Activa DAG de Cloud Composer con funciones de Cloud Run y la API de REST de Airflow

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En esta página, se describe cómo usar las funciones de Cloud Run para activar DAG de Cloud Composer en respuesta a eventos.

Nota: También puedes activar DAG solo con la API de REST de Airflow.

Apache Airflow está diseñado para ejecutar DAGs de forma periódica, pero también puedes activar DAGs en respuesta a eventos. Una forma de hacer esto es con Cloud Run Functions para activar Los DAG de Cloud Composer cuando ocurre un evento especificado

En el ejemplo de esta guía, se ejecuta un DAG cada vez que se produce un cambio en un bucket de Cloud Storage. Los cambios en cualquier objeto de un bucket activan una función. Esta función realiza una solicitud a la API de REST de Airflow del entorno de Cloud Composer. Airflow procesa esta solicitud y ejecuta un DAG. El DAG genera información sobre el cambio.

Nota: En una guía alternativa, se muestra cómo crear una función que active un DAG cuando se envíe un mensaje a un tema de Pub/Sub.

Antes de comenzar

Verifica la configuración de red de tu entorno

Esta solución no funciona en las configuraciones de IP privada y Controles del servicio de VPC porque no es posible configurar la conectividad de las funciones de Cloud Run al servidor web de Airflow en estas configuraciones.

En Cloud Composer 2, puedes usar otro enfoque: Activa DAG con funciones de Cloud Run y mensajes de Pub/Sub

Habilita las API para tu proyecto.

Console

Enable the Cloud Composer and Cloud Run functions APIs.

Enable the APIs

gcloud

Enable the Cloud Composer and Cloud Run functions APIs:

gcloud services enable cloudfunctions.googleapis.com composer.googleapis.com

Habilita la API de REST de Airflow

Según tu versión de Airflow, ejecuta el siguiente comando:

• Para Airflow 2, la API de REST estable ya está habilitada de forma predeterminada. Si tu entorno tiene inhabilitada la API estable, habilita la API estable de REST.
• Para Airflow 1, habilita la API de REST experimental.

Permitir las llamadas a la API de REST de Airflow con el control de acceso al servidor web

Las funciones de Cloud Run pueden comunicarse con la API de REST de Airflow con IPv4 o IPv6.

Si no estás seguro de cuál será el rango de IP de llamada, usa una opción de configuración predeterminada en el Control de acceso del servidor web, que es All IP addresses have access (default), para no bloquear accidentalmente tus funciones de Cloud Run.

Cree un bucket de Cloud Storage

Este ejemplo activa un DAG en respuesta a los cambios en un bucket de Cloud Storage. Crea un bucket nuevo para usar en este ejemplo.

Nota: No uses depósitos de entorno de Cloud Composer, ya que esto podría provocar que la función se active varias veces por segundo. Para los fines de este ejemplo, recomendamos crear un bucket distinto.

Obtén la URL del servidor web de Airflow

En este ejemplo, se realizan solicitudes a la API de REST al extremo del servidor web de Airflow. Usas la parte de la URL de la interfaz web de Airflow antes de .appspot.com en el código de Cloud Functions.

Console

1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Entornos.

   Ir a Entornos

2. Haz clic en el nombre de tu entorno.

3. En la página Detalles del entorno, ve a la pestaña Configuración del entorno.

4. La URL del servidor web de Airflow aparece en la IU web de Airflow. elemento.

gcloud

Ejecuta el siguiente comando:

gcloud composer environments describe ENVIRONMENT_NAME \
    --location LOCATION \
    --format='value(config.airflowUri)'

Reemplaza lo siguiente:

• ENVIRONMENT_NAME por el nombre del entorno.
• LOCATION por la región en la que se encuentra el entorno.

Obtén el ID de cliente del proxy de IAM

Precaución: Esta guía es para Cloud Composer 1 y los pasos descritos no funcionarán en Cloud Composer 2. En su lugar, sigue las instrucciones Activa los DAG con funciones de Cloud Run de Cloud Composer 2.

