Atualizar ambientes do Airflow gerenciado

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Esta página explica como um ambiente pode ser atualizado.

Sobre as operações de atualização

Quando você muda os parâmetros do ambiente, como especificar novos parâmetros de escalonamento e desempenho ou instalar pacotes PyPI personalizados, o ambiente é atualizado.

Depois que essa operação é concluída, as mudanças ficam disponíveis no ambiente.

Para um único ambiente do Airflow gerenciado, só é possível iniciar uma operação de atualização por vez. Aguarde a conclusão de uma operação de atualização antes de iniciar outra operação de ambiente.

Como as atualizações afetam as tarefas do Airflow em execução

Quando você executa uma operação de atualização, os programadores e workers do Airflow no ambiente podem exigir uma reinicialização. Nesse caso, todas as tarefas em execução são encerradas. Depois que a operação de atualização é concluída, o Airflow agenda essas tarefas para uma nova tentativa, dependendo da maneira como você configura as novas tentativas para seus DAGs.

As seguintes mudanças causam o encerramento da tarefa do Airflow:

  • Fazer upgrade do ambiente para uma nova versão.
  • Adicionar, mudar ou excluir pacotes PyPI personalizados.
  • Mudar as variáveis de ambiente do Airflow gerenciado.
  • Adicionar ou remover substituições de opções de configuração do Airflow ou mudar os valores delas.
  • Mudar a CPU, a memória ou o armazenamento dos workers do Airflow.

  • Reduzir o número máximo de workers do Airflow, se o novo valor for menor que o número de workers em execução. Por exemplo, se um ambiente estiver executando três workers e o máximo for reduzido para dois.

As seguintes mudanças não causam o encerramento da tarefa do Airflow:

  • Criar, atualizar ou excluir um DAG (não uma operação de atualização).
  • Pausar ou retomar DAGs (não uma operação de atualização).
  • Mudar as variáveis do Airflow (não uma operação de atualização).
  • Mudar as conexões do Airflow (não uma operação de atualização).
  • Ativar ou desativar a integração da linhagem de dados do Knowledge Catalog.
  • Mudar o tamanho do ambiente.
  • Mudar o número de programadores.
  • Mudar a CPU, a memória ou o armazenamento dos programadores do Airflow.
  • Mudar o número de acionadores.
  • Mudar a CPU, a memória ou o armazenamento dos acionadores do Airflow.
  • Mudar a CPU, a memória ou o armazenamento do servidor da Web do Airflow.
  • Aumentar ou diminuir o número mínimo de workers.
  • Reduzir o número máximo de workers do Airflow. Por exemplo, se um ambiente estiver executando dois workers e o máximo for reduzido para três.
  • Mudar as janelas de manutenção.
  • Mudar as configurações de snapshots programados.
  • Mudar os rótulos do ambiente.

Como atualizar com o Terraform

Execute terraform plan antes de terraform apply para ver se o Terraform cria um novo ambiente em vez de atualizá-lo.

Antes de começar

Atualizar ambientes

Para mais informações sobre como atualizar o ambiente, consulte outras páginas de documentação sobre operações de atualização específicas. Exemplo:

Ver detalhes do ambiente

Console

  1. Noconsole, acesse a página Ambientes. Google Cloud

    Acessar "Ambientes"

  2. Na lista de ambientes, clique no nome do ambiente. A página Detalhes do ambiente é aberta.

gcloud

Execute o seguinte comando gcloud:

gcloud composer environments describe ENVIRONMENT_NAME \
  --location LOCATION

Substitua:

  • ENVIRONMENT_NAME pelo nome do ambiente
  • LOCATION pela região em que o ambiente está localizado

API

Crie uma solicitação de API environments.get.

Exemplo:

GET https://composer.googleapis.com/v1/projects/example-project/
locations/us-central1/environments/example-environment

Terraform

Execute o comando terraform state show para o recurso do ambiente.

O nome do recurso do Terraform do ambiente pode ser diferente do nome do ambiente.

terraform state show google_composer_environment.RESOURCE_NAME

Substitua:

  • RESOURCE_NAME pelo nome do recurso do ambiente.

Como reverter mudanças de atualização

Em algumas situações raras, uma operação de atualização pode ser interrompida (por exemplo, devido a um tempo limite), e as mudanças solicitadas podem não ser revertidas em todos os componentes do ambiente (como o servidor da Web do Airflow).

