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Airflow Helm Chart：Kubernetes 上部署 Apache Airflow 的生产级实践指南

news 2026/5/13 10:21:30

1. 从零到一：为什么选择 Airflow Helm Chart？

如果你正在 Kubernetes 上寻找一个稳定、可扩展的 Apache Airflow 部署方案，并且已经被官方 Helm Chart 的复杂性劝退过，那么你找对地方了。今天要聊的这个airflow-helm/charts项目，可以说是社区里“用脚投票”选出来的事实标准。我最早接触它是在 2019 年，当时团队需要一个能快速上生产、后续又好维护的 Airflow 部署方案，在对比了官方 Chart 和几个社区版本后，最终选择了它。几年用下来，从测试环境到支撑日均数千个 DAG 任务的生产集群，它都表现得相当稳健。

简单来说，airflow-helm/charts就是一个用 Helm 来打包和部署 Apache Airflow 到 Kubernetes 集群的“配方”。它的核心价值在于，把 Airflow 这个由多个组件（Web Server、Scheduler、Worker 等）构成的复杂系统，以及它与 K8s 的深度集成（如 Kubernetes Executor），通过一套高度可配置的 Helm Values 文件抽象出来。你不需要再去手动编写一堆繁琐的 K8s Deployment、Service、ConfigMap，而是通过修改几个关键的配置项，就能快速得到一个生产就绪的 Airflow 环境。这对于运维团队和开发团队来说，极大地降低了部署和管理的认知负担与操作成本。

这个项目最初诞生于 2017 年，正是 K8s 和 Airflow 开始在企业中普及的时期。它精准地解决了当时的一个痛点：官方提供的 Helm Chart 更偏向于展示基础功能，在安全、高可用、生产级配置等方面需要大量二次开发。而这个社区 Chart 从一开始就带着强烈的生产视角，内置了诸如 Pod 安全策略（现为 Pod Security Standards）、资源管理、网络策略、数据库连接池、日志持久化等企业级特性。经过这么多年的迭代和数千家公司的实战检验，它的可靠性和成熟度是毋庸置疑的。无论你是想快速搭建一个开发测试环境，还是规划一个需要弹性伸缩、高可用的生产系统，这个 Chart 都能提供一个坚实的起点。

2. 核心架构与设计哲学解析

2.1 组件部署模型：清晰的责任分离

这个 Helm Chart 对 Airflow 的架构理解得非常透彻，并将其清晰地映射到 Kubernetes 的各个工作负载上。部署完成后，你通常会看到以下几个核心组件：

  1. Webserver：作为用户交互的入口，运行 Airflow 的 Web 界面。Chart 会为其创建一个 Deployment 和 Service。在高可用场景下，你可以轻松地通过replicaCount参数扩展多个副本，前面通常搭配一个 Ingress 控制器来提供外部访问和负载均衡。
  2. Scheduler：Airflow 的大脑，负责解析 DAG 文件、调度任务、触发执行。这是最关键的组件，Chart 同样使用 Deployment 来部署。生产环境中，强烈建议将其副本数设置为 1，以避免多个 Scheduler 实例之间产生任务竞争导致重复执行。它的高可用需要通过 K8s 本身来保证（即 Pod 故障后重启）。
  3. Worker（当使用CeleryExecutor时）：任务的实际执行者。Chart 会创建一个或多个 Worker Deployment。这是水平扩展的核心，你可以根据任务队列的压力，手动或通过 HPA（Horizontal Pod Autoscaler）动态调整 Worker 的数量。每个 Worker Pod 内部会运行多个 Celery 进程。
  4. Triggerer（Airflow 2.2+）：用于运行延迟的触发器，是支持 Deferrable Operators 的关键组件。在 Chart 中也是一个独立的 Deployment。
  5. PostgreSQL / Redis：作为元数据库和消息队列（Celery Broker）。Chart 提供了使用内置 Chart 依赖（如bitnami/postgresql）或连接外部数据库的灵活选项。对于生产环境，我个人的经验是务必使用外部的、有专人维护的数据库和 Redis 服务，而不是部署在集群内的。这关系到元数据的安全和服务的稳定性。
  6. Flower（可选）：Celery 任务队列的监控工具。Chart 可以一键部署，方便你查看任务执行状态和 Worker 状态。