Para realizar una solicitud al extremo de la API de REST de Airflow, la función requiere el ID de cliente del proxy de Identity and Access Management que protege el servidor web de Airflow.

Cloud Composer no proporciona esta información directamente. En cambio, realiza una solicitud no autenticada al servidor web de Airflow y captura el ID de cliente de la URL de redireccionamiento.

cURL

curl -v AIRFLOW_URL 2>&1 >/dev/null | grep -o "client_id\=[A-Za-z0-9-]*\.apps\.googleusercontent\.com"

Reemplaza AIRFLOW_URL por la URL de la interfaz web de Airflow.

En el resultado, busca la string que sigue a client_id. Por ejemplo:

client_id=836436932391-16q2c5f5dcsfnel77va9bvf4j280t35c.apps.googleusercontent.com

Python

Guarda el siguiente código en un archivo llamado get_client_id.py. Completa tus valores para project_id, location y composer_environment. Luego, ejecuta el código en Cloud Shell o en tu entorno local.

# This script is intended to be used with Composer 1 environments
# In Composer 2, the Airflow Webserver is not in the tenant project
# so there is no tenant client ID
# See https://cloud.google.com/composer/docs/composer-2/environment-architecture
# for more details
import google.auth
import google.auth.transport.requests
import requests
import six.moves.urllib.parse

# Authenticate with Google Cloud.
# See: https://cloud.google.com/docs/authentication/getting-started
credentials, _ = google.auth.default(
    scopes=["https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"]
)
authed_session = google.auth.transport.requests.AuthorizedSession(credentials)

# project_id = 'YOUR_PROJECT_ID'
# location = 'us-central1'
# composer_environment = 'YOUR_COMPOSER_ENVIRONMENT_NAME'

environment_url = (
    "https://composer.googleapis.com/v1beta1/projects/{}/locations/{}"
    "/environments/{}"
).format(project_id, location, composer_environment)
composer_response = authed_session.request("GET", environment_url)
environment_data = composer_response.json()
composer_version = environment_data["config"]["softwareConfig"]["imageVersion"]
if "composer-1" not in composer_version:
    version_error = (
        "This script is intended to be used with Composer 1 environments. "
        "In Composer 2, the Airflow Webserver is not in the tenant project, "
        "so there is no tenant client ID. "
        "See https://cloud.google.com/composer/docs/composer-2/environment-architecture for more details."
    )
    raise (RuntimeError(version_error))
airflow_uri = environment_data["config"]["airflowUri"]

# The Composer environment response does not include the IAP client ID.
# Make a second, unauthenticated HTTP request to the web server to get the
# redirect URI.
redirect_response = requests.get(airflow_uri, allow_redirects=False)
redirect_location = redirect_response.headers["location"]

# Extract the client_id query parameter from the redirect.
parsed = six.moves.urllib.parse.urlparse(redirect_location)
query_string = six.moves.urllib.parse.parse_qs(parsed.query)
print(query_string["client_id"][0])

Sube un DAG a tu entorno

Sube un DAG a tu entorno. En el siguiente ejemplo de DAG, se muestra la configuración de ejecución del DAG recibido. Debes activar este DAG desde una función que crearás más adelante en esta guía.

import datetime

import airflow
from airflow.operators.bash import BashOperator


with airflow.DAG(
    "composer_sample_trigger_response_dag",
    start_date=datetime.datetime(2021, 1, 1),
    # Not scheduled, trigger only
    schedule_interval=None,
) as dag:
    # Print the dag_run's configuration, which includes information about the
    # Cloud Storage object change.
    print_gcs_info = BashOperator(
        task_id="print_gcs_info", bash_command="echo {{ dag_run.conf }}"
    )

Implementa una función de Cloud Functions que active el DAG

Puedes implementar una Cloud Function con el lenguaje que prefieras y que sea compatible con las funciones de Cloud Run o Cloud Run. En este instructivo, se muestra un Cloud Function implementada en Python y Java.

