Ejecuta trabajos programados

Vertra Cloud mantiene tu proceso en marcha las 24 horas, así que una tarea recurrente es simplemente un planificador dentro de tu código. Un trabajo que no sirve HTTP se ejecuta como una aplicación en segundo plano, que no necesita publicación web y encaja en los planes más pequeños.

Elige dónde vive el trabajo

Dentro de tu aplicación existente: lo más sencillo, si el trabajo es ligero y comparte código con ella.
En una aplicación de segundo plano separada: mejor si el trabajo es pesado o si no quieres que compita con las peticiones por la memoria. Se reinicia y escala por su cuenta.

Node.js

npm install node-cron

index.js

const cron = require('node-cron');

cron.schedule('0 3 * * *', async () => {
  console.log('nightly cleanup started');
  await cleanup();
}, { timezone: 'America/Sao_Paulo' });

console.log('scheduler running');

Python

pip install apscheduler

main.py

from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler

scheduler = BlockingScheduler(timezone="America/Sao_Paulo")

@scheduler.scheduled_job("cron", hour=3)
def nightly_cleanup():
    print("nightly cleanup started", flush=True)

scheduler.start()

BlockingScheduler mantiene vivo el proceso. Con un script que termina después de programar, el proceso sale con código 0 y no se reinicia.

Puntos a tener en cuenta

Define siempre la zona horaria

No dependas de la zona horaria del reloj del contenedor: pasa la zona horaria al planificador de forma explícita, como en los ejemplos.

Haz que los trabajos sean seguros de ejecutar dos veces

Un reinicio durante un trabajo significa que puede volver a ejecutarse. Registra lo que ya se procesó, o diseña el trabajo para que una segunda ejecución no cambie nada.

Captura los errores dentro del trabajo

Un error no controlado puede tumbar todo el proceso, y 5 caídas en 10 minutos pausan el reinicio automático durante 24 horas. Envuelve el cuerpo del trabajo en try/catch y registra el fallo.

Registra cada ejecución

Imprime una línea cuando un trabajo empieza y cuando termina; la pestaña Logs es donde comprobarás que se ejecutó. En Python, usa flush=True para que la línea aparezca de inmediato.

Última modificación el 26 de octubre de 2026

​Elige dónde vive el trabajo

​Node.js

​Python

​Puntos a tener en cuenta

Elige dónde vive el trabajo

Node.js

Python

Puntos a tener en cuenta