managing-astro-deployments

द्वारा astronomer

Astronomer प्रोडक्शन डिप्लॉयमेंट्स को Astro CLI के साथ प्रबंधित करें। उपयोग करें जब उपयोगकर्ता प्रमाणित करना, वर्कस्पेस बदलना, डिप्लॉयमेंट बनाना/अपडेट करना/हटाना चाहता है, या…

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

astronomer की और Skills

airflow
astronomer
Apache Airflow DAGs, रन, टास्क और सिस्टम कॉन्फ़िगरेशन को क्वेरी, प्रबंधित और समस्या निवारण करें। DAG निरीक्षण, रन प्रबंधन, टास्क लॉगिंग, कॉन्फ़िगरेशन क्वेरी और सीधे REST API एक्सेस में 30+ कमांड का समर्थन करता है। स्थायी कॉन्फ़िगरेशन के साथ कई Airflow इंस्टेंस प्रबंधित करें; स्थानीय और Astro डिप्लॉयमेंट को स्वचालित रूप से खोजें। DAG रन को सिंक्रोनस (पूर्णता की प्रतीक्षा करें) या एसिंक्रोनस रूप से
official
airflow-hitl
astronomer
एयरफ्लो डीएजी में डिफरेबल ऑपरेटरों का उपयोग करके मानव अनुमोदन गेट, फॉर्म इनपुट और ब्रांचिंग। चार ऑपरेटर प्रकार: अनुमोदन/अस्वीकृति निर्णयों के लिए ApprovalOperator, फॉर्म के साथ बहु-विकल्प चयन के लिए HITLOperator, मानव-संचालित कार्य रूटिंग के लिए HITLBranchOperator, और फॉर्म डेटा संग्रह के लिए HITLEntryOperator। सभी ऑपरेटर डिफरेबल हैं, जो एयरफ्लो यूआई के आवश्यक कार्रवाई टैब या REST API के माध्यम
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
अपने डेटा वेयरहाउस से कैश्ड पैटर्न और कॉन्सेप्ट मैपिंग के साथ व्यावसायिक प्रश्नों के उत्तर प्राप्त करें। बार-बार पूछे जाने वाले प्रश्नों के लिए पैटर्न लुकअप और कैशिंग का समर्थन करता है, जिसमें भविष्य के प्रश्नों को बेहतर बनाने के लिए परिणाम रिकॉर्डिंग शामिल है। इसमें कॉन्सेप्ट-टू-टेबल मैपिंग कैश और INFORMATION_SCHEMA या कोडबेस grep के माध्यम से टेबल स्कीमा डिस्कवरी शामिल है। विश्लेषण के लिए
official
annotating-task-lineage
astronomer
Airflow कार्यों को इनलेट और आउटलेट का उपयोग करके डेटा लाइनेज के साथ एनोटेट करें। डेटाबेस, डेटा वेयरहाउस और क्लाउड स्टोरेज में इनपुट और आउटपुट परिभाषित करने के लिए OpenLineage Dataset ऑब्जेक्ट, Airflow Assets और Airflow Datasets का समर्थन करता है। जब ऑपरेटरों में बिल्ट-इन OpenLineage एक्सट्रैक्टर न हों तो फ़ॉलबैक के रूप में उपयोग करें; चार-स्तरीय प्राथमिकता प्रणाली का पालन करता है जहाँ कस्टम एक्सट्रैक्टर और OpenLineage
official
authoring-dags
astronomer
Apache Airflow DAGs बनाने के लिए निर्देशित कार्यप्रवाह, जिसमें सत्यापन और परीक्षण एकीकरण शामिल है। संरचित छह-चरणीय दृष्टिकोण: वातावरण और मौजूदा पैटर्न की खोज करें, DAG संरचना की योजना बनाएं, सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करते हुए कार्यान्वित करें, af CLI कमांड से सत्यापित करें, उपयोगकर्ता की सहमति से परीक्षण करें, और सुधारों पर पुनरावृत्ति करें। खोज के लिए CLI कमांड (af config connections, af config providers, af dags list) और सत्यापन के लिए (af d
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
Writes Airflow task logic in Java, Kotlin, or any JVM language using the Airflow Java SDK. Use when the user wants to implement Airflow tasks in Java/JVM, asks…
official