Esegui il debug dei problemi di memoria e spazio di archiviazione del DAG

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Nota: questa pagina non è ancora stata rivista per Cloud Composer 3 e mostra per Cloud Composer 2.

Questo tutorial illustra i passaggi per eseguire il debug di un DAG Airflow non riuscito in Cloud Composer e diagnosticare i problemi relativi alle risorse dei worker, ad esempio la mancanza di memoria o spazio di archiviazione dei worker, con l'aiuto dei log e del monitoraggio dell'ambiente.

Introduzione

Questo tutorial si concentra sui problemi relativi alle risorse per dimostrare i modi per eseguire il debug di un DAG.

La mancanza di risorse worker allocate causa errori del DAG. Se un'attività Airflow esaurisce la memoria o lo spazio di archiviazione, potresti vedere un'eccezione Airflow, quali:

WARNING airflow.exceptions.AirflowException: Task received SIGTERM signal
INFO - Marking task as FAILED.

o

Task exited with return code Negsignal.SIGKILL

In questi casi, il consiglio generale è di aumentare le risorse dei worker Airflow o di ridurre il numero di attività per worker. Tuttavia, poiché le eccezioni di Airflow possono essere generiche, potrebbe essere difficile identificare la risorsa specifica che causa il problema.

Questo tutorial spiega come diagnosticare il motivo di un errore del DAG e Identifica il tipo di risorsa che causa problemi eseguendo il debug di due DAG di esempio che non riescono a causa della mancanza di memoria e spazio di archiviazione dei worker.

Obiettivi

• Esegui DAG di esempio che non riescono a causa dei seguenti motivi:

  • Mancanza di memoria del worker
  • Mancanza di spazio di archiviazione per il worker

• Diagnostica i motivi dell'errore

• Aumentare le risorse worker allocate

• Testa i DAG con nuovi limiti di risorse

Costi

Questo tutorial utilizza i seguenti componenti fatturabili di Google Cloud:

• Cloud Composer (vedi costi aggiuntivi)
• Cloud Monitoring

Al termine di questo tutorial, puoi evitare la fatturazione continua eliminando le risorse che hai creato. Per maggiori dettagli, vedi Pulizia.

Prima di iniziare

Questa sezione descrive le azioni necessarie prima di iniziare il tutorial.

Creare e configurare un progetto

Per questo tutorial, hai bisogno di un progetto Google Cloud. Configura il progetto nel seguente modo:

1. Nella console Google Cloud, seleziona o crea un progetto:

   Vai al selettore di progetti

2. Verifica che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto. Scopri come verificare se la fatturazione è abilitata per un progetto.

3. Assicurati che l'utente del progetto Google Cloud disponga dei seguenti ruoli per creare le risorse necessarie:

   • Amministratore ambienti e oggetti Storage (roles/composer.environmentAndStorageObjectAdmin)
   • Amministratore di Compute (roles/compute.admin)
   • Editor di monitoraggio (roles/monitoring.editor)

Abilita le API per il progetto

Enable the Cloud Composer API.

Enable the API

Crea l'ambiente Cloud Composer

Crea un ambiente Cloud Composer 2.

Importante: assicurati di utilizzare la Preimpostazione di ambiente Piccolo per riproduci gli errori quando utilizzi gli esempi forniti più avanti in questo tutorial. Questa è la preimpostazione predefinita quando si crea un ambiente tramite console Google Cloud.

Nell'ambito della creazione dell'ambiente, devi concedere l'estensione agente di servizio API Cloud Composer v2 (roles/composer.ServiceAgentV2Ext) all'agente di servizio Composer . Cloud Composer utilizza questo account per eseguire operazioni nel tuo progetto Google Cloud.

Controlla i limiti delle risorse worker

Controlla i limiti delle risorse dei worker Airflow nel tuo ambiente:

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Ambienti.

   Vai ad Ambienti

2. Nell'elenco degli ambienti, fai clic sul nome del tuo ambiente. Viene visualizzata la pagina Dettagli dell'ambiente.

3. Vai alla scheda Configurazione dell'ambiente.

4. Vai a Risorse > Configurazione dei carichi di lavoro. > Worker.

5. Verifica che i valori siano 0,5 vCPU, 1,875 GB di memoria e 1 GB di spazio di archiviazione. Questi sono i limiti delle risorse worker di Airflow con cui lavorerai nel prossimo passaggi di questo tutorial.

