Apache Airflow 'da dinamik görev sıralamasını yönetmek zor olabilir, özellikle de çalışma zamanında bağımlılıklar oluşturulması gerektiğinde. Sabit kodlama görev ilişkileri yerine DAG_RUN.Conf kullanılarak daha esnek bir iş akışı mümkündür. Giriş parametrelerinin sık sık dalgalandığı veri işleme boru hatları için, bu yöntem özellikle yararlıdır. Taskflow API veya pythonoperatörler kullanarak iş akışları harici tetikleyicilere göre uyum sağlayabilir. Dinamik DAG'lar, ister farklı veri kümelerini işliyor, ister ETL boru hatlarını otomatikleştiriyor veya görev yürütmeyi kolaylaştırıyorlar, çağdaş veri işlemleri için ölçeklenebilir bir seçenek sunar.

Acemi kullanıcıların, özellikle özel yapılandırmalarla ilgili sorunlarla karşılaştıklarında docker-compose kullanarak bir Ubuntu sanal makinesinde (VM) Apache Airflow'u kurmaları zor olabilir. İş akışı düzenleme gereksinimleriniz için sorunsuz bir dağıtım sağlamak amacıyla bu makale, yollar, izinler ve bağımlılıklarla ilgili tipik sorunları çözmenin yararlı yollarını sunar.