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# Domande frequenti su Amazon MWAA
Questa pagina descrive le domande più comuni che puoi incontrare quando usi Amazon Managed Workflows for Apache Airflow.
**Contents**
+ [Versioni supportate](#q-supported-versions)
+ [Cosa supporta Amazon MWAA per Apache Airflow v2?](#airflow-support)
+ [Quale versione di Python posso usare?](#python-version)
+ [Casi d’uso](#t-common-questions)
+ [Posso usare Amazon MWAA con Amazon SageMaker Unified Studio?](#t-use-sagemaker-unified-studio)
+ [Quando posso usare AWS Step Functions vs. Amazon MWAA?](#t-step-functions)
+ [Specifiche ambientali](#q-supported-features)
+ [Quanto spazio di archiviazione delle attività è disponibile per ogni ambiente?](#worker-storage)
+ [Qual è il sistema operativo predefinito utilizzato per gli ambienti Amazon MWAA?](#default-os)
+ [Posso usare un'immagine personalizzata per il mio ambiente Amazon MWAA?](#custom-image)
+ [Amazon MWAA è conforme alla normativa HIPAA?](#hipaa-compliance)
+ [Amazon MWAA supporta le istanze Spot?](#spot-instances)
+ [Amazon MWAA supporta un dominio personalizzato?](#custom-dns)
+ [Posso accedere al mio ambiente tramite SSH?](#ssh-dag)
+ [Perché è richiesta una regola di autoreferenziazione nel gruppo di sicurezza VPC?](#sg-rule)
+ [Posso nascondere ambienti a gruppi diversi in IAM?](#hide-environments)
+ [Posso archiviare dati temporanei sul worker Apache Airflow?](#store-data)
+ [Posso specificare più di 25 lavoratori Apache Airflow?](#scaling-quota)
+ [Amazon MWAA supporta Amazon condivise VPCs o sottoreti condivise?](#shared-vpc)
+ [Posso creare o integrare code Amazon SQS personalizzate per gestire l'esecuzione delle attività e l'orchestrazione del flusso di lavoro in Apache Airflow?](#create-sqs)
+ [Metriche](#q-metrics)
+ [Quali metriche vengono utilizzate per determinare se scalare i dipendenti?](#metrics-workers)
+ [Posso creare metriche personalizzate in CloudWatch?](#metrics-custom)
+ [DAGs, Operatori, connessioni e altre domande](#q-dags)
+ [Posso usare il`PythonVirtualenvOperator`?](#virtual-env-dags)
+ [Quanto tempo impiega Amazon MWAA a riconoscere un nuovo file DAG?](#recog-dag)
+ [Perché il mio file DAG non viene prelevato da Apache Airflow?](#dag-file-error)
+ [Posso rimuovere un `plugins.zip` or `requirements.txt` da un ambiente?](#remove-plugins-reqs)
+ [Perché i miei plugin non vengono visualizzati nel menu Admin Plugins di Apache Airflow v2.0.2?](#view-plugins-ui)
+ [Posso usare gli operatori AWS del Database Migration Service (DMS)?](#ops-dms)
+ [Quando accedo all'API REST di Airflow utilizzando AWS le credenziali, posso aumentare il limite di limitazione a più di 10 transazioni al secondo (TPS)?](#increase-throttling-limit)
+ [Dove viene eseguito il server API Airflow Task Execution in Amazon MWAA?](#task-execution-server)
## Versioni supportate
### Cosa supporta Amazon MWAA per Apache Airflow v2?
Per sapere cosa supporta Amazon MWAA, consulta. [Versioni di Apache Airflow su Flussi di lavoro gestiti da Amazon per Apache Airflow](airflow-versions.md)
### Quale versione di Python posso usare?
Le seguenti versioni di Apache Airflow sono supportate su Amazon Managed Workflows for Apache Airflow.
**Nota**
A partire dal 30 dicembre 2025, Amazon MWAA terminerà il supporto per le versioni di Apache Airflow v2.4.3, v2.5.1 e v2.6.3. Per ulteriori informazioni, vedi [Supporto per la versione di Apache Airflow e domande frequenti](airflow-versions.md#airflow-versions-support).
