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Apache Airflow 변수에 AWS Secrets Manager 에서 보안 키 사용
다음 샘플은 Amazon Managed Workflows for Apache Airflow에서 Apache Airflow 변수의 보안 키를 AWS Secrets Manager 가져오기 위해를 호출합니다. AWS Secrets Manager 보안 암호를 사용하여 Apache Airflow 연결 구성의 단계를 완료했다고 가정합니다.
버전
이 페이지의 코드 예제를 Python 3.10의
사전 조건
이 페이지의 이 샘플 코드를 사용하려면 다음 항목이 필요합니다.
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에 나열된 대로 Secrets Manager 백엔드를 Apache Airflow 구성 옵션으로 사용합니다AWS Secrets Manager 보안 암호를 사용하여 Apache Airflow 연결 구성.
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에 나열된 Secrets Manager의 Apache Airflow 변수 문자열입니다AWS Secrets Manager 보안 암호를 사용하여 Apache Airflow 연결 구성.
권한
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에 나열된 Secrets Manager 권한AWS Secrets Manager 보안 암호를 사용하여 Apache Airflow 연결 구성.
요구 사항
Apache Airflow v2 이상에서이 코드 예제를 사용하려면 추가 종속성이 필요하지 않습니다. aws-mwaa-docker-images
코드 샘플
다음 단계는 Secrets Manager를 호출하여 암호를 가져오는 DAG 코드를 만드는 방법을 설명합니다.
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명령 프롬프트에서 DAG 코드가 저장된 디렉터리로 이동합니다. 예:
cd dags
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다음 코드 샘플의 내용을 복사하고 로컬에서
secrets-manager-var.py
로 저장합니다.from airflow import DAG from airflow.operators.python_operator import PythonOperator from airflow.models import Variable from airflow.utils.dates import days_ago from datetime import timedelta import os DAG_ID = os.path.basename(__file__).replace(".py", "") DEFAULT_ARGS = { 'owner': 'airflow', 'depends_on_past': False, 'email': ['airflow@example.com'], 'email_on_failure': False, 'email_on_retry': False, } def get_variable_fn(**kwargs): my_variable_name = Variable.get("test-variable", default_var="undefined") print("my_variable_name: ", my_variable_name) return my_variable_name with DAG( dag_id=DAG_ID, default_args=DEFAULT_ARGS, dagrun_timeout=timedelta(hours=2), start_date=days_ago(1), schedule_interval='@once', tags=['variable'] ) as dag: get_variable = PythonOperator( task_id="get_variable", python_callable=get_variable_fn, provide_context=True )
다음 단계
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이 예제의 DAG 코드를 DAG 추가 또는 업데이트에서 Amazon S3 버킷의
dags
폴더에 업로드하는 방법을 알아봅니다.