问题描述
在公司内部，我们有许多不同组织/团队中运行的Airflow实例。虽然我们已经构建了一个高度可扩展的集中式Airflow服务，但在某些情况下，我们需要依赖另一个Airflow实例来运行一个DAG。
我们的DevOps团队经常需要在不同团队之间运行较大的编排，并且我们希望保持对所有任务的高度详细视图，即使它们位于远程Airflow中。
是否有一种好的方法可以以完全准确的方式监视远程Airflow中的所有任务？与远程Airflow的子DAG操作类似的解决方案是否足够？
解决方案
请注意以下操作可能涉及Airflow版本差异及数据库访问等问题。
使用自定义解决方案观察远程DAG任务
在当前情况下，由于Airflow中尚没有现成的解决方案，您可以考虑以下两个自定义解决方案来实现在远程Airflow中观察DAG任务的详细信息。这两个解决方案都需要使用实验性和额外的插件API，或者需要访问远程数据库。
方案1：创建GUI插件
- 在Airflow中创建一个GUI插件，该插件位于独立页面上。
- 通过调用APIs，获取远程Airflow中所有任务的详细信息，包括执行日期、执行日期中的任务列表以及每个任务的状态。
- 在GUI插件中显示这些详细信息，以实现对远程DAG任务的监视。
方案2：使用Python Operator步骤
- 在您的DAG中创建Python Operator步骤。
- 在Python函数中调用APIs或访问远程数据库，以获取远程DAG步骤的状态信息，可以通过任务名称来区分。
- 在Python函数中，您可以监控任务的运行状态，例如是否正在运行或已完成。请注意，对于正在运行的任务，您需要定期检查其状态，以确保及时获取更新。
虽然这两个解决方案都可以实现在远程Airflow中观察DAG任务的详细信息，但由于API的性能较慢，因此可能不够理想。如果可能的话，推荐选择使用数据库访问的方式，以提高效率和稳定性。
值得注意的是，根据Airflow 2.0版本的计划，API性能将得到改善，届时可能会更加容易实现类似的需求。
总结
在目前的情况下，要实现在远程Airflow中观察DAG任务的详细信息，您可以考虑使用自定义解决方案，如创建GUI插件或使用Python Operator步骤。这些解决方案虽然需要一些额外的工作，但可以满足您在跨团队编排中的详细监视需求。随着Airflow 2.0版本的推出，API性能的改善可能会为实现类似功能带来更多便利。
请注意，根据您的实际情况，选择适合您需求的解决方案，并确保根据版本差异和数据库访问等问题进行适当的调整和配置。
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