Memicu DAG Cloud Composer dengan fungsi Cloud Run dan Airflow REST API

Cloud Composer 3 | Cloud Composer 2 | Cloud Composer 1

Halaman ini menjelaskan cara menggunakan fungsi Cloud Run untuk memicu DAG Cloud Composer sebagai respons terhadap peristiwa.

Apache Airflow dirancang untuk menjalankan DAG sesuai jadwal rutin, tetapi Anda juga dapat memicu DAG sebagai respons terhadap peristiwa. Salah satu cara untuk melakukannya adalah dengan menggunakan fungsi Cloud Run untuk memicu DAG Cloud Composer saat peristiwa tertentu terjadi.

Contoh dalam panduan ini menjalankan DAG setiap kali perubahan terjadi di bucket Cloud Storage. Perubahan pada objek apa pun dalam bucket akan memicu fungsi. Fungsi ini membuat permintaan ke Airflow REST API di lingkungan Cloud Composer Anda. Airflow memproses permintaan ini dan menjalankan DAG. DAG menampilkan informasi tentang perubahan tersebut.

Sebelum memulai

Periksa konfigurasi jaringan lingkungan Anda

Solusi ini tidak berfungsi dalam konfigurasi IP Pribadi dan Kontrol Layanan VPC karena konektivitas dari fungsi Cloud Run ke server web Airflow tidak dapat dikonfigurasi dalam konfigurasi ini.

Di Cloud Composer 2, Anda dapat menggunakan pendekatan lain: Memicu DAG menggunakan fungsi Cloud Run dan Pesan Pub/Sub

Aktifkan API untuk project Anda

gcloud services enable cloudfunctions.googleapis.com composer.googleapis.com

Mengaktifkan Airflow REST API

Bergantung pada versi Airflow Anda:

• Untuk Airflow 2, REST API yang stabil sudah diaktifkan secara default. Jika lingkungan Anda menonaktifkan API stabil, maka aktifkan REST API stabil.
• Untuk Airflow 1, aktifkan REST API eksperimental.

Mengizinkan panggilan API ke Airflow REST API menggunakan Kontrol Akses Server Web

Fungsi Cloud Run dapat menghubungi Airflow REST API menggunakan alamat IPv4 atau IPv6.

Jika Anda tidak yakin dengan rentang IP panggilan, gunakan opsi konfigurasi default di Kontrol Akses Webserver, yaitu All IP addresses have access (default) agar tidak secara tidak sengaja memblokir fungsi Cloud Run Anda.

Membuat bucket Cloud Storage

Contoh ini memicu DAG sebagai respons terhadap perubahan di bucket Cloud Storage. Buat bucket baru untuk digunakan dalam contoh ini.

Mendapatkan URL server web Airflow

Contoh ini membuat permintaan REST API ke endpoint server web Airflow. Anda menggunakan bagian URL antarmuka web Airflow sebelum .appspot.com dalam kode Cloud Function Anda.

gcloud composer environments describe ENVIRONMENT_NAME \
    --location LOCATION \
    --format='value(config.airflowUri)'

Mendapatkan client_id proxy IAM

Untuk membuat permintaan ke endpoint Airflow REST API, fungsi ini memerlukan ID klien proxy Identity and Access Management yang melindungi server web Airflow.

Cloud Composer tidak menyediakan informasi ini secara langsung. Sebagai gantinya, buat permintaan yang tidak diautentikasi ke server web Airflow dan ambil ID klien dari URL pengalihan:

curl -v AIRFLOW_URL 2>&1 >/dev/null | grep -o "client_id\=[A-Za-z0-9-]*\.apps\.googleusercontent\.com"

client_id=836436932391-16q2c5f5dcsfnel77va9bvf4j280t35c.apps.googleusercontent.com

# This script is intended to be used with Composer 1 environments
# In Composer 2, the Airflow Webserver is not in the tenant project
# so there is no tenant client ID
# See https://cloud.google.com/composer/docs/composer-2/environment-architecture
# for more details
import google.auth
import google.auth.transport.requests
import requests
import six.moves.urllib.parse

# Authenticate with Google Cloud.
# See: https://cloud.google.com/docs/authentication/getting-started
credentials, _ = google.auth.default(
    scopes=["https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"]
)
authed_session = google.auth.transport.requests.AuthorizedSession(credentials)

