Amazon Managed Workflows for Apache Airflow

Orquestração de fluxo de trabalho gerenciado seguro e altamente disponível para Apache Airflow

Implemente o Apache Airflow em larga escala sem a carga operacional de gerenciamento da infraestrutura subjacente.

Execute os workloads do Apache Airflow em seu ambiente em nuvem isolado e seguro.

Monitore os ambientes por meio da integração do Amazon CloudWatch para reduzir os custos operacionais e sobrecarga de engenharia.

Conecte aos recursos da AWS na nuvem ou on-premises por meio de provedores Apache Airflow ou plugins personalizados.

Como funciona?

O Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) orquestra seus fluxos de trabalho usando DAGs escritos em Python. Forneça ao MWAA um bucket do Amazon Simple Storage Service (S3) onde seus DAGs, plugins e requisitos do Python residem. Em seguida, execute e monitore seus DAGs no Console de gerenciamento da AWS, uma interface de linha de comando (CLI), um kit de desenvolvimento de software (SDK) ou a interface de usuário (IU) do Apache Airflow.

Diagrama que mostra como o Amazon MWAA usa DAGs armazenados no Amazon S3 para orquestrar seu fluxo de trabalho.
Getting started with Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) (Conceitos básicos sobre o Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA)) (6:48)
O que é o Amazon MWAA?
O Amazon MWAA é um serviço gerenciado para Apache Airflow que permite usar sua plataforma Apache Airflow atual e familiar para orquestrar seus fluxos de trabalho. Você ganha escalabilidade, disponibilidade e segurança aprimoradas sem a carga operacional de gerenciar a infraestrutura subjacente.
O que é o Amazon MWAA?
O Amazon MWAA é um serviço gerenciado para Apache Airflow que permite usar sua plataforma Apache Airflow atual e familiar para orquestrar seus fluxos de trabalho. Você ganha escalabilidade, disponibilidade e segurança aprimoradas sem a carga operacional de gerenciar a infraestrutura subjacente.

Casos de uso

Ofereça suporte a fluxos de trabalho complexos

Crie fluxos de trabalho agendados ou sob demanda que preparam e processam dados complicados de provedores de big data.

Coordene trabalhos de extração, transformação e carregamento (ETL)

Orquestre vários processos ETL que usam diversas tecnologias em um fluxo de trabalho ETL complexo.

Prepare dados de ML

Automatize seu pipeline para ajudar os sistemas de modelagem de machine learning (ML) a ingerir e treinar com base nos dados.

Como começar

Explore os recursos

Saiba mais sobre a implantação direta do Apache Airflow, dimensionamento automático, segurança e muito mais.

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