然而现在的可视化
方案 并不能很好的传达以上的信息。如下图中 如何帮助用户快速定位graph_edge_inst节点的阻塞源头。
## 四、解决
方案
### 1. 图元素
设计
如业务介绍中描述的DAG元素中需要表达的业务信息 最终的
设计样式如下
#### 1.1 节点
节点根据业务特性 需要分为两个类型 任务和实例。
**任务** 用户通常关心以下信息 任务名称、任务类型、任务是否跨项目依赖。
**实例** 用户通常关心以下信息 名称、实例状态、实例序列、任务类型、是否跨项目依赖、是否配置dqc校验规则。
#### 1.2 边
相对节点信息而言 边上展示的信息相对简单。
#### 1.3 工具栏
工具栏中主要提供常用的图操作和一些基本的分析工具 包括 聚合工具、节点搜索、刷新、放大/缩小、视图切换等。
#### 1.4 信息卡片
单击节点 触发信息卡片 将其作为一种辅助展示形式 用于展示更多的节点信息。
#### 1.5 节点详情
双击节点 触发节点详情面板 用于展示节点的全量信息。
### 2. 图布局设计
图布局是指图中节点的排布方式 根据图的数据结构不同 布局可以分为两类 一般图布局、树图布局。适用于我们业务的是一般图布局。常见的图布局算法有 力导布局、Dagre布局、网格布局、同心圆布局等。
结合业务的“图宽”特征 发现单一的一种布局方式已经远远不能满足我们的业务需求。因此我们设计一种新的子图布局方案 方案核心 **?**
- **同层分组 **同层节点数过多时 进行分组聚合。
- **维度聚合 **提供针对某个业务维度 对数据进行聚合分析。
- **辅助视角 **聚合后损失的信息 通过辅助视角提供。
#### 2.1 同层分组
同层分组的视角如下图所示 同时在分组内增加翻页功能 展示更多信息 节省画布空间。
分组后 针对分组内的节点 丢失了其直接上下游的信息 提供节点的独立操作 便于用户针对自己关心的节点进行进一步分析。
#### 2.2 维度聚合
通过一些方式 对节点进行聚合操作。聚合节点的设计如下图所示
与分组组合的设计如下图所示
#### 2.3 辅助展示
聚合后提供辅助视角 查看聚合后的节点详情。
**?**
### 3. 图分析设计
即便在上述的布局方案下 大数据量下的节点问题定位 对用户来说 还是很难。
因此我们针对用户常用的业务分析场景 提供了聚合分析、上游分析以及下游分析工具 尽可能的帮用户快速分析任务问题和影响。
#### 3.1 聚合工具
当节点的上游或者下游过多时 没法一眼找到用户想要的节点。这时 可以通过对某个维度做聚合 然后再进行细分查找。
#### 3.2 上游阻塞链路定位
当节点在期望时间内仍处于未运行状态时 用户需要查看阻塞任务的原因。
新增上游分析功能 针对未运行的节点 一键定位上游的阻塞节点。
1. 上游分析页面只展示阻塞当前实例运行的实例 即 非成功态的上游实例
1. 如果一级上游中存在未运行的实例 则需要对该实例进行上游分析 将阻塞该实例运行的上游展示出来。
1. 出于性能和稳定性的考虑 默认分析6层上游 用户可以选择继续分析。
#### 3.3 下游影响分析
当用户需要修改自己的节点时 需要清楚修改后的影响到的业务和范围。
新增下游分析功能 结合聚合视图 可高效直观地完成当前节点的影响分析。
1. 提供合并和分层两种视角。
1. 合并视角下 对当前任务的所有下游 1/2/3/...级 做聚合 支持的聚合维度有 工作空间、责任人、优先级、状态。
1. 分层视角下 对任务的各层下游分别做聚合 支持的维度同上。
1. 当用户点击某个分组 画布右下角展示分组中的任务列表 点击某个任务可以跳转到对应的列表并定位该任务。
1. 出于性能和稳定性的考虑 默认分析6层上游 用户可以选择继续分析。
本文转自网络，原文链接：https://developer.aliyun.com/article/784625
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