Testa, sincronizza ed esegui il deployment dei DAG da GitHub

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Questa guida spiega come creare una pipeline CI/CD per testare, sincronizzare ed eseguire il deployment dei DAG nel tuo ambiente Cloud Composer dal tuo repository GitHub.

Se vuoi sincronizzare solo i dati di altri servizi, consulta Trasferire i dati da altri servizi.

Panoramica della pipeline CI/CD

Figura 1. Diagramma dell'architettura che mostra le fasi del flusso (fai clic per ingrandire)

di Gemini Advanced.

La pipeline CI/CD che per testare, sincronizzare ed eseguire il deployment dei DAG ha seguenti passaggi:

1. Apporta una modifica a un DAG ed esegui il push della modifica in un ramo di sviluppo nel tuo repository.

2. Apri una richiesta di pull sul ramo principale del tuo repository.

3. Cloud Build esegue test delle unità per verificare che il DAG sia valido.

4. La richiesta di pull è stata approvata e unita al ramo principale del repository.

5. Cloud Build sincronizza lo sviluppo nell'ambiente Cloud Composer con queste nuove modifiche.

6. Verifichi che il DAG si comporti come previsto nel tuo sviluppo completamente gestito di Google Cloud.

7. Se il DAG funziona come previsto, caricalo nell'ambiente Cloud Composer di produzione.

Obiettivi

Obiettivo:

• Esegui un controllo pre-invio automatico utilizzando Cloud Build. Questo controllo esegue i test di unità per un DAG.
• Sincronizza i DAG nel tuo ambiente di sviluppo Cloud Composer con i DAG nel tuo repository GitHub.

Prima di iniziare

• Questa guida presuppone che tu stia lavorando con due ambienti Cloud Composer identici: un ambiente di sviluppo e un ambiente di produzione.

  Ai fini di questa guida, configuri solo una pipeline CI/CD per il tuo ambiente di sviluppo. Assicurati che l'ambiente che utilizzi non sia un ambiente di produzione.

• Questa guida presuppone che tu abbia archiviato i DAG e i relativi test in un repository GitHub.

  La pipeline CI/CD di esempio mostra i contenuti di un repository di esempio. I DAG e i test archiviati nella directory dags/, con i file dei requisiti, e i file di configurazione di Cloud Build archiviati al livello più alto. L'utilità di sincronizzazione DAG e i suoi requisiti si trovano nella Directory utils.

  Questa struttura può essere utilizzata per gli ambienti Airflow 1, Airflow 2, Cloud Composer 1 e Cloud Composer 2.

Crea un job di controllo preinvio e test di unità

Il primo job Cloud Build esegue un controllo pre-invio, che esegue i test di unità per i DAG.

Aggiungi test delle unità

Se non l'hai ancora fatto, crea test di unità per i tuoi DAG. Salva questi test insieme ai DAG nel tuo repository, ciascuno con il suffisso _test. Ad esempio, il test del DAG in example_dag.py è example_dag_test.py. Si tratta dei test eseguiti come controllo precedente all'invio nel tuo repository.

Crea una configurazione YAML di Cloud Build per il controllo pre-invio

Nel tuo repository, crea un file YAML denominato test-dags.cloudbuild.yaml che configurerà il job Cloud Build per i controlli di preinvio. che prevede tre passaggi:

1. Installa le dipendenze necessarie dai DAG.
2. Installa le dipendenze necessarie per i test delle unità.
3. Esegui i test del DAG.

steps:
  # install dependencies
  - name: python:3.8-slim
    entrypoint: pip
    args: ["install", "-r", "requirements.txt", "-c", "constraints.txt", "--user"]

  - name: python:3.8-slim
    entrypoint: pip
    args: ["install", "-r", "requirements-test.txt", "--user"]

  # run in python 3.8 which is latest version in Cloud Composer
  - name: python:3.8-slim
    entrypoint: python3.8
    args: ["-m", "pytest", "-s", "dags/"]

Nota: Cloud Build esegue il pull dell'immagine Python da Docker Hub e puoi specifica il tag in nel campo name di ogni passaggio. Se utilizzi python come entrypoint, assicurati che entrypoint corrisponda alla versione specificata nel tag, altrimenti il valore predefinito di entrypoint è latest.

