在Airflow中，可以使用远程日志来将任务的日志发送到远程服务器或存储系统，而不是默认的本地日志。

以下是一个使用远程日志的示例解决方法：

首先，在Airflow的配置文件中设置远程日志的相关配置。打开airflow.cfg文件，并添加或修改以下配置：

[logging]
remote_logging = True
remote_log_conn_id = 

其中，是一个已经配置好的Airflow连接，用于连接到远程日志服务器或存储系统。例如，可以使用S3或GCS连接。

接下来，创建一个自定义的DAG，用于演示远程日志的使用。以下是一个示例DAG的代码：

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

def print_hello():
    print('Hello world!')

dag = DAG(
    'remote_logging_example',
    description='Example DAG with remote logging',
    schedule_interval='0 0 * * *',
    start_date=datetime(2022, 1, 1),
)

task = PythonOperator(
    task_id='print_hello',
    python_callable=print_hello,
    dag=dag,
)

task

在这个示例中，我们创建了一个名为remote_logging_example的DAG，其中包含一个名为print_hello的任务。该任务的python_callable是一个简单的函数，用于打印"Hello world!"。

最后，运行Airflow调度器，以便将DAG添加到调度队列中并触发任务的执行。在任务执行期间，你应该能够在远程日志服务器或存储系统中看到任务的日志。

请注意，这只是一个示例解决方法，你还需要根据自己的具体需求和环境进行配置。例如，你可能需要配置远程日志服务器的地址、端口和认证信息等。