DataWorks Data Agent 实战课堂（六）：数据集成定时任务巡检

一、课程目标与适用人群

📖 跟随本课程文档实操后，您将能够：

使用数据集成定时任务，周期性检查离线和实时同步任务。
快速创建实时延迟、实时异常、离线健康和运行波动巡检任务。
通过巡检报告识别新增异常、存量异常、已恢复任务和共性影响范围。
查看任务运行记录、运行日志和结果详情报告。

👥 适用人群：

数据开发工程师、数据集成运维人员，以及负责数据同步链路稳定性的研发和平台管理员。

🔧 涉及工具：

DataWorks 数据集成定时任务------由 AI Agent 创建和管理自动化巡检任务，按小时或按天检查数据同步任务，并生成包含巡检结论、关键指标、异常任务和处置建议的结果报告。

二、场景简介

场景痛点

任务数量多，人工检查成本高：工作空间内可能同时运行大量离线和实时同步任务，逐个查看状态、运行记录和日志耗时较长。
新增异常与存量异常混杂：长期失败任务会反复出现，容易掩盖本周期新发生的问题。
实时任务异常发现不及时：实时同步延迟、Failover 和运行失败需要持续关注，仅依赖人工检查容易错过最佳处理时间。
整体波动难以发现：即使全天失败量变化不大，也可能在某个小时、资源组或同步通道集中出现异常。
失败任务缺少处置优先级：失败实例数量不等于需要立即处理的任务数量，需要进一步区分新增失败、错误变化、已恢复和存量失败。

功能与价值

周期自动巡检：支持按小时或按天自动运行，无需人工重复检查。
异常分层：区分新增异常、重复异常、窗口外存量异常和已恢复任务。
趋势对比：对比不同时间窗口的成功量、失败量、成功率和小时分布。
共性分析：从错误类型、同步通道、数据源、资源组和引擎版本等维度判断异常是否集中。
结果报告：自动生成巡检结论、关键指标、异常明细和处置建议。
完整运行记录：支持查看运行日志、完整对话、结果报告及报告下载。

三、如何开始使用

首次使用 DataWorks 数据集成 Agent，只需简单几步即可完成实例创建。

操作步骤 💡 前置准备 ：数据集成 Agent 是 DataWorks Data Agent 的核心能力之一。在创建实例前，请先开通任意版本的 DataWorks Data Agent（点击前往开通）。

进入界面 ：登录 DataWorks 控制台，进入数据集成界面，从左侧导航栏找到"AI Native"下的 Data Agent。
创建实例：点击"创建"，首次使用时需指定一个 Serverless 资源组（若无则新建），随后生成 Data Agent 实例。
配置 IM 通道（可选）：填写钉钉/飞书/企微的 Client ID/App ID/Bot ID 和密钥，实现多端联动，参考场景6。
网络连通：点击"一键网络打通"，推荐使用 PrivateZone + 私网连接方案（安全性高，流量不出公网）。
开始对话：在 Web 端直接发起对话，或在 IM 端 @机器人，开启你的高效数据集成之旅！

查看视频演示>>

(注：以下实操中的项目 ID、数据源名称、实例 ID 均为示例，请替换为您实际环境的资源名称)

💡 前置准备：

当前账号具备目标工作空间的访问和任务管理权限。
工作空间内已有离线或实时数据同步任务。
工作空间已绑定可用的 Serverless 资源组。
巡检任务能够访问相关任务状态、运行记录和监控指标。

四、场景演示

定时任务页面内置了多种巡检模板，覆盖实时同步、离线同步、数据源和资源组等场景。

当前推荐模板包括：

实时同步延迟巡检
实时同步异常与恢复巡检
离线同步昨日健康处置巡检
离线同步运行波动巡检

本次选择四个已经上线，在运维中较常用的模板进行演示。

场景1：离线同步昨日健康处置巡检（昨天出了哪些新问题，该处理哪些）

前置准备与环境要求

当前项目内已有离线同步任务。
昨日和前日存在可供比较的任务运行记录。
工作空间已绑定可用的运行资源组。

操作说明

找到"离线同步昨日健康处置巡检"模板并点击"快速创建"。
设置为每天固定时间运行，例如每天09:00。
手动执行一次，检查昨日统计范围和问题分类。
确认结果后开启自动调度。

预期结果

展示昨日完结、成功和失败实例数量及成功率。
区分新增失败、持续失败新错误、基线不足和已恢复任务。
对相同错误的存量失败只汇总数量，不重复展开完整明细。
按错误原因统计新增问题影响范围，并给出处置建议。

报告示例

场景2：离线同步运行波动巡检（失败是什么时候、因为什么共性原因涨起来的）

前置准备与环境要求

当前项目内已有离线同步任务。
昨日和前日存在完整的实例终态数据。
工作空间已绑定可用的运行资源组。

操作说明

找到"离线同步运行波动巡检"模板并点击"快速创建"。
设置为每天固定时间运行，例如每天09:30。
手动执行一次，检查两天运行指标和异常时段分析。
确认报告结果后开启自动调度。

预期结果

对比两天的完结实例、成功实例、失败实例和成功率。
展示成功和失败实例的小时分布。
定位失败量增长最明显的时间段。
分析异常时段内是否存在多任务共性。
从错误类别、同步通道、数据源、资源组和引擎版本等维度分析变化驱动。
识别由成功转为失败的新增风险任务。

报告示例

场景3：实时同步异常与恢复巡检（这一小时实时任务挂了哪些、重不重复、恢复没有）

前置准备与环境要求

当前项目内已有实时同步任务。
当前账号具备查看任务状态、Failover 和运行失败事件的权限。
工作空间已绑定可用的运行资源组。

操作说明

找到"实时同步异常与恢复巡检"模板并点击"快速创建"。
设置为每小时固定分钟执行，例如每小时第55分钟。
手动执行一次，检查任务状态分类和异常明细。
确认报告结果后开启自动调度。

预期结果

展示实时同步任务的正常、异常和已停止状态分布。
区分本窗口新增异常和窗口外存量异常。
分别统计 Failover 和纯运行失败。
标识未恢复、恢复中、已停止待确认和已经恢复的任务。
展示存量异常任务的同步链路、责任人、优先级和任务链接。

报告示例

实操总结

通过以上四个实操，可以使用数据集成定时任务覆盖日常巡检中的四类核心问题：

实时延迟：检查当前是否存在延迟或消息积压。
实时异常：识别本窗口新增异常、恢复任务和存量未恢复任务。
离线健康：生成当天需要处理的离线任务清单。
运行波动：识别整体指标变化、异常时段和共性影响范围。

建议先手动执行并确认报告口径，再开启自动调度。巡检报告应重点回答是否需要处理、优先处理什么、影响范围多大，以及下一步应进入哪个任务或维度继续排查。

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