Esempio: diagnosticare i problemi di esaurimento della memoria

Carica il seguente DAG di esempio nell'ambiente creato nei passaggi precedenti. In questo tutorial, questo DAG è denominato create_list_with_many_strings.

Questo DAG contiene un'attività che esegue i seguenti passaggi:

1. Crea un elenco vuoto s.
2. Esegue un ciclo per aggiungere la stringa More all'elenco.
3. Stampa la quantità di memoria utilizzata dall'elenco e attende 1 secondo in ogni evoluzione di 1 minuto.

di Gemini Advanced.

Avviso: questo DAG simula un problema di esaurimento della memoria, che può interrompere potenzialmente le operazioni nel tuo ambiente.

import time

import airflow
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
import sys
from datetime import timedelta

default_args = {
    'start_date': airflow.utils.dates.days_ago(0),
    'retries': 0,
    'retry_delay': timedelta(minutes=10)
}

dag = DAG(
    'create_list_with_many_strings',
    default_args=default_args,
    schedule_interval=None)


def consume():
    s = []
    for i in range(120):
        for j in range(1000000):
            s.append("More")
        print(f"i={i}; size={sys.getsizeof(s) / (1000**3)}GB")
        time.sleep(1)


t1 = PythonOperator(
    task_id='task0',
    python_callable=consume,
    dag=dag,
    depends_on_past=False,
    retries=0
)

Attiva il DAG di esempio

Attiva il DAG di esempio, create_list_with_many_strings:

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Ambienti.

   Vai ad Ambienti

2. Nella colonna Server web Airflow, segui il link Airflow per il tuo completamente gestito di Google Cloud.

3. Nell'interfaccia web di Airflow, nella pagina DAG, nella colonna Collegamenti per il DAG, fai clic sul pulsante Attiva DAG.

4. Fai clic su Attiva.

5. Nella pagina DAG, fai clic sull'attività che hai attivato ed esamina i log di output per assicurarti che il DAG abbia iniziato a funzionare.

Durante l'esecuzione dell'attività, i log di output stamperanno le dimensioni in GB della memoria utilizzata dal DAG.

Dopo diversi minuti, l'attività non riuscirà perché supera il worker Airflow di 1,875 GB.

Nota: se attivi il DAG che supera il limite di memoria contemporaneamente con qualsiasi altro DAG di esempio, vedrai che, se una delle attività supera la memoria limite e non riesce, anche altre attività in esecuzione avranno esito negativo, anche se non e consumano memoria.

Diagnosi del DAG non riuscito

Se al momento dell'errore era in esecuzione più attività, valuta la possibilità di eseguire una sola attività e diagnosticare la pressione delle risorse durante quel periodo per identificare quali attività causano pressione sulle risorse e quali devono aumentare.

Esamina i log delle attività Airflow

Osserva che l'attività del DAG create_list_with_many_strings ha un Stato Failed.

Esamina i log dell'attività. Verrà visualizzata la seguente voce di log:

```none
{local_task_job.py:102} INFO - Task exited with return code
Negsignal.SIGKILL
```

`Netsignal.SIGKILL` might be an indication of your task using more memory
than the Airflow worker is allocated. The system sends
the `Negsignal.SIGKILL` signal to avoid further memory consumption.

Rivedi i carichi di lavoro

Rivedi i carichi di lavoro per verificare che il carico dell'attività non causi il nodo in cui il pod viene eseguito per superare il limite di consumo di memoria:

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Ambienti.

   Vai ad Ambienti

2. Nell'elenco degli ambienti, fai clic sul nome dell'ambiente. Si apre la pagina Dettagli ambiente.

3. Vai alla scheda Configurazione dell'ambiente.

4. In Risorse > Cluster GKE > Carichi di lavoro, fai clic su Visualizza carichi di lavoro del cluster.

5. Controlla se alcuni pod dei carichi di lavoro hanno stati simili ai seguenti:

   Error with exit code 137 and 1 more issue.
   ContainerStatusUnknown with exit code 137 and 1 more issue
   

   Exit code 137 indica che un container o un pod sta tentando di utilizzare più memoria di quella consentita. Il processo viene terminato per evitare l'utilizzo della memoria.

