Apache Airflow용 Amazon 관리형 워크플로 (Amazon MWAA)는 친숙한 서비스를 사용할 수 있는 관리형 서비스입니다. 아파치 에어 플로우 향상된 확장성, 가용성 및 보안을 갖춘 환경을 통해 기본 인프라 관리에 대한 운영 부담 없이 비즈니스 워크플로를 강화하고 확장할 수 있습니다.
오늘 우리는 Apache Airflow 버전 2.7.2 환경의 출시와 Amazon MWAA에서 지연 가능한 연산자 지원을 발표합니다. 이번 포스팅에서는 대략적인 내용을 알려드리겠습니다. 지연 가능한 연산자 및 트리거, 사용 방법을 보여주는 예제 연습을 포함합니다. 또한 Apache Airflow의 새로운 기능 중 일부와 Amazon MWAA 환경을 설정하거나 버전 2.7.2로 업그레이드하는 방법에 대해 자세히 알아봅니다.
지연 가능한 연산자 및 트리거
표준 운영자와 센서는 활성 상태인지 유휴 상태인지에 관계없이 지속적으로 Airflow 작업자 슬롯을 차지합니다. 예를 들어, 외부 시스템이 작업을 완료하기를 기다리는 동안에도 작업자 슬롯이 소비됩니다. 아래 Gantt 차트는 다음을 나타냅니다. 방향성 비순환 그래프 (DAG)는 여러 방법을 통해 이 시나리오를 보여줍니다. 아마존 레드 시프트 작업.
Redshift 클러스터가 생성되고, 스냅샷이 생성되고, 일시 중지될 때까지 기다리는 동안 각 작업이 유휴 상태로 소요되는 시간을 확인할 수 있습니다. Apache Airflow 2.2에 지연 가능한 연산자가 도입되면서 폴링 프로세스가 오프로드되어 작업자 슬롯의 효율적인 활용을 보장할 수 있습니다. 연기 가능한 운영자는 작업자 슬롯을 계속 점유하는 대신 외부 작업이 완료되면 자체를 일시 중단하고 재개할 수 있습니다. 이렇게 하면 대기 중인 작업이 최소화되고 Amazon MWAA 환경 내에서 리소스를 보다 효율적으로 활용할 수 있습니다. 다음 그림은 프로세스 흐름을 설명하는 단순화된 다이어그램을 보여줍니다.
작업이 실행을 연기한 후 작업자 슬롯을 확보하고 완료 확인을 비동기 코드의 작은 부분에 할당합니다. 트리거. 트리거는 다음과 같은 상위 프로세스에서 실행됩니다. 방아쇠, 다음을 실행하는 서비스입니다. 비동기 이벤트 루프. 트리거러에는 대규모로 트리거를 병렬로 실행하고 조건이 충족되면 작업을 재개하라는 신호를 보내는 기능이 있습니다.
XNUMXD덴탈의 아마존 공급자 패키지 Apache Airflow를 위해 다음과 같은 인기 있는 AWS 서비스에 대한 트리거를 추가했습니다. AWS 접착제 및 아마존 EMR. Apache Airflow v2.7.2를 실행하는 Amazon MWAA 환경에서는 트리거러 서비스의 관리 및 운영이 자동으로 처리됩니다. 트리거러 서비스를 사용하지 않으려면 구성을 변경할 수 있습니다. mwaa.triggerer_enabled
. 또한 구성 매개변수를 사용하여 각 트리거가 병렬로 실행할 수 있는 트리거 수를 정의할 수 있습니다. triggerer.default_capacity
. 이 파라미터의 기본값은 Amazon MWAA 환경 클래스에 따른 값입니다. 다음을 참조하세요. 구성 참조 자세한 구성 값은 사용자 가이드를 참조하세요.
