Amazon Managed Workflows for Apache Airflow
Orkestrasi alur kerja yang sangat tersedia, aman, dan terkelola untuk Apache Airflow
Lakukan deployment Apache Airflow dalam skala besar tanpa beban operasional dalam mengelola infrastruktur yang mendasarinya.
Jalankan beban kerja Apache Airflow di lingkungan cloud Anda yang terisolasi dan aman.
Pantau lingkungan melalui integrasi Amazon CloudWatch untuk mengurangi biaya operasi dan overhead rekayasa.
Hubungkan ke AWS, cloud, atau sumber daya on-premise melalui penyedia Apache Airflow atau plugin kustom.
Cara kerja
Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (Amazon MWAA) mengatur alur kerja Anda menggunakan Directed Acyclic Graphs (DAG) yang ditulis di Python. Anda menyediakan bucket Amazon Simple Storage Service (S3) kepada MWAA tempat persyaratan DAG, plugin, dan Python Anda disimpan. Lalu jalankan dan pantau DAG Anda dari Konsol Manajemen AWS, antarmuka baris perintah (CLI), kit pengembangan perangkat lunak (SDK), atau antarmuka pengguna (UI) Apache Airflow.
Kasus penggunaan
Mendukung alur kerja kompleks
Buat alur kerja terjadwal atau sesuai permintaan yang menyiapkan dan memproses data yang rumit dari penyedia big data.
Koordinasikan tugas extract, transform, and load (ETL)
Orkestrasikan beberapa proses ETL yang menggunakan teknologi yang beragam dalam suatu alur kerja ETL yang kompleks.
Persiapkan data ML
Otomatiskani pipeline Anda untuk membantu machine learning (ML) memodelkan penyerapan sistem lalu melatihnya pada data.
Cara memulai
Jelajahi fitur
Pelajari tentang deployment Apache Airflow langsung, penskalaan otomatis, keamanan, dan banyak lagi.
Mulai membangun dengan akun gratis
Dapatkan akses secara instan ke AWS Tingkat Gratis.
Mulai menggunakan MWAA
Mulai membangun dengan Amazon MWAA di konsol.