Flutter UKI workflow orchestration

Раздел 06

Тип материала — корпоративный кейс G04. FACT ограничен историческим источником.

Первичный источник и период

2025-04-29, срез опубликованной миграции. Проверено 2026-11-03. How Flutter UKI optimizes data pipelines with AWS Managed Workflows for Apache Airflow

Подтверждённые компоненты и контекст

FACT — Совместная публикация Flutter UKI и AWS описывает несколько MWAA environments, динамическую генерацию DAG и делегирование вычислений EKS через Kubernetes Pod Operator. Wrapper централизует профили и параметры. Для мониторинга используются CloudWatch alarms.

Реконструкция потока

INFERENCE — схема реконструирована по публикации. Стрелки отражают логические зависимости.

flowchart LR
 A["DAG definitions"] --> B["MWAA environments"] --> C["KPO wrapper"] --> D["EKS tasks"]

Надёжность, числа и UNKNOWN

FACT — в Results авторы указывают около 5 500 DAG и свыше 60 000 DAG runs в сутки на четырёх MWAA clusters. Это опубликованный срез оркестрации.

Численный гарантированный RPO/RTO UNKNOWN. Описаны тестирование обновлений и мониторинг. Data-level recovery зависит от task contract. Dynamic DAG generation и task mapping — разные механизмы. Текущий production stack за пределами опубликованного среза UNKNOWN.

Trade-offs и переносимые решения

INFERENCE — Изоляция scheduler от task compute позволяет независимо задавать ресурсы. Повтор task требует стабильного output generation и publication guard.