지연 가능한 연산자를 사용해야 하는 경우
지연 가능한 연산자는 Amazon EMR, AWS Glue 및 Amazon MWAA 환경 외부 시스템에 작업을 제출하는 작업에 특히 유용합니다. 아마존 세이지 메이커, 또는 특정 이벤트가 발생하기를 기다리는 다른 센서. 이러한 작업은 완료하는 데 몇 분에서 몇 시간이 걸릴 수 있으며 주로 유휴 연산자이므로 연기 가능한 버전으로 대체하기에 좋은 후보입니다. 일부 추가 사용 사례는 다음과 같습니다.
- 파일 시스템 기반 작업.
- 장기 실행 쿼리를 사용한 데이터베이스 작업.
Amazon MWAA에서 지연 가능한 연산자 사용
Amazon MWAA에서 연기 가능한 연산자를 사용하려면 Amazon MWAA 환경에서 Apache Airflow 버전 2.7 이상을 실행하고 있고 DAG의 연산자 또는 센서가 연기를 지원하는지 확인하십시오. Amazon 공급자 패키지의 연산자는 deferrable
비동기 모드에서 연산자를 실행하기 위해 True로 설정할 수 있는 매개변수입니다. 예를 들어 다음을 사용할 수 있습니다. S3KeySensor
비동기 모드에서는 다음과 같습니다.
다음과 같은 다른 공급자 패키지에서 사용할 수 있는 사전 구축된 다양한 지연 가능 연산자를 활용할 수도 있습니다. 눈송이 및 데이터 브릭.
다음의 전체 샘플 코드를 따르세요. GitHub 저장소 지연 가능한 연산자가 어떻게 함께 작동하는지 이해합니다. 다음 그림에 설명된 데이터 파이프라인을 구축하고 조정하게 됩니다.
파이프라인은 세 단계로 구성됩니다.
- 데이터 세트가 업로드되기를 기다리는 S3KeySensor 아마존 단순 스토리지 서비스 (아마존 S3)
- 데이터 세트의 객체를 분류하고 스키마를 AWS Glue 데이터 카탈로그에 저장하는 AWS Glue 크롤러
- 데이터 카탈로그의 메타데이터를 사용하여 소스 데이터 세트를 비정규화하고, 필터링된 데이터를 기반으로 데이터 카탈로그 테이블을 생성하고, 결과 데이터를 별도의 Apache Parquet 파일로 Amazon S3에 다시 쓰는 AWS Glue 작업입니다.
설정 및 해제 작업
예를 들어 품질 검사를 실행하기 위해 데이터, 데이터베이스 및 해당 데이터 세트를 임시로 저장하는 S3 버킷, 기계 학습(ML) 오케스트레이션 파이프라인에서 모델을 교육하기 위한 컴퓨팅 클러스터 등 임시 리소스가 필요한 워크플로를 구축하는 것이 일반적입니다. 작업 작업을 실행하기 전에 이러한 리소스를 적절하게 구성해야 하며, 실행 후에는 해당 리소스가 제거되었는지 확인해야 합니다. 이 작업을 수동으로 수행하는 것은 복잡합니다. 이로 인해 DAG의 가독성과 유지 관리성이 저하되고 리소스가 지속적으로 실행되어 비용이 증가할 수 있습니다. Apache Airflow 버전 2.7.2에 대한 Amazon MWAA 지원을 통해 두 가지 새로운 유형의 작업인 설정 및 해제 작업을 사용하여 이 시나리오를 지원할 수 있습니다.
설정 및 해제 작업은 작업 실행을 시작하기 전에 작업 작업에 필요한 리소스를 설정한 다음, 작업 작업이 실패한 경우에도 작업이 완료된 후 종료되도록 합니다. 모든 작업을 설정 또는 해제 작업으로 구성할 수 있습니다. 일단 구성되면 Airflow UI에서 특별한 가시성과 특별한 동작을 갖게 됩니다. 다음 그래프는 설정 및 해제 작업을 사용하는 간단한 데이터 품질 확인 파이프라인을 설명합니다.
