DAG：全称为 Directed Acyclic Graph，指有向无环图，具备严密的拓扑性质，有很强的流程表达能力。
DataLeap 是火山引擎自研的一站式大数据中台解决方案，集数据集成、开发、运维、治理、资产管理能力于一身的大数据研发治理套件。在平台中，一个核心的功能为任务的调度，会根据任务设置的调度频率（月级，日级，小时级等）运行任务，从而生成对应的实例。
在数仓研发中，不同的表之间会存在依赖关系，而产生表数据的任务实例，也会因此存在依赖关系。只有在上游实例运行成功、下游实例到达设定的运行时间且资源充足的情况下，下游实例才会开始执行。所以，在日常的任务运维中，常常需要分析实例上下游的运行情况，根据具体的情况对实例进行置成功、重跑等操作。
而如何清晰地展示实例之间的关系，帮助用户快速地分析整个链路的运行情况，并完成问题定位和运维操作，则是实例 DAG 需要解决的问题。下面对比下优化前后的效果。
优化前：
可以看到在复杂链路中，将所有节点的关系全部展示出来，导致连线混乱，需要通过不停的拖拽、缩放，才能找到没有执行的上游节点。
优化后：
通过采用了将节点聚合的形式，简洁地展示上下游关系。同时，采用了将实例状态进行分类的形式，提供快捷操作的按钮，让用户可以只关注特定状态的实例，减少了无用信息对用户运维操作的干扰。
这里会涉及如下概念：
1.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。
2.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。
3.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。
在当前的实例 DAG 图中，用户在实际使用中会碰到如下问题：
1.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。
2.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。
3.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。
在通过用户调研及使用过程中发现，使用 DAG 进行分析时主要有以下场景：1.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。
2.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。
3.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。
结合上面存在的问题可得到，主要原因是由于在复杂链路情况下，上述需求比较难满足。而在旧版的 DAG 中，针对简单链路和复杂链路的处理是一致的，为此，需要设计解决复杂链路场景下的方案。
