Para aproveitar ainda mais o sucesso e a crescente preferência dos clientes por soluções de código aberto, o Cloud Composer está evoluindo para se tornar o Serviço gerenciado para Apache Airflow. Essa mudança de nome melhora o entendimento do cliente sobre nosso portfólio e reforça nosso compromisso de ser o ecossistema de nuvem mais aberto.

Visão geral do Airflow gerenciado

Airflow Gerenciado (Geração 3) | Airflow Gerenciado (Geração 2) | Airflow Gerenciado (Geração 1 legada)

Esta página apresenta o Airflow e os DAGs e descreve os recursos e as funcionalidades do Airflow Gerenciado.

Para mais informações sobre os novos recursos nas versões do Airflow Gerenciado, consulte as Notas da versão.

Sobre o Airflow Gerenciado

O Airflow Gerenciado é um serviço totalmente gerenciado de orquestração de fluxos de trabalho que permite criar, programar, monitorar e gerenciar pipelines de fluxo de trabalho que abrangem nuvens e data centers no local.

O Airflow Gerenciado é baseado no conhecido projeto de código aberto Apache Airflow e opera usando a linguagem de programação Python.

Ao usar o Airflow Gerenciado em vez de uma instância local do Apache Airflow, os usuários podem aproveitar o melhor do Airflow sem sobrecarga de instalação ou de gerenciamento. O Airflow Gerenciado ajuda a criar ambientes do Airflow gerenciados rapidamente e usar as ferramentas nativas dele. Isso inclui a interface da Web avançada do Airflow e as ferramentas de linha de comando. Assim, você se concentra nos fluxos de trabalho e não na infraestrutura.

Diferenças entre as versões do Airflow Gerenciado

Para mais informações sobre as diferenças entre as principais versões do Airflow Gerenciado, consulte Visão geral do controle de versões do serviço gerenciado para Apache Airflow.

Airflow e DAGs do Airflow (fluxos de trabalho)

Na análise de dados, um fluxo de trabalho representa uma série de tarefas para ingestão, transformação, análise ou utilização de dados. No Airflow, os fluxos de trabalho são criados usando DAGs ou "Gráficos acíclicos direcionados".

**Figura 1.** Relação entre DAGs e tarefas

Um DAG é uma coleção de tarefas que você quer programar e executar, organizadas de uma forma que reflita os relacionamentos e as dependências delas. Os DAGs são criados em arquivos Python, que definem a estrutura do DAG usando o código. O objetivo do DAG é garantir que cada tarefa seja executada no momento e na ordem corretos.

Cada tarefa em um DAG pode representar quase tudo. Por exemplo, uma tarefa pode executar qualquer uma das seguintes funções:

Como preparar os dados para processamento
Como monitorar uma API
Como enviar um e-mail
Como executar um pipeline

Além de executar um DAG de acordo com uma programação, é possível acioná-los manualmente ou em resposta a eventos, como mudanças em um bucket do Cloud Storage. Para mais informações, consulte Programar e acionar DAGs.

Para mais informações sobre DAGs e tarefas, consulte a documentação do Apache Airflow (em inglês).

Ambientes do Airflow Gerenciado

Os ambientes do Airflow Gerenciado são implantações autônomas do Airflow baseadas no Google Kubernetes Engine. Eles funcionam com outros Google Cloud serviços usando conectores integrados ao Airflow. É possível criar um ou mais ambientes em um único Google Cloud projeto, em qualquer região compatível.

O Airflow Gerenciado provisiona Google Cloud serviços que executam seus fluxos de trabalho e todos os componentes do Airflow. Os principais componentes de um ambiente são:

Cluster do GKE: os componentes do Airflow, como programadores, acionadores e workers do Airflow, são executados como cargas de trabalho do GKE em um único cluster criado para o ambiente e são responsáveis pelo processamento e pela execução de DAGs.

O cluster também hospeda outros componentes do Airflow Gerenciado como o Composer Agent e o Airflow Monitoring, que ajudam a gerenciar o ambiente do Airflow Gerenciado , reunir registros para armazenar no Cloud Logging e reunir métricas para fazer upload no Cloud Monitoring.
Servidor da Web do Airflow: o servidor da Web executa a interface do Apache Airflow.
Banco de dados do Airflow: armazena os metadados do Apache Airflow.
Bucket do Cloud Storage: o Airflow Gerenciado associa um bucket do Cloud Storage ao seu ambiente. Esse bucket, também chamado de bucket do ambiente, armazena DAGs, registros, plug-ins personalizados, e dados do ambiente. Para mais informações sobre o bucket do ambiente, consulte Dados armazenados no Cloud Storage.

Para ver informações detalhadas sobre os componentes de um ambiente, consulte Arquitetura do ambiente.

Interfaces do Airflow Gerenciado

O Airflow Gerenciado oferece interfaces para gerenciar ambientes, instâncias do Airflow executadas em ambientes e DAGs individuais.

Por exemplo, é possível criar e configurar ambientes do Airflow Gerenciado no Google Cloud console, Google Cloud CLI, API Composer ou no Terraform.

Como outro exemplo, é possível gerenciar DAGs no Google Cloud console, na interface nativa do Airflow ou executando comandos da Google Cloud CLI e da CLI do Airflow.