Rivedi il monitoraggio dell'integrità dell'ambiente e del consumo di risorse

Esamina il monitoraggio dell'integrità dell'ambiente e del consumo di risorse:

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Ambienti.

   Vai ad Ambienti

2. Nell'elenco degli ambienti, fai clic sul nome dell'ambiente. Viene visualizzata la pagina Dettagli dell'ambiente.

3. Vai alla scheda Monitoraggio e seleziona Panoramica.

4. Nel riquadro Panoramica dell'ambiente, individua il grafico Integrità ambiente (DAG di monitoraggio di Airflow). Contiene un'immagine corrispondente al momento in cui i log hanno iniziato a stampare gli errori.

5. Seleziona Worker e individua il grafico Utilizzo totale memoria worker. Nota che la riga Utilizzo della memoria presenta un picco al momento dell'esecuzione della task.

di Gemini Advanced.

Figura 1. Grafico totale dell'utilizzo della memoria dei worker (fai clic per ingrandire)

di Gemini Advanced.

Anche se la linea di utilizzo della memoria sul grafico non raggiunge il limite, quando diagnostichi i motivi dell'errore, devi prendere in considerazione solo la memoria allocabile, mentre la linea Limite memoria sul grafico rappresenta la memoria totale disponibile (inclusa la capacità riservata da GKE).

In questo esempio, il limite di memoria del worker è impostato su 1,875 GB. GKE riserva il 25% dei primi 4 GiB di memoria. GKE riserva inoltre un'altra soglia-espulsione: 100 MiB di memoria su ogni nodo per l'espulsione di kubelet.

La memoria allocatile viene calcolata nel seguente modo:

ALLOCATABLE = CAPACITY - RESERVED - EVICTION-THRESHOLD

Se il limite di memoria è 1,875 GB, la memoria allocabile effettiva è:

1.75 GiB (1.875GB) - 0.44 (25% GiB reserved) - 0.1 = 1.21 GiB (~1.3 GB).

Quando aggiungi questo limite effettivo al grafico dell'utilizzo della memoria, vedrai che il picco di utilizzo della memoria dell'attività raggiunge il limite di memoria effettivo e puoi concludere che l'attività non è riuscita a causa di una memoria del worker insufficiente.

Nota: se il livello di consumo di memoria aumenta troppo rapidamente, la riga relativa all'utilizzo della memoria potrebbe non rilevare correttamente il livello di consumo di risorse reale. Il DAG airflow_monitoring è un per ambiente controllo di integrità dell'attività utilizzato per compilare environment/healthy metrica di monitoraggio. Questo DAG consente di utilizzare le funzionalità di Cloud Monitoring, come i grafici delle metriche, impostare avvisi quando l'ambiente non è integro. Viene eseguito ogni 5 minuti e raccoglie le metriche, il che significa che potrebbe non acquisire l'utilizzo delle risorse tra un'esecuzione e l'altra.

Aumenta il limite di memoria dei worker

Nota: la modifica della CPU o della memoria del worker ne comporta il riavvio, il che potrebbe influire sulle attività in esecuzione. Consigliamo di farlo quando non sono in esecuzione DAG.

Alloca memoria aggiuntiva per i worker affinché il DAG di esempio vada a buon fine:

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Ambienti.

   Vai ad Ambienti

2. Nell'elenco degli ambienti, fai clic sul nome dell'ambiente. Viene visualizzata la pagina Dettagli dell'ambiente.

3. Vai alla scheda Configurazione dell'ambiente.

4. Individua la configurazione Risorse > Carichi di lavoro e fai clic su Modifica.

5. Nella sezione Worker, specifica la nuova memoria nel campo Memoria per i worker di Airflow. In questo tutorial, utilizza 3 GB.

6. Salva le modifiche e attendi diversi minuti per i worker di Airflow riavvia.

Testa il DAG con il nuovo limite di memoria

Attiva di nuovo il DAG create_list_with_many_strings e attendi che venga termina l'esecuzione.

1. Nei log di output dell'esecuzione del DAG, vedrai Marking task as SUCCESS, e lo stato dell'attività indicherà Operazione riuscita.

