Configurer Secret Manager pour votre environnement

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Cette page explique comment utiliser Secret Manager pour stocker en toute sécurité des connexions et des secrets Airflow.

Avant de commencer

  • Pour utiliser Secret Manager, votre environnement Cloud Composer doit utiliser Airflow 1.10.10 ou une version ultérieure, et Python 3.6 ou une version ultérieure.
  • Python 2 n'est pas compatible.

Configurer Secret Manager pour votre environnement

Cette section explique comment configurer Secret Manager pour que vous puissiez peuvent utiliser des secrets avec votre environnement Cloud Composer.

Activer l'API Secret Manager

Console

Enable the Secret Manager API.

Enable the API

gcloud

Enable the Secret Manager API:

gcloud services enable secretmanager.googleapis.com

Configurer le contrôle des accès

Vous devez configurer le contrôle des accès afin qu'Airflow puisse accéder aux secrets stockés dans Secret Manager.

Pour ce faire, le compte de service qui accède aux secrets doit disposer d'un rôle doté de l'autorisation secretmanager.versions.access. Par exemple, le rôle Accesseur de secrets de Secret Manager inclut cette autorisation.

Vous pouvez attribuer ce rôle au niveau Secret, Projet, Dossier ou Organisation.

Utilisez l'une des options suivantes :

Activer la sérialisation des DAG

En général, vous ne devez utiliser le backend de Secret Manager qu'à l'aide des méthodes execute() de vos opérateurs ou avec les modèles Jinja. Par exemple, vous pouvez récupérer des variables à l'aide de var.value.example_var.

Le serveur Web Airflow s'exécute sous un autre compte de service doté d'autorisations limitées. Il ne peut donc pas accéder aux secrets dans Secret Manager. Si votre code DAG accède aux secrets lors du traitement des DAG (et pas seulement à partir des tâches) et qu'il n'est pas possible de l'ajuster pour accéder aux secrets à partir des méthodes execute(), activez la sérialisation des DAG. Une fois cette opération effectuée, le serveur Web Airflow utilise des DAG traités et n'a pas besoin d'accéder aux secrets.

Activer et configurer le backend de Secret Manager

  1. Remplacez l'option de configuration Airflow suivante:

    Section Clé Valeur
    secrets backend airflow.providers.google.cloud.secrets.secret_manager.CloudSecretManagerBackend
  2. Ajoutez des paramètres facultatifs en remplaçant l'option de configuration Airflow suivante :

    Section Clé Valeur
    secrets backend_kwargs Consultez la description suivante.

    La valeur backend_kwargs est la représentation JSON du Objet backend_kwargs avec les champs suivants:

    • connections_prefix: préfixe du nom du secret à lire pour obtenir des connexions. La valeur par défaut est airflow-connections.
    • variables_prefix : préfixe du nom du secret à lire pour obtenir des variables. La valeur par défaut est airflow-variables.
    • gcp_key_path : chemin d'accès au fichier JSON des identifiants Google Cloud (s'il n'est pas fourni, le compte de service par défaut est utilisé).
    • gcp_keyfile_dict: dictionnaire JSON des identifiants Google Cloud. Mutuellement Exclusivité avec gcp_key_path.
    • sep : séparateur utilisé pour concaténer les éléments connections_prefix et conn_id. La valeur par défaut est -.
    • project_id : ID du projet Google Cloud dans lequel les secrets sont stockés.

    Par exemple, la valeur de backend_kwargs peut être {"project_id": "<project id>", "connections_prefix":"example-connections", "variables_prefix":"example-variables", "sep":"-"}

Ajouter des connexions et des variables dans Secret Manager

Créez des secrets en suivant les étapes décrites dans Créer des secrets et des versions

Variables

  • Elles doivent utiliser le format [variables_prefix][sep][variable_name].
  • La valeur par défaut de [variables_prefix] est airflow-variables.
  • Le séparateur par défaut [sep] est -.

Par exemple, si le nom de la variable est example-var, le nom du secret est airflow-variables-example-var.

Noms des connexions

  • Ils doivent utiliser le format [connection_prefix][sep][connection_name].
  • La valeur par défaut de [connection_prefix] est airflow-connections.
  • Le séparateur par défaut [sep] est -.

Par exemple, si le nom de la connexion est exampleConnection, le secret son nom est airflow-connections-exampleConnection.

Valeurs de connexion

  • Doit utiliser la représentation d'URI. Exemple : postgresql://login:secret@examplehost:9000.

  • L'URI doit être encodé au format URL (encodé en pourcentage). Par exemple, un mot de passe contenant un symbole d'espace doit être encodé au format URL comme suit : postgresql://login:secret%20password@examplehost:9000.

Airflow propose une méthode pratique pour générer des URI de connexion. Vous trouverez un exemple d'encodage d'une URL complexe avec des extras JSON. dans la documentation Airflow.

Utiliser Secret Manager avec Cloud Composer

Lors de l'extraction de variables et de connexions, Cloud Composer vérifie d'abord Secret Manager. Si la variable ou la connexion demandée est introuvable, Cloud Composer vérifie ensuite les variables d'environnement et la base de données Airflow.

Lire des variables à l'aide de la modélisation Jinja

Vous pouvez utiliser Secret Manager pour lire les variables avec la modélisation Jinja pour les champs d'opérateurs modélisés (résolus au moment de l'exécution).

Pour le secret airflow-variables-secret_filename :

file_name = '{{var.value.secret_filename}}'

Lire des variables à l'aide d'opérateurs personnalisés et de rappels

Vous pouvez également utiliser Secret Manager pour lire les variables dans des ou méthodes de rappel d'opérateurs. La lecture de variables depuis des DAG peut nuire aux performances. Par conséquent, utilisez des modèles Jinja si vous souhaitez utiliser des variables dans vos DAG.

Par exemple, pour le secret airflow-variables-secret_filename :

from airflow.models.variable import Variable
file_name = Variable.get('secret_filename')

Lire les connexions

À moins que vous n'écriviez un opérateur personnalisé, vous avez rarement besoin d'accéder directement aux connexions. La plupart des hooks obtiennent le nom de connexion en tant que paramètre d'instanciation et doivent récupérer automatiquement les connexions à partir du backend de Secret Manager lorsque les tâches sont exécutées.

Il peut être utile de lire directement les connexions lorsque vous écrivez votre propre hook.

Par exemple, pour la connexion airflow-connections-exampleConnection :

from airflow.hooks.base_hook import BaseHook
exampleConnection = BaseHook.get_connection('exampleConnection')

BaseHook.get_connection renvoie un objet Connection. Il est possible d'obtenir la représentation de la chaîne URI d'une connexion comme suit :

exampleConnectionUri = BaseHook.get_connection('exampleConnection').get_uri()

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