Airflow提供了强大的任务调度和监控功能，但默认情况下，所有任务都在同一台机器上运行。这意味着如果一个任务发生故障，它可能会影响到其他任务。此外，由于Airflow运行在Python环境中，一些Python包中的依赖可能会发生冲突，导致任务失败。

为了解决这些问题，可以使用Docker或虚拟化技术将每个任务隔离在不同的容器或虚拟机中。这种方法可以确保每个任务都在其自己的环境中运行，避免了依赖冲突和任务间的相互影响。

以下是通过Docker实现任务隔离的示例代码：

首先，在Docker环境中创建一个基本的Python镜像。假设我们将使用Python 3.6和一些常用依赖库：

FROM python:3.6

RUN pip install -U pip && \
    pip install apache-airflow

然后，在Airflow DAG文件中，可以使用DockerOperator将任务隔离在Docker容器中。例如：

from airflow.operators.docker_operator import DockerOperator

task1 = DockerOperator(
    task_id='task1',
    image='my-python-image',
    command='python /path/to/my/script.py',
    volumes=['/path/on/host:/path/on/container'],
    dag=dag
)

这个任务将在一个名为“my-python-image”的Docker容器中运行，该容器包含我们的Python环境和必要的依赖库。脚本将在Docker容器中运行，将输出写入容器外部的/path/on/host目录中。

通过这种方法，每个任务都可以在自己的环境中运行，不影响其他任务。此外，由于