Amazon MWAA

Sichere und hochverfügbar verwaltete Workflow-Orchestrierung für Apache Airflow

Setzen Sie Apache Airflow in großem Umfang ein, ohne die zugrunde liegende Infrastruktur verwalten zu müssen.

Führen Sie Apache-Airflow-Workloads in Ihrer eigenen isolierten und sicheren Cloud-Umgebung aus.

Überwachen Sie Umgebungen durch die Integration von Amazon CloudWatch, um Betriebskosten und technischen Aufwand zu reduzieren.

Verbinden Sie sich mit AWS-, Cloud- oder On-Premises-Ressourcen über Apache-Airflow-Anbieter oder benutzerdefinierte Plugins.

Funktionsweise

Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) orchestriert Ihre Workflows mithilfe von in Python geschriebenen gerichteten azyklischen Graphen (DAGs). Sie stellen MWAA einen Amazon-Simple-Storage-Service-Bucket (S3) zur Verfügung, in dem sich Ihre DAGs, Plugins und Python-Anforderungen befinden. Dann führen Sie Ihre DAGs über die AWS-Managementkonsole, eine Befehlszeilenschnittstelle (CLI), ein Software Development Kit (SDK) oder die Apache Airflow-Benutzeroberfläche (UI) aus und überwachen sie.

Diagramm, das zeigt, wie Amazon MWAA DAGs verwendet, die auf Amazon S3 gespeichert sind, um Ihren Workflow zu orchestrieren.
Einführung in Amazon Managed Workflows für Apache Airflow (MWAA) (6:48)
Warum Amazon MWAA?
Amazon MWAA ist ein verwalteter Service für Apache Airflow, mit dem Sie Ihre aktuelle, vertraute Apache-Airflow-Plattform für die Orchestrierung Ihrer Arbeitsabläufe nutzen können. Sie profitieren von einer verbesserten Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und Sicherheit, ohne dass Sie sich um die Verwaltung der zugrunde liegenden Infrastruktur kümmern müssen.
Warum Amazon MWAA?
Amazon MWAA ist ein verwalteter Service für Apache Airflow, mit dem Sie Ihre aktuelle, vertraute Apache-Airflow-Plattform für die Orchestrierung Ihrer Arbeitsabläufe nutzen können. Sie profitieren von einer verbesserten Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und Sicherheit, ohne dass Sie sich um die Verwaltung der zugrunde liegenden Infrastruktur kümmern müssen.

Anwendungsfälle

Unterstützen Sie komplexe Workflows

Erstellen Sie geplante oder On-Demand-Workflows, die komplizierte Daten von Big-Data-Anbietern vorbereiten und verarbeiten.

Koordinieren Sie Extract, Transform, und Load (ETL)-Aufträge

Orchestrieren Sie mehrere ETL-Prozesse, die verschiedene Technologien innerhalb eines komplexen ETL-Workflows verwenden.

Bereiten Sie ML-Daten vor

Automatisieren Sie Ihre Pipeline, um Machine Learning (ML)-Modellierungssysteme beim Erfassen und Trainieren von Daten zu unterstützen.

Erste Schritte

Funktionen erkunden »

Erfahren Sie mehr über die unkomplizierte Bereitstellung von Apache Airflow, automatische Skalierung, Sicherheit und mehr.

Einstieg in die Entwicklung mit einem kostenlosen Konto

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Beginnen Sie mit der Nutzung von MWAA

Beginnen Sie mit dem Erstellen mit Amazon MWAA in der Konsole.


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