표시할 수 있는 옵션 XNUMX개 setup_db_instance
및 teardown_db_instance
설정 및 해체 작업은 as_teardown()
종속성 체인 선언에 있는 분해 작업의 메서드입니다. 이 메서드는 설정 작업을 매개변수로 받습니다.
또 다른 옵션은 @setup
및 @teardown
데코레이터 :
작업을 구성한 후 그래프 보기에는 위쪽 화살표가 있는 설정 작업과 아래쪽 화살표가 있는 분해 작업이 표시됩니다. 설정/해제 작업 흐름을 나타내는 점선으로 연결되어 있습니다. 설정 작업과 해체 작업 사이의 모든 작업(예: column_quality_check
및 row_count_quality_check
)은 워크플로 범위에 포함됩니다. 이 배열에는 다음 동작이 포함됩니다.
- 클리어하면
column_quality_check
orrow_count_quality_check
모두setup_db_instance
및teardown_db_instance
지워질 것이다 - If
setup_db_instance
성공적으로 실행되고,column_quality_check
및row_count_quality_check
성공 여부에 관계없이 완료되었습니다.teardown_db_instance
달릴거야 - If
setup_db_instance
실패하거나 건너뛴 경우teardown_db_instance
실패하거나 건너뜁니다. - If
teardown_db_instance
실패하면 기본적으로 Airflow는 파이프라인 실행이 성공했는지 평가하기 위해 상태를 무시합니다.
설정 및 해제 워크플로를 생성할 때 설정 및 해제 작업 세트가 두 개 이상 있을 수 있으며 병렬 및 중첩될 수 있습니다. 설정이나 해체 작업의 수는 제한되지 않으며 워크플로 범위에 포함할 수 있는 작업자 작업도 없습니다.
다음의 전체 샘플 코드를 따르세요. GitHub 저장소 설정 및 해제 작업이 어떻게 작동하는지 이해합니다.
설정 및 해제 작업을 사용하는 경우
설정 및 해제 작업은 DAG의 안정성과 비용 효율성을 향상시켜 필요한 리소스가 적시에 생성 및 삭제되도록 하는 데 유용합니다. 또한 복잡한 DAG를 더 작고 관리하기 쉬운 작업으로 나누어 유지 관리 가능성을 향상시켜 단순화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 일부 사용 사례는 다음과 같습니다.
- 다음과 같은 임시 컴퓨팅을 기반으로 한 데이터 처리 아마존 엘라스틱 컴퓨트 클라우드 (Amazon EC2) 인스턴스 플릿 또는 EMR 클러스터
- ML 모델 훈련 또는 파이프라인 튜닝
- Airflow 작업 간에 데이터를 공유하기 위해 외부 임시 데이터 저장소를 사용하여 ETL(추출, 변환, 로드) 작업
Apache Airflow 버전 2.7.2에 대한 Amazon MWAA 지원을 통해 지금부터 설정 및 해제 작업을 사용하여 파이프라인을 개선할 수 있습니다. 설정 및 해제 작업에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요. Apache Airflow 문서.
비밀 캐시
DAG 및 작업에 대한 변경 사항을 반영하기 위해 Apache Airflow 스케줄러는 기본적으로 30초마다 DAG 파일을 지속적으로 구문 분석합니다. 최상위 코드(연산자의 실행 메서드 외부 코드)로 변수나 연결이 있는 경우 DAG 파일이 구문 분석될 때마다 요청이 생성되어 구문 분석 속도에 영향을 미치고 DAG 파일 처리 성능이 최적이 되지 않습니다. 대규모로 실행하는 경우 네트워크 통신 양과 메타스토어 데이터베이스의 로드가 증가함에 따라 Airflow 성능과 확장성에 영향을 미칠 가능성이 있습니다. 다음과 같은 대체 비밀 백엔드를 사용하는 경우 AWS 비밀 관리자, 모든 DAG 구문 분석은 해당 서비스에 대한 새로운 요청이므로 비용이 증가합니다.