Por exemplo, uma operação de atualização pode estar instalando ou removendo módulos PyPI adicionais, redefinindo ou definindo uma nova variável de ambiente do Airflow ou do Airflow gerenciado ou mudando alguns parâmetros relacionados ao Airflow.

Essa situação pode ocorrer se uma operação de atualização for acionada quando outras operações estiverem em andamento, por exemplo, o escalonamento automático do cluster do Airflow gerenciado ou uma operação de manutenção.

Nessa situação, é recomendável repetir a operação.

Duração das operações de atualização ou upgrade

A duração das operações de atualização e upgrade é afetada pelos seguintes fatores:

  • A maioria das operações de atualização ou upgrade exige a reinicialização de componentes do Airflow, como programadores, workers e servidores da Web. Depois que um componente é reinicializado, ele precisa ser inicializado. Durante a inicialização, os programadores e workers do Airflow fazem o download do conteúdo das pastas /dags e /plugins do bucket do ambiente. O processo de sincronização de arquivos com programadores e workers do Airflow não é instantâneo e depende do tamanho total e do número de todos os objetos nessas pastas.

    Recomendamos manter apenas arquivos DAG e de plug-in nas pastas /dags e /plugins (respectivamente) e remover todos os outros arquivos. Muitos dados nas pastas /dags e /plugins podem deixar a inicialização dos componentes do Airflow mais lenta e, em alguns casos, impossibilitar a inicialização.

    Recomendamos manter menos de 30 MB de dados nas pastas /dags e /plugins e não exceder o tamanho de 100 MB de dados. Para mais informações, consulte Como lidar com um grande número de DAGs e plug-ins

  • O tamanho do banco de dados do Airflow pode aumentar significativamente o tempo das operações de upgrade. Recomendamos manter o tamanho do banco de dados do Airflow do seu ambiente.

Como fazer upgrade do tipo de máquina para nós do GKE

Atualize manualmente o tipo de máquina para o cluster do GKE do seu ambiente excluindo o default-pool atual e criando um novo default-pool com o tipo de máquina que você quer.

Recomendamos especificar um tipo de máquina adequado para o tipo de computação que ocorre no ambiente do Airflow gerenciado ao criar um ambiente.

Se você estiver executando jobs que realizam computação com uso intenso de recursos, talvez seja necessário usar os operadores do GKE.

Após um upgrade, o tipo de máquina anterior ainda será listado nos detalhes do ambiente. Por exemplo, a página de detalhes do ambiente não reflete o novo tipo de máquina.

Console

Para fazer upgrade do tipo de máquina, siga estas etapas:

  1. Noconsole, acesse a página Ambientes. Google Cloud

    Acessar "Ambientes"

  2. Na lista de ambientes, clique no nome do ambiente. A página Detalhes do ambiente é aberta.

  3. Receba informações sobre o pool de nós padrão:

    1. Acesse a guia Configuração do ambiente.

    2. Clique no link Ver detalhes do cluster.

    3. Na página Clusters da seção Nós, clique em default-pool.

    4. Anote todas as informações de default-pool na página de detalhes do pool de nós. Use essas informações para criar um novo pool de nós padrão para seu ambiente.

  4. Para excluir o default-pool:

    1. Na página Detalhes do pool de nós, clique na seta para voltar à página Clusters do ambiente.

    2. Na seção Pools de nós, clique no ícone de lixeira do default-pool. Em seguida, clique em Excluir para confirmar a operação.

  5. Para criar o novo default-pool:

    1. Na página Clusters, clique em Adicionar pool de nós.

    2. Em "Nome", insira default-pool. É necessário usar o nome default-pool para que os fluxos de trabalho no ambiente possam ser executados nesse pool.

    3. Insira as configurações de tamanho e nós.

    4. Apenas para contas de serviço padrão do Compute Engine. Para escopos de acesso, selecione Permitir acesso total a todas as APIs do Cloud.

    5. Clique em Salvar.

  6. Se você perceber que as cargas de trabalho são distribuídas de maneira desigual, reduza a escala vertical a implantação do worker do Airflow para zero e escalonar verticalmente novamente.

A seguir