避开高峰期：了解并监控资源使用的高峰时段，尽量安排任务在非高峰期执行，以减少资源抢占的情况。

换个时间段试试

在某些时间段，DataWorks的资源可能会因为大量用户同时使用而变得紧张，导致任务执行延迟。
如果使用的是公共资源组，可能存在资源使用上限，当超过这个限制时，新的任务可能会排队等待执行。
检查任务配置，优化任务的资源使用，例如减少单个任务的资源消耗或合理配置任务的并发数。

任务出现等待资源可能是因为当前资源组任务并发数达到上限。您可以检查资源使用情况，例如通过运维中心的智能诊断查看实例ID的全链路分析，或者查看运维大屏的公共资源组使用率。若在0点～9点高峰期间，可以考虑错峰运行或添加独享调度资源组。如果使用独享资源组，可以检查资源组列表的使用率。如果需要扩容或调整资源，请根据实际情况操作。可参考大数据开发治理平台 DataWorks 等待资源 为什么任务一直在等待gateway调度资源？

关于DataWorks美西公共资源组是否存在不足以及任务延迟的情况，建议您联系该公司的技术支持团队或查阅相关公开信息以获取更准确的信息。

DataWorks美西的公共资源组在特定情况下可能会出现不足，导致任务出现大面积延迟的情况。以下是对此现象的详细分析：

一、公共资源组特性
并发任务数限制：公共调度资源组最多支持40个调度任务同时运行，但在任务执行高峰期（通常为00:00~09:00），会存在资源抢占情况，导致并发任务数可能小于该数值。
性能与容量限制：公共数据服务资源组可能无法满足高频率、高并发的调用需求，这在高负载时段尤为明显。
二、任务延迟原因分析
资源抢占：在高峰期，多个任务同时竞争有限的公共资源，导致部分任务因资源不足而延迟执行。
资源配置不当：如果任务对资源的需求较高，而公共资源组无法提供足够的资源支持，也会导致任务延迟。
其他因素：如网络延迟、数据源性能问题、任务逻辑复杂等，也可能对任务执行时间产生影响。
三、解决方案
避开高峰期：了解并监控资源使用的高峰时段，尽量安排任务在非高峰期执行，以减少资源抢占的情况。
购买独享资源组：如果您的任务对资源的需求较高或对时效性有严格要求，建议购买独享资源组。独享资源组提供独立且专用的计算资源，可以保证您的任务或作业独占一部分资源，不受其他任务的干扰。
优化任务：优化任务执行逻辑，减少不必要的资源消耗，提高任务执行效率。
监控与调整：定期监控资源使用情况，及时发现并处理资源瓶颈问题。根据任务执行情况和资源使用情况，适时调整任务配置和资源分配。
联系技术支持：如果以上措施无法解决问题，建议联系DataWorks的技术支持团队，他们可能会提供更专业的解决方案或建议。
综上所述，DataWorks美西的公共资源组在特定情况下确实可能出现不足，导致任务延迟。为了避免这种情况的发生，建议用户根据任务需求和实际情况选择合适的解决方案。

从之前的信息来看，DataWorks美西的公共资源组确实遇到了一些问题，包括任务延迟和资源不足的情况。以下是几个关键点：

1. 资源不足和任务延迟：

   • 在2024年5月20日和2024年6月2日，都报告了公共资源组被“打满”的情况，导致任务执行速度缓慢。
   • 在2024年6月3日也提到了类似的问题，即任务恢复速度仍然很慢。

