قد يكون من الصعب إدارة تسلسل المهام الديناميكي في Apache Airflow ، خاصةً عند إنشاء التبعيات في وقت التشغيل. يمكن إجراء سير عمل أكثر مرونة من خلال استخدام dag_run.conf بدلاً من ارتباطات المهام المتشددين. بالنسبة لخطوط أنابيب معالجة البيانات ، حيث تتقلب معلمات الإدخال في كثير من الأحيان ، تكون هذه الطريقة مفيدة بشكل خاص. باستخدام Taskflow API أو Pythonoperators ، يمكن أن تتكيف مهام سير العمل بناءً على المشغلات الخارجية. توفر DAGs الديناميكية خيارًا قابلاً للتطوير لعمليات البيانات المعاصرة ، سواء كانت تتعامل مع مجموعات بيانات متنوعة ، أو أتمتة أنابيب ETL ، أو تبسيط تنفيذ المهمة.

قد يكون من الصعب على المستخدمين المبتدئين إعداد Apache Airflow على جهاز Ubuntu الظاهري (VM) باستخدام docker-compose، خاصة عندما يواجهون مشكلات تتعلق بالتكوينات المخصصة. لضمان النشر السلس لمتطلبات تنسيق سير العمل، توفر هذه المقالة طرقًا مفيدة لمعالجة المشكلات النموذجية المتعلقة بالمسارات والأذونات والتبعيات.