Crea il trigger di Cloud Build per il controllo pre-invio

Segui la pagina Creazione di repository da GitHub guida alla creazione di un trigger basato su app GitHub con le seguenti configurazioni:

• Nome: test-dags

• Evento: Pull Request

• Origine - Repository: scegli il tuo repository

• Origine - Ramo di base: ^main$ (modifica main del nome del tuo ramo base del repository, se richiesto)

• Origine - Controllo commenti: non obbligatorio

  Attenzione: se imposti il controllo dei commenti come non obbligatorio, qualsiasi utente può inviare una richiesta pull che attiva la compilazione. Per repository più grandi o repository con collaboratori non attendibili, che richiede il controllo dei commenti .

• Configurazione build - File di configurazione di Cloud Build: /test-dags.cloudbuild.yaml (il percorso del file di build)

Crea un job di sincronizzazione dei DAG e aggiungi lo script di utilità dei DAG

Successivamente, configura un job Cloud Build che esegue uno script di utilità per i DAG. Lo script di utilità in questo job sincronizza i DAG con l'ambiente Cloud Composer dopo la loro unione al ramo principale nel repository.

Nota: Cloud Composer analizza tutti i DAG a un intervallo ripetuto. Questo anche se i DAG non sono cambiati dall'ultima analisi. A causa di questo comportamento, questa utility carica tutti i DAG in Cloud Composer, non solo quelli modificati.

Aggiungi lo script di utilità dei DAG

Aggiungi lo script di utilità DAG al tuo repository. Questo script di utilità copia tutti i file DAG nella directory dags/ del tuo in una directory temporanea, ignorando tutti i file Python non DAG. Lo script utilizza quindi la libreria client di Cloud Storage per caricare tutti i file da quella directory temporanea alla directory dags/ nel bucket dell'ambiente Cloud Composer.

from __future__ import annotations

import argparse
import glob
import os
from shutil import copytree, ignore_patterns
import tempfile

# Imports the Google Cloud client library
from google.cloud import storage


def _create_dags_list(dags_directory: str) -> tuple[str, list[str]]:
    temp_dir = tempfile.mkdtemp()

    # ignore non-DAG Python files
    files_to_ignore = ignore_patterns("__init__.py", "*_test.py")

    # Copy everything but the ignored files to a temp directory
    copytree(dags_directory, f"{temp_dir}/", ignore=files_to_ignore, dirs_exist_ok=True)

    # The only Python files left in our temp directory are DAG files
    # so we can exclude all non Python files
    dags = glob.glob(f"{temp_dir}/*.py")
    return (temp_dir, dags)


def upload_dags_to_composer(
    dags_directory: str, bucket_name: str, name_replacement: str = "dags/"
) -> None:
    """
    Given a directory, this function moves all DAG files from that directory
    to a temporary directory, then uploads all contents of the temporary directory
    to a given cloud storage bucket
    Args:
        dags_directory (str): a fully qualified path to a directory that contains a "dags/" subdirectory
        bucket_name (str): the GCS bucket of the Cloud Composer environment to upload DAGs to
        name_replacement (str, optional): the name of the "dags/" subdirectory that will be used when constructing the temporary directory path name Defaults to "dags/".
    """
    temp_dir, dags = _create_dags_list(dags_directory)

    if len(dags) > 0:
        # Note - the GCS client library does not currently support batch requests on uploads
        # if you have a large number of files, consider using
        # the Python subprocess module to run gsutil -m cp -r on your dags
        # See https://cloud.google.com/storage/docs/gsutil/commands/cp for more info
        storage_client = storage.Client()
        bucket = storage_client.bucket(bucket_name)

