X GET \
  http://airflow-webserver:8080/api/v1/dags \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN"

# 4. ดู logs
docker logs airflow-webserver -f
docker logs apiservice -f
```

### Issue: DAG ไม่ปรากฏใน Airflow UI

**สาเหตุ:**
- DAG file มี syntax error
- DAG ถูก pause
- Airflow scheduler ไม่ทำงาน

**วิธีแก้:**

```bash
# 1. ตรวจสอบ DAG file
docker exec airflow-webserver airflow dags list | grep process_finance_excel

# 2. Test DAG
docker exec airflow-webserver airflow dags test process_finance_excel

# 3. Unpause DAG
docker exec airflow-webserver airflow dags unpause process_finance_excel

# 4. ตรวจสอบ scheduler
docker logs airflow-scheduler -f
```

### Issue: DAG triggered แต่ไม่ทำงาน

**สาเหตุ:**
- Volume mount ไม่ถูกต้อง (Airflow เข้าถึง `/data/uploads` ไม่ได้)
- Dependencies ขาดหาย (pandas, openpyxl)

**วิธีแก้:**

```bash
# 1. ตรวจสอบ volume
docker exec airflow-worker ls -la /data/uploads

# 2. ติดตั้ง dependencies
docker exec airflow-worker pip install pandas openpyxl

# หรือเพิ่มใน docker-compose.yaml:
# _PIP_ADDITIONAL_REQUIREMENTS: "pandas openpyxl"
```

---

## 🔐 Security Notes

1. **API Token Security:**
   - เก็บ token ใน `.env` (ไม่ commit ลง git)
   - ใช้ token ที่มี scope จำกัด (ไม่ใช่ admin token)
   - Rotate token เป็นระยะ

2. **File Access:**
   - Airflow ต้องมี read access ไปยัง `/data/uploads`
   - ตรวจสอบ file permissions

3. **Network:**
   - API Service และ Airflow ต้องอยู่ใน `shared_data_network`
   - ใช้ internal network (ไม่ expose Airflow API ออกภายนอก)

---

## 📚 References

- [Airflow REST API Documentation](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/stable-rest-api-ref.html)
- [Airflow Authentication](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/security/api.html)
- [FastAPI Background Tasks](https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/background-tasks/)

---

## 🎯 Next Steps

1. **Implement DAG Logic:**
   - แก้ไข `05-airflow/dags/process_finance_excel.py`
   - เพิ่ม data transformation logic
   - เพิ่ม database loading logic

2. **Add Callback:**
   - สร้าง endpoint `/api/v1/airflow/callback/{upload_id}`
   - Airflow จะ callback เมื่อเสร็จ/ล้มเหลว
   - อัพเดท `processing_completed_at` และ `airflow_state`

3. **Frontend Updates:**
   - เพิ่ม real-time status polling
   - แสดง Airflow state badges
   - Link ไปยัง Airflow DAG run

4. **Testing:**
   - ทดสอบ upload file
   - ตรวจสอบ Airflow trigger
   - ตรวจสอบ retry logic
   - ทดสอบ error handling