Apache Airflow 버전 2.7.2에 대한 Amazon MWAA 지원을 통해 변수 및 연결에 비밀 캐시를 사용할 수 있습니다. Airflow는 비밀 백엔드, 환경 변수 또는 메타데이터 데이터베이스에서 변수와 연결을 가져올 필요 없이 DAG 구문 분석 중에 더 빠르게 액세스할 수 있도록 변수와 연결을 로컬로 캐시합니다. 다음 다이어그램에서는 프로세스를 설명합니다.
캐싱을 활성화하면 특히 최상위 코드에서 변수와 연결이 사용되는 경우 DAG 구문 분석 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다(이는 모범 사례가 아닙니다.). 비밀 캐시가 도입되면서 백엔드에 대한 API 호출 빈도가 줄어들고 결과적으로 백엔드 액세스와 관련된 전체 비용이 낮아집니다. 그러나 다른 캐싱 구현과 마찬가지로 비밀 캐시는 TTL(Time To Live)이 만료될 때까지 오래된 값을 제공할 수 있습니다.
비밀 캐시 기능을 사용해야 하는 경우
성능과 안정성을 향상하고 Airflow 작업의 운영 비용을 줄이려면 비밀 캐시 기능을 사용하는 것이 좋습니다. 이는 DAG가 최상위 Python 코드에서 변수나 연결을 자주 검색하는 경우 특히 유용합니다.
Amazon MWAA에서 비밀 캐시 기능을 사용하는 방법
비밀 캐시를 활성화하려면 secrets.use_cache
환경 구성 매개변수를 True로 설정합니다. 활성화되면 Airflow는 액세스 시 비밀 정보를 자동으로 캐시합니다. 캐시는 DAG 파일을 구문 분석하는 동안에만 사용되며 DAG 런타임 중에는 사용되지 않습니다.
환경 구성 매개변수를 사용하여 캐시가 유효한 것으로 간주되는 저장된 값의 TTL을 제어할 수도 있습니다. secrets.cache_ttl_seconds
, 기본값은 15분입니다.
실행 중이거나 실패한 필터 및 클러스터 활동 페이지
대규모 Airflow 인스턴스의 경우 실패한 상태의 DAG를 식별하는 것이 어려울 수 있습니다. 일반적으로 해결해야 할 오류를 검색하는 페이지를 스크롤하는 자신을 발견합니다. Amazon MWAA의 Apache Airflow 버전 2.7.2 환경을 사용하면 이제 현재 실행 중인 DAG와 실패한 DAG 실행이 있는 DAG를 필터링할 수 있습니다. 다음 스크린샷에서 볼 수 있듯이 두 개의 상태 탭, 달리는 및 실패한, UI에 추가되었습니다.
Apache Airflow 버전 2.7.2를 사용하는 Amazon MWAA 환경의 또 다른 이점은 클러스터 활동 환경 수준 모니터링 페이지입니다.
XNUMXD덴탈의 클러스터 활동 페이지에서는 클러스터의 실시간 및 기록 지표를 모니터링하는 데 유용한 데이터를 수집합니다. 페이지 상단 섹션에서는 예약할 준비가 된 DAG 수, 가장 오래 실행되는 상위 5개 DAG, 다양한 풀에서 사용되는 슬롯, 구성 요소 상태(메타 데이터베이스, 스케줄러 및 트리거러)에 대한 실시간 메트릭을 얻을 수 있습니다. 다음 스크린샷은 이 페이지의 예를 보여줍니다.
하단 부분은 클러스터 활동 페이지에는 DAG 실행 및 작업 인스턴스 상태의 기록 측정항목이 포함되어 있습니다.