所有这些组件通过精心设计的 ConfigMap 和环境变量共享配置，特别是airflow.cfg的核心参数，都被抽象到了values.yaml文件中。这种设计使得配置管理变得集中且版本化。

2.2 与 Kubernetes 的深度集成：不止于部署

这个 Chart 的另一个精髓在于它对 Kubernetes 原生特性的深度利用，这远不止是“把 Airflow 放进容器里”那么简单。

  • Kubernetes Executor 开箱即用：这是将 Airflow 与 K8s 能力结合最紧密的模式。Chart 完美支持了这种模式。在这种模式下，每一个 Airflow Task 都会动态地在一个独立的、崭新的 Kubernetes Pod 中执行。这意味着：

    • 资源隔离：任务之间完全隔离，一个任务的内存泄漏不会拖垮其他任务或核心组件。
    • 弹性资源：可以为不同的 DAG 或 Task 定义不同的 CPU/内存请求和限制，资源利用更精细。
    • 环境纯净：每个任务 Pod 都从指定镜像启动，避免了长期运行的 Worker 环境被污染的问题。
    • Chart 提供了kube.worker等配置段，让你能全局或按需定义这些任务 Pod 的模板，包括镜像、资源、节点选择器、容忍度等。

  • 安全的秘密管理：连接数据库、外部 API 所需的密码、密钥等敏感信息，绝不会硬编码在values.yaml或镜像里。Chart 鼓励并提供了与 Kubernetes Secrets 集成的标准方式。你可以通过env和secretEnv配置，将 Secret 中的键值对作为环境变量注入到任意的 Airflow 组件容器中。更进一步，对于 Airflow Connections 和 Variables，Chart 支持通过airflow.extraEnv来设置AIRFLOW__SECRETS__BACKEND，从而使用 K8s Secret Backend，实现连接信息的动态、安全拉取。

  • 可观测性内置：生产系统离不开监控。Chart 为每个组件都预设了合理的存活探针（Liveness Probe）和就绪探针（Readiness Probe），确保不健康的 Pod 能被及时重启或从服务端点中剔除。同时，它也将各个组件的日志标准输出（stdout/stderr），方便你通过集群的日志收集方案（如 EFK、Loki）进行统一采集。对于指标，Airflow 本身暴露了 Prometheus 格式的指标，你可以通过配置 ServiceMonitor（如果使用 Prometheus Operator）来轻松抓取。

2.3 配置哲学：约定优于配置，同时提供无限灵活性

airflow-helm/charts的values.yaml文件虽然庞大（超过 2000 行），但它的结构非常清晰。其设计哲学是：为绝大多数常见场景提供合理的默认值（“约定”），同时为任何特殊需求敞开所有可能的配置入口（“灵活性”）。

例如，默认情况下，它会使用一个轻量级的 Airflow 镜像，并配置好基础的环境变量。但如果你需要自定义镜像，安装额外的 Python 包（pip install），或者挂载特定的配置文件、Volume，都可以在images.*.repository/tag、airflow.extraPipPackages、airflow.config、extraVolumes和extraVolumeMounts等字段中轻松实现。

这种设计使得这个 Chart 既能“开箱即用”，快速搭建一个可用环境，又能经得起复杂生产环境的考验，满足各种定制化需求。你需要做的，就是根据你的实际场景，去覆盖那些默认的 Values。

3. 实战部署：手把手搭建生产就绪的 Airflow

理论说了这么多，我们来点实际的。下面我将以一个基于Kubernetes Executor和外部 PostgreSQL/Redis的生产倾向配置为例，带你走一遍部署流程。假设你已经有一个运行中的 K8s 集群，并安装了 Helm。

3.1 前期准备与价值观定制

首先，添加仓库并获取 Chart 的默认配置，这是了解所有可配置项的最佳方式：

helm repo add airflow-helm https://airflow-helm.github.io/charts helm repo update # 拉取最新的 Chart 到本地，方便查看和定制 helm pull airflow-helm/airflow --untar --version 8.10.0 # 建议指定一个稳定版本 cd airflow # 最重要的步骤：将默认 values.yaml 复制出来，作为我们定制的基础 cp values.yaml my-production-values.yaml