A partire da Apache Airflow v2.2.2, Amazon MWAA supporta l'installazione di requisiti Python, pacchetti provider e plug-in personalizzati direttamente sul server web Apache Airflow.
A partire da Apache Airflow v2.7.2, il file dei requisiti deve includere una dichiarazione. `--constraint` Se non fornisci un vincolo, Amazon MWAA te ne specificherà uno per garantire che i pacchetti elencati nei tuoi requisiti siano compatibili con la versione di Apache Airflow che stai utilizzando.
Per ulteriori informazioni sull'impostazione dei vincoli nel file dei requisiti, consulta Installazione delle dipendenze in [Python](working-dags-dependencies.md#working-dags-dependencies-syntax-create).
| Versione Apache Airflow | Data di rilascio di Apache Airflow | Data di disponibilità di Amazon MWAA | Vincoli di Apache Airflow | Versione di Python |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| [v2.11.0](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/2.11.0) | [20 maggio 2025](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/2.11.0/release_notes.html#airflow-2-11-0-2022-05-20) | 7 gennaio 2026 | [file di vincoli v2.11.0](https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-2.11.0/constraints-3.12.txt) | [Python 3.12](https://peps.python.org/pep-0693/) |
| [versione 3.0.6](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/3.0.6) | [29 agosto 2025](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/3.0.6/release_notes.html#airflow-3-0-6-2025-08-29) | 1° ottobre 2025 | [file di vincoli v3.0.6](https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-3.0.6/constraints-3.12.txt) | [Python 3.12](https://peps.python.org/pep-0693/) |
| [v2.10.3](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/2.10.3) | [4 novembre 2024](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/2.10.3/release_notes.html#airflow-2-10-3-2024-11-04) | 18 dicembre 2024 | [file dei vincoli v2.10.3](https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-2.10.3/constraints-3.11.txt) | [Python 3.11](https://peps.python.org/pep-0664/) |
| [v2.10.1](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/2.10.1) | [5 settembre 2024](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/2.10.1/release_notes.html#airflow-2-10-1-2024-09-05) | 26 settembre 2024 | [file di vincoli v2.10.1](https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-2.10.1/constraints-3.11.txt) | [Python 3.11](https://peps.python.org/pep-0664/) |
| [v2.9.2](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/2.9.2) | [10 giugno 2024](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/2.10.1/release_notes.html#airflow-2-9-2-2024-06-10) | 9 luglio 2024 | [file dei vincoli v2.9.2](https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-2.9.2/constraints-3.11.txt) | [Python 3.11](https://peps.python.org/pep-0664/) |
| [v2.8.1](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/2.8.1) | [19 gennaio 2024](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/2.10.1/release_notes.html#airflow-2-8-1-2024-01-19) | 23 febbraio 2024 | [file di vincoli v2.8.1](https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-2.8.1/constraints-3.11.txt) | [Python 3.11](https://peps.python.org/pep-0664/) |
| [v2.7.2](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/2.7.2) | [12 ottobre 2023](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/2.10.1/release_notes.html#airflow-2-7-2-2023-10-12) | 6 novembre 2023 | [file dei vincoli v2.7.2](https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-2.7.2/constraints-3.11.txt) | [Python 3.11](https://peps.python.org/pep-0664/) |
[Per ulteriori informazioni sulla migrazione delle distribuzioni di Apache Airflow autogestite o sulla migrazione di un ambiente Amazon MWAA esistente, incluse le istruzioni per il backup del database di metadati, consulta la Amazon MWAA Migration Guide.](https://docs.aws.amazon.com/mwaa/latest/migrationguide/index.html)
## Casi d’uso
### Posso usare Amazon MWAA con Amazon SageMaker Unified Studio?
Sì. Con un flusso di lavoro di Amazon SageMaker Unified Studio, puoi configurare ed eseguire una serie di attività in Amazon SageMaker Unified Studio. I flussi di lavoro di Amazon SageMaker Unified Studio utilizzano Apache Airflow per modellare le procedure di elaborazione dei dati e orchestrare gli artefatti del codice di Amazon Unified Studio. SageMaker [Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Flussi di lavoro.](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/workflow-orchestration.html) Per ulteriori informazioni su Amazon SageMaker, consulta [What is Amazon SageMaker?](https://docs.aws.amazon.com/next-generation-sagemaker/latest/userguide/what-is-sagemaker.html)
### Quando posso usare AWS Step Functions vs. Amazon MWAA?
1. È possibile utilizzare Step Functions per elaborare gli ordini dei singoli clienti, poiché Step Functions è in grado di scalare per soddisfare la domanda di un ordine o di un milione di ordini.