Especifica los parámetros de configuración de Cloud Functions

• Activador Para este ejemplo, selecciona un activador que funcione cuando se cree un objeto nuevo en un bucket o se reemplace un objeto existente.

  • Tipo de activador Cloud Storage

  • Tipo de evento Finalizar/Crear

  • Bucket Selecciona un bucket que debe activar esta función.

  • Volver a intentar en caso de error Te recomendamos inhabilitar esta opción para los fines de este ejemplo. Si usas tu propia función en un entorno de producción, habilita esta opción para controlar errores transitorios.

• Cuenta de servicio del entorno de ejecución, en Sección Configuración del entorno de ejecución, la compilación, las conexiones y la seguridad. Usa una de las siguientes opciones, según tus preferencias:

  • Selecciona Cuenta de servicio predeterminada de Compute Engine. Con opción predeterminada permisos de IAM, esta cuenta puede ejecutar funciones que acceder a los entornos de Cloud Composer.

  • Crea una cuenta de servicio personalizada que tenga la función de usuario de Composer y especifícala como una cuenta de servicio del entorno de ejecución para esta función. Esta opción sigue el principio de privilegio mínimo.

• Entorno de ejecución y punto de entrada, en el paso Código. Cuando agregues código para este ejemplo, selecciona el entorno de ejecución de Python 3.7 o versiones posteriores y especifica trigger_dag como el punto de entrada.

Agrega requisitos

Especifica las dependencias en el archivo requirements.txt:

requests-toolbelt==1.0.0
google-auth==2.19.1
google-cloud-pubsub==2.21.5

Coloca el siguiente código en el archivo main.py y realiza los siguientes reemplazos:

• Reemplaza el valor de la variable client_id por el valor de client_id que obtuviste antes.

• Reemplaza el valor de la variable webserver_id por el ID de proyecto de tu usuario, que es parte de la URL de la interfaz web de Airflow antes de .appspot.com. Obtuviste la URL de la interfaz web de Airflow antes.

• Especifica la versión de la API de REST de Airflow que usas:

  • Si usas la API de REST de Airflow estable, establece la variable USE_EXPERIMENTAL_API en False.
  • Si usas la API de REST de Airflow experimental, no es necesario realizar cambios. La variable USE_EXPERIMENTAL_API ya está configurada como True.

Nota: A veces, las cuentas de servicio tienen direcciones de correo electrónico que son más largas que 64 caracteres. Para acceder a la API de REST de Airflow con una cuenta de servicio de este tipo, usa la solución alternativa que se describe en Cómo acceder a la API de REST de Airflow con una cuenta de servicio.

from google.auth.transport.requests import Request
from google.oauth2 import id_token
import requests


IAM_SCOPE = "https://www.googleapis.com/auth/iam"
OAUTH_TOKEN_URI = "https://www.googleapis.com/oauth2/v4/token"
# If you are using the stable API, set this value to False
# For more info about Airflow APIs see https://cloud.google.com/composer/docs/access-airflow-api
USE_EXPERIMENTAL_API = True


def trigger_dag(data, context=None):
    """Makes a POST request to the Composer DAG Trigger API

    When called via Google Cloud Functions (GCF),
    data and context are Background function parameters.

    For more info, refer to
    https://cloud.google.com/functions/docs/writing/background#functions_background_parameters-python

    To call this function from a Python script, omit the ``context`` argument
    and pass in a non-null value for the ``data`` argument.