2. Esamina la sezione Panoramica dell'ambiente nella scheda Monitoring e assicurati che non ci siano aree rosse.

3. Fai clic sulla sezione Worker e individua il grafico Utilizzo totale memoria worker. Vedrai che la riga Limite di memoria riflette la modifica del limite di memoria e la riga Utilizzo della memoria è molto al di sotto del limite di memoria allocato effettivo.

Esempio: diagnostica dei problemi di spazio di archiviazione esaurito

In questo passaggio carichi due DAG che creano file di grandi dimensioni. Il primo DAG crea un file di grandi dimensioni. Il secondo DAG crea un file di grandi dimensioni e simula un'operazione di lunga durata.

Le dimensioni del file in entrambi i DAG superano il limite di 1 GB dello spazio di archiviazione dei worker Airflow, ma il secondo DAG ha un'attività di attesa aggiuntiva per estendere artificialmente la sua durata.

Analizzerai le differenze nel comportamento di entrambi i DAG nel prossimo passaggi.

Nota: i DAG in questo tutorial creano file locali. In un ambiente di produzione, evita archiviare qualsiasi file o configurazione nel file system locale perché l'attività successiva probabilmente viene eseguito su un altro worker Airflow senza accesso al file.

Carica un DAG che crea un file di grandi dimensioni

Carica il seguente DAG di esempio nell'ambiente creato nei passaggi precedenti. In questo tutorial, questo DAG è denominato create_large_txt_file_print_logs.

Questo DAG contiene un'attività che esegue i seguenti passaggi:

1. Scrive un file localfile.txt di 1,5 GB nello spazio di archiviazione del worker Airflow.
2. Stampa la dimensione del file creato utilizzando il modulo os Python.
3. Stampa la durata dell'esecuzione del DAG ogni 1 minuto.

di Gemini Advanced.

Avviso: questo DAG simula un problema di esaurimento dello spazio di archiviazione, che può interrompere potenzialmente le operazioni nel tuo ambiente.

import airflow
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
import os
from datetime import timedelta
import time

default_args = {
    'start_date': airflow.utils.dates.days_ago(0),
    'retries': 0,
    'retry_delay': timedelta(minutes=10)
}

dag = DAG(
    'create_large_txt_file_print_logs',
    default_args=default_args,
    schedule_interval=None)


def consume():
    size = 1000**2  # bytes in 1 MB
    amount = 100

    def create_file():
        print(f"Start creating a huge file")
        with open("localfile.txt", "ab") as f:
            for j in range(15):
                f.write(os.urandom(amount) * size)
        print("localfile.txt size:", os.stat("localfile.txt").st_size / (1000**3), "GB")

    create_file()
    print("Success!")


t1 = PythonOperator(
    task_id='create_huge_file',
    python_callable=consume,
    dag=dag,
    depends_on_past=False,
    retries=0)

Carica un DAG che crea un file di grandi dimensioni in un'operazione a lunga esecuzione

Per simulare un DAG di lunga durata e esaminare l'impatto della durata dell'attività sullo stato finale, carica il secondo DAG di esempio nel tuo ambiente. In questo tutorial, questo DAG è denominato long_running_create_large_txt_file_print_logs.

Questo DAG contiene un'attività che esegue i seguenti passaggi:

1. Scrive un file localfile.txt di 1,5 GB nello spazio di archiviazione del worker Airflow.
2. Stampa le dimensioni del file creato utilizzando il modulo Python os.
3. Attende 1 ora e 15 minuti per imitare il tempo necessario alle operazioni con del file, ad esempio leggendolo.
4. Stampa la durata dell'esecuzione del DAG ogni 1 minuto.

di Gemini Advanced.

Avviso: questo DAG simula un problema di esaurimento dello spazio di archiviazione, che può interrompere potenzialmente le operazioni nel tuo ambiente.

import airflow
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
import os
from datetime import timedelta
import time

default_args = {
    'start_date': airflow.utils.dates.days_ago(0),
    'retries': 0,
    'retry_delay': timedelta(minutes=10)
}

dag = DAG(
    'long_running_create_large_txt_file_print_logs',
    default_args=default_args,
    schedule_interval=None)


def consume():
    size = 1000**2  # bytes in 1 MB
    amount = 100

    def create_file():
        print(f"Start creating a huge file")
        with open("localfile.txt", "ab") as f:
            for j in range(15):
                f.write(os.urandom(amount) * size)
        print("localfile.txt size:", os.stat("localfile.txt").st_size / (1000**3), "GB")

    create_file()
    for k in range(75):
        time.sleep(60)
        print(f"{k+1} minute")

    print("Success!")


t1 = PythonOperator(
    task_id='create_huge_file',
    python_callable=consume,
    dag=dag,
    depends_on_past=False,
    retries=0)

Attivare DAG di esempio

Attiva il primo DAG, create_large_txt_file_print_logs:

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Ambienti.