1. Se esegui un flusso di lavoro notturno che elabora gli ordini del giorno precedente, puoi utilizzare Step Functions o Amazon MWAA. Amazon MWAA ti offre un'opzione open source per astrarre il flusso di lavoro dalle AWS risorse che stai utilizzando.
## Specifiche ambientali
### Quanto spazio di archiviazione delle attività è disponibile per ogni ambiente?
Lo spazio di archiviazione delle attività è limitato a 20 GB ed è specificato da [Amazon ECS Fargate 1.4.](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/fargate-task-storage.html#fargate-task-storage-linux-pv) La quantità di RAM è determinata dalla classe di ambiente specificata. Per ulteriori informazioni sulle classi di ambiente, fare riferimento a[Configurazione della classe di ambiente Amazon MWAA](environment-class.md).
### Qual è il sistema operativo predefinito utilizzato per gli ambienti Amazon MWAA?
Gli ambienti Amazon MWAA vengono creati su istanze che eseguono Amazon Linux 2 per le versioni 2.6 e precedenti e su istanze che eseguono Amazon Linux 2023 per le versioni 2.7 e successive.
### Posso usare un'immagine personalizzata per il mio ambiente Amazon MWAA?
Le immagini personalizzate non sono supportate. Amazon MWAA utilizza immagini basate su AMI Amazon Linux. Amazon MWAA installa i requisiti aggiuntivi eseguendo `pip3 -r install` i requisiti specificati nel file requirements.txt che aggiungi al bucket Amazon S3 per l'ambiente.
### Amazon MWAA è conforme alla normativa HIPAA?
Amazon MWAA è idoneo all'[Health Insurance Portability and Accountability Act (](https://aws.amazon.com/compliance/hipaa-compliance/)HIPAA). Se disponi di un HIPAA Business Associate Addendum (BAA) AWS, puoi utilizzare Amazon MWAA per flussi di lavoro che gestiscono Protected Health Information (PHI) in ambienti creati a partire dal 14 novembre 2022.
### Amazon MWAA supporta le istanze Spot?
Amazon MWAA attualmente non supporta i tipi di istanze Spot Amazon EC2 on-demand per Apache Airflow. Tuttavia, un ambiente Amazon MWAA può attivare istanze Spot su, ad esempio, Amazon EMR e Amazon EC2.
### Amazon MWAA supporta un dominio personalizzato?
Per poter utilizzare un dominio personalizzato per il tuo nome host Amazon MWAA, esegui una delle seguenti operazioni:
+ Per le implementazioni Amazon MWAA con accesso pubblico a server Web, puoi utilizzare Amazon con CloudFront Lambda @Edge per indirizzare il traffico verso il tuo ambiente e mappare un nome di dominio personalizzato. CloudFront Per ulteriori informazioni e un esempio di configurazione di un dominio personalizzato per un ambiente pubblico, consulta l'esempio di [dominio personalizzato Amazon MWAA per server Web pubblico](https://github.com/aws-samples/amazon-mwaa-examples/tree/main/usecases/mwaa-public-webserver-custom-domain) nell'archivio degli esempi Amazon MWAA. GitHub
+ Per le distribuzioni Amazon MWAA con accesso privato al server Web, consulta. [Configurazione di un dominio personalizzato per il server web Apache Airflow](configuring-custom-domain.md)
### Posso accedere al mio ambiente tramite SSH?
Sebbene SSH non sia supportato in un ambiente Amazon MWAA, è possibile utilizzare un DAG per eseguire comandi bash utilizzando. `BashOperator` Esempio:
```
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from airflow.utils.dates import days_ago
with DAG(dag_id="any_bash_command_dag", schedule_interval=None, catchup=False, start_date=days_ago(1)) as dag:
cli_command = BashOperator(
task_id="bash_command",
bash_command="{{ dag_run.conf['command'] }}"
)
```
Per attivare il DAG nell'interfaccia utente di Apache Airflow, usa:
