您好，我想问一下，DataWorks中我的任务，为什么会运行变慢，5月12号前都是十几分钟，5月？

您好，造成DataWorks任务运行变慢的原因可能有很多种，以下是一些常见的原因和解决方法供您参考：

1. 资源不足：DataWorks任务需要占用一定的计算资源和内存资源，如果这些资源被其他任务或系统占用过多，就会导致DataWorks任务运行变慢。可以通过增加集群节点、调整任务配置等方式来提高资源利用率。

2. 数据量过大：如果DataWorks任务处理的数据量过大，也会导致任务运行变慢。可以通过优化ETL过程、增加缓存等方式来提高数据处理效率。

3. 代码逻辑问题：如果DataWorks任务的代码逻辑存在问题，比如循环嵌套过多、算法复杂度过高等，也会导致任务运行变慢。可以通过优化代码逻辑、使用高效的算法等方式来提高程序执行效率。

4. 网络延迟：如果DataWorks任务需要与其他系统进行数据交互，而网络延迟过高，也会导致任务运行变慢。可以通过优化网络拓扑结构、使用高速网络等方式来提高数据传输效率。

针对您的情况，可以先检查DataWorks任务的配置是否合理，包括资源分配、数据源设置、任务调度等方面。同时，可以查看运行日志和截图，了解具体的错误信息和运行情况，进一步排查问题所在。如果以上方法都无法解决问题，建议联系阿里云技术支持人员协助排查。

DataWorks任务运行变慢的原因可能有很多，以下是一些常见的原因：

1、数据量增加：随着数据量的增加，任务的执行时间也会相应增加。可以考虑优化任务代码或者增加集群资源。

2、代码逻辑复杂：任务的代码逻辑复杂、耗时长，也会导致任务执行变慢。可以考虑对代码进行优化或者拆分任务为多个子任务。

3、网络传输延迟：如果任务需要从远程数据源拉取数据，网络传输的延迟也会影响任务的执行时间。可以考虑将数据源和任务部署在同一集群中。

4、集群资源不足：如果集群资源不足，任务的执行时间也会变慢。可以考虑增加集群资源或者调整调度策略。

5、数据源性能问题：如果任务的数据源性能差，也会导致任务执行变慢。可以考虑优化数据源或者更换更高性能的数据源。

总之，任务运行变慢的原因很多，需要根据具体情况进行分析和优化。