        for dag in dags:
            # Remove path to temp dir
            dag = dag.replace(f"{temp_dir}/", name_replacement)

            try:
                # Upload to your bucket
                blob = bucket.blob(dag)
                blob.upload_from_filename(dag)
                print(f"File {dag} uploaded to {bucket_name}/{dag}.")
            except FileNotFoundError:
                current_directory = os.listdir()
                print(
                    f"{name_replacement} directory not found in {current_directory}, you may need to override the default value of name_replacement to point to a relative directory"
                )
                raise

    else:
        print("No DAGs to upload.")


if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(
        description=__doc__, formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter
    )
    parser.add_argument(
        "--dags_directory",
        help="Relative path to the source directory containing your DAGs",
    )
    parser.add_argument(
        "--dags_bucket",
        help="Name of the DAGs bucket of your Composer environment without the gs:// prefix",
    )

    args = parser.parse_args()

    upload_dags_to_composer(args.dags_directory, args.dags_bucket)

Crea una configurazione YAML di Cloud Build per la sincronizzazione dei DAG

Nel tuo repository, crea un file YAML denominato add-dags-to-composer.cloudbuild.yaml che configuri il tuo job Cloud Build per la sincronizzazione dei DAG. Al suo interno, sono previsti due passaggi:

1. Installa le dipendenze necessarie allo script di utilità DAG.

2. Esegui lo script di utilità per sincronizzare i DAG nel tuo repository con il tuo ambiente Cloud Composer.

steps:
  # install dependencies
  - name: python
    entrypoint: pip
    args: ["install", "-r", "utils/requirements.txt", "--user"]

  # run
  - name: python
    entrypoint: python
    args: ["utils/add_dags_to_composer.py", "--dags_directory=${_DAGS_DIRECTORY}", "--dags_bucket=${_DAGS_BUCKET}"]

Nota: Cloud Build esegue il pull dell'immagine Python da Docker Hub e puoi specifica il tag in nel campo name di ogni passaggio. Se utilizzi python come entrypoint, assicurati che entrypoint corrisponda alla versione specificata nel tag, altrimenti il valore predefinito di entrypoint è latest.

Crea l'trigger di Cloud Build

Segui la pagina Creazione di repository da GitHub guida alla creazione di un trigger basato su app GitHub con le seguenti configurazioni:

• Nome: add-dags-to-composer

• Evento: push al ramo

• Origine - Repository: scegli il tuo repository

• Origine - Ramo base: ^main$ (se necessario, sostituisci main con il nome del ramo base del repository)

• Origine. Filtro dei file inclusi (glob): dags/**

• Configurazione build - File di configurazione Cloud Build: /add-dags-to-composer.cloudbuild.yaml (il percorso del file di build)

Nella configurazione avanzata, aggiungi due variabili di sostituzione:

• _DAGS_DIRECTORY: la directory in cui si trovano i DAG nel tuo repository. Se utilizzi il repository di esempio di questa guida, si tratta di dags/.

• _DAGS_BUCKET: il bucket Cloud Storage che contiene la classe Directory dags/ nel tuo Cloud Composer di sviluppo completamente gestito di Google Cloud. Ometti il prefisso gs://. Ad esempio: us-central1-example-env-1234ab56-bucket.

di Gemini Advanced.

Attenzione: se non rimuovi il suffisso dags/ da Cloud Storage nome del bucket nella variabile di sostituzione di _DAGS_BUCKET, il job di sincronizzazione DAG con un errore NotFound. Questo accade perché in Cloud Storage, dags/ è una cartella, che è considerata parte di dell'oggetto, che non fa parte del nome del bucket.

Testa la tua pipeline CI/CD

In questa sezione, segui un flusso di sviluppo DAG che utilizza gli trigger Cloud Build appena creati.