   Vai ad Ambienti

2. Nella colonna Server web Airflow, segui il link Airflow per il tuo completamente gestito di Google Cloud.

3. Nell'interfaccia web di Airflow, nella pagina DAG, nella colonna Collegamenti per il DAG, fai clic sul pulsante Attiva DAG.

4. Fai clic su Attiva.

5. Nella pagina DAG, fai clic sull'attività che hai attivato ed esamina l'output per assicurarti che il DAG sia stato avviato.

6. Attendi il completamento dell'attività creata con il DAG create_large_txt_file_print_logs. L'operazione potrebbe richiedere alcuni minuti.

   Nota: potresti notare che lo spazio di archiviazione del worker Airflow utilizzato è stato reimpostato su zero al termine dell'attività. Cloud Composer si basa su Autopilot di Google Kubernetes Engine che fornisce le risorse necessarie. La scalabilità automatica in Cloud Composer si basa su metriche e controlla l'allocazione delle risorse tramite la gestione dei pod GKE all'interno di una determinata quota.

7. Nella pagina DAG, fai clic sull'esecuzione del DAG. Vedrai la tua attività ha uno stato Success, anche se il limite di spazio di archiviazione è stato superato.

Esamina i log di Airflow della task:

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Ambienti.

   Vai ad Ambienti

   1. Nell'elenco degli ambienti, fai clic sul nome del tuo ambiente. Viene visualizzata la pagina Dettagli dell'ambiente.

   2. Vai alla scheda Log, quindi vai a Tutti i log > Log Airflow > Worker > Visualizza in Esplora log.

   3. Filtra i log per tipo: mostra solo i messaggi di errore.

Nei log vedrai messaggi simili ai seguenti:

Worker: warm shutdown (Main Process)

o

A worker pod was evicted at 2023-12-01T12:30:05Z with message: Pod ephemeral
local storage usage exceeds the total limit of containers 1023Mi.

Questi log indicano che il pod ha avviato l'"arresto a caldo" perché lo spazio di archiviazione utilizzato ha superato il limite ed è stato rimosso entro un'ora. Tuttavia, il DAG esegue non ha avuto esito negativo perché è stato completato entro il periodo di tolleranza per la terminazione di Kubernetes come spiegato in dettaglio in questo tutorial.

Per illustrare il concetto di periodo di tolleranza per la risoluzione, esamina il risultato del secondo DAG di esempio, long_running_create_large_txt_file_print_logs.

Attiva il secondo DAG, long_running_create_large_txt_file_print_logs:

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Ambienti.

   Vai ad Ambienti

2. Nella colonna Server web Airflow, segui il link Airflow per il tuo completamente gestito di Google Cloud.

3. Nell'interfaccia web di Airflow, nella pagina DAG, nella colonna Collegamenti per il DAG, fai clic sul pulsante Attiva DAG.

4. Fai clic su Attiva.

5. Nella pagina DAG, fai clic sull'attività che hai attivato e controlla i log di output per assicurarti che il DAG abbia iniziato a funzionare.

6. Attendi l'esecuzione del DAG long_running_create_large_txt_file_print_logs non riesce. L'operazione richiederà circa un'ora.

Esamina i risultati dell'esecuzione del DAG:

1. Nella pagina DAG, fai clic sul long_running_create_large_txt_file_print_logs esecuzione di DAG. Vedrai che l'attività abbia lo stato Failed e che la durata dell'esecuzione sia stata esattamente 1 ora e 5 minuti, ossia meno del periodo di attesa dell'attività di 1 ora e 15 minuti.

2. Esamina i log dell'attività. Dopo che il DAG ha creato il file localfile.txt dal container del worker Airflow, il log stampa che il DAG ha avviato in attesa e la durata dell'esecuzione viene stampata nei log delle attività ogni minuto. In questo esempio, il DAG stampa il log localfile.txt size: e le dimensioni del file localfile.txt saranno pari a 1,5 GB.