Recursos do Airflow no Airflow Gerenciado

Ao usar o Airflow Gerenciado, é possível gerenciar e usar recursos do Airflow, como:

DAGs do Airflow: é possível adicionar, atualizar, remover ou acionar DAGs do Airflow no Google Cloud console ou usando a interface nativa do Airflow.
Opções de configuração do Airflow: é possível mudar as opções de configuração do Airflow dos valores padrão usados pelo Airflow Gerenciado para valores personalizados. No Airflow Gerenciado, algumas opções de configuração são bloqueadas e não é possível mudar os valores delas.
Conexões do Airflow.
Interface do Airflow.
CLI do Airflow.
Plug-ins personalizados: é possível instalar plug-ins personalizados do Airflow no ambiente do Airflow Gerenciado, incluindo interfaces, sensores, hooks e operadores internos do Apache Airflow.
Dependências do Python: é possível instalar dependências do Python do Índice de pacotes Python do ambiente ou de um repositório de pacotes particular, incluindo repositórios do Artifact Registry. Se as dependências não estiverem no índice de pacotes, também será possível usar plug-ins.
Geração de registros e monitoramento de DAGs, componentes do Airflow e ambientes do Airflow Gerenciado:
- É possível ver os registros do Airflow associados a tarefas únicas de DAG na interface da Web do Airflow e na pasta logs no bucket do ambiente.
- Registros e métricas de ambiente do Cloud Monitoring para ambientes do Airflow Gerenciado.

Controle de acesso no Airflow Gerenciado

Você gerencia a segurança no nível do Google Cloud projeto e pode atribuir papéis do IAM que permitem que usuários individuais modifiquem ou criem ambientes. Se uma pessoa não tiver acesso ao seu projeto ou não tiver um papel apropriado do IAM do Airflow Gerenciado, ela não poderá acessar nenhum de seus ambientes.

Além do IAM, é possível usar o controle de acesso da interface do Airflow, que é baseado no modelo de controle de acesso do Apache Airflow.

Para mais informações sobre os recursos de segurança no Airflow Gerenciado, consulte Visão geral da segurança do Airflow Gerenciado.

Rede de ambiente

O Airflow Gerenciado oferece suporte a várias configurações de rede para ambientes, com muitas opções de configuração. Por exemplo, em um ambiente de IP particular, os DAGs e os componentes do Airflow são totalmente isolados da Internet pública.

Para mais informações sobre redes no Airflow Gerenciado, consulte as páginas de recursos de rede individuais:

Perguntas frequentes

Qual versão do Apache Airflow o Airflow Gerenciado usa?

Os ambientes do Airflow Gerenciado são baseados em imagens do Airflow Gerenciado. Ao criar um ambiente, é possível selecionar uma imagem com uma versão específica do Airflow:

O Airflow Gerenciado (Geração 3) oferece suporte ao Airflow 2.
O Airflow Gerenciado (Geração 2) oferece suporte ao Airflow 2.
O Airflow Gerenciado (Geração 1 legada) oferece suporte ao Airflow 1 e ao Airflow 2.

Você controla a versão do Apache Airflow do seu ambiente. É possível decidir fazer upgrade do ambiente para uma versão mais recente da imagem do Airflow Gerenciado. Cada versão do Airflow Gerenciado oferece suporte a várias versões do Apache Airflow.

Posso usar a IU e a CLI nativas do Airflow?

Você pode acessar a interface da Web do Apache Airflow no seu ambiente. Cada um dos ambientes tem a própria IU do Airflow. Para mais informações sobre como acessar a IU do Airflow, consulte Interface da Web do Airflow.

Para executar comandos da CLI do Airflow nos seus ambientes, use comandos gcloud. Para mais informações sobre como executar comandos da CLI do Airflow em ambientes do Airflow Gerenciado, consulte Interface de linha de comando do Airflow.

Posso usar meu próprio banco de dados como o banco de dados do Airflow?

O Airflow Gerenciado usa um serviço de banco de dados gerenciado para o banco de dados do Airflow. Não é possível usar um banco de dados fornecido pelo usuário como o banco de dados do Airflow.

Posso usar meu próprio cluster como um cluster do Airflow Gerenciado?

O Airflow Gerenciado usa o serviço do Google Kubernetes Engine para criar, gerenciar e excluir clusters de ambiente em que os componentes do Airflow são executados. Esses clusters são totalmente gerenciados pelo Airflow Gerenciado.

Não é possível criar um ambiente do Airflow Gerenciado com base em um cluster do Google Kubernetes Engine autogerenciado.

Posso usar meu próprio Container Registry?

O Airflow Gerenciado usa o serviço do Artifact Registry para gerenciar repositórios de imagens de contêiner usados por ambientes do Airflow Gerenciado. Não é possível substituí-lo por um Container Registry fornecido pelo usuário.

Os ambientes do Airflow Gerenciado são zonais ou regionais?

Ao criar um ambiente, especifique uma região para ele:

Os ambientes padrão do Airflow Gerenciado têm um banco de dados do Airflow zonal e uma camada de execução do Airflow multizonal. O banco de dados do Airflow está localizado em uma das zonas da região especificada, e os componentes do Airflow são distribuídos entre várias zonas.
Altamente resilientes (de alta disponibilidade) ambientes do Airflow Gerenciado têm um banco de dados do Airflow multizonal e uma camada de execução do Airflow multizonal. Um ambiente altamente resiliente é executado em pelo menos duas zonas da região selecionada. O Airflow Gerenciado distribui automaticamente os componentes do ambiente entre as zonas. O componente do Cloud SQL que armazena o banco de dados do Airflow tem uma instância principal e uma instância de espera distribuídas entre as zonas na região selecionada.

Os ambientes do Airflow Gerenciado (Geração 1 legada) são zonais.