Airflow是一个基于Python的开源工具，用于配置、编排和监视数据管道。 DAG（有向无环图）是Airflow中的核心概念，它定义了任务之间的依赖关系和执行顺序。Airflow提供了监视DAG运行的多种解决方案，以下是一些示例：

1. Airflow Web界面 Airflow提供了一个Web界面，可用于监视DAG运行的状态和详细信息。您可以通过本地主机上的浏览器访问此界面。您可以使用以下命令启动Airflow Web界面：

airflow webserver -p 8080

2. 使用监视器 Airflow提供了内置的监视器，可以用于监视DAG运行的状态和活动。您可以在代码中使用以下示例代码来获取监视器实例，并监视DAG运行状态：

from airflow.utils.monitoring import *
monitor = MonitoringHub()
stats = monitor.get_summary_stats(task_state=State.FAILED, dag_id="my_dag")

3. 使用日志记录器 Airflow日志记录器为DAG运行提供了详细的记录。您可以为不同的组件启用/禁用日志记录，并将其配置为写入文件或向远程日志记录服务器发送。以下是示例代码，展示如何在DAG代码中启用任务级别日志记录：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
import logging

log = logging.getLogger(__name__)

def my_task():
    log.info("Task started")

dag = DAG("my_dag")

task = PythonOperator(task_id="my_task_id", dag=dag, python_callable=my_task)
task.set_upstream(...)
task.set_downstream(...)

这是从代码中记录信息的一种便捷方式。Airflow会将所有日志记录精确地记录，并将其发送到可配置的目标（例如，文件或远程服务器）。

这些是Airflow监视DAG运行的几种解决方案。您可以根据需要选择其中一种或多种。