Amazon Managed Workflows pour Apache Airflow

Orchestration de flux de travail hautement disponible, sécurisée et gérée pour Apache Airflow

Déployez Apache Airflow à grande échelle sans la charge opérationnelle de la gestion de l'infrastructure sous-jacente.

Exécutez les charges de travail Apache Airflow dans votre propre environnement cloud isolé et sécurisé.

Surveillez les environnements grâce à l'intégration d'Amazon CloudWatch pour réduire les coûts d'exploitation et les frais d'ingénierie.

Connectez-vous aux ressources AWS, du cloud ou sur site via des fournisseurs Apache Airflow ou des plugins personnalisés.

Fonctionnement

Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) orchestre et planifie vos flux de travail à l'aide de graphes orientés acycliques (DAG) rédigés en Python. Vous fournissez à MWAA un compartiment Amazon Simple Storage Service (S3) où résident vos DAG, plugins et exigences Python. Exécutez et surveillez ensuite vos DAG à partir de la console de gestion AWS, d'une interface de ligne de commande (CLI), d'un kit de développement logiciel (SDK) ou de l'interface utilisateur (UI) Apache Airflow.

Diagramme illustrant la façon dont Amazon MWAA utilise les DAG stockés sur Amazon S3 pour orchestrer votre flux de travail.
Démarrage avec Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) (6:48)
Pourquoi Amazon MWAA ?
Amazon MWAA est un service géré pour Apache Airflow qui vous permet d'utiliser votre plateforme Apache Airflow actuelle et familière pour orchestrer vos flux. Vous bénéficiez d'une capacité de mise à l'échelle, d'une disponibilité et d'une sécurité améliorées sans la charge opérationnelle de la gestion de l'infrastructure sous-jacente.
Pourquoi Amazon MWAA ?
Amazon MWAA est un service géré pour Apache Airflow qui vous permet d'utiliser votre plateforme Apache Airflow actuelle et familière pour orchestrer vos flux. Vous bénéficiez d'une capacité de mise à l'échelle, d'une disponibilité et d'une sécurité améliorées sans la charge opérationnelle de la gestion de l'infrastructure sous-jacente.

Cas d'utilisation

Prendre en charge des flux de travail complexes

Créez des flux de travail programmés ou à la demande qui préparent et traitent des données complexes provenant de fournisseurs de big data.

Coordonner des tâches d'extraction, de transformation et de chargement (ETL)

Orchestrez plusieurs processus ETL qui utilisent diverses technologies dans un flux de travail ETL complexe.

Préparer les données de ML

Automatisez votre pipeline pour aider les systèmes de modélisation de machine learning (ML) à ingérer et à s'entraîner sur la base des données.

Comment démarrer

Découvrir les fonctionnalités

Découvrez le déploiement simple d'Apache Airflow, la mise à l'échelle automatique, la sécurité, et plus encore.

Commencer à développer avec l'offre gratuite

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Commencer à utiliser MWAA

Commencez à créer avec Amazon MWAA sur la console.


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