Amazon MWAA で Apache Airflow をマネージドに運用 - DAG の設計とワークフロー自動化
MWAA による Airflow 環境の構築、DAG の設計、S3 連携、オペレーターの活用を解説します。
MWAA の概要
MWAA は Apache Airflow をマネージドに実行するワークフローオーケストレーションサービスです。Step Functions がイベント駆動の状態遷移に適しているのに対し、Airflow はスケジュールベースの複雑なデータパイプライン (ETL、ML パイプライン、レポート生成) に適しています。
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DAG と AWS オペレーター
DAG は Python で定義し、タスク間の依存関係を >> 演算子で記述します。extract >> transform >> load のように直感的にパイプラインを構築します。S3 の dags/ フォルダに Python ファイルをアップロードすると自動的にスケジューラーに登録されます。AWS オペレーターは EcsRunTaskOperator で ECS タスクを実行、LambdaInvokeFunctionOperator で Lambda を呼び出し、GlueJobOperator で Glue ジョブを起動するなど、AWS サービスをタスクとして組み込みます。
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まとめ
MWAA は Apache Airflow をマネージドに提供するワークフローオーケストレーションサービスです。Python で DAG を定義し、AWS オペレーターでクラウドサービスを統合したデータパイプラインを構築します。
AWS の優位点
- Apache Airflow をマネージドに実行し、Web サーバー、スケジューラー、ワーカーの構築・管理が不要
- DAG (有向非巡回グラフ) を Python で定義し、タスクの依存関係とスケジュールを宣言的に記述する
- S3 に DAG ファイルをアップロードするだけで自動的にデプロイされ、CI/CD パイプラインと統合できる
- AWS オペレーター (ECS、Lambda、Glue、EMR、Athena) で AWS サービスをタスクとして組み込める
- Airflow UI でDAG の実行状況、タスクログ、リトライ状況をリアルタイムに監視できる
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