Quando il file scritto nel container del worker Airflow supera lo spazio di archiviazione limite, l'esecuzione del DAG dovrebbe non riuscire. Tuttavia, l'attività non termina immediatamente e continua a funzionare fino a quando la sua durata non raggiunge 1 ora e 5 minuti. Questo accade perché Kubernetes non termina immediatamente l'attività e mantiene in esecuzione per consentire un'ora di tempo per il ripristino, noto come "grazia di punto". Quando un nodo esaurisce le risorse, Kubernetes non termina immediatamente il pod per gestire la terminazione in modo corretto, in modo da avere un impatto minimo sull'utente finale.

Il periodo di tolleranza per la chiusura consente agli utenti di recuperare i file in caso di errori delle attività, Tuttavia, può creare confusione durante la diagnosi dei DAG. Quando viene superato il limite di archiviazione del worker Airflow, lo stato dell'attività finale dipende dalla durata dell'esecuzione del DAG:

• Se l'esecuzione del DAG supera il limite di spazio di archiviazione del worker, ma viene completata in meno di 1 ora, l'attività viene completata con lo stato Success perché è stata completata entro il periodo di tolleranza per la risoluzione. Tuttavia, Kubernetes termina il pod e il file scritto viene immediatamente eliminato dal container.

• Se il DAG supera il limite di spazio di archiviazione del worker ed è in esecuzione da più di un'ora, rimane in esecuzione per un'ora e può superare il limite di spazio di archiviazione per migliaia di percento prima che Kubernetes elimini il pod e Airflow contrassegni l'attività come Failed.

Nota: se attivi uno dei DAG di esempio che superano il limite di spazio di archiviazione contemporaneamente a un altro DAG di esempio, noterai che, se una delle attività supera il limite di spazio di archiviazione e non riesce, anche le altre attività in esecuzione non riusciranno, anche se non richiedono spazio di archiviazione.

Diagnosi del DAG non riuscito

Se al momento dell'errore erano in esecuzione più attività, ti consigliamo di eseguire solo un'attività e di diagnosticare la pressione sulle risorse durante questo periodo per identificare le attività che causano la pressione sulle risorse e le risorse che devi aumentare.

Rivedi i log delle attività del secondo DAG, long_running_create_large_txt_file_print_logs:

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Ambienti.

   Vai ad Ambienti

2. Nell'elenco degli ambienti, fai clic sul nome del tuo ambiente. Si apre la pagina Dettagli ambiente.

3. Vai alla scheda Log, quindi vai a Tutti i log > Log Airflow > Worker > Visualizza in Esplora log.

4. Filtra i log per tipo: mostra solo i messaggi di errore.

Nei log vedrai messaggi simili ai seguenti:

Container storage usage of worker reached 155.7% of the limit.

This likely means that the total size of local files generated by your DAGs is
close to the storage limit of worker.

You may need to decrease the storage usage or increase the worker storage limit
in your Cloud Composer environment configuration.

o

Pod storage usage of worker reached 140.2% of the limit.
A worker pod was evicted at 2023-12-01T12:30:05Z with message: Pod ephemeral
local storage usage exceeds the total limit of containers 1023Mi.

This eviction likely means that the total size of dags and plugins folders plus
local files generated by your DAGs exceeds the storage limit of worker.

Please decrease the storage usage or increase the worker storage limit in your
Cloud Composer environment configuration.

Questi messaggi indicano che, con l'avanzamento dell'attività, i log di Airflow hanno iniziato a stampare errori quando le dimensioni dei file generati dal DAG hanno superato il limite di spazio di archiviazione del worker ed è iniziato il periodo di tolleranza per la chiusura. Durante il periodo di tolleranza per la risoluzione del contratto, il consumo di spazio di archiviazione non è tornato al limite, il che ha comportato l'espulsione del pod al termine del periodo di tolleranza per la risoluzione del contratto.

Esamina il monitoraggio dell'integrità dell'ambiente e del consumo di risorse:

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Ambienti.

   Vai ad Ambienti

2. Nell'elenco degli ambienti, fai clic sul nome dell'ambiente. Si apre la pagina Dettagli ambiente.

3. Vai alla scheda Monitoraggio e seleziona Panoramica.

4. Nel riquadro Panoramica dell'ambiente, individua la Grafico Environment Health (Airflow Monitoring DAG). Contiene un'immagine corrispondente al momento in cui i log hanno iniziato a stampare gli errori.