现在，打开my-production-values.yaml，我们将进行关键修改。以下是我根据经验总结的几个核心配置区块：

1. 镜像与基础配置：

images: airflow: repository: your-registry.example.com/apache/airflow # 建议使用私有仓库中的镜像 tag: 2.8.1-python3.10 # 指定明确的版本，避免使用 latest pullPolicy: IfNotPresent airflow: executor: KubernetesExecutor # 使用K8s Executor config: AIRFLOW__DATABASE__SQL_ALCHEMY_CONN: postgresql+psycopg2://airflow_user:${DATABASE_PASSWORD}@prod-postgres.example.com:5432/airflow_db AIRFLOW__CELERY__RESULT_BACKEND: db+postgresql://airflow_user:${DATABASE_PASSWORD}@prod-postgres.example.com:5432/airflow_db # 核心：定义K8s命名空间和Worker模板 AIRFLOW__KUBERNETES__NAMESPACE: airflow-namespace AIRFLOW__KUBERNETES__WORKER_CONTAINER_REPOSITORY: your-registry.example.com/apache/airflow AIRFLOW__KUBERNETES__WORKER_CONTAINER_TAG: 2.8.1-python3.10 AIRFLOW__KUBERNETES__DELETE_WORKER_PODS: "True" # 任务完成后删除Pod，节省资源 AIRFLOW__LOGGING__REMOTE_LOGGING: "True" AIRFLOW__LOGGING__REMOTE_BASE_LOG_FOLDER: s3://your-airflow-logs-bucket/logs # 日志持久化到S3或类似对象存储

注意：数据库连接字符串中的密码应使用占位符，实际值通过 K8s Secret 注入。AIRFLOW__KUBERNETES__NAMESPACE必须设置为 Airflow 组件所在的命名空间，否则任务 Pod 会创建在default命名空间。

2. 外部数据库与Redis（Celery Broker）：我们选择不启用 Chart 内嵌的数据库，而是连接外部服务。

externalDatabase: type: postgres host: prod-postgres.example.com port: 5432 database: airflow_db user: airflow_user passwordSecret: "airflow-external-db-secret" # 指向一个已创建的K8s Secret passwordSecretKey: "password" externalRedis: host: prod-redis.example.com port: 6379 passwordSecret: "airflow-external-redis-secret" passwordSecretKey: "password" # 如果Redis有多个数据库，指定一个，通常为0 databaseNumber: 0

3. Web Server 配置（启用Ingress）：

web: replicaCount: 2 # 至少2个副本以实现高可用 service: type: ClusterIP ingress: enabled: true className: "nginx" # 根据你的Ingress Controller类型修改 hosts: - host: airflow.yourcompany.com paths: - path: / pathType: Prefix tls: [] # 资源请求与限制，根据实际负载调整 resources: requests: memory: "1Gi" cpu: "500m" limits: memory: "2Gi" cpu: "1000m"

4. Scheduler 配置：

scheduler: replicaCount: 1 # 重要：Scheduler必须为单实例 # 启用健康检查和存活探针 livenessProbe: enabled: true readinessProbe: enabled: true # 资源通常需要比Webserver更多，因为它负责解析所有DAG resources: requests: memory: "2Gi" cpu: "1000m" limits: memory: "4Gi" cpu: "2000m"

5. 定义 Kubernetes Executor 的任务 Pod 模板：这是最强大的部分，你可以在这里定义每个任务 Pod 的规格。

kube: worker: # 任务Pod使用的镜像，可以和主镜像不同 repository: your-registry.example.com/apache/airflow tag: 2.8.1-python3.10 # 为任务Pod设置资源限制，防止单个任务耗尽节点资源 resources: requests: memory: "256Mi" cpu: "250m" limits: memory: "512Mi" cpu: "500m" # 可以指定节点选择器或容忍度，将任务调度到特定节点 nodeSelector: {} tolerations: [] # 可以挂载额外的卷，例如用于访问共享代码或配置文件 extraVolumes: [] extraVolumeMounts: []

6. 创建必要的 Kubernetes Secrets：在部署前，我们需要先创建包含数据库密码的 Secret。

kubectl create namespace airflow-namespace kubectl create secret generic airflow-external-db-secret \ --namespace airflow-namespace \ --from-literal=password='YourStrongDatabasePassword123!' kubectl create secret generic airflow-external-redis-secret \ --namespace airflow-namespace \ --from-literal=password='YourRedisPassword'

