設定 Amazon MWAA 工作者自動擴展 - Amazon Managed Workflows for Apache Airflow
工作者擴展的運作方式使用 Amazon MWAA 主控台高效能使用案例範例對卡在執行中狀態的任務進行故障診斷後續步驟？

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

設定 Amazon MWAA 工作者自動擴展

自動擴展機制會自動增加 Apache Airflow 工作者的數量，以回應在 Amazon Managed Workflows for Apache Airflow 環境上執行和排入佇列的任務，並在沒有更多任務排入佇列或執行時處置額外的工作者。本主題說明如何透過指定使用 Amazon MWAA 主控台在環境中執行的 Apache Airflow 工作者數量上限，來設定自動擴展。

注意

Amazon MWAA 使用 Apache Airflow 指標來判斷何時需要額外的 Celery Executor 工作者，並視需要將 Fargate 工作者的數量增加到 指定的值max-workers。當額外的工作者完成工作和工作量減少時，Amazon MWAA 會將其移除，因此縮減至 設定的值min-workers。

如果工作者在縮減規模時挑選新任務，Amazon MWAA 會保留 Fargate 資源，而不會移除工作者。如需詳細資訊，請參閱 Amazon MWAA 自動擴展的運作方式。

工作者擴展的運作方式

Amazon MWAA 使用 RunningTasks和 QueuedTasks指標，其中 （執行中的任務 + 已排入佇列的任務） / （每個工作者的任務) = （必要的工作者）。如果所需的工作者數量大於目前的工作者數量，Amazon MWAA 會將 Fargate 工作者容器新增至該值，直到 指定的最大值為止max-workers。

隨著工作負載減少且 RunningTasks和 QueuedTasks 指標總和減少，Amazon MWAA 會請求 Fargate 縮減環境的工作者規模。仍然完成工作的任何工作者在縮減規模期間都會受到保護，直到他們完成工作為止。視工作負載而定，任務可能會在工作者縮減規模時排入佇列。

使用 Amazon MWAA 主控台

您可以選擇可在 Amazon MWAA 主控台上同時在環境中執行的工作者數量上限。根據預設，您最多可以指定 25 個值。

設定工作者數量

  1. 在 Amazon MWAA 主控台上開啟環境頁面。

  2. 選擇環境。

  3. 選擇編輯。

  4. 選擇下一步。

  5. 在環境類別窗格中，在工作者計數上限中輸入值。

  6. 選擇儲存。

注意

變更對您的環境生效可能需要幾分鐘的時間。

高效能使用案例範例

下一節說明可用於在 環境中啟用高效能和平行處理的組態類型。

內部部署 Apache Airflow

一般而言，在內部部署 Apache Airflow 平台中，您會在 airflow.cfg 檔案中設定任務平行處理、自動擴展和並行設定：

  • core.parallelism – 每個排程器可同時執行的任務執行個體數目上限。

  • core.dag_concurrency – DAGs（非工作者）。

  • celery.worker_autoscale – 可在任何工作者上同時執行的任務數量上限和下限。

例如，如果 core.parallelism 設定為 100 且 core.dag_concurrency 設定為 7，則如果您有 2 個 DAGs，您仍然只能同時執行總共 個14任務。有鑑於，即使整體平行處理設定為 （在 中core.dag_concurrency)，每個 DAG 都會設定為僅同時執行七個任務 100（在 中core.parallelism)。

在 Amazon MWAA 環境中

在 Amazon MWAA 環境中，您可以使用 在 Amazon MWAA 上使用 Apache Airflow 組態選項、 和工作者計數上限自動擴展機制設定 Amazon MWAA 環境類別，直接在 Amazon MWAA 主控台上設定這些設定。雖然 core.dag_concurrency Amazon MWAA 主控台的下拉式清單中無法使用 Apache Airflow 組態選項，但您可以將它新增為自訂 Apache Airflow 組態選項。

假設您在建立環境時選擇下列設定：

  1. mw1.small 環境類別，可控制每個工作者預設可執行的並行任務數量上限，以及容器的 vCPU。

  2. 10 工作者計數上限中的工作者預設設定。

  3. 每個工作者celery.worker_autoscale5,5任務的 Apache Airflow 組態選項。

這表示您可以在環境中執行 50 個並行任務。任何超過 50 個的任務都會排入佇列，並等待執行中的任務完成。

執行更多並行任務。您可以使用下列組態來修改您的環境，以同時執行更多任務：

  1. 根據預設，透過選擇 mw1.medium（依預設 10 個並行任務） 環境類別，增加每個工作者可執行的並行任務數量上限和容器的 vCPU。

  2. 新增 celery.worker_autoscale做為 Apache Airflow 組態選項。

  3. 增加工作者計數上限。在此範例中，將工作者上限從 增加10到 20，會使環境可執行的並行任務數量加倍。

指定最小工作者。您也可以使用 AWS Command Line Interface () 指定在您環境中執行的 Apache Airflow 工作者數量下限和上限AWS CLI。例如：

aws mwaa update-environment --max-workers 10 --min-workers 10 --name YOUR_ENVIRONMENT_NAME

若要進一步了解，請參閱《》中的 update-environment 命令 AWS CLI。

對卡在執行中狀態的任務進行故障診斷

在極少數情況下，Apache Airflow 可能會認為仍有任務仍在執行中。若要解決此問題，您需要清除 Apache Airflow UI 中的分層任務。如需詳細資訊，請參閱我看到我的任務停滯或未完成疑難排解主題。

後續步驟？