Шаг 0: Планирование и ознакомление. Первым делом изучите официальные release notes для целевой версии Airflow (например, с 2.5.x до 2.7.x). Особое внимание уделите разделу "Breaking Changes" (критические изменения), "Deprecations" (устаревшие функции) и "Known Issues" (известные проблемы). Составьте список всех используемых в вашей среде провайдеров пакетов (apache-airflow-providers-*), операторов, хукеров и проверьте их совместимость с новой версией. Создайте тестовый план, который покроет: работу ядра Airflow, выполнение типовых и бизнес-критических DAG, работу сенсоров, коннектов к базам данных и внешним системам (S3, Snowflake, HTTP и т.д.).
Шаг 1: Подготовка тестового стенда. Никогда не обновляйте продакшен "в лоб". Разверните изолированный тестовый стенд, максимально приближенный к production. Используйте те же версии ОС, Python, БД (PostgreSQL/MySQL), брокера сообщений (Redis/RabbitMQ) и образа контейнеров. Восстановите на нем актуальную метабазу Airflow (базу данных, где хранятся DAG, задачи, переменные, соединения). Внимание: для восстановления метабазы используйте дампы, но будьте готовы к возможным миграциям схемы БД между версиями — Airflow применяет их автоматически через Alembic. Протестируйте процесс миграции на копии базы.
Шаг 2: Поэтапное обновление. Не прыгайте через несколько мажорных версий сразу. Если разрыв большой, планируйте промежуточные обновления. На тестовом стенде обновите зависимости. Рекомендуется использовать виртуальное окружение или Docker-образы. Для pip команда может выглядеть так: `pip install "apache-airflow[celery,postgres,redis]==2.7.0" --constraint "https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-2.7.0/constraints-3.8.txt"`. Обязательно укажите файл ограничений (constraints), чтобы обеспечить совместимость зависимостей.
Шаг 3: Запуск миграций базы данных. После установки нового кода запустите команду `airflow db upgrade`. Внимательно просмотрите логи этой операции на предмет ошибок. Убедитесь, что все миграции применены успешно. После этого запустите `airflow db check` для проверки целостности схемы.
Шаг 4: Функциональное тестирование ядра. Запустите компоненты Airflow (webserver, scheduler, worker) на тестовом стенде. Проверьте:
- Доступность Web UI и его основные функции.
- Работу расписания (scheduler): создайте и активируйте простой тестовый DAG.
- Работу исполнителей (workers): убедитесь, что задачи могут быть взяты в работу и успешно выполнены.
- Работу сенсоров и триггеров.
- Загрузку и парсинг всех ваших DAG-файлов (`airflow dags list`, `airflow dags report`). Ищите предупреждения об устаревших (deprecated) операторах или параметрах.
- **Синтаксический анализ и валидацию**: `airflow dags test ` — эта команда запускает DAG в режиме теста, не записывая состояние в базу, что идеально для проверки логики.
- **Проверку зависимостей**: Убедитесь, что все используемые Python-библиотеки, коннекторы и клиенты доступны в обновленном окружении.
- **Интеграционное тестирование**: Запустите DAG вручную на полный цикл на тестовом стенде. Проверьте, что задачи завершаются с состоянием `Success`, что данные корректно считываются и записываются во внешние системы (в тестовые сегменты/базы!), что уведомления (например, на email или в Slack) работают.
- **Проверку ролей и прав доступа**: Убедитесь, что настройки RBAC (если используются) работают корректно.
Шаг 7: План перехода на production. После успешного тестирования на стенде составьте детальный план развертывания на production-среде. Он должен включать: временное окно, остановку планировщика и воркеров, создание финального бэкапа метабазы, поэтапное обновление компонентов (начиная с воркеров), мониторинг после запуска. Как тестировщик, подготовьте чек-лист для smoke-тестов сразу после обновления продакшена: быстрая проверка ключевых DAG, UI и алерт-систем.
Роль тестировщика в этом процессе — быть гарантом качества и минимизации рисков. Ваша скрупулезная работа на тестовом стенде позволяет выявить проблемы до того, как они затронут бизнес-процессы. Обновление Airflow — это не только задача DevOps, но и команды качества, обеспечивающей непрерывность и надежность всех данныхых пайплайнов.
Комментарии (10)