# project_id = 'YOUR_PROJECT_ID'
# location = 'us-central1'
# composer_environment = 'YOUR_COMPOSER_ENVIRONMENT_NAME'

environment_url = (
    "https://composer.googleapis.com/v1beta1/projects/{}/locations/{}"
    "/environments/{}"
).format(project_id, location, composer_environment)
composer_response = authed_session.request("GET", environment_url)
environment_data = composer_response.json()
composer_version = environment_data["config"]["softwareConfig"]["imageVersion"]
if "composer-1" not in composer_version:
    version_error = (
        "This script is intended to be used with Composer 1 environments. "
        "In Composer 2, the Airflow Webserver is not in the tenant project, "
        "so there is no tenant client ID. "
        "See https://cloud.google.com/composer/docs/composer-2/environment-architecture for more details."
    )
    raise (RuntimeError(version_error))
airflow_uri = environment_data["config"]["airflowUri"]

# The Composer environment response does not include the IAP client ID.
# Make a second, unauthenticated HTTP request to the web server to get the
# redirect URI.
redirect_response = requests.get(airflow_uri, allow_redirects=False)
redirect_location = redirect_response.headers["location"]

# Extract the client_id query parameter from the redirect.
parsed = six.moves.urllib.parse.urlparse(redirect_location)
query_string = six.moves.urllib.parse.parse_qs(parsed.query)
print(query_string["client_id"][0])

Mengupload DAG ke lingkungan Anda

Upload DAG ke lingkungan Anda. Contoh DAG berikut menampilkan output konfigurasi eksekusi DAG yang diterima. Anda memicu DAG ini dari fungsi, yang akan Anda buat nanti dalam panduan ini.

import datetime

import airflow
from airflow.operators.bash import BashOperator


with airflow.DAG(
    "composer_sample_trigger_response_dag",
    start_date=datetime.datetime(2021, 1, 1),
    # Not scheduled, trigger only
    schedule_interval=None,
) as dag:
    # Print the dag_run's configuration, which includes information about the
    # Cloud Storage object change.
    print_gcs_info = BashOperator(
        task_id="print_gcs_info", bash_command="echo {{ dag_run.conf }}"
    )

Men-deploy Cloud Function yang memicu DAG

Anda dapat men-deploy Cloud Function menggunakan bahasa pilihan yang didukung oleh fungsi Cloud Run atau Cloud Run. Tutorial ini menunjukkan Cloud Function yang diimplementasikan di Python dan Java.

Menentukan parameter konfigurasi Cloud Function

• Pemicu. Untuk contoh ini, pilih pemicu yang berfungsi saat objek baru dibuat di bucket, atau objek yang ada ditimpa.

  • Jenis Pemicu. memindahkan data ke Cloud Storage.

  • Jenis Acara. Selesaikan / Buat.

  • Bucket. Pilih bucket yang harus memicu fungsi ini.

  • Coba lagi jika gagal. Sebaiknya nonaktifkan opsi ini untuk tujuan contoh ini. Jika Anda menggunakan fungsi sendiri di lingkungan produksi, aktifkan opsi ini untuk menangani error sementara.

• Runtime service account, di bagian Runtime, build, connections and security settings. Gunakan salah satu opsi berikut, bergantung pada preferensi Anda:

  • Pilih Compute Engine default service account. Dengan izin IAM default, akun ini dapat menjalankan fungsi yang mengakses lingkungan Cloud Composer.

  • Buat akun layanan kustom yang memiliki peran Pengguna Composer dan tetapkan sebagai akun layanan runtime untuk fungsi ini. Opsi ini mengikuti prinsip hak istimewa minimum.

• Runtime dan titik entri, pada langkah Kode. Saat menambahkan kode untuk contoh ini, pilih runtime Python 3.7 atau yang lebih baru dan tentukan trigger_dag sebagai titik entri.

Menambahkan persyaratan

Tentukan dependensi dalam file requirements.txt:

requests-toolbelt==1.0.0
google-auth==2.38.0
google-cloud-pubsub==2.28.0

Masukkan kode berikut ke file main.py dan lakukan penggantian berikut:

• Ganti nilai variabel client_id dengan nilai client_id yang Anda peroleh sebelumnya.

• Ganti nilai variabel webserver_id dengan ID project tenant Anda, yang merupakan bagian dari URL antarmuka web Airflow sebelum .appspot.com. Anda telah mendapatkan URL antarmuka web Airflow sebelumnya.

• Tentukan versi Airflow REST API yang Anda gunakan:

  • Jika Anda menggunakan Airflow REST API yang stabil, tetapkan variabel USE_EXPERIMENTAL_API ke False.
  • Jika Anda menggunakan Airflow REST API eksperimental, tidak ada perubahan yang diperlukan. Variabel USE_EXPERIMENTAL_API sudah ditetapkan ke True.

from google.auth.transport.requests import Request
from google.oauth2 import id_token
import requests


IAM_SCOPE = "https://www.googleapis.com/auth/iam"
OAUTH_TOKEN_URI = "https://www.googleapis.com/oauth2/v4/token"
# If you are using the stable API, set this value to False
# For more info about Airflow APIs see https://cloud.google.com/composer/docs/access-airflow-api
USE_EXPERIMENTAL_API = True


def trigger_dag(data, context=None):
    """Makes a POST request to the Composer DAG Trigger API

    When called via Google Cloud Functions (GCF),
    data and context are Background function parameters.