```
{ "command" : "your bash command"}
```
### Perché è richiesta una regola di autoreferenziazione nel gruppo di sicurezza VPC?
Creando una regola di autoreferenziazione, limiti l'origine allo stesso gruppo di sicurezza nel VPC e non è aperta a tutte le reti. Per ulteriori informazioni, fare riferimento a. [Sicurezza nel tuo VPC su Amazon MWAA](vpc-security.md)
### Posso nascondere ambienti a gruppi diversi in IAM?
Puoi limitare l'accesso specificando un nome di ambiente in AWS Identity and Access Management, tuttavia, il filtro di accesso non è disponibile nella AWS console: se un utente può accedere a un ambiente, può accedere a tutti gli ambienti.
### Posso archiviare dati temporanei sul worker Apache Airflow?
I tuoi operatori Apache Airflow possono archiviare dati temporanei sui lavoratori. Gli operatori di Apache Airflow possono accedere ai file temporanei nei container `/tmp` Fargate del proprio ambiente.
**Nota**
Lo spazio di archiviazione totale delle attività è limitato a 20 GB, secondo [Amazon ECS Fargate 1.4.](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/fargate-task-storage.html#fargate-task-storage-linux-pv) Non è garantito che le attività successive vengano eseguite sulla stessa istanza del contenitore Fargate, che può utilizzare una cartella diversa`/tmp`.
### Posso specificare più di 25 lavoratori Apache Airflow?
Sì. Sebbene sia possibile specificare fino a 25 worker Apache Airflow sulla console Amazon MWAA, è possibile configurarne fino a 50 in un ambiente richiedendo un aumento della quota. [Per ulteriori informazioni, consulta Richiedere un aumento della quota.](https://docs.aws.amazon.com/servicequotas/latest/userguide/request-quota-increase.html)
### Amazon MWAA supporta Amazon condivise VPCs o sottoreti condivise?
Amazon MWAA non supporta Amazon condivise VPCs o sottoreti condivise. L'Amazon VPC selezionato quando crei un ambiente deve essere di proprietà dell'account che sta tentando di creare l'ambiente. Tuttavia, puoi indirizzare il traffico da un Amazon VPC nell'account Amazon MWAA a un VPC condiviso. Per ulteriori informazioni e un esempio di routing del traffico verso un Amazon VPC condiviso, consulta la sezione [Routing centralizzato in uscita verso Internet nella *Amazon* VPC Transit](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/tgw/transit-gateway-nat-igw.html) Gateways Guide.
### Posso creare o integrare code Amazon SQS personalizzate per gestire l'esecuzione delle attività e l'orchestrazione del flusso di lavoro in Apache Airflow?
No, non è possibile creare, modificare o utilizzare code Amazon SQS personalizzate all'interno di Amazon MWAA. Questo perché Amazon MWAA effettua automaticamente il provisioning e gestisce la propria coda Amazon SQS per ogni ambiente Amazon MWAA.
## Metriche
### Quali metriche vengono utilizzate per determinare se scalare i dipendenti?
Amazon MWAA monitora **QueuedTasks**and **RunningTasks**in ingresso CloudWatch per determinare se scalare i worker Apache Airflow nel tuo ambiente. Per ulteriori informazioni, consulta. [Monitoraggio e parametri per Amazon Managed Workflows for Apache Airflow](cw-metrics.md)
### Posso creare metriche personalizzate in CloudWatch?
Non sulla CloudWatch console. Tuttavia, puoi creare un DAG in cui scrivere metriche personalizzate. CloudWatch Per ulteriori informazioni, vedi [Utilizzo di un DAG per scrivere metriche personalizzate in CloudWatch](samples-custom-metrics.md).
