managing-astro-deployments

Astronomer-Produktionsdeployments mit der Astro CLI verwalten. Verwenden, wenn der Benutzer sich authentifizieren, Arbeitsbereiche wechseln, Deployments erstellen/aktualisieren/löschen oder…

npx skills add https://github.com/astronomer/agents --skill managing-astro-deployments

Astro Deployment Management

This skill helps you manage production Astronomer deployments using the Astro CLI.

For local development, see the managing-astro-local-env skill. For production troubleshooting, see the troubleshooting-astro-deployments skill.


Authentication

All deployment operations require authentication:

# Login to Astronomer (opens browser for OAuth)
astro login

Authentication tokens are stored locally for subsequent commands. Run this before any deployment operations.


Workspace Management

Deployments are organized into workspaces:

# List all accessible workspaces
astro workspace list

# Switch to a specific workspace
astro workspace switch <WORKSPACE_ID>

Workspace context is maintained between sessions. Most deployment commands operate within the current workspace context.


List and Inspect Deployments

# List deployments in current workspace
astro deployment list

# List deployments across all workspaces
astro deployment list --all

# Inspect specific deployment (detailed info)
astro deployment inspect <DEPLOYMENT_ID>

# Inspect by name (alternative to ID)
astro deployment inspect --deployment-name data-service-stg

What inspect Shows

  • Deployment status (HEALTHY, UNHEALTHY)
  • Runtime version and Airflow version
  • Executor type (CELERY, KUBERNETES, LOCAL)
  • Scheduler configuration (size, count)
  • Worker queue settings (min/max workers, concurrency, worker type)
  • Resource quotas (CPU, memory)
  • Environment variables
  • Last deployment timestamp and current tag
  • Webserver and API URLs
  • High availability status

Create Deployments

# Create with default settings
astro deployment create

# Create with specific executor
astro deployment create --label production --executor celery
astro deployment create --label staging --executor kubernetes

# Executor options:
#   - celery: Best for most production workloads
#   - kubernetes: Best for dynamic scaling, isolated tasks
#   - local: Best for development only

Update Deployments

# Enable DAG-only deploys (faster iteration)
astro deployment update <DEPLOYMENT_ID> --dag-deploy-enabled

# Update other settings (use --help for full options)
astro deployment update <DEPLOYMENT_ID> --help

Delete Deployments

# Delete a deployment (requires confirmation)
astro deployment delete <DEPLOYMENT_ID>

Destructive: This cannot be undone. All DAGs, task history, and metadata will be lost.


Deploy Code to Production

Full Deploy

Deploy both DAGs and Docker image (required when dependencies change):

astro deploy <DEPLOYMENT_ID>

Use when:

  • Dependencies changed (requirements.txt, packages.txt, Dockerfile)
  • First deployment of new project
  • Significant infrastructure changes

DAG-Only Deploy (Recommended for Iteration)

Deploy only DAG files, skip Docker image rebuild:

astro deploy <DEPLOYMENT_ID> --dags

Use when:

  • Only DAG files changed (Python files in dags/ directory)
  • Quick iteration during development
  • Much faster than full deploy (seconds vs minutes)

Requires: --dag-deploy-enabled flag set on deployment (see Update Deployments)

Image-Only Deploy

Deploy only Docker image, skip DAG sync:

astro deploy <DEPLOYMENT_ID> --image-only

Use when:

  • Only dependencies changed
  • Dockerfile or requirements updated
  • No DAG changes

Force Deploy

Bypass safety checks and deploy:

astro deploy <DEPLOYMENT_ID> --force

Caution: Skips validation that could prevent broken deployments.


Deployment API Tokens

Manage API tokens for programmatic access to deployments:

# List tokens for a deployment
astro deployment token list --deployment-id <DEPLOYMENT_ID>

# Create a new token
astro deployment token create \
  --deployment-id <DEPLOYMENT_ID> \
  --name "CI/CD Pipeline" \
  --role DEPLOYMENT_ADMIN

# Create token with expiration
astro deployment token create \
  --deployment-id <DEPLOYMENT_ID> \
  --name "Temporary Access" \
  --role DEPLOYMENT_ADMIN \
  --expiry 30  # Days until expiration (0 = never expires)

Roles:

  • DEPLOYMENT_ADMIN: Full access to deployment

Note: Token value is only shown at creation time. Store it securely.


Common Workflows

First-Time Production Deployment

# 1. Login
astro login

# 2. Switch to production workspace
astro workspace list
astro workspace switch <PROD_WORKSPACE_ID>

# 3. Create deployment
astro deployment create --label production --executor celery

# 4. Note the deployment ID, then deploy
astro deploy <DEPLOYMENT_ID>

Iterative DAG Development

# 1. Enable fast deploys (one-time setup)
astro deployment update <DEPLOYMENT_ID> --dag-deploy-enabled

# 2. Make DAG changes locally

# 3. Deploy quickly
astro deploy <DEPLOYMENT_ID> --dags

Promoting Code from Staging to Production

# 1. Deploy to staging first
astro workspace switch <STAGING_WORKSPACE_ID>
astro deploy <STAGING_DEPLOYMENT_ID>

# 2. Test in staging

# 3. Deploy same code to production
astro workspace switch <PROD_WORKSPACE_ID>
astro deploy <PROD_DEPLOYMENT_ID>

Configuration Management

# View CLI configuration
astro config get

# Set configuration value
astro config set <KEY> <VALUE>

# Check CLI version
astro version

# Upgrade CLI to latest version
astro upgrade

Tips

  • Use --dags flag for fast iteration (seconds vs minutes)
  • Always test in staging workspace before production
  • Use deployment inspect to verify deployment health before deploying
  • Deployment IDs are permanent, names can change
  • Most commands work with deployment ID; inspect also accepts --deployment-name
  • Set --dag-deploy-enabled once per deployment for fast deploys
  • Keep workspace context visible with astro workspace list (shows asterisk for current)

