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# Lambda 関数を使用して DAG を呼び出す
次のコード例では、[AWS Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/getting-started.html) 関数を使用して Apache Airflow CLI トークンを取得し、Amazon MWAA 環境で有向非巡回グラフ (DAG) を呼び出します。
**Topics**
+ [バージョン](#samples-lambda-version)
+ [前提条件](#samples-lambda-prereqs)
+ [アクセス許可](#samples-lambda-permissions)
+ [依存関係](#samples-lambda-dependencies)
+ [コード例](#samples-lambda-code)
## バージョン
このページのコード例は、[Python 3.10](https://peps.python.org/pep-0619/) の **Apache Airflow v2** および [Python 3.11](https://peps.python.org/pep-0664/) の **Apache Airflow v3** で使用可能です。
## 前提条件
コードサンプルを使用するには、以下が必要です。
+ [Amazon MWAA 環境](get-started.md) には、[パブリックネットワークアクセスモード](configuring-networking.md#webserver-options-public-network-onconsole) を使用してください。
+ 最新の Python ランタイムを使用する [Lambda 関数](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/lambda-python.html) を用意してください。
**注記**
Lambda 関数と Amazon MWAA 環境が同じ VPC にある場合は、このコードをプライベートネットワークで使用できます。この設定では、Lambda 関数の実行ロールに、Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) **CreateNetworkInterface** API オペレーションを呼び出すアクセス許可が必要です。このアクセス許可は、 [https://console.aws.amazon.com/iam/home?#/policies/arn:aws:iam::aws:policy/service-role/AWSLambdaVPCAccessExecutionRole$jsonEditor](https://console.aws.amazon.com/iam/home?#/policies/arn:aws:iam::aws:policy/service-role/AWSLambdaVPCAccessExecutionRole$jsonEditor) AWS管理ポリシーを使用して指定できます。
## アクセス許可
このページのコード例を使用するには、Amazon MWAA 環境の実行ロールが `airflow:CreateCliToken` アクションを実行するためのアクセス権が必要です。このアクセス許可は、 `AmazonMWAAAirflowCliAccess` AWS管理ポリシーを使用して付与できます。
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"airflow:CreateCliToken"
],
"Resource": "*"
}
]
}
```
------
詳細については、[Apache Airflow CLI ポリシー: AmazonMWAAAirflowCliAccess](access-policies.md#cli-access) を参照してください。
## 依存関係
このコード例を Apache Airflow v2 以降で使用する場合、追加の依存関係は必要ありません。[aws-mwaa-docker-images](https://github.com/aws/amazon-mwaa-docker-images) を使用して、Apache Airflow をインストールします。
## コード例
1. [https://console.aws.amazon.com/lambda/](https://console.aws.amazon.com/lambda/) で AWS Lambda コンソールを開きます。
1. **関数** リストから Lambda 関数を選択します。
1. 関数ページで次のコードをコピーし、以下をリソース名に置き換えます。
+ `YOUR_ENVIRONMENT_NAME` – Amazon MWAA 環境の名前。
+ `YOUR_DAG_NAME` — 呼び出したい DAG の名前。
```
import boto3
import http.client
import base64
import ast
mwaa_env_name = 'YOUR_ENVIRONMENT_NAME'
dag_name = 'YOUR_DAG_NAME'
mwaa_cli_command = 'dags trigger'
client = boto3.client('mwaa')
def lambda_handler(event, context):
# get web token
mwaa_cli_token = client.create_cli_token(
Name=mwaa_env_name
)
conn = http.client.HTTPSConnection(mwaa_cli_token['WebServerHostname'])
payload = mwaa_cli_command + " " + dag_name
headers = {
'Authorization': 'Bearer ' + mwaa_cli_token['CliToken'],
'Content-Type': 'text/plain'
}
conn.request("POST", "/aws_mwaa/cli", payload, headers)
res = conn.getresponse()
data = res.read()
dict_str = data.decode("UTF-8")
mydata = ast.literal_eval(dict_str)
return base64.b64decode(mydata['stdout'])
```
1. **デプロイ** を選択します。
1. **テスト** を選択し、Lambda コンソールを使用して関数を呼び出します。
1. Lambda が DAG を正常に呼び出したことを確認するには、Amazon MWAA コンソールを使用して、お使いの環境の Apache Airflow UI に移動し、次の操作を行います。
1. **DAG** ページの DAG のリストから新しいターゲット DAG を見つけます。
1. **前回の実行** で、最新の DAG 実行のタイムスタンプを確認します。このタイムスタンプは、他の環境における `invoke_dag` の最新のタイムスタンプとほぼ一致する必要があります。
1. **[最近のタスク]** で、前回の実行が成功したことを確認します。