2. 限流措施：

   • 有信息表明DataWorks可能会对公共资源组采取限流措施来保证系统的稳定性和性能。
   • 如果任务经常遇到等待资源的问题，建议考虑切换到独享资源组。

3. 解决方案：

   • 考虑切换到独享资源组以避免资源限制问题。
   • 对于独享资源组的切换，需要登录到DataWorks控制台进行相关配置。

4. 监控与排查：

   • 可以利用DataWorks提供的监控工具和服务来监控任务的状态和资源使用情况。
   • 钉钉机器人告警等通知机制可以帮助及时发现资源问题。

针对当前的情况，您可以采取以下步骤来解决任务延迟问题：

• 检查资源使用情况：登录到DataWorks控制台，查看公共资源组的使用情况，确认是否有资源饱和的情况发生。
• 调整任务优先级：如果可能的话，调整任务的优先级，确保关键任务能够优先执行。
• 优化任务配置：检查并优化您的任务配置，例如减少资源密集型操作，或者合理安排任务执行时间，避免高峰期。
• 考虑升级至独享资源组：如果公共资源组持续出现问题，考虑升级到独享资源组，以获得更稳定的资源保障。
• 联系技术支持：如果问题持续存在或者影响了业务的正常运行，可以考虑联系阿里云的技术支持寻求帮助。

最后，为了得到最准确的信息，建议直接登录DataWorks控制台查看最新的状态，并关注阿里云官方发布的公告或通知。

独享调度资源组

在任务高并发执行且无法错峰运行的情况下，需要专有的计算资源来保障任务定时被调度运行时，建议您选择使用DataWorks的独享调度资源组。本文为您概要介绍独享调度资源组。

适用场景：

对任务时效性要求高，避免公共资源组资源争抢导致任务延时。
需要灵活调整资源组大小。

需要访问公网地址、VPC、IDC。

需要通过IP白名单进行访问控制。

DataWorks某些任务类型仅支持独享资源组，包括EMR、CDH、ADB等。

使用限制：

独享调度资源组的购买计费类型为包年包月，在资源组到期前不支持提前删除、释放资源组，资源组到期后会按照规定的时间停服、释放。

独享调度资源组不支持跨地域使用。例如，华东2（上海）地域的独享调度资源组，只能给华东2（上海）地域的工作空间使用。

独享调度资源组不支持执行yum命令。

建议使用独享调度资源组。

**公共调度资源组最多支持40个调度任务同时运行，但在任务执行高峰期（通常为00：00~09：00）会存在资源抢占情况，公共调度资源组的并发任务数可能会小于该数值。

公共数据服务资源组无法满足高频率、高并发的调用。**

——参考链接。

虽然说资源组的性能和容量是影响任务延迟的一个重要因素，但还有其他多个维度可能导致任务执行缓慢或延迟。
使用公网同步相较于内网会显著降低同步速度，尤其是在跨国或跨域的场景中。确保使用内网以提高同步效率，包括CPU、内存、存储设备的性能，以及网络带宽，都直接影响任务处理速度。低效的硬件配置会导致任务处理缓慢
延迟时间的计算方式：当前系统时间-从binlog里拉取的最后一条记录的时间=显示延迟时间。

参考文档：
这样都有可能的，你先检查一下其他的吧

在高峰时段出现资源不足的情况，这可能会导致任务执行延迟
如果任务对时效性要求高，建议使用独享资源组来避免资源争抢导致的延时，
公共资源组在高峰期间无法保证稳定的资源分配，例如公共调度资源组在任务执行高峰期可能会存在资源抢占情况，导致并发任务数可能小于最多支持的数值

独享的：

参考文档

公共数据服务资源组无法满足高频率、高并发的调用。

如果您希望保障任务运行资源独立且充足，建议开通使用独享资源组，具体如下表。

参考文档https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/use-a-shared-resource-group?spm=a2c4g.11186623.0.i3

当前数据集成资源组上执行的任务超过了机器支持的并发上限，任务在等待数据集成执行资源。
说明
如果资源使用率高但实际无任务执行或资源组上可执行任务数未达资源组上限但仍无法执行任务，您可以单击申请链接或扫描下方二维码加入DataWorks钉钉交流群进行售前售后咨询，咨询可直接@智能机器人，值班时间段内也可直接联系值班人员。DataWorks钉钉交流群二维码如下。

参考文档https://help.aliyun.com/zh/dataworks/support/nodes-that-are-waiting-for-resources?spm=a2c4g.11186623.0.i24#section-8i9-wb7-l0q