Managed Airflow 中的代理程式功能總覽

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透過 Managed Airflow 的代理能力，您可以深入瞭解環境健康狀態和指標、診斷及解決失敗的工作流程、使用 Model Context Protocol (MCP) 將外部開發人員代理程式連結至環境，以及套用自動遙測建議和遷移作業。

Managed Airflow 代理程式

「Ask Agent」對話方塊會顯示 Managed Airflow 代理程式對「Why my environment isn't healthy?」(為什麼我的環境不健康？) 這個問題的回覆。回覆是環境建立失敗。
圖 1. 與 Managed Airflow 代理的對話 (按一下即可放大)

Managed Airflow 代理程式可協助您：

  • 找出現有或潛在問題/瓶頸，並盡可能提高環境效能。
  • 瞭解、診斷及解決 Airflow 任務和 DAG 執行失敗的問題。分析工作執行情況。
  • 深入瞭解環境的指標和監控資訊。

如要調查失敗的 DAG 執行和工作執行個體，請在 Google Cloud 控制台中與 Managed Airflow 代理展開對話。如要直接調查根本原因，請按一下失敗的 DAG 執行和工作執行個體的「調查」按鈕。

Managed Airflow 代理程式會提供結構化診斷報告，包括：

  • 問題陳述
  • 附有記錄摘錄和時間戳記的證據
  • 可做為行動依據的修復建議

遠端 Model Context Protocol (MCP) 伺服器

Model Context Protocol (MCP) 伺服器提供開放標準的 JSON-RPC 介面，可讓外部開發人員代理程式 (例如 Gemini Code Assist、Gemini CLI、ChatGPT、Claude、Cursor、Goose 或自訂工具) 與 Managed Airflow 環境互動。

遠端 MCP 伺服器提供下列功能和工具：

  • 環境生命週期作業：建立及刪除環境、列出環境、取得環境詳細資料，以及安裝 PyPI 套件。
  • DAG 作業：列出 DAG、觸發 DAG 執行作業，以及檢查 DAG 和工作執行狀態。
  • 診斷擷取：擷取工作記錄並檢查執行錯誤。

您可能想透過機構政策，只允許特定環境中的唯讀工具。唯讀 MCP 工具的 MCP 屬性會設為 true。mcp.tool.isReadOnly

根據遙測資料調整環境

如要根據遙測資料最佳化環境，請使用 Data Agent Kit 建議技能 (gcp-managed-airflow-recommendations)。

建議技能會自動分析下列指標的遙測資料：

  • 工作負載 CPU 和記憶體使用率。
  • 工作站和排程器重新啟動頻率。
  • DAG 剖析延遲時間。
  • Cloud Storage bucket 清理。

根據遙測分析結果，這項技能會提供指導，協助您調整 Airflow 設定選項、最佳化工作站和排程器自動調度資源功能，以及解決資源瓶頸。

DAG 遷移作業協助

如要自動遷移及升級工作流程，請使用 Data Agent Kit 遷移技能 (gcp-managed-airflow-migrations)。

遷移作業技能會執行四階段的升級工作流程：

  1. 靜態依附元件分析和相容性檢查：使用 Ruff linting 規則等 Airflow 工具分析程式碼。
  2. 自動修復配方：針對淘汰項目和供應商更新 (例如 Google 供應商套件更新) 產生修正。
  3. DAG 程式碼重構：自動重構 DAG 程式碼。
  4. 驗證：確認遷移的工作流程是否正確。

限制

Managed Airflow 的代理能力有下列限制。

資料落地與對話處理：

  • 管理中心內的 Managed Airflow Agent 採用 Conversational Analytics API，並遵循專屬的資料落地政策。
  • 系統處理即時通訊對話和提示時，可能使用的地理區域或多區域，與 Managed Airflow 環境和資料所在位置不同。

IAM 角色和驗證：

  • 使用遠端 MCP 伺服器需要明確的 IAM 角色： roles/serviceusage.serviceUsageAdmin 啟用服務，以及 roles/mcp.toolUser 執行工具呼叫。

  • 建議您為外部代理程式 (例如 Gemini Code Assist、Gemini CLI、ChatGPT、Claude、Cursor、Goose) 使用專屬服務身分，以便稽核及限制動作。

  • 存取權會根據 OAuth 憑證的範圍而定，可區分完整存取權 (https://www.googleapis.com/auth/composer) 和唯讀存取權 (https://www.googleapis.com/auth/composer.readonly)。

MCP 作業範圍和安全防護機制：

  • 變更和破壞性作業須遵守組織政策限制和 IAM 拒絕政策。

遙測建議和遷移技能：

  • 最佳化建議技能 (gcp-managed-airflow-recommendations) 會分析遙測資料 (CPU 和記憶體使用率、worker 和排程器重新啟動、DAG 剖析延遲時間，以及 Cloud Storage bucket 的整潔程度)，並提供調整建議，但不會自動套用基礎架構變更。
  • 遷移技能 (gcp-managed-airflow-migrations) 會自動分析依附元件，並重構 Airflow 2.11.1 和 Airflow 3 的程式碼，但重大變更需要手動驗證和測試驗證。

預覽條款和 SLA：

  • 預先發布版功能或使用預先發布版模型參數的功能，均受《正式發布前產品條款》規範，且不適用正式發布版服務水準協議 (SLA)。

後續步驟