Pode ser difícil gerenciar o sequenciamento dinâmico de tarefas no Apache Airflow , principalmente quando as dependências devem ser criadas em tempo de execução. Um fluxo de trabalho mais flexível é possível utilizando dag_run.conf em vez de associações de tarefas de codificação. Para pipelines de processamento de dados, onde os parâmetros de entrada flutuam com frequência, esse método é especialmente útil. Usando a API Taskflow ou PythonOperators, os fluxos de trabalho podem se adaptar com base em gatilhos externos. Os DAGs dinâmicos fornecem uma opção escalável para operações de dados contemporâneas, estejam lidando com diversos conjuntos de dados, automatizando pipelines ETL ou simplificando a execução da tarefa.

Pode ser difícil para usuários novatos configurar o Apache Airflow em uma máquina virtual (VM) Ubuntu usando o docker-compose, especialmente quando eles encontram problemas relacionados a configurações personalizadas. Para garantir uma implantação perfeita para seus requisitos de orquestração de fluxo de trabalho, este artigo oferece maneiras úteis de resolver problemas típicos com caminhos, permissões e dependências.