Può essere difficile gestire il sequenziamento dinamico delle attività in Apache Airflow , in particolare quando le dipendenze devono essere create in fase di esecuzione. È possibile un flusso di lavoro più flessibile utilizzando DAG_RUN.CONF anziché associazioni di attività hardcoding. Per le pipeline di elaborazione dei dati, in cui i parametri di input fluttuano spesso, questo metodo è particolarmente utile. Utilizzando l'API Taskflow o pitonoperatori, i flussi di lavoro possono adattarsi in base a trigger esterni. I DAG dinamici offrono un'opzione scalabile per le operazioni di dati contemporanei, sia che si tratti di diversi set di dati, automatizzando le condutture ETL o semplificando l'esecuzione delle attività.

Potrebbe essere difficile per gli utenti inesperti configurare Apache Airflow su una macchina virtuale (VM) Ubuntu utilizzando docker-compose, in particolare quando riscontrano problemi relativi alle configurazioni personalizzate. Per garantire una distribuzione senza problemi per i requisiti di orchestrazione del flusso di lavoro, questo articolo offre modi utili per risolvere problemi tipici con percorsi, autorizzazioni e dipendenze.