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配置 Amazon MWAA 环境类
你为亚马逊 MWAA 环境选择的环境类决定了运行 Celery Executo r 的 AWS托管 AWS Fargate 容器的大小，以及 Apache Airflow 计划程序在其中创建任务实例的托管的 Amazon AWS Aurora PostgreSQL 元数据数据库的大小。本主题描述了每个 Amazon MWAA 环境类，以及如何在 Amazon MWAA 控制台上更新环境类。
环境功能
下一节包含每个环境类的默认并发 Apache Airflow 任务、随机存取存储器（RAM）和虚拟集中处理单元（vCPU）。列出的并发任务假设任务并发性不超过环境中的 Apache Airflow 工作线程容量。
在下表中，DAG 容量是指 DAG 定义数，而不是执行数，并且假设您的 DAG 在单个 Python 文件中是动态的，是遵循 Apache Airflow 最佳实践编写的。
任务执行取决于同时安排了多少任务，并假设设置为同时启动的 DAG 运行次数不超过默认值 max_dagruns_per_loop_to_schedule，以及本主题中详细介绍的工作线程的大小和数量。
- mw1.micro
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高达 25 个 DAG 的容量
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3 个并发任务（默认）
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组件：
- mw1.small
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高达 50 DAG 的容量
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5 个并发任务（默认）
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组件：
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Web 服务器：每个服务器 1 个 vCPU，2 GB RAM 内存
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Worker 节点：每个节点 1 个 vCPU，2 GB RAM 内存
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调度器：每个调度器 1 个 vCPU，2 GB RAM 内存
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数据库：2 个 vCPU，4 GB RAM 内存
- mw1.medium
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高达 250 DAG 的容量
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10 个并发任务（默认）
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组件：
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Web 服务器：每个服务器 1 个 vCPU，2 GB RAM 内存
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Worker 节点：每个节点 2 个 vCPU，4 GB RAM 内存
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调度器：每个调度器 2 个 vCPU，4 GB RAM 内存
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数据库：2 个 vCPU，8 GB RAM 内存
- mw1.large
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高达 1000 DAG 的容量
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20 个并发任务（默认）
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组件：
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Web 服务器：每个服务器 2 个 vCPU，4 GB RAM 内存
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Worker 节点：每个节点 4 个 vCPU，8 GB RAM 内存
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调度器：每个调度器 4 个 vCPU，8 GB RAM 内存
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数据库：2 个 vCPU，8 GB RAM 内存
- mw1.xlarge
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高达 2000 DAG 的容量
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40 个并发任务（默认）
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组件：
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Web 服务器：每个服务器 4 个 vCPU，12 GB RAM 内存
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Worker 节点：每个节点 8 个 vCPU，24 GB RAM 内存
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调度器：每个调度器 8 个 vCPU，24 GB RAM 内存
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数据库：4 个 vCPU，32 GB RAM 内存
- mw1.2xlarge
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高达 4000 DAG 的容量
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80 个并发任务（默认）
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组件：
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Web 服务器：每个服务器 8 个 vCPU，24 GB RAM 内存
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Worker 节点：每个节点 16 个 vCPU，48 GB RAM 内存
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调度器：每个调度器 16 个 vCPU，48 GB RAM 内存
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数据库：8 个 vCPU，64 GB RAM 内存
您可以使用 celery.worker_autoscale 来增加每个工作线程的任务数。有关更多信息，请参阅 高性能用例示例。
Apache Airflow 计划程序
下一节包含 Amazon MWAA 上可用的 Apache Airflow 计划程序选项，以及计划程序数如何影响触发器数。
在 Apache Airflow 中，触发器负责管理由其延迟的任务，直到满足使用触发器指定的特定条件时为止。在 Amazon MWAA 中，触发器与计划程序一起运行相同的 Fargate 任务。增加计划程序计数会相应地增加可用触发器的数量，从而优化环境管理延迟任务的方式。这样可以确保高效处理任务，在条件满足时及时安排任务运行。
- Apache Airflow v3
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- Apache Airflow v2
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