Môže byť ťažké spravovať dynamické sekvenovanie úloh v Apache Air Flow , najmä ak sa musia závislosti vytvoriť za behu. Flexibilnejší pracovný tok je možný využitím dag_run.conf , a nie hardcodingovými úlohami úloh. Na spracovanie potrubí na spracovanie údajov, kde vstupné parametre často kolísajú, je táto metóda obzvlášť užitočná. Použitím API TaskFlow API alebo Pythonoperátorov sa pracovné postupy môžu prispôsobiť na základe externých spúšťačov. Dynamické DAG poskytujú škálovateľnú možnosť pre súčasné operácie údajov, či už zaobchádza s rôznymi súbormi údajov, automatizáciou potrubí ETL alebo zefektívnením vykonávania úloh.

Pre začínajúcich používateľov môže byť zložité nastaviť Apache Airflow na virtuálnom stroji (VM) Ubuntu pomocou docker-compose, najmä ak narazia na problémy týkajúce sa vlastných konfigurácií. Tento článok ponúka užitočné spôsoby riešenia typických problémov s cestami, povoleniami a závislosťami, aby sa zabezpečilo bezproblémové nasadenie pre vaše požiadavky na orchesterizáciu pracovného toku.