我想将 Airflow 与 Statsd 和 DataDog 一起使用来监控 DAG 是否需要例如是之前执行的两倍。所以，我需要某种用于 DAG 的实时计时器（或者operator).
我知道 Airflow 支持一些指标 https://airflow.apache.org/docs/stable/metrics.html。
然而，据我了解，所有指标都与已完成的任务/DAG 相关，对吧？所以，这不是解决方案，因为我想监视正在运行的 DAG。
我也考虑过超时执行 https://airflow.apache.org/docs/stable/_api/airflow/operators/index.html#airflow.operators.BaseOperator/SLA https://airflow.apache.org/docs/stable/concepts.html#slas功能，但它们不适合此用例
我希望收到一些 DAG 挂起的通知，但我不想杀死它。
您可以通过多种不同的方式来处理此问题：
- 过去，我配置了一个遥测 DAG，它将通过查询元数据表来收集所有任务/DAG 的当前状态。我会收集这些指标并将其推送到 CloudWatch。由于这些内部字段经常发生变化，这成为了问题，因此我们在尝试升级到较新版本的 Airflow 时会遇到问题。
- 还有一些保养得好的普罗米修斯出口商 https://github.com/search?q=airflow+prometheus一些公司已经开源了。通过设置这些，您可以根据需要频繁地轮询公开的导出路径（DataDog支持普罗米修斯 https://docs.datadoghq.com/integrations/prometheus/).
这些只是您的一些选择。由于 Airflow Web 服务器只是一个 Flask 应用程序，因此您可以真正以您认为合适的任何方式公开指标。
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