Related Skills

  • troubleshooting-astro-deployments: Investigate deployment issues, view logs, manage environment variables
  • managing-astro-local-env: Manage local Airflow development environment
  • setting-up-astro-project: Initialize and configure Astro projects

Mehr Skills von astronomer

airflow
astronomer
Apache Airflow-DAGs, Ausführungen, Aufgaben und Systemkonfiguration abfragen, verwalten und Fehler beheben. Unterstützt über 30 Befehle für DAG-Inspektion, Ausführungsverwaltung, Aufgabenprotokollierung, Konfigurationsabfragen und direkten REST-API-Zugriff. Mehrere Airflow-Instanzen mit persistenter Konfiguration verwalten; lokale und Astro-Bereitstellungen automatisch erkennen. DAG-Ausführungen synchron (warten auf Abschluss) oder asynchron auslösen, Fehler diagnostizieren, Ausführungen für Wiederholungen löschen und Aufgabenprotokolle mit Wiederholungs-/Kartenindex-Filterung abrufen. Ausgabe...
official
airflow-hitl
astronomer
Menschliche Genehmigungstore, Formulareingaben und Verzweigungen in Airflow-DAGs unter Verwendung von aufschiebbaren Operatoren. Vier Operatortypen: ApprovalOperator für Genehmigen/Ablehnen-Entscheidungen, HITLOperator für Mehrfachauswahl mit Formularen, HITLBranchOperator für menschlich gesteuerte Aufgabenweiterleitung und HITLEntryOperator für Formulardatenerfassung. Alle Operatoren sind aufschiebbar und geben Worker-Slots frei, während sie auf menschliche Antworten über den Bereich "Erforderliche Aktionen" der Airflow-Benutzeroberfläche oder die REST-API warten. Unterstützt optionale Funktionen einschließlich benutzerdefinierter...
official
airflow-state-store
astronomer
Persists task and asset state across retries and DAG runs using Airflow 3.3's AIP-103 key/value stores (`task_state_store`, `asset_state_store`) and the…
official
analyzing-data
astronomer
Fragen Sie Ihr Data Warehouse, um Geschäftsfragen mit zwischengespeicherten Mustern und Konzeptzuordnungen zu beantworten. Unterstützt Mustersuche und Zwischenspeicherung für wiederkehrende Fragetypen, mit Aufzeichnung der Ergebnisse zur Verbesserung zukünftiger Abfragen. Enthält eine Konzept-zu-Tabelle-Zuordnungs-Cache und Tabellenschema-Erkennung über INFORMATION_SCHEMA oder Codebase-Grep. Bietet run_sql()- und run_sql_pandas()-Kernel-Funktionen, die Polars- oder Pandas-DataFrames für Analysen zurückgeben. CLI-Befehle zur Verwaltung von Konzept-, Muster- und Tabellen-Caches, plus...
official
annotating-task-lineage
astronomer
Annotieren von Airflow-Tasks mit Data Lineage mithilfe von Inlets und Outlets. Unterstützt OpenLineage-Dataset-Objekte, Airflow-Assets und Airflow-Datasets zur Definition von Ein- und Ausgaben über Datenbanken, Data Warehouses und Cloud-Speicher hinweg. Verwenden Sie es als Fallback, wenn Operatoren keine integrierten OpenLineage-Extraktoren besitzen; folgt einem vierstufigen Prioritätssystem, bei dem benutzerdefinierte Extraktoren und OpenLineage-Methoden Vorrang haben. Enthält Dataset-Namenshilfen für Snowflake, BigQuery, S3 und PostgreSQL, um eine konsistente...
official
authoring-dags
astronomer
Geführter Workflow zur Erstellung von Apache Airflow DAGs mit Validierungs- und Testintegration. Strukturierter Sechs-Phasen-Ansatz: Umgebung und bestehende Muster erkunden, DAG-Struktur planen, Implementierung nach Best Practices, Validierung mit af CLI-Befehlen, Testen mit Benutzereinwilligung und Iteration über Fehlerbehebungen. CLI-Befehle zur Erkundung (af config connections, af config providers, af dags list) und Validierung (af dags errors, af dags get, af dags explore) bieten sofortiges Feedback zu DAG...
official
authoring-go-sdk-tasks
astronomer
Writes Airflow task logic in Go using the Airflow Go SDK. Use when the user wants to implement Airflow tasks in Go, asks about `BundleProvider`/`RegisterDags`,…
official
authoring-java-sdk-tasks
astronomer
Schreibt Airflow-Task-Logik in Java, Kotlin oder einer beliebigen JVM-Sprache mithilfe des Airflow Java SDK. Verwenden Sie dies, wenn der Benutzer Airflow-Tasks in Java/JVM implementieren möchte oder fragt …
official