Amazon MWAA에서 새로운 Apache Airflow v2.7.2 환경 설정
Amazon MWAA에서 새로운 Apache Airflow 버전 2.7.2 환경을 설정하면 새로운 기능을 제공할 뿐만 아니라 Python 3.11 및 Amazon Linux 2023 (AL2023) 기본 이미지는 향상된 보안, 최신 도구, 최신 Python 라이브러리 및 기능 지원을 제공합니다. 당신은 설정 귀하의 계정과 선호하는 지역에서 AWS 관리 콘솔, API 또는 AWS 명령 줄 인터페이스 (AWS CLI). IaC(코드형 인프라)를 채택하는 경우 다음을 사용하여 설정을 자동화할 수 있습니다. AWS 클라우드 포메이션Walk Through California 프로그램, AWS 클라우드 개발 키트 (AWS CDK) 또는 Terraform 스크립트.
Amazon MWAA에서 Apache Airflow 버전 2.7.2 환경이 성공적으로 생성되면 특정 패키지가 스케줄러 및 작업자 노드에 자동으로 설치됩니다. 설치된 패키지 및 해당 버전의 전체 목록은 다음을 참조하세요. 이 MWAA 문서. 요구 사항 파일을 사용하여 추가 패키지를 설치할 수 있습니다. Apache Airflow 버전 2.7.2부터 요구 사항 파일에는 다음이 포함되어야 합니다. --constraints
성명. 제약 조건을 제공하지 않으면 Amazon MWAA는 요구 사항에 나열된 패키지가 사용 중인 Apache Airflow 버전과 호환되는지 확인하기 위해 제약 조건을 지정합니다.
이전 버전의 Apache Airflow에서 Apache Airflow v2.7.2으로 업그레이드
전체 버전 업그레이드를 사용하여 이전 Apache Airflow v2.x 기반 환경을 버전 2.7.2로 업그레이드하여 이러한 최신 기능을 활용하세요. 전체 버전 업그레이드에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요. Apache Airflow 버전 업그레이드 or Amazon MWAA를 통한 인플레이스 버전 업그레이드 소개.
결론
이 게시물에서는 UI의 클러스터 활동 페이지, 변수 및 연결에 대한 캐시, Amazon MWAA에서 이를 사용하여 시작하는 방법 등 Apache Airflow 버전 2.7.2에 도입된 몇 가지 중요한 변경 사항과 함께 연기 가능한 연산자에 대해 논의했습니다. .
Amazon MWAA에 대한 추가 세부 정보 및 코드 예제는 다음을 방문하십시오. Amazon MWAA 사용 설명서 그리고 Amazon MWAA 예제 GitHub 리포지토리.
Apache, Apache Airflow 및 Airflow는 다음의 등록 상표 또는 상표입니다. Apache Software Foundation 미국 및 / 또는 기타 국가에서.
저자에 관하여
마나시 부타다 네덜란드에 본사를 둔 ISV 솔루션 설계자입니다. 그녀는 고객이 비즈니스 문제를 해결하기 위해 AWS에서 잘 설계된 솔루션을 설계하고 구현하도록 돕습니다. 그녀는 데이터 분석과 네트워킹에 열정을 갖고 있습니다. 일 외에도 그녀는 음식 실험, 피클볼 게임, 재미있는 보드 게임에 빠져드는 것을 즐깁니다.
에르난 가르시아 네덜란드에 본사를 둔 AWS의 수석 솔루션 아키텍트입니다. 그는 금융 서비스 업계에서 근무하며 기업의 클라우드 도입을 지원합니다. 그는 서버리스 기술, 보안 및 규정 준수에 열정을 갖고 있습니다. 그는 가족, 친구들과 함께 시간을 보내고 다양한 요리의 새로운 요리를 맛보는 것을 즐깁니다.
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- 출처: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/introducing-amazon-mwaa-support-for-apache-airflow-version-2-7-2-and-deferrable-operators/
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