3.2 执行部署与验证

配置完成后，使用 Helm 进行安装或升级：

# 首次安装 helm upgrade --install airflow airflow-helm/airflow \ --namespace airflow-namespace \ --version 8.10.0 \ -f my-production-values.yaml # 或者，如果你后续修改了 values.yaml 文件，使用以下命令升级 # helm upgrade airflow airflow-helm/airflow \ # --namespace airflow-namespace \ # -f my-production-values.yaml

部署完成后，观察 Pod 状态：

kubectl get pods -n airflow-namespace -w

你应该看到web、scheduler等 Pod 陆续变为Running状态。

通过 Ingress 地址访问 Airflow Web UI (https://airflow.yourcompany.com)，默认用户名和密码可以在values.yaml中的airflow.users部分配置，或者通过airflow.fernetKey和airflow.extraEnv配置使用更安全的身份验证方式（如 OAuth）。

3.3 关键操作心得与避坑指南

  1. Fernet Key 必须持久化且一致：airflow.fernetKey用于加密数据库中的连接密码等敏感信息。一旦部署后，绝对不要随意更改它，否则所有已加密的信息将无法解密。最佳实践是在首次部署前生成一个强密钥，并将其保存在安全的密码管理器中，后续所有部署和升级都使用同一个密钥。你可以通过values.yaml中的airflow.fernetKey直接设置，或者通过airflow.extraEnv从 Secret 中注入AIRFLOW__CORE__FERNET_KEY。

  2. DAG 文件的存储与同步：Chart 本身不解决 DAG 从哪里来的问题。你需要自己管理 DAG 文件。常见方案有：

    • Git Sync Sidecar：这是 Chart 原生支持且推荐的方式。通过在dags.gitSync中配置 Git 仓库信息，Chart 会在每个需要 DAG 的组件（Web、Scheduler）Pod 中启动一个 sidecar 容器，定期拉取代码。这种方式简单直接，版本可控。
    • 持久化卷挂载：将 DAG 目录挂载到一个共享的持久化卷（如 NFS、CephFS、云存储卷）上。所有组件都读写同一个目录。需要注意文件锁和并发读写问题。
    • 镜像打包：将 DAG 直接打包到 Airflow 镜像里。这种方式部署简单，但更新 DAG 需要重新构建和部署镜像，不够灵活，适合 DAG 变动不频繁的场景。

  3. 日志持久化是必须项：默认配置下，日志写在 Pod 的本地文件系统，Pod 重启就没了。生产环境必须配置远程日志存储。如上例所示，配置AIRFLOW__LOGGING__REMOTE_LOGGING指向 S3、GCS 或 Azure Blob Storage。这样，在 Web UI 上点击查看任务日志时，Airflow 才会从远程存储拉取。

  4. 谨慎使用helm upgrade --force：在升级 Chart 版本或修改某些关键配置（如数据库连接）时，有时 Pod 会因配置不兼容而无法启动。--force参数会强制删除并重建 Pod，但可能导致短暂的不可用。生产环境升级前，务必在测试环境验证，并考虑在维护窗口进行操作。

4. 高级配置与运维实战

4.1 实现基于 Prometheus 的监控告警

要让 Airflow 的运维可视化，集成 Prometheus 是第一步。Airflow 的各个组件都暴露了/metrics端点。

首先，在values.yaml中启用指标：

metrics: enabled: true serviceMonitor: enabled: true # 根据你的 Prometheus Operator 配置调整 namespace: monitoring interval: 30s scrapeTimeout: 10s

这会在 Service 上添加prometheus.io/scrape: "true"注解，并创建一个 ServiceMonitor CRD（如果启用了 Prometheus Operator）。

接下来，你需要关注一些核心指标：

  • scheduler_heartbeat：Scheduler 的心跳，用于判断其是否存活。
  • executor_open_slots/executor_queued_tasks：Executor 的开放槽位和排队任务数，用于判断 Worker 是否饱和。
  • dag_processing_total_run_seconds：DAG 文件解析耗时，如果持续过高，可能 DAG 文件太多或太复杂。
  • scheduler_manager_heartbeat和dag_file_processor_manager_heartbeat：相关管理进程的健康状态。

