Testar, sincronizar e implantar seus DAGs do GitHub

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Neste guia, explicamos como criar um pipeline de CI/CD para testar, sincronizar e implantar DAGs no ambiente do Cloud Composer do seu repositório do GitHub.

Se você quiser sincronizar apenas dados de outros serviços, consulte Transferir dados de outros serviços.

Visão geral do pipeline de CI/CD

Figura 1. Diagrama da arquitetura mostrando as etapas do fluxo (clique para ampliar)

O pipeline de CI/CD para testar, sincronizar e implantar DAGs tem as seguintes etapas:

1. Você faz uma alteração em um DAG e a envia para uma ramificação de desenvolvimento no seu repositório.

2. Você abre uma solicitação de envio na ramificação principal do repositório.

3. O Cloud Build executa testes de unidade para verificar se o DAG é válido.

4. Sua solicitação de envio é aprovada e mesclada com a ramificação principal do repositório.

5. O Cloud Build sincroniza seu ambiente de desenvolvimento do Cloud Composer com essas novas alterações.

6. Você verifica se o DAG se comporta como esperado no seu ambiente de desenvolvimento.

7. Se o DAG funcionar conforme o esperado, faça o upload dele para o ambiente de produção do Cloud Composer.

Objetivos

Objetivo:

• Executar uma verificação automatizada de pré-envio usando o Cloud Build. Essa verificação executa testes de unidade para um DAG.
• Sincronize os DAGs no ambiente de desenvolvimento do Cloud Composer com os DAGs no repositório do GitHub.

Antes de começar

• Neste guia, presumimos que você esteja trabalhando com dois ambientes idênticos do Cloud Composer: um de desenvolvimento e outro de produção.

  Neste guia, você configura um pipeline de CI/CD apenas para o ambiente de desenvolvimento. Use um ambiente que não seja de produção.

• Neste guia, presumimos que você tenha os DAGs e os testes armazenados em um repositório do GitHub.

  O exemplo de pipeline de CI/CD demonstra o conteúdo de um repositório de exemplo. Os DAGs e testes são armazenados no diretório dags/, com arquivos de requisitos, o arquivo de restrições e arquivos de configuração do Cloud Build armazenados no nível superior. O utilitário de sincronização do DAG e os requisitos estão localizados no diretório utils.

  Essa estrutura pode ser usada nos ambientes Airflow 1, Airflow 2, Cloud Composer 1 e Cloud Composer 2.

Criar um job de verificação de pré-envio e testes de unidade

O primeiro job do Cloud Build executa uma verificação de pré-envio, que executa testes de unidade para os DAGs.

Adicionar testes de unidade

Crie testes de unidade para seus DAGs, caso ainda não tenha feito isso. Salve esses testes com os DAGs no seu repositório, cada um com o sufixo _test. Por exemplo, o arquivo de teste para o DAG em example_dag.py é example_dag_test.py. Esses são os testes executados como uma verificação de pré-envio no seu repositório.

Criar configuração YAML do Cloud Build para a verificação de pré-envio

No repositório, crie um arquivo YAML denominado test-dags.cloudbuild.yaml que configure o job do Cloud Build para verificações de pré-envio. Nele, há três etapas:

1. Instale as dependências necessárias para os DAGs.
2. Instale as dependências necessárias para os testes de unidade.
3. Execute os testes do 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/"]

Observação: O Cloud Build extrai a imagem Python do Docker Hub e é possível especificar a tag no campo name de cada etapa. Se você estiver usando python como entrypoint, verifique se entrypoint corresponde à versão especificada na tag. Caso contrário, entrypoint será definido como latest por padrão.

Criar o gatilho do Cloud Build para a verificação de pré-envio

Siga o guia Como criar repositórios do GitHub para criar um gatilho baseado em app do GitHub com as seguintes configurações:

• Nome: test-dags

• Evento: Solicitação de envio

• Origem - Repositório: escolha o repositório.

• Source: ramificação base: ^main$ (altere main para o nome da ramificação base do seu repositório, se necessário)

• Origem — Controle de comentários: não obrigatório

  Cuidado: definir o controle de comentários como não obrigatório significa que qualquer usuário pode enviar uma solicitação de envio que acione o build. Para repositórios maiores ou com colaboradores não confiáveis, recomendamos a exigência do controle de comentários.

• Configuração do build: arquivo de configuração do Cloud Build: /test-dags.cloudbuild.yaml (o caminho para o arquivo de build)

Criar um job de sincronização do DAG e adicionar o script utilitário deles

Em seguida, configure um job do Cloud Build que execute um script utilitário de DAGs. O script de utilitário nesse job sincroniza os DAGs com o ambiente do Cloud Composer depois que eles são mesclados com a ramificação principal no repositório.

Observação: o Cloud Composer analisa todos os DAGs em um intervalo repetido. Isso acontece mesmo que os DAGs não tenham mudado desde a última análise. Devido a esse comportamento, esse utilitário faz o upload de todos os DAGs para o Cloud Composer, não apenas aqueles que foram alterados.

Adicionar o script de utilitário dos DAGs

Adicione o script de utilitário do DAG ao seu repositório. Este script utilitário copia todos os arquivos DAG no diretório dags/ do seu repositório para um diretório temporário, ignorando todos os arquivos Python que não sejam DAG. Em seguida, o script usa a biblioteca de cliente do Cloud Storage para fazer upload de todos os arquivos desse diretório temporário para o diretório dags/ no bucket do ambiente do 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)

Criar configuração YAML do Cloud Build para sincronizar DAGs

No seu repositório, crie um arquivo YAML chamado add-dags-to-composer.cloudbuild.yaml que configure o job do Cloud Build para sincronizar DAGs. Nela, há duas etapas:

1. Instale as dependências necessárias para o script de utilitário dos DAGs.

2. Execute o script utilitário para sincronizar os DAGs no repositório com o ambiente do 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}"]

Observação: O Cloud Build extrai a imagem Python do Docker Hub e é possível especificar a tag no campo name de cada etapa. Se você estiver usando python como entrypoint, verifique se entrypoint corresponde à versão especificada na tag. Caso contrário, entrypoint será definido como latest por padrão.

