Airflow dag未按照开始日期和计划间隔运行

的问题可能是由以下几个方面引起的：

1. DAG（Directed Acyclic Graph）未启用：首先，确保你的DAG已经被启用。在Airflow中，DAG需要在代码中明确地设置为可用状态，否则它不会被调度和执行。你可以在DAG定义的Python脚本中设置dag.is_paused_upon_creation = False来启用DAG。
2. DAG的开始日期设置不正确：Airflow的DAG是按照其开始日期和计划间隔来进行调度和执行的。确保你的DAG的开始日期设置正确，以便DAG能够按照预期的时间开始运行。开始日期应该是一个过去的日期，指定了DAG的第一个任务何时开始执行。
3. DAG的计划间隔设置不正确：计划间隔确定了每次调度之间的时间间隔。确保你的DAG的计划间隔设置正确，以便DAG能够按照预期的时间间隔进行调度和执行。计划间隔可以是datetime.timedelta对象，例如datetime.timedelta(days=1)表示每天运行一次。
4. 调度器未正确配置或未运行：Airflow的调度器负责按照DAG的调度计划来调度任务的执行。确保你的调度器已经正确配置，并且正在运行。你可以通过运行airflow scheduler命令来启动调度器。

如果仍然存在问题，可以通过以下方法来进行调试和排查：

1. 检查Airflow日志：Airflow日志会记录DAG的调度和执行情况，包括任何错误或异常。查看日志文件，尤其是调度器日志和任务日志，可以帮助你定位问题所在。
2. 检查任务依赖关系：Airflow中的任务可以设置依赖关系，确保所有的依赖任务已经成功执行完毕。如果某个依赖任务失败或未执行，可能会导致整个DAG未能按计划运行。
3. 检查调度器和执行器配置：确保调度器和执行器的配置正确，并且能够连接到你的Airflow环境。可以通过Airflow的Web界面或配置文件来进行相应的设置。
4. 更新Airflow版本：如果你正在使用的是较旧的Airflow版本，可能存在一些已知的问题和bug。尝试将Airflow升级到最新版本，以获得更好的稳定性和功能性。

最后，根据你的具体需求，腾讯云提供了一些与Airflow相关的产品和服务，可以根据实际情况选择使用：

• 腾讯云容器服务（Tencent Kubernetes Engine，TKE）：适用于部署和管理Airflow的容器化环境，提供高可用性和弹性扩展能力。详细信息请参考：腾讯云容器服务
• 腾讯云数据库MySQL版：提供稳定可靠的MySQL数据库服务，可以作为Airflow的元数据存储后端。详细信息请参考：腾讯云数据库MySQL版
• 腾讯云对象存储（Tencent Cloud Object Storage，COS）：可用于存储Airflow的日志文件、任务输出等数据。详细信息请参考：腾讯云对象存储

请注意，以上仅为腾讯云提供的一些相关产品和服务示例，并不代表其他云计算品牌商的产品和服务不可用或不推荐。