Apache Airflow 변수에 AWS Secrets Manager 암호 키 사용 - Amazon Managed Workflows for Apache Airflow
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Apache Airflow 변수에 AWS Secrets Manager 암호 키 사용

다음 샘플에서는 Amazon Managed Workflows for Apache Airflow에서 Apache Airflow 변수에 대한 암호 키를 가져오기 위해 AWS Secrets Manager를 직접적으로 호출합니다. AWS Secrets Manager 암호를 사용하여 Apache Airflow 연결 구성의 단계를 완료했다고 가정합니다.

버전

이 페이지의 코드 예제는 Python 3.10의 Apache Airflow v2 및 Python 3.11의 Apache Airflow v3에서 사용할 수 있습니다.

사전 조건

이 페이지의 이 샘플 코드를 사용하려면 다음 항목이 필요합니다.

권한

요구 사항

이 코드 예제를 Apache Airflow v2 이상에 사용하려면 추가 종속성이 필요하지 않습니다. aws-mwaa-docker-images를 사용하여 Apache Airflow를 설치합니다.

코드 샘플

다음 단계는 Secrets Manager를 호출하여 암호를 가져오는 DAG 코드를 만드는 방법을 설명합니다.

  1. 명령 프롬프트에서 DAG 코드가 저장된 디렉터리로 이동합니다. 예:

    cd dags

  2. 다음 코드 샘플의 내용을 복사하고 로컬에서 secrets-manager-var.py로 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