Que faire de mes objets - Data Platform

Ce projet contient l'environnement d'execution d'Airflow

Mise à jour du scheduler et du webserver sur CleverCloud

Airflow tourne sur CleverCloud et utilise les services suivant:

• qfdmo-airflow-webserver (instance docker): interface d'airflow
• qfdmo-airflow-scheduler (instance docker): scheduler d'airflow, fait tourner les dags car on est configuré en LocalExecutor
• qfdmo-storage : S3 pour stocker les logs des dags
• qfdmo-airflow-postgres : base de données nécessaire au fonctionnelment d'airflow

Pour déployer airflow

• configururer sa clé ssh dans l'interface de clevercloud (cf.doc clevercloud)
• configurer un "remote repository" pour qfdmo-airflow-webserver (qu'on nommera clevercloud-webserver) pour ce repository
• configurer un "remote repository" pour qfdmo-airflow-scheduler (qu'on nommera clevercloud-scheduler) pour ce repository
• pousser le code souhaité sur la branch master des 2 repository ci-dessus

git remote add clevercloud-webserver git+ssh://git@push-n3-par-clevercloud-customers.services.clever-cloud.com/app_efd2802a-1773-48e0-987e-7a6dffb929d1.git
git remote add clevercloud-scheduler git+ssh://git@push-n3-par-clevercloud-customers.services.clever-cloud.com/app_fda5d606-44d9-485f-a1b4-1f7007bc3bec.git
git push clevercloud-webserver mabranch:master
git push clevercloud-scheduler mabranch:master

Pour que les logs du scheduler soit stocké sur S3, les instances CleverCloud sont lancés avec les variables d'environnement:

AIRFLOW__LOGGING__REMOTE_LOGGING=true
AIRFLOW__LOGGING__REMOTE_BASE_LOG_FOLDER=s3://qfdmo-airflow-logs
AIRFLOW__LOGGING__REMOTE_LOG_CONN_ID=s3logs
AIRFLOW__LOGGING__ENCRYPT_S3_LOGS=false

s3logs est une connection configuré dans l'interface d'Airflow

Attention à ajouter le paramètre enfpoint_url pour le stockage Cellar de CleverCloud

déploiement des dags en preprod et en prod

les dags sont déployés sur un bucket s3, dans un dossier au nom de l'environnement sur clevercloud :

• s3://qfdmo-dags/preprod
• s3://qfdmo-dags/production

Cette copie est faite via la CI/CD github action

Airflow est déployé avecun seul DAG doswnload_dags_from_s3 qui télécharge les dags de preprod et de production à partir des repo s3.

Déploiement des DAGs en environnement de développement

En environnement de développement, on précisera l'emplacement des DAGs avec la variable d'environnement AIRFLOW_DAGS_LOCAL_FOLDER avant le lancement des container docker. Par exemple :

export AIRFLOW_DAGS_LOCAL_FOLDER=$HOME/workspace/beta.gouv.fr/quefairedemesobjets/dags

Ce dossier est monté dans les containers docker à l'emplacement /opt/airflow/development

Puis copier les variable d'environnement airflow-dags/.env.template vers airflow-dags/.env

cp .env.template .env

Enfin, lancer les containers docker avec docker compose:

docker compose -f docker-compose.airflow.yaml up

docker compose lancera :

• une base de données postgres nécessaire à Airflow
• un webserver airflow
• un scheduler airflow en mode LocalExecutor

accéder à l'interface d'Airflow en local http://localhost:8080 ; identifiant/mot de passe : airflow / airflow

Reste à faire

• Aujourd'hui, on a 1 seule bucket de log pour tout les environnements