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Managed Service for Apache Airflow
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Erste Schritte
Managed Service for Apache Airflow – Übersicht
Modell der geteilten Verantwortung
In Cloud Storage gespeicherte Daten
Umgebungsarchitektur
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Schnellstart (Console)
Kurzanleitung (gcloud)
Umgebungen erstellen
Umgebungen erstellen (Terraform)
Verwalteten Airflow-Dienst aktivieren und deaktivieren
DAGs verwalten
DAGs hinzufügen und aktualisieren
DAGs, DAG-Ausführungen und Aufgaben ansehen
DAGs planen und auslösen
Zugriff kontrollieren
Überblick über die Sicherheit
Best Practices für Sicherheit
Zugriffssteuerung
Airflow-UI-Zugriffssteuerung
Google Cloud-Tags erstellen und verwalten
Auf Ressourcen in einem anderen Projekt zugreifen
Verschlüsselung mit CMEK konfigurieren
Secret Manager konfigurieren
Benutzerdefinierte Organisationsrichtlinien erstellen
Beschränkungen von Ressourcenstandorten konfigurieren
Mit der Mitarbeiteridentitätsföderation auf Umgebungen zugreifen
DAGs entwickeln
Lokale Airflow-Umgebungen ausführen
DAGs schreiben
Airflow-Operatoren verwenden
Zurückstellbare Operatoren verwenden
GKE-Operatoren verwenden
CeleryKubernetesExecutor verwenden
KubernetesPodOperator verwenden
Daten mit Google Transfer Operators übertragen
Mit SSHOperator eine Verbindung zu einer GCE-VM herstellen
BigLake Iceberg-Tabellen in BigQuery erstellen und abfragen
Remote-MCP-Server von Cloud Composer verwenden
DAGs testen
DAGs aus GitHub testen, synchronisieren und bereitstellen
Probleme bei der Aufgabenplanung beheben
DAG-Probleme aufgrund von Speicher- und Arbeitsspeichermangel beheben
Aufgaben in DAGs gruppieren
DAGs in anderen Umgebungen und Projekten auslösen
DAGs mit Cloud Functions auslösen
DAGs mit Cloud Functions und Pub/Sub-Nachrichten auslösen
Auf Airflow zugreifen
Auf die Airflow-Befehlszeile zugreifen
Auf Airflow-Weboberfläche zugreifen
Auf die Airflow REST API zugreifen
Auf die Airflow-Datenbank zugreifen
Airflow konfigurieren
Umgebungsvariablen festlegen
Airflow-Konfigurationen überschreiben
Airflow-Verbindungen verwalten
Python-Abhängigkeiten installieren
Benutzerdefinierte Plug-ins installieren
E-Mail-Benachrichtigungen konfigurieren
Umgebungen überwachen
Airflow-Logs ansehen
Audit-Logs ansehen
Monitoring-Dashboard verwenden
Umgebungen mit Cloud Monitoring überwachen
Zustand und Leistung einer Umgebung anhand wichtiger Messwerte überwachen
Projektübergreifendes Umgebungsmonitoring mit Terraform
Umgebungen optimieren
Umgebungsleistung und -kosten optimieren
Umgebungen skalieren
Umgebungsskalierung
Umgebungslabels verwalten und Umgebungskosten aufschlüsseln
Umgebungen verwalten
Umgebungen aktualisieren
Upgrade für Umgebungen ausführen
Umgebungen löschen
Airflow-Datenbank bereinigen
Wartungsfenster angeben
Bucket einer benutzerdefinierten Umgebung verwenden
Umgebungs-Snapshots speichern und laden
Geplante Snapshots konfigurieren
Notfallwiederherstellung mit Umgebungs-Snapshots
Hochverfügbare Umgebungen einrichten
Failover-Tests für hochverfügbare Umgebungen durchführen
Aufbewahrungsrichtlinie für Datenbank konfigurieren
Speichern von Logs im Bucket der Umgebung aktivieren
Netzwerk konfigurieren
Netzwerktyp der Umgebung ändern (private oder öffentliche IP)
Zugriff auf ein VPC-Netzwerk aktivieren oder deaktivieren
Internetzugriff bei der Installation von PyPI-Paketen aktivieren
Freigegebenes VPC-Netzwerk konfigurieren
VPC Service Controls konfigurieren
Migrieren
Umgebungen zu Airflow 3 migrieren (nebeneinander)
Einbinden
Integration von Data Lineage aktivieren
Serverless for Apache Spark-Arbeitslasten mit Managed Airflow ausführen
Dataflow-Pipelines mit Managed Airflow starten
Hadoop-Wordcount-Job in einem Dataproc-Cluster ausführen
DAG für die Datenanalyse in Google Cloud ausführen
DAG für die Datenanalyse in Google Cloud mit Daten aus AWS ausführen
Datenanalyse-DAG in Google Cloud mit Daten aus Azure ausführen
Integrierte DBT- und Managed Airflow-Betriebsumgebung erstellen
Managed Airflow im Vergleich zu Workflows
