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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…

지원되지 않는 Airflow 연산자와 복잡한 계보 시나리오를 위한 맞춤형 OpenLineage 추출기. 두 가지 접근 방식: 소유한 연산자에 직접 OpenLineage 메서드를 추가(권장)하거나, 수정할 수 없는 타사 연산자를 위한 맞춤형 추출기를 생성합니다. 추출기는 세 지점에서 연산자 실행을 가로챕니다: 정적 계보를 위한 실행 전, 런타임에 결정된 출력을 위한 성공 후, 그리고 선택적으로 부분 계보를 위한 실패 후. airflow.cfg 또는 환경을 통해 추출기를 등록합니다...

체계적인 근본 원인 분석 및 구조화된 조사 워크플로를 통한 실패한 Airflow DAG의 문제 해결. 4단계 진단 프로세스를 안내합니다: 실패 식별, 오류 세부 정보 추출, 컨텍스트 정보 수집, 실행 가능한 수정 단계 제공. 실패를 네 가지 유형(데이터, 코드, 인프라, 종속성)으로 분류하여 조사에 집중하고 적절한 수정을 제안합니다. 로그 검색, 실행 비교, 작업 정리, DAG...을 위한 즉시 사용 가능한 CLI 명령을 제공합니다.

Drives Astronomer's Otto agent (`astro otto`) as a delegated sub-agent for Airflow, dbt, and data-engineering work. Use when the user explicitly asks to "use…

Airflow DAG 및 프로젝트를 배포합니다. 사용자가 코드를 배포하거나, DAG를 푸시하거나, CI/CD를 설정하거나, 프로덕션에 배포하거나, 배포 전략에 대해 질문할 때 사용하세요.

컴파일된 Airflow Go SDK 번들을 빌드, 패킹 및 배포하여 ExecutableCoordinator가 실행할 수 있도록 합니다. 사용자가 Go 태스크 번들을 컴파일하려고 하거나 요청할 때 사용합니다.

포괄적인 실패 진단 기능을 갖춘 Airflow DAG의 반복적인 테스트-디버그-수정 주기. af runs trigger-wait <dag_id>로 시작하여 DAG를 실행하고 완료를 기다립니다. 사전 점검은 필요하지 않습니다. 실패 시 af runs diagnose를 사용하여 포괄적인 실패 요약을 확인하고, af tasks logs를 사용하여 특정 태스크의 오류 세부 정보를 검사합니다. 사용자 정의 구성, 시간 제한 및 재시도 횟수를 지원하며, 명확한 응답 해석으로 성공, 실패 및 시간 초과 시나리오를 처리합니다. 빠른 검증 가능...

테이블이나 DAG를 수정하기 전에 다운스트림 데이터 계보를 추적하여 변경 영향을 평가합니다. 소스 코드 검색, 뷰 종속성, BI 도구 연결을 통해 대상 테이블 또는 DAG의 직접적인 소비자를 식별합니다. 테이블에서 대시보드, ML 모델에 이르기까지 모든 다운스트림 영향을 매핑하는 전체 종속성 트리를 구축합니다. 종속성을 중요도(심각, 높음, 중간, 낮음)별로 분류하여 이해관계자 커뮤니케이션 및 테스트의 우선순위를 지정합니다. 위험 평가, 영향을 받는 항목이 포함된 영향 보고서를 생성합니다...