你可以基于这些指标在 Grafana 中创建仪表盘，并设置告警规则，例如：Scheduler 心跳丢失超过 5 分钟，或排队任务数持续超过某个阈值时触发告警。

4.2 配置自动伸缩（HPA）

对于使用CeleryExecutor的场景，Worker 的数量可以根据任务队列长度动态调整。你需要先部署metrics-server。

然后，为 Worker Deployment 创建 HPA 策略。这通常不直接写在 Chart 的values.yaml里，而是作为额外的 K8s 资源部署。一个示例的 HPA 定义如下：

apiVersion: autoscaling/v2 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: airflow-worker namespace: airflow-namespace spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: airflow-worker # 注意：Chart生成的Worker Deployment名称可能带有Release名，如 `my-release-airflow-worker` minReplicas: 2 maxReplicas: 10 metrics: - type: Resource resource: name: cpu target: type: Utilization averageUtilization: 70 - type: Pods pods: metric: name: celery_queue_length # 这是一个自定义指标，需要部署 Prometheus Adapter 来提供 target: type: AverageValue averageValue: 10 # 当平均队列长度超过10时扩容

更实用的做法是基于 RabbitMQ 或 Redis 中的 Celery 队列长度来伸缩，这需要安装prometheus-adapter并将队列指标转换为 K8s 可识别的自定义指标。

4.3 数据库连接池与维护

Airflow 的 Web Server 和 Scheduler 会频繁访问元数据库。在高负载下，默认的连接设置可能成为瓶颈。你可以在airflow.config中调整数据库连接池设置：

airflow: config: AIRFLOW__DATABASE__SQL_ALCHEMY_POOL_SIZE: 10 AIRFLOW__DATABASE__SQL_ALCHEMY_MAX_OVERFLOW: 20 AIRFLOW__DATABASE__SQL_ALCHEMY_POOL_RECYCLE: 1800 # 单位秒，建议小于数据库的wait_timeout

POOL_SIZE是保持打开的连接数，MAX_OVERFLOW是允许超过池大小的临时连接数。POOL_RECYCLE至关重要，它定期回收连接，避免数据库端因连接空闲时间过长而断开导致的“MySQL server has gone away”错误。这个值应设置得略小于你的数据库服务器的wait_timeout参数。

4.4 网络策略与安全加固

在安全要求高的集群中，你需要限制 Pod 间的网络访问。Chart 支持创建 NetworkPolicy。例如，只允许 Web Server 被 Ingress 访问，Scheduler 和 Worker 只能与 Redis、PostgreSQL 通信：

networkPolicy: enabled: true ingress: - from: - podSelector: matchLabels: app.kubernetes.io/name: airflow app.kubernetes.io/component: webserver ports: - port: 8080 # 允许来自Ingress Controller的流量（根据实际标签调整） - from: - namespaceSelector: matchLabels: name: ingress-nginx - podSelector: matchLabels: app.kubernetes.io/name: controller ports: - port: 8080

同时，务必遵循 Pod 安全标准，在values.yaml中配置安全上下文，例如禁止以 root 用户运行：

securityContext: runAsUser: 50000 fsGroup: 50000

5. 常见问题排查与修复实录

即使配置再完善，在生产中也会遇到问题。下面是我和团队在运维中遇到的一些典型问题及解决方案。

5.1 Scheduler 不断重启或无法启动

  • 症状：Scheduler Pod 处于CrashLoopBackOff状态，查看日志显示数据库连接错误或导入模块错误。
  • 排查：
    1. kubectl logs -n airflow-namespace <scheduler-pod-name> --previous查看上一次崩溃的日志。
    2. 检查数据库连接字符串是否正确，网络是否连通，密码 Secret 是否存在且键名正确。
    3. 检查airflow.fernetKey是否与数据库中已有的密钥一致。
    4. 检查自定义的airflow.config或airflow.extraEnv中是否有语法错误或拼写错误。
  • 解决：修正数据库连接配置或 Fernet Key。确保所有配置项名称以AIRFLOW__开头，并使用双下划线__分隔章节和键名（如AIRFLOW__CORE__SQL_ALCHEMY_CONN）。

