我有以下任务需要解决：
文件通过端点不定期发送并存储在本地。我需要为每个文件触发 DAG 运行。对于每个文件，将执行相同的任务
总体流程如下：对于每个文件，运行任务 A->B->C->D
正在批量处理文件。虽然这项任务对我来说似乎微不足道，但我找到了几种方法来完成此任务，并且我对哪一种是“正确的”方法（如果有的话）感到困惑。
第一种模式：使用实验性 REST API 触发 dag。
也就是说，公开一个 Web 服务，该服务接收请求和文件，将其存储到文件夹中，并使用实验性 REST API通过将 file_id 作为 conf 传递来触发 DAG
Cons: REST api 仍然实验性的，不确定 Airflow 如何处理同时出现许多请求的负载测试（这不应该发生，但是，如果发生了怎么办？）
第二种模式：2 个 dags。一种通过 TriggerDagOperator 进行感知和触发，一种进行处理。
始终使用与前面描述的相同的 ws，但这次它只存储文件。然后我们有：
- 第一个 dag：使用 FileSensor 和 TriggerDagOperator 来触发给定 N 个文件的 N 个 dags
- 第二个目标：任务 A->B->C
Cons：需要避免将相同的文件发送到两个不同的 DAG 运行。
例子：
文件夹 x.json 中的文件
传感器找到 x，触发 DAG (1)
传感器返回并重新安排。如果 DAG (1) 未处理/移动文件，传感器 DAG 可能会重新安排使用同一文件运行的新 DAG。这是不需要的。
第三种模式：对于文件中的文件，任务 A->B->C
正如所见这个问题.
Cons：这可行，但我不喜欢的是 UI 可能会变得混乱，因为每次 DAG 运行看起来都不一样，但它会随着正在处理的文件数量而变化。此外，如果有 1000 个文件需要处理，则运行可能会很难读取
第四种模式：使用子标签
我还不确定它们是如何完全工作的，正如我所看到的他们没有受到鼓励（最后），但是应该可以为每个文件生成一个子dag并让它运行。如同这个问题.
Cons：似乎 subdags 只能与顺序执行器一起使用。
我是否遗漏了一些东西并且过度思考了一些（在我看来）应该非常简单的东西？谢谢
