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# Apache Airflow 연결을 위한 AWS Secrets Manager의 암호 키 사용
<a name="samples-secrets-manager"></a>

다음 샘플에서는 Amazon Managed Workflows for Apache Airflow에서 Apache Airflow 연결을 위한 암호 키를 가져오기 위해 AWS Secrets Manager를 직접적으로 호출합니다. [AWS Secrets Manager 보안 암호를 사용하여 Apache Airflow 연결 구성](connections-secrets-manager.md)의 단계를 완료했다고 가정합니다.

**Topics**
+ [버전](#samples-secrets-manager-version)
+ [사전 조건](#samples-secrets-manager-prereqs)
+ [권한](#samples-secrets-manager-permissions)
+ [요구 사항](#samples-hive-dependencies)
+ [코드 샘플](#samples-secrets-manager-code)
+ [다음 단계](#samples-secrets-manager-next-up)

## 버전
<a name="samples-secrets-manager-version"></a>

이 페이지의 코드 예제는 [Python 3.10](https://peps.python.org/pep-0619/)의 **Apache Airflow v2** 및 [Python 3.11](https://peps.python.org/pep-0664/)의 **Apache Airflow v3**에서 사용할 수 있습니다.

## 사전 조건
<a name="samples-secrets-manager-prereqs"></a>

이 페이지의 이 샘플 코드를 사용하려면 다음 항목이 필요합니다.
+ [AWS Secrets Manager 보안 암호를 사용하여 Apache Airflow 연결 구성](connections-secrets-manager.md)에 나열된 바와 같은 Apache Airflow 구성 옵션인 Secrets Manager 백엔드.
+ [AWS Secrets Manager 보안 암호를 사용하여 Apache Airflow 연결 구성](connections-secrets-manager.md)에 나열된 바와 같은 Secrets Manager의 Apache Airflow 연결 문자열.

## 권한
<a name="samples-secrets-manager-permissions"></a>
+ [AWS Secrets Manager 보안 암호를 사용하여 Apache Airflow 연결 구성](connections-secrets-manager.md)에 나열된 바와 같은 Secrets Manager 권한.

## 요구 사항
<a name="samples-hive-dependencies"></a>

이 코드 예제를 Apache Airflow v2 이상에 사용하려면 추가 종속성이 필요하지 않습니다. [aws-mwaa-docker-images](https://github.com/aws/amazon-mwaa-docker-images)를 사용하여 Apache Airflow를 설치합니다.

## 코드 샘플
<a name="samples-secrets-manager-code"></a>

다음 단계는 Secrets Manager를 호출하여 암호를 가져오는 DAG 코드를 만드는 방법을 설명합니다.

1. 명령 프롬프트에서 DAG 코드가 저장된 디렉터리로 이동합니다. 예:

   ```
   cd dags
   ```

1. 다음 코드 샘플의 내용을 복사하고 로컬에서 `secrets-manager.py`로 저장합니다.

   ```
   """
   Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
    
   Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of
   this software and associated documentation files (the "Software"), to deal in
   the Software without restriction, including without limitation the rights to
   use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell copies of
   the Software, and to permit persons to whom the Software is furnished to do so.
    
   THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
   IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS
   FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR
   COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER
   IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN
   CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.
   """
   from airflow import DAG, settings, secrets
   from airflow.operators.python import PythonOperator
   from airflow.utils.dates import days_ago
   from airflow.providers.amazon.aws.hooks.base_aws import AwsBaseHook
   
   from datetime import timedelta
   import os
   
   ### The steps to create this secret key can be found at: https://docs.aws.amazon.com/mwaa/latest/userguide/connections-secrets-manager.html
   sm_secretId_name = 'airflow/connections/myconn'
   
   default_args = {
       'owner': 'airflow',
       'start_date': days_ago(1),
       'depends_on_past': False
   }
   
   
   ### Gets the secret myconn from Secrets Manager
   def read_from_aws_sm_fn(**kwargs):
       ### set up Secrets Manager
       hook = AwsBaseHook(client_type='secretsmanager')
       client = hook.get_client_type(region_name='us-east-1')
       response = client.get_secret_value(SecretId=sm_secretId_name)
       myConnSecretString = response["SecretString"]
   
       return myConnSecretString
   
   ### 'os.path.basename(__file__).replace(".py", "")' uses the file name secrets-manager.py for a DAG ID of secrets-manager
   with DAG(
           dag_id=os.path.basename(__file__).replace(".py", ""),
           default_args=default_args,
           dagrun_timeout=timedelta(hours=2),
           start_date=days_ago(1),
           schedule_interval=None
   ) as dag:
       write_all_to_aws_sm = PythonOperator(
           task_id="read_from_aws_sm",
           python_callable=read_from_aws_sm_fn,
           provide_context=True
       )
   ```

## 다음 단계
<a name="samples-secrets-manager-next-up"></a>
+ 이 예제의 DAG 코드를 [DAG 추가 또는 업데이트](configuring-dag-folder.md)에서 Amazon S3 버킷의 `dags` 폴더에 업로드하는 방법을 알아봅니다.