managing-astro-deployments

tarafından astronomer

Astronomer üretim dağıtımlarını Astro CLI ile yönetin. Kullanıcının kimlik doğrulaması yapmak, çalışma alanlarını değiştirmek, dağıtımlar oluşturmak/güncellemek/silmek veya… istediğinde kullanın.

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 tarafından daha fazla skill

airflow
astronomer
Apache Airflow DAG'larını, çalıştırmalarını, görevlerini ve sistem yapılandırmasını sorgulayın, yönetin ve sorun giderin. DAG inceleme, çalıştırma yönetimi, görev günlüğü, yapılandırma sorguları ve doğrudan REST API erişimi dahil olmak üzere 30'dan fazla komutu destekler. Kalıcı yapılandırma ile birden çok Airflow örneğini yönetin; yerel ve Astro dağıtımlarını otomatik olarak keşfedin. DAG çalıştırmalarını eşzamanlı (tamamlanmayı bekleme) veya eşzamansız olarak tetikleyin, hataları teşhis edin, yeniden deneme için çalıştırm
official
airflow-hitl
astronomer
İnsan onay kapıları, form girdileri ve ertelenebilir operatörler kullanarak Airflow DAG'lerinde dallanma. Dört operatör türü: onay/red kararları için ApprovalOperator, formlarla çok seçenekli seçim için HITLOperator, insan odaklı görev yönlendirmesi için HITLBranchOperator ve form verisi toplama için HITLEntryOperator. Tüm operatörler ertelenebilir olup, Airflow UI'nin Gerekli İşlemler sekmesi veya REST API aracılığıyla insan yanıtı beklenirken işçi slotlarını serbest bırakır. Özel... dahil isteğe bağlı özellikleri destekler.
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
Veri ambarınıza sorgu yaparak, önbelleğe alınmış desenler ve kavram eşlemeleriyle iş sorularını yanıtlayın. Tekrarlanan soru türleri için desen arama ve önbelleğe alma desteği sunar, gelecekteki sorguları iyileştirmek için sonuç kaydı yapar. Kavram-tablo eşleme önbelleği ve INFORMATION_SCHEMA veya kod tabanı grep aracılığıyla tablo şeması keşfi içerir. Analiz için Polars veya Pandas DataFrame'leri döndüren run_sql() ve run_sql_pandas() çekirdek fonksiyonlarını sağlar. Kavram, desen ve tablo önbelleklerini yönetmek için CLI komutları ve ayrıca...
official
annotating-task-lineage
astronomer
Airflow görevlerini, giriş ve çıkış noktalarını kullanarak veri soy ağacı ile açıklayın. Veritabanları, veri ambarları ve bulut depolama arasında girdi ve çıktıları tanımlamak için OpenLineage Dataset nesnelerini, Airflow Varlıklarını ve Airflow Veri Kümelerini destekler. Operatörlerde yerleşik OpenLineage çıkarıcılar bulunmadığında yedek olarak kullanın; özel çıkarıcıların ve OpenLineage yöntemlerinin öncelikli olduğu dört katmanlı bir öncelik sistemini izler. Snowflake, BigQuery, S3 ve PostgreSQL için tutarlı veri kümesi adlandırma yardımcıları içerir...
official
authoring-dags
astronomer
Apache Airflow DAG'ları oluşturmak için doğrulama ve test entegrasyonu içeren rehberli iş akışı. Yapılandırılmış altı aşamalı yaklaşım: ortamı ve mevcut kalıpları keşfetme, DAG yapısını planlama, en iyi uygulamaları takip ederek uygulama, af CLI komutlarıyla doğrulama, kullanıcı onayıyla test etme ve düzeltmeler üzerinde yineleme. Keşif (af config connections, af config providers, af dags list) ve doğrulama (af dags errors, af dags get, af dags explore) için CLI komutları, DAG hakkında anında geri bildirim sağlar...
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
Airflow görev mantığını Java, Kotlin veya herhangi bir JVM dilinde Airflow Java SDK kullanarak yazar. Kullanıcı Airflow görevlerini Java/JVM'de uygulamak istediğinde, sorduğunda…
official