## DAGs, Operatori, connessioni e altre domande
### Posso usare il`PythonVirtualenvOperator`?
Non `PythonVirtualenvOperator` è supportato in modo esplicito su Amazon MWAA, ma puoi creare un plug-in personalizzato che utilizza il. `PythonVirtualenvOperator` Per un codice di esempio, consulta. [Creazione di un plugin personalizzato per Apache Airflow PythonVirtualenvOperator](samples-virtualenv.md)
### Quanto tempo impiega Amazon MWAA a riconoscere un nuovo file DAG?
DAGs vengono sincronizzati periodicamente dal bucket Amazon S3 al tuo ambiente. Se aggiungi un nuovo file DAG, Amazon MWAA impiega circa 300 secondi per iniziare a *utilizzare* il nuovo file. Se aggiorni un DAG esistente, Amazon MWAA impiega circa 30 secondi per riconoscere gli aggiornamenti.
Questi valori, 300 secondi per i nuovi DAGs e 30 secondi per gli aggiornamenti a quelli esistenti DAGs, corrispondono rispettivamente alle [https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/configurations-ref.html#dag-dir-list-interval](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/configurations-ref.html#dag-dir-list-interval)opzioni di configurazione di Apache Airflow. [https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/configurations-ref.html#min-file-process-interval](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/configurations-ref.html#min-file-process-interval)
### Perché il mio file DAG non viene prelevato da Apache Airflow?
Di seguito sono riportate le possibili soluzioni per questo problema:
1. Verifica che il tuo ruolo di esecuzione disponga di autorizzazioni sufficienti per il tuo bucket Amazon S3. Per ulteriori informazioni, consulta. [Ruolo di esecuzione di Amazon MWAA](mwaa-create-role.md)
1. *Verifica che nel bucket Amazon S3 sia configurato *Block Public Access* e che il controllo delle versioni sia abilitato.* Per ulteriori informazioni, consulta. [Crea un bucket Amazon S3 per Amazon MWAA](mwaa-s3-bucket.md)
1. Verifica il file DAG stesso. Ad esempio, assicuratevi che ogni DAG abbia un ID DAG univoco.
### Posso rimuovere un `plugins.zip` or `requirements.txt` da un ambiente?
Al momento, non è possibile rimuovere plugins.zip o requirements.txt da un ambiente una volta aggiunti, ma stiamo lavorando al problema. Nel frattempo, una soluzione alternativa consiste nel puntare rispettivamente a un file di testo o zip vuoto. Per ulteriori informazioni, fare riferimento a. [Eliminazione di file su Amazon S3](working-dags-delete.md)
### Perché i miei plugin non vengono visualizzati nel menu Admin Plugins di Apache Airflow v2.0.2?
Per motivi di sicurezza, il server web Apache Airflow su Amazon MWAA ha un accesso limitato alla rete e non installa plugin né dipendenze Python direttamente sul server web Apache Airflow per ambienti versione 2.0.2. Il plug-in elencato consente ad Amazon MWAA di autenticare gli utenti Apache Airflow in (IAM). AWS Identity and Access Management
Per poter installare plugin e dipendenze Python direttamente sul server web, consigliamo di creare un nuovo ambiente con Apache Airflow v2.2 e versioni successive. Amazon MWAA installa le dipendenze Python e i plug-in personalizzati direttamente sul server Web per Apache Airflow v2.2 e versioni successive.
### Posso usare gli operatori AWS del Database Migration Service (DMS)?
Amazon MWAA supporta gli operatori [DMS](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow-providers-amazon/stable/operators/dms.html). Tuttavia, questo operatore non può essere utilizzato per eseguire azioni sul database di metadati PostgreSQL di Amazon Aurora associato a un ambiente Amazon MWAA.
### Quando accedo all'API REST di Airflow utilizzando AWS le credenziali, posso aumentare il limite di limitazione a più di 10 transazioni al secondo (TPS)?
Sì, è possibile. Per aumentare il limite di limitazione, contatta l'[AWS Assistenza clienti](https://aws.amazon.com/contact-us/).
### Dove viene eseguito il server API Airflow Task Execution in Amazon MWAA?
Amazon MWAA esegue il server API Airflow Task Execution nel componente Webserver. L' APIs esecuzione delle attività è disponibile solo in Apache Airflow v3 e versioni successive. Per ulteriori informazioni sull'architettura Amazon MWAA, consulta. [Architecture](what-is-mwaa.md#architecture-mwaa)