    This function is currently only compatible with Composer v1 environments.
    """

    # Fill in with your Composer info here
    # Navigate to your webserver's login page and get this from the URL
    # Or use the script found at
    # https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples/blob/main/composer/rest/get_client_id.py
    client_id = "YOUR-CLIENT-ID"
    # This should be part of your webserver's URL:
    # {tenant-project-id}.appspot.com
    webserver_id = "YOUR-TENANT-PROJECT"
    # The name of the DAG you wish to trigger
    dag_name = "composer_sample_trigger_response_dag"

    if USE_EXPERIMENTAL_API:
        endpoint = f"api/experimental/dags/{dag_name}/dag_runs"
        json_data = {"conf": data, "replace_microseconds": "false"}
    else:
        endpoint = f"api/v1/dags/{dag_name}/dagRuns"
        json_data = {"conf": data}
    webserver_url = "https://" + webserver_id + ".appspot.com/" + endpoint
    # Make a POST request to IAP which then Triggers the DAG
    make_iap_request(webserver_url, client_id, method="POST", json=json_data)


# This code is copied from
# https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples/blob/main/iap/make_iap_request.py
# START COPIED IAP CODE
def make_iap_request(url, client_id, method="GET", **kwargs):
    """Makes a request to an application protected by Identity-Aware Proxy.
    Args:
      url: The Identity-Aware Proxy-protected URL to fetch.
      client_id: The client ID used by Identity-Aware Proxy.
      method: The request method to use
              ('GET', 'OPTIONS', 'HEAD', 'POST', 'PUT', 'PATCH', 'DELETE')
      **kwargs: Any of the parameters defined for the request function:
                https://github.com/requests/requests/blob/master/requests/api.py
                If no timeout is provided, it is set to 90 by default.
    Returns:
      The page body, or raises an exception if the page couldn't be retrieved.
    """
    # Set the default timeout, if missing
    if "timeout" not in kwargs:
        kwargs["timeout"] = 90

    # Obtain an OpenID Connect (OIDC) token from metadata server or using service
    # account.
    google_open_id_connect_token = id_token.fetch_id_token(Request(), client_id)

    # Fetch the Identity-Aware Proxy-protected URL, including an
    # Authorization header containing "Bearer " followed by a
    # Google-issued OpenID Connect token for the service account.
    resp = requests.request(
        method,
        url,
        headers={"Authorization": "Bearer {}".format(google_open_id_connect_token)},
        **kwargs,
    )
    if resp.status_code == 403:
        raise Exception(
            "Service account does not have permission to "
            "access the IAP-protected application."
        )
    elif resp.status_code != 200:
        raise Exception(
            "Bad response from application: {!r} / {!r} / {!r}".format(
                resp.status_code, resp.headers, resp.text
            )
        )
    else:
        return resp.text


# END COPIED IAP CODE

Prueba la función

Para verificar que tu función y DAG funcionen según lo previsto, haz lo siguiente:

1. Espera a que se implemente la función.
2. Sube un archivo a tu bucket de Cloud Storage. Como alternativa, Puedes activar la función manualmente seleccionando la opción Probar función acción para ello en la consola de Google Cloud.
3. Consulta la página del DAG en la interfaz web de Airflow. El DAG debe tener una DAG activa o ya completada.
4. En la IU de Airflow, verifica los registros de tareas de esta ejecución. Deberías ver que la tarea print_gcs_info genera los datos recibidos de la función a los registros:

[2021-04-04 18:25:44,778] {bash_operator.py:154} INFO - Output:
[2021-04-04 18:25:44,781] {bash_operator.py:158} INFO - Triggered from GCF:
    {bucket: example-storage-for-gcf-triggers, contentType: text/plain,
    crc32c: dldNmg==, etag: COW+26Sb5e8CEAE=, generation: 1617560727904101,
    ... }
[2021-04-04 18:25:44,781] {bash_operator.py:162} INFO - Command exited with
    return code 0h

¿Qué sigue?

• Accede a la IU de Airflow
• Cómo acceder a la API de REST de Airflow
• Escribir DAG
• Escribe funciones de Cloud Run
• Activadores de Cloud Storage