Поток данных, работающий внутри воздушного потока GCP, запускается через 1 час

# #python-3.x #google-cloud-platform #airflow #latency #dataflow

Вопрос:

У меня есть задача потока данных внутри DAG Airflow, работающая на GCP. Всякий раз, когда DAG выполнял задачу потока данных, для получения ответа требовалось около 1 часа. В журнале все казалось правильным, за исключением 1-часового перерыва.

В DataFlowPythonOperator я переписал DataFlowHook, изменив интерпретатор python на 3.

Выполнение задачи потока данных за пределами DAG выполняется очень быстро. Поэтому я думаю, что код в потоке данных-это не проблема.

Есть ли какая-либо другая информация, которую я должен искать?