Utilisation d'une clé secrète AWS Secrets Manager pour une connexion Apache Airflow - Amazon Managed Workflows for Apache Airflow

Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

Utilisation d'une clé secrète AWS Secrets Manager pour une connexion Apache Airflow

Les exemples d'appels suivants AWS Secrets Manager pour obtenir une clé secrète pour une connexion Apache Airflow sur Amazon Managed Workflows for Apache Airflow. Cela suppose que vous avez terminé les étapes deConfiguration d'une connexion Apache Airflow à l'aide d'un secret AWS Secrets Manager.

Version

Vous pouvez utiliser l'exemple de code présenté sur cette page avec Apache Airflow v2 en Python 3.10 et Apache Airflow v3 en Python 3.11.

Prérequis

Pour utiliser l'exemple de code présenté sur cette page, vous aurez besoin des éléments suivants :

Autorisations

Prérequis

Pour utiliser cet exemple de code avec Apache Airflow v2 et versions ultérieures, aucune dépendance supplémentaire n'est requise. aws-mwaa-docker-imagesÀ utiliser pour installer Apache Airflow.

Exemple de code

Les étapes suivantes décrivent comment créer le code DAG qui appelle Secrets Manager pour obtenir le secret.

  1. Dans votre invite de commande, accédez au répertoire dans lequel votre code DAG est stocké. Exemples :

    cd dags
  2. Copiez le contenu de l'exemple de code suivant et enregistrez-le localement soussecrets-manager.py.

    """ Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved. Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal in the Software without restriction, including without limitation the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is furnished to do so. THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE. """ from airflow import DAG, settings, secrets from airflow.operators.python import PythonOperator from airflow.utils.dates import days_ago from airflow.providers.amazon.aws.hooks.base_aws import AwsBaseHook from datetime import timedelta import os ### The steps to create this secret key can be found at: https://docs.aws.amazon.com/mwaa/latest/userguide/connections-secrets-manager.html sm_secretId_name = 'airflow/connections/myconn' default_args = { 'owner': 'airflow', 'start_date': days_ago(1), 'depends_on_past': False } ### Gets the secret myconn from Secrets Manager def read_from_aws_sm_fn(**kwargs): ### set up Secrets Manager hook = AwsBaseHook(client_type='secretsmanager') client = hook.get_client_type(region_name='us-east-1') response = client.get_secret_value(SecretId=sm_secretId_name) myConnSecretString = response["SecretString"] return myConnSecretString ### 'os.path.basename(__file__).replace(".py", "")' uses the file name secrets-manager.py for a DAG ID of secrets-manager with DAG( dag_id=os.path.basename(__file__).replace(".py", ""), default_args=default_args, dagrun_timeout=timedelta(hours=2), start_date=days_ago(1), schedule_interval=None ) as dag: write_all_to_aws_sm = PythonOperator( task_id="read_from_aws_sm", python_callable=read_from_aws_sm_fn, provide_context=True )

Quelle est la prochaine étape ?

  • Découvrez comment télécharger le code DAG dans cet exemple dans le dags dossier de votre compartiment Amazon S3 dansAjouter ou mettre à jour DAGs.