在现代数据工程领域，Apache Airflow作为一个工作流管理平台，扮演着至关重要的角色。它不仅能够处理事务型数据库和数据仓库之间的数据抽取、转换和加载（ETL）任务，还能有效地管理来自各种源的数据，包括客户交易、软件即服务（SaaS）产品的数据以及第三方数据，这些数据对于分析客户行为至关重要。
Apache Airflow是由Apache软件基金会推出的旗舰项目，它已经启发了许多公司。这个高度可扩展的解决方案使得该平台适合任何规模的公司，从初创企业到大型企业。
工作流是通过简单的Python代码来定义、计划和执行的。即使是具有许多内部依赖关系的复杂数据通道也能快速且稳健地定义。因为数据工程的挑战远不止于此，Airflow提供了丰富的命令行界面、广泛的Web界面和扩展的REST API，从Apache-Airflow 2.0的新主要版本开始。这些功能使得监控和故障排除变得更加容易。
Airflow可以根据需求通过众多插件、宏和用户定义的类进行扩展。工作流的运行状态和相关的日志文件只需一键即可查看。在主视图中可以看到重要的元数据，如间隔和上次运行的时间。尽管Apache Airflow的ETL工作流独立运行，但可以很好地了解当前状态。不过，查看Web界面并非必须，因为Airflow可以选择性地通过电子邮件或Slack在失败尝试时发送通知。
随着在Airflow上运行的工作流越来越多，特定用例的想法也应运而生。作为一个高级用户，希望超越Apache Airflow的最佳实践，充分利用其能力。一些高级用例只需要自定义配置文件。其他的则使用自定义插件和任务类型（操作符）或宏来实现。总的来说，有很多方法可以调整Airflow以满足新出现的需求。
灵活的工作流程。尽管工作流的许多方面在Python文件中是预定义的，但可以在某些领域构建一些灵活性。例如，执行日期等上下文变量在运行时可用。这可以用于SQL语句等。可以使用CLI、API或Web GUI创建额外的（加密的）变量。例如，这可以使上传的文件路径灵活。
大数据处理——Airflow的水平扩展。水平扩展的Airflow每天可以处理多达10,000个自动化任务。同时，每天有数TB的数据流经数据通道。例如，Airflow在大数据领域管理Spark转换和数据仓库下载。有了Airflow，执行错误和不一致可以可靠地检测到，并且可以尽快实施响应。
例如，假设数据模式未经宣布就发生了变化，或者由于特殊情况数据量增加。在这种情况下，结果在监控中可见，并且可以自动化通知负责人。
作为一个独特的功能，Airflow包括一个广泛的REST API。这可以用来获取工作流运行状态的信息，暂停或启动工作流，以及在后端存储变量和连接信息。当工作流通过界面激活时，可以可选地传递上下文变量。这里确保了安全性。Airflow也可以通过REST API连接到SAP BW。
在考虑Airflow的限制时，也必须判断哪些应用想法是可能的，哪些是不可能的。在其核心，Airflow是一个主要用于管理第三方系统的大规模批处理调度器。在工作程序的基本理念中，没有修复计划的工作流不能在没有额外努力的情况下在多个任意日期上启动。Web界面和CLI没有提供这方面的任何功能。解决方案提供了REST API或通过Web界面在所需时间手动执行工作流。
工作流之间的数据交换。主要应用之一是设计数据管道。至少使用XCOM，函数之间的元数据是可交换的。例如，可以将云中数据的位置传递给下游任务。当前元数据大小的最大限制是元数据库中二进制大对象（BLOB）的大小。