在Airflow中，next_execution_date是DAG下一个运行实例的执行日期，而data_interval_end是最近任务实例的结束日期。它们之间的差异实际上是当前DAG实例的剩余执行时间。

下面是一个示例代码，展示了如何计算这个时间差：

from datetime import datetime
from airflow.models import DagRun
from airflow.utils.state import State

# 获取DAG的最新运行实例
dag_runs = DagRun.find(dag_id='your_dag_id', state=State.SUCCESS, order_by=DagRun.execution_date.desc())
latest_dag_run = dag_runs[0] if dag_runs else None

if latest_dag_run:
    # 计算时间差
    time_left = latest_dag_run.data_interval_end - datetime.utcnow()
    print('Time left until next DAG run: {}'.format(time_left))
else:
    print('No successful DAG runs found.')

这个代码使用DagRun模型来获取最近成功的DAG运行实例，然后使用data_interval_end计算时间差。如果找不到成功的DAG运行实例，则打印一条消息。