5.2 Web UI 可以访问，但任务一直处于“排队中”状态

  • 症状：使用KubernetesExecutor时，任务状态卡在queued，没有进入running。
  • 排查：
    1. 查看 Scheduler 日志，确认它是否成功将任务提交给了 K8s API。
    2. kubectl get events -n airflow-namespace查看是否有关于任务 Pod 创建失败的事件，常见原因是资源配额不足、节点选择器不匹配或镜像拉取失败。
    3. 检查AIRFLOW__KUBERNETES__NAMESPACE配置是否正确。任务 Pod 会尝试创建在这个命名空间里。
    4. 检查 Service Accountairflow-worker（或你自定义的）是否具有在目标命名空间创建 Pod 的 RBAC 权限。Chart 默认会创建相应的 Role 和 RoleBinding，但如果你修改了命名空间或 Service Account，需要手动调整。
  • 解决：根据事件日志修正资源配置、镜像地址或 RBAC 权限。确保 Scheduler 使用的 Service Account 有足够的权限。

5.3 任务日志在 Web UI 中显示“日志文件未找到”

  • 症状：点击任务实例的“日志”按钮，页面提示无法加载日志。
  • 排查：
    1. 确认已正确配置远程日志后端（如 S3、GCS）。检查AIRFLOW__LOGGING__REMOTE_LOGGING和相关连接配置。
    2. 检查运行任务的 Worker 或 Pod 的环境变量中，远程日志配置是否生效。有时 Web Server 和 Worker 的配置不一致会导致此问题。
    3. 登录到远程存储，查看对应的日志路径下是否有文件生成。任务日志的路径通常包含dag_id、task_id和execution_date。
  • 解决：统一 Web、Scheduler、Worker 的远程日志配置。确保用于访问对象存储的凭据（如 AWS IAM Role、Service Account Key）已正确配置并被 Pod 获取。

5.4 DAG 在 UI 中不显示或更新延迟

  • 症状：Git 仓库中的 DAG 文件已更新，但 Airflow UI 中看不到新 DAG 或更改。
  • 排查：
    1. 检查 Scheduler 和 Webserver 的 Git Sync Sidecar 容器日志，看是否有拉取错误。
    2. 检查 DAG 文件是否有 Python 语法错误。Scheduler 在解析失败的 DAG 时会静默跳过，并在日志中记录错误。查看 Scheduler 日志中是否有Broken DAG字样。
    3. 检查airflow.config中的AIRFLOW__SCHEDULER__DAG_DIR_LIST_INTERVAL和AIRFLOW__SCHEDULER__MIN_FILE_PROCESS_INTERVAL设置。前者控制检查 DAG 目录的频率，后者控制处理单个 DAG 文件的最小间隔。在开发环境可以调低（如 30 秒），生产环境可以调高以减轻负载。
  • 解决：修复 DAG 语法错误。如果使用 Git Sync，确保仓库地址和凭据正确。可以尝试重启 Scheduler Pod 以强制重新解析所有 DAG。

5.5 数据库连接数过多

  • 症状：数据库监控显示连接数激增，接近上限，可能导致新的 Airflow 组件无法启动。
  • 排查：
    1. 检查airflow.config中SQL_ALCHEMY_POOL_SIZE和MAX_OVERFLOW的设置是否过高。每个 Web 和 Scheduler Pod 都会创建独立的连接池。
    2. 检查是否有陈旧的连接。可能是POOL_RECYCLE设置得大于数据库的wait_timeout，导致连接池中的连接已被数据库关闭，但 Airflow 仍试图使用。
    3. 考虑是否部署了过多的replicaCount（特别是 Webserver）。
  • 解决：合理设置连接池参数。确保POOL_RECYCLE（如 1800 秒）小于数据库的wait_timeout（如 28800 秒）。对于生产环境，定期重启 Pod 也是一种强制回收连接的有效手段（可通过 K8s 的滚动更新策略实现）。

经过这样一番从原理到实践，从部署到运维的深度拆解，你应该对如何使用airflow-helm/charts这个强大的工具在 Kubernetes 上驾驭 Apache Airflow 有了全面的认识。它的价值在于提供了一套经过千锤百炼的“最佳实践模板”，让你能避开无数前人踩过的坑，快速搭建一个稳固的基石。剩下的，就是根据你具体的业务逻辑去设计和编写 DAG 了。记住，好的运维是让系统安静稳定地运行，而airflow-helm/charts正是帮你实现这一目标的重要伙伴。

http://www.jsqmd.com/news/808107/

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