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-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…
creating-openlineage-extractors
astronomer
Özel OpenLineage çıkarıcıları, desteklenmeyen Airflow operatörleri ve karmaşık lineage senaryoları için. İki yaklaşım: sahip olduğunuz operatörlere doğrudan OpenLineage yöntemleri eklemek (önerilen) veya değiştiremeyeceğiniz üçüncü taraf operatörler için özel çıkarıcılar oluşturmak. Çıkarıcılar, operatör yürütmesini üç noktada keser: statik lineage için yürütmeden önce, çalışma zamanında belirlenen çıktılar için başarıdan sonra ve isteğe bağlı olarak kısmi lineage için başarısızlıktan sonra. Çıkarıcıları airflow.cfg veya ortam değişkenleri aracı
debugging-dags
astronomer
Sistematik kök neden analizi ve başarısız Airflow DAG'leri için yapılandırılmış soruşturma iş akışlarıyla düzeltme. Dört adımlı teşhis sürecinde rehberlik eder: hatayı belirleme, hata ayrıntılarını çıkarma, bağlamsal bilgi toplama ve uygulanabilir düzeltme adımları sunma. Hataları dört türe (veri, kod, altyapı, bağımlılık) kategorize ederek soruşturmayı odaklar ve uygun düzeltmeler önerir. Günlük alma, çalıştırma karşılaştırması, görev temizleme ve DAG... için kullanıma hazır CLI komutları sağlar.
delegating-to-otto
astronomer
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…
deploying-airflow
astronomer
Airflow DAG'larını ve projelerini dağıtın. Kullanıcı kod dağıtmak, DAG'ları göndermek, CI/CD kurmak, üretime dağıtmak veya dağıtım stratejileri hakkında soru sorduğunda kullanın…
deploying-go-sdk-bundles
astronomer
Derlenmiş Airflow Go SDK paketlerini derler, paketler ve dağıtır, böylece ExecutableCoordinator bunları çalıştırabilir. Kullanıcı bir Go görev paketini derlemek istediğinde, sorduğunda…
testing-dags
astronomer
Airflow DAG'leri için kapsamlı hata teşhisi ile yinelemeli test-hata ayıklama-düzeltme döngüleri. Bir DAG'ı çalıştırmak ve tamamlanmasını beklemek için af runs trigger-wait <dag_id> ile başlayın; ön kontrol gerekmez. Hata durumunda, kapsamlı hata özeti için af runs diagnose ve belirli görevlerden hata detaylarını incelemek için af tasks logs kullanın. Özel yapılandırma, zaman aşımları ve yeniden deneme girişimlerini destekler; başarı, hata ve zaman aşımı senaryolarını net yanıt yorumlama ile ele alır. Hızlı doğrulama mevcuttur...
tracing-downstream-lineage
astronomer
Tablo veya DAG'leri değiştirmeden önce aşağı yönlü veri soyunu izleyerek değişiklik etkisini değerlendirir. Kaynak kod araması, görünüm bağımlılıkları ve BI araç bağlantıları aracılığıyla hedef tablo veya DAG'in doğrudan tüketicilerini belirler. Tablolardan panolara ve ML modellerine kadar tüm aşağı yönlü etkileri haritalayan tam bir bağımlılık ağacı oluşturur. Bağımlılıkları kritiklik düzeyine (kritik, yüksek, orta, düşük) göre kategorize ederek paydaş iletişimi ve test önceliklendirmesini sağlar. Risk değerlendirmesi ve etkilenen... içeren