    For more info, refer to
    https://cloud.google.com/functions/docs/writing/background#functions_background_parameters-python

    To call this function from a Python script, omit the ``context`` argument
    and pass in a non-null value for the ``data`` argument.

    This function is currently only compatible with Composer v1 environments.
    """

    # Fill in with your Composer info here
    # Navigate to your webserver's login page and get this from the URL
    # Or use the script found at
    # https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples/blob/main/composer/rest/get_client_id.py
    client_id = "YOUR-CLIENT-ID"
    # This should be part of your webserver's URL:
    # {tenant-project-id}.appspot.com
    webserver_id = "YOUR-TENANT-PROJECT"
    # The name of the DAG you wish to trigger
    dag_name = "composer_sample_trigger_response_dag"

    if USE_EXPERIMENTAL_API:
        endpoint = f"api/experimental/dags/{dag_name}/dag_runs"
        json_data = {"conf": data, "replace_microseconds": "false"}
    else:
        endpoint = f"api/v1/dags/{dag_name}/dagRuns"
        json_data = {"conf": data}
    webserver_url = "https://" + webserver_id + ".appspot.com/" + endpoint
    # Make a POST request to IAP which then Triggers the DAG
    make_iap_request(webserver_url, client_id, method="POST", json=json_data)


# This code is copied from
# https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples/blob/main/iap/make_iap_request.py
# START COPIED IAP CODE
def make_iap_request(url, client_id, method="GET", **kwargs):
    """Makes a request to an application protected by Identity-Aware Proxy.
    Args:
      url: The Identity-Aware Proxy-protected URL to fetch.
      client_id: The client ID used by Identity-Aware Proxy.
      method: The request method to use
              ('GET', 'OPTIONS', 'HEAD', 'POST', 'PUT', 'PATCH', 'DELETE')
      **kwargs: Any of the parameters defined for the request function:
                https://github.com/requests/requests/blob/master/requests/api.py
                If no timeout is provided, it is set to 90 by default.
    Returns:
      The page body, or raises an exception if the page couldn't be retrieved.
    """
    # Set the default timeout, if missing
    if "timeout" not in kwargs:
        kwargs["timeout"] = 90

    # Obtain an OpenID Connect (OIDC) token from metadata server or using service
    # account.
    google_open_id_connect_token = id_token.fetch_id_token(Request(), client_id)

    # Fetch the Identity-Aware Proxy-protected URL, including an
    # Authorization header containing "Bearer " followed by a
    # Google-issued OpenID Connect token for the service account.
    resp = requests.request(
        method,
        url,
        headers={"Authorization": "Bearer {}".format(google_open_id_connect_token)},
        **kwargs,
    )
    if resp.status_code == 403:
        raise Exception(
            "Service account does not have permission to "
            "access the IAP-protected application."
        )
    elif resp.status_code != 200:
        raise Exception(
            "Bad response from application: {!r} / {!r} / {!r}".format(
                resp.status_code, resp.headers, resp.text
            )
        )
    else:
        return resp.text


# END COPIED IAP CODE

Menguji fungsi

Untuk memastikan fungsi dan DAG Anda berfungsi sebagaimana mestinya:

1. Tunggu hingga fungsi Anda di-deploy.
2. Upload file ke bucket Cloud Storage Anda. Sebagai alternatif, Anda dapat memicu fungsi secara manual dengan memilih tindakan Test the function untuk fungsi tersebut di konsol Google Cloud .
3. Periksa halaman DAG di antarmuka web Airflow. DAG harus memiliki satu run DAG yang aktif atau sudah selesai.
4. Di UI Airflow, periksa log tugas untuk proses ini. Anda akan melihat bahwa tugas print_gcs_info menampilkan data yang diterima dari fungsi ke log:

[2021-04-04 18:25:44,778] {bash_operator.py:154} INFO - Output:
[2021-04-04 18:25:44,781] {bash_operator.py:158} INFO - Triggered from GCF:
    {bucket: example-storage-for-gcf-triggers, contentType: text/plain,
    crc32c: dldNmg==, etag: COW+26Sb5e8CEAE=, generation: 1617560727904101,
    ... }
[2021-04-04 18:25:44,781] {bash_operator.py:162} INFO - Command exited with
    return code 0h

Langkah berikutnya

• Mengakses UI Airflow
• Mengakses Airflow REST API
• Menulis DAG
• Menulis fungsi Cloud Run
• Pemicu Cloud Storage