火山引擎DataLeap数据调度实例的 DAG 优化方案 (一):问题与需求分析
- 任务:在 火山引擎DataLeap 数据研发平台中,对数据执行一系列操作的定义。
- 实例:通过任务配置的执行频率(月级、天级等)而创建的一个任务的快照。
- DAG 布局:指根据有向无环图中边的方向,自动计算节点层级和位置的布局算法。
- 复杂的实例 DAG 图无法渲染。在一些业务方向中,会出现 DAG 图中有几千节点。由于数据处理的复杂和采用了 svg 的渲染方案,常常会导致前端浏览器的崩溃。
- 同层级节点过多,操作困难。以下图为例,在分析上游实例中,是哪个实例没有运行,导致当前实例没有执行时,需要通过连续拖拽,才能定位到关注的上游实例。
- 查看节点依赖时,只能不断展开,在对不同的上游依赖进行展开时,会导致图展示混乱。
- 当前实例已经到达指定运行时间,但是没有运行。在这种情况下,用户关注的是上游没有运行的实例 / 运行失败的实例,联系上游实例的责任人进行问题定位。
- 当实例已经运行成功,但是完成时间比正常情况下有延迟。在这种情况下,用户关注的是上游实例中,最晚完成的实例。从而判断是否对链路进行治理优化。
- 当实例运行失败,导致下游没有运行。在这种情况下,用户关注的是依赖当前实例的所有下游实例,同时需要对下游实例进行聚合筛选,比如任务的优先级(代表任务的核心程度),以通知下游实例进行重跑等操作。
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