Crea y Despliega tus Contenedores de Fladya
Al igual que herramientas de ingeniería como Jenkins o Plane, Fladya se distribuye mediante imágenes Docker oficiales listas para ejecutar en tu servidor, estación de trabajo o clúster privado.
docker run (Servidor Standalone)
Levanta la interfaz web y la API en un solo contenedor con base de datos embebida y volumen persistente.
# 1. Crear volumen persistente para la base de datos y memoria de producto docker volume create fladya_data # 2. Descargar y ejecutar el contenedor All-in-One oficial de Fladya docker run -d \ --name fladya-server \ -p 3000:3000 \ -p 4000:4000 \ -v fladya_data:/data \ -e AI_PROVIDER=gemini \ -e GEMINI_API_KEY="tu_clave_api_aqui" \ --restart unless-stopped \ ghcr.io/fladya/platform:latest # 3. Verificar estado del contenedor docker ps --filter "name=fladya-server"
Contenedor de Ejecución de Pruebas (Runner)
Despliega runners que ejecutan navegadores Playwright y analizan repositorios Git locales dentro de tu VPC sin exponer puertos al exterior.
# Ejecutar un Contenedor Runner Worker aislado dentro de tu red interna (Playwright / Git) docker run -d \ --name fladya-runner-internal \ -e API_GATEWAY_URL="http://tu-servidor-fladya:4000" \ -e RUNNER_SECRET="token_secreto_generado" \ -e RUNNER_CAPABILITIES="tests.execute,browser.execute,git.read" \ -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \ --restart unless-stopped \ ghcr.io/fladya/runner:latest
docker-compose.yml (PostgreSQL + pgvector)
Arquitectura distribuida con microservicios independientes para Web, API Gateway, base de datos vectorial y worker.
# Fladya Platform — Stack Completo de Producción con Postgres (pgvector) y Runner
version: '3.8'
services:
fladya-web:
image: ghcr.io/fladya/web:latest
container_name: fladya-web
restart: unless-stopped
ports:
- "3000:3000"
environment:
- NODE_ENV=production
- NEXT_PUBLIC_API_URL=http://localhost:4000
depends_on:
fladya-api:
condition: service_healthy
fladya-api:
image: ghcr.io/fladya/api:latest
container_name: fladya-api
restart: unless-stopped
ports:
- "4000:4000"
environment:
- NODE_ENV=production
- PORT=4000
- DATABASE_URL=postgresql://fladya:fladya_secret@fladya-db:5432/fladya_graph
- AI_PROVIDER=gemini
- GEMINI_API_KEY=${GEMINI_API_KEY}
- RUNNER_SECRET=${RUNNER_SECRET:-secret_token_123}
healthcheck:
test: ["CMD", "wget", "--spider", "-q", "http://localhost:4000/health"]
interval: 10s
timeout: 5s
retries: 5
depends_on:
fladya-db:
condition: service_healthy
fladya-runner:
image: ghcr.io/fladya/runner:latest
container_name: fladya-runner
restart: unless-stopped
environment:
- API_GATEWAY_URL=http://fladya-api:4000
- RUNNER_SECRET=${RUNNER_SECRET:-secret_token_123}
- RUNNER_CAPABILITIES=tests.execute,browser.execute,git.read
depends_on:
- fladya-api
fladya-db:
image: pgvector/pgvector:pg16
container_name: fladya-db
restart: unless-stopped
environment:
- POSTGRES_DB=fladya_graph
- POSTGRES_USER=fladya
- POSTGRES_PASSWORD=fladya_secret
volumes:
- fladya_pgdata:/var/lib/postgresql/data
healthcheck:
test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U fladya -d fladya_graph"]
interval: 5s
timeout: 5s
retries: 5
volumes:
fladya_pgdata:
driver: local¿Ya tienes Jenkins o Plane corriendo en Docker?
Puedes conectar Fladya a tu contenedor de Jenkins o Plane existente añadiéndolos a la misma red bridge de Docker (docker network connect enterprise-net fladya-server). La plataforma descubrirá automáticamente los webhooks y ejecutará análisis continuos.