Crie o gatilho do Cloud Build

Siga o guia Como criar repositórios do GitHub para criar um gatilho baseado em app do GitHub com as seguintes configurações:

• Nome: add-dags-to-composer

• Evento: enviar por push para uma ramificação

• Origem - Repositório: escolha o repositório.

• Source: ramificação base: ^main$ (altere main para o nome da ramificação base do seu repositório, se necessário)

• Origem - Filtro de arquivos incluídos (glob): dags/**

• Configuração do build: arquivo de configuração do Cloud Build: /add-dags-to-composer.cloudbuild.yaml (o caminho para o arquivo de build)

Na configuração avançada, adicione duas variáveis de substituição:

• _DAGS_DIRECTORY: o diretório em que os DAGs estão localizados no repositório. Se você estiver usando o repositório de exemplo deste guia, ele será dags/.

• _DAGS_BUCKET: o bucket do Cloud Storage que contém o diretório dags/ no ambiente de desenvolvimento do Cloud Composer. Omita o prefixo gs://. Por exemplo: us-central1-example-env-1234ab56-bucket.

Cuidado: se você não remover o sufixo dags/ do nome do bucket do Cloud Storage na variável de substituição _DAGS_BUCKET, o job de sincronização do DAG falhará com um erro NotFound. Isso acontece porque, no Cloud Storage, dags/ é uma pasta, que é considerada parte do nome do objeto, não do nome do bucket.

Testar o pipeline de CI/CD

Nesta seção, siga um fluxo de desenvolvimento do DAG que usa os gatilhos do Cloud Build recém-criados.

Executar um job de pré-envio

Crie uma solicitação de envio para a ramificação principal e teste o build. Localize sua verificação de pré-envio na página. Clique em Detalhes e escolha Ver mais detalhes no Google Cloud Build para exibir os registros da versão no console do Google Cloud.

Importante: o Cloud Build executa testes de unidade com pacotes especificados em requirements.txt e requirements-test.txt, que incluem uma versão pública do Airflow. O ambiente do Cloud Composer pode ter um conjunto diferente de pacotes PyPI e pacotes pré-instalados. Recomendamos executar um ambiente local do Airflow durante o desenvolvimento dos DAGs.

Figura 2. Captura de tela do status da verificação de pré-envio do Cloud Build no GitHub (clique para ampliar)

Se a verificação de pré-envio falhar, consulte Como resolver falhas no build.

validar se o DAG funciona no ambiente de desenvolvimento do Cloud Composer

Depois que sua solicitação de envio for aprovada, mescle-a à ramificação principal. Use o console do Google Cloud para ver os resultados do build. Se você tiver muitos gatilhos do Cloud Build, será possível filtrar os builds com base no nome do gatilho add-dags-to-composer.

Depois que o job de sincronização do Cloud Build for bem-sucedido, o DAG sincronizado será exibido no ambiente de desenvolvimento do Cloud Composer. Lá, é possível validar se o DAG funciona conforme o esperado.

Adicionar o DAG ao ambiente de produção

Depois que o DAG for executado conforme o esperado, adicione-o manualmente ao ambiente de produção. Para isso, faça upload do arquivo DAG para o diretório dags/ no bucket do ambiente de produção do Cloud Composer.

Se o job de sincronização do DAG falhar ou não funcionar como esperado no ambiente de desenvolvimento do Cloud Composer, consulte Como resolver falhas de build.

Como resolver falhas no build

Esta seção explica como lidar com cenários comuns de falha de build.

E se minha verificação de pré-envio falhar?

Na solicitação de envio, clique em Detalhes e escolha Ver mais detalhes no Google Cloud Build para ver os registros da versão no console do Google Cloud. Use esses registros para depurar o problema do DAG. Depois de resolver os problemas, confirme a correção e envie-a para a ramificação. A verificação de pré-envio é executada novamente, e é possível continuar a iterar usando os registros como ferramenta de depuração.

E se o job de sincronização do DAG falhar?

Use o console do Google Cloud para ver os resultados do build. Se você tiver muitos gatilhos do Cloud Build, será possível filtrar os builds com base no nome do gatilho add-dags-to-composer. Examine os registros do job de build e resolva os erros. Se precisar de mais ajuda para resolver os erros, use os canais de suporte.

E se o DAG não funcionar corretamente no ambiente do Cloud Composer?

Se o DAG não funcionar como esperado no ambiente de desenvolvimento do Cloud Composer, não o promova manualmente para o ambiente de produção do Cloud Composer. Em vez disso, escolha uma das opções a seguir:

• Reverta a solicitação de envio com as alterações que corromperam seu DAG para restaurá-lo para o estado imediatamente anterior às alterações. Isso também reverterá todos os outros arquivos dessa solicitação.
• Crie uma nova solicitação de envio para reverter manualmente as alterações no DAG corrompido.
• Crie uma nova solicitação de envio para corrigir os erros no DAG.

Seguir qualquer uma dessas etapas aciona uma nova verificação de pré-envio e, após a mesclagem, o job de sincronização do DAG é acionado.

A seguir

• Executar ambientes locais do Airflow
• Gravar DAGs
• Acionar DAGs
• Testar DAGs