Esegui un job di preregistrazione

Crea una richiesta di pull nel ramo principale per testare la build. Individua il controllo preinvio nella pagina. Fai clic su Dettagli e scegli Visualizza altri dettagli su Google Cloud Build per visualizzare i log di compilazione nella console Google Cloud.

Importante: Cloud Build esegue test di unità con i pacchetti specificati in requirements.txt e requirements-test.txt, che includono una versione pubblica di Airflow. Il tuo ambiente Cloud Composer potrebbe avere un insieme diverso di pacchetti PyPI e pacchetti preinstallati. Ti consigliamo di eseguire un ambiente Airflow locale durante lo sviluppo dei DAG.

Figura 2. Screenshot dello stato del controllo pre-invio di Cloud Build su GitHub (fai clic per ingrandire)

di Gemini Advanced.

Se il controllo prima dell'invio non è andato a buon fine, vedi Gestire gli errori delle build.

Verificare che il DAG funzioni nell'ambiente Cloud Composer di sviluppo

Una volta approvata la richiesta di pull, uniscila al ramo principale. Utilizza la dalla console Google Cloud visualizzare i risultati della build. Se disponi di molti Puoi filtrare le build in base al nome del trigger add-dags-to-composer.

Una volta completato il job di sincronizzazione di Cloud Build, viene visualizzato il DAG sincronizzato nel tuo ambiente di sviluppo Cloud Composer. Lì puoi verificare che il DAG funzioni come previsto.

Aggiungi il DAG all'ambiente di produzione

Quando il DAG si comporta come previsto, aggiungilo manualmente alla tua produzione completamente gestito di Google Cloud. Per farlo, carica il file DAG alla directory dags/ nel Cloud Composer di produzione del bucket dell'ambiente.

Se il job di sincronizzazione DAG non è riuscito o se il DAG non si comporta come previsto dell'ambiente di sviluppo Cloud Composer, Gestire gli errori di build.

Risolvere gli errori di compilazione

Questa sezione spiega come risolvere gli scenari di errore di compilazione più comuni.

Che cosa succede se il controllo precedente l'invio non è andato a buon fine?

Dalla richiesta di pull, fai clic su Dettagli e scegli Visualizza altri dettagli su Google Cloud Build per visualizzare i log di build nella console Google Cloud. Utilizza questi log per risolvere il problema relativo al DAG. Una volta risolti i problemi, esegui il commit della correzione e esegui il push nel tuo branch. Il controllo di preinvio viene eseguito di nuovo e puoi continuare a eseguire l'iterazione utilizzando i log come strumento di debug.

Cosa succede se il mio job di sincronizzazione DAG non va a buon fine?

Utilizzare la console Google Cloud per visualizzare i risultati della build. Se hai molti trigger Cloud Build, puoi filtrare le build in base al nome dell'triggeradd-dags-to-composer. Esamina i log del job di build e risolvi errori. Se hai bisogno di ulteriore assistenza per risolvere gli errori, utilizza canali di assistenza.

Cosa succede se il mio DAG non funziona correttamente nel mio ambiente Cloud Composer?

Se il DAG non funziona come previsto nel tuo sviluppo nell'ambiente Cloud Composer, non promuovere manualmente il DAG nell'ambiente di produzione Cloud Composer. Esegui invece una delle seguenti:

• Ripristinare la richiesta di pull con le modifiche che hanno danneggiato il DAG per ripristinarlo allo stato immediatamente prima delle modifiche (verranno ripristinati anche tutti gli altri file nella richiesta di pull).
• Crea una nuova richiesta di pull per ripristinare manualmente le modifiche al DAG non funzionante.
• Crea una nuova richiesta pull per correggere gli errori nel DAG.

Seguendo uno di questi passaggi attivi un nuovo controllo prima dell'invio e, al momento dell'unione, il job di sincronizzazione dei DAG.

Passaggi successivi

• Esegui ambienti Airflow locali
• Scrivere DAG
• Pianificare e attivare i DAG
• Test dei DAG