Airflow DAG一次性调度的服务级别协议（SLA）是指在特定时间内完成DAG的调度和执行的要求。以下是一个包含代码示例的解决方法：

1. 设置DAG的SLA时间 在定义DAG时，可以使用default_args参数来设置SLA时间。例如，将SLA时间设置为1小时：

from datetime import timedelta
from airflow import DAG

default_args = {
    'sla': timedelta(hours=1)
}

dag = DAG(
    'my_dag',
    default_args=default_args,
    schedule_interval='@once'
)

2. 监控DAG的执行时间 可以使用Airflow的插件来监控DAG的执行时间并发送警报。例如，可以使用airflow_monitoring_plugin插件来监控DAG的执行时间是否超过了SLA时间：

from airflow_monitoring_plugin import monitoring_hook

def sla_alert(context):
    dag_id = context['dag'].dag_id
    execution_date = context['execution_date']
    sla_time = context['dag_run'].dag.sla
    duration = monitoring_hook.get_dag_execution_time(dag_id, execution_date)

    if duration > sla_time:
        # 发送警报
        monitoring_hook.send_alert(dag_id, execution_date, duration, sla_time)

3. 实现DAG的调度和执行 可以使用Airflow的调度器来调度和执行DAG。例如，使用LocalExecutor来在本地执行DAG：

airflow scheduler

4. 监控DAG的执行情况 可以使用Airflow的监控工具来查看DAG的执行情况。例如，使用命令行工具airflow来查看DAG的状态和执行时间：

airflow list_dag_runs my_dag
airflow task_duration my_dag  

通过以上步骤，您可以设置DAG的SLA时间，并监控DAG的执行时间以确保在预定时间内完成调度和执行。