5. Seleziona Worker e individua il grafico Utilizzo totale disco worker. Osservazione che la riga Utilizzo del disco abbia un picco e superi il limite del disco nel momento in cui l'attività era in esecuzione.

di Gemini Advanced.

Figura 2. Grafico dell'utilizzo totale del disco dei worker (fai clic per ingrandire)

Aumenta il limite di spazio di archiviazione del worker

Nota: la modifica dello spazio di archiviazione dei worker riavvia i worker Airflow, il che potrebbe influire sulle attività in esecuzione. Consigliamo di farlo quando non sono in esecuzione DAG.

Alloca spazio di archiviazione aggiuntivo per i worker Airflow affinché il DAG di esempio vada a buon fine:

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Ambienti.

   Vai ad Ambienti

2. Nell'elenco degli ambienti, fai clic sul nome del tuo ambiente. Si apre la pagina Dettagli ambiente.

3. Vai alla scheda Configurazione dell'ambiente.

4. Individua la configurazione Risorse > Carichi di lavoro e fai clic su Modifica.

5. Nella sezione Worker, specifica il nuovo spazio di archiviazione nel campo Storage per i worker di Airflow. In questo tutorial, impostalo su 2 GB.

6. Salva le modifiche e attendi alcuni minuti per il riavvio dei worker Airflow.

Testa il tuo DAG con il nuovo limite di spazio di archiviazione

Attiva di nuovo il DAG long_running_create_large_txt_file_print_logs e attendi 1 ora e 15 minuti fino al termine dell'esecuzione.

1. Nei log di output dell'esecuzione del DAG vedrai Marking task as SUCCESS e lo stato dell'attività indicherà Successo, con una durata di 1 ora e 15 minuti, pari al tempo di attesa impostato nel codice DAG.

2. Esamina la sezione Panoramica dell'ambiente nella scheda Monitoraggio e assicurati che non siano presenti aree rosse.

3. Fai clic sulla sezione Worker e trova il grafico Utilizzo totale disco worker. Vedrai che la riga Limite disco riflette la modifica del limite di spazio di archiviazione e la riga Utilizzo disco rientra nell'intervallo consentito.

Riepilogo

In questo tutorial, hai diagnosticato il motivo di un errore del DAG e identificato il tipo di risorsa che provoca pressione eseguendo il debug di due DAG di esempio che non hanno esito positivo a causa della mancanza di memoria e spazio di archiviazione per i worker. Quindi hai eseguito correttamente i DAG dopo aver assegnato più memoria e spazio di archiviazione ai tuoi worker. Tuttavia, consigliato per ottimizzare i DAG (flussi di lavoro) ridurre il consumo di risorse dei worker, dato che aumentare le risorse oltre una certa soglia.

Esegui la pulizia

Per evitare che al tuo account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alle risorse utilizzate in questo tutorial, elimina il progetto che contiene le risorse oppure mantieni il progetto ed elimina le singole risorse.

Elimina il progetto

Attenzione: l'eliminazione di un progetto ha i seguenti effetti:

• L'intero contenuto del progetto viene eliminato. Se hai utilizzato un progetto esistente per le attività descritte in questo documento, quando lo elimini elimini anche tutto il lavoro svolto nel progetto.
• Gli ID progetto personalizzati non sono più disponibili. Quando hai creato questo progetto, potresti aver creato un ID progetto personalizzato che vuoi utilizzare in futuro. Per conservare gli URL che utilizzano l'ID progetto, ad esempio un appspot.com URL, elimina le risorse selezionate all'interno del progetto anziché eliminare l'intero progetto.

Se intendi esplorare più architetture, tutorial o guide rapide, il riuso dei progetti può aiutarti a non superare i limiti di quota.

1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Elimina singole risorse

Se prevedi di esplorare più tutorial e guide rapide, puoi riutilizzare i progetti può aiutarti a evitare di superare i limiti di quota.

Elimina l'ambiente Cloud Composer. Inoltre, durante questa procedura viene eliminato il bucket dell'ambiente.

Passaggi successivi

• Ambienti di scalabilità
• Risoluzione dei problemi dei DAG