小Q问数 重要 小Q问数 属于 增值 模块，需要额外购买，您可根据业务需求联系商务同学付费购买。当您需要进行小Q问数时，需要进行数据集的问数配置等，您可以在数据集编辑页，单击 高级配置 并选择 小Q问数，进行小Q问数的 问数配置、问数...
2.服务范围 2.1 健康检查服务范围 服务范围包含：阿里云基于客户业务系统和应用的架构现状和预期目标，通过专家团队的业务和技术调研，采集运行数据和日志，收集配置和架构信息，评估检查范围内的所有系统整体的架构健康状况，针对出现的...
阿里云架构设计（System Architecture Design）可辅助您完成业务系统的云上架构设计、快速配置和优化资源确保系统高效运行，并协助您进行架构长远规划。
数据填报是专为业务的数据字段录入提供的功能，您可以将业务人员录入数据存放在业务库中，并进行二次数据分析。仅专业版和高级版群空间支持数据填报。功能优势 数据填报是指0代码在线数据收集工具，用于用户一站式完成自定义表单、智能数据...
该阶段不仅关注短期问题修复，更强调长期治理能力的构建，帮助客户实现业务目标与技术架构的深度协同。支柱 安全 稳定 成本 效率 相关文档 针对度量阶段识别的部分问题和风险，云治理中心支持在线一键修复，减少人工操作成本。具体操作，请...
智能小Q能力升级 智能问数支持嵌入到其他系统中，以便和其他应用系统集成，更便捷实现业务一体化应用。开放平台 新增自定义组件数、自定菜单数的规格限制。通过数据服务功能创建的 API 接口，支持在数据服务页面展示其所属工作空间、所属...
配置入口 您可以按照图示步骤进入 智能小Q-小Q问数-全局配置。语音问答开关配置 开启后，用户在小Q问数中可以通过 语音输入 的方式提问。数据解读 开启后，用户可以使用相应的大模型对相应数据进行洞察分析。具体请参见 仪表板小Q解读。...
发布日期 2024年4月11日 重点升级概览 数据源&数据集能力拓展 支持在数据集内自定义配置业务财年，上层报表的数据展示、日期筛选、同环比计算等均按照财年生效。API数据源支持直连查询，能实时更新数据，适用于实时性要求高的小数据量场景...
例如，用户“案例演示”在智能问数对话界面提问“不同城市的订单金额排行”，并对分析结果点了赞。此时，该行为将被记录在问数运营界面对应如下：操作入口 您可以按照图示方式进入 问数运营 界面。问数记录 基于前台用户问数行为，为您统计...
金融级微服务平台是构建现代化、高可用分布式应用的核心技术底座。本文系统阐述了其核心概念、关键功能特性与典型应用场景，助您为金融业务的现代化架构转型奠定坚实基础。
SOFARegistry 是蚂蚁集团开源的一个生产级、高时效、高可用的服务注册中心，采用 AP 架构（CAP 理论中的 AP，强调可用性），支持秒级时效性推送，同时采用分层架构支持无限水平扩展。SOFARegistry 最早源自于淘宝的 ConfigServer，十年来，...
可以解决的问题 业务在线化：提升服务效率、降低成本、改善体验 决策智能化：实现基于数据智能的业务决策体系 生态平台化：金融能力开放，赋能生态 架构敏捷化：金融级云原生技术，实现敏捷 架构优势 自主研发：金融核心技术自主研发 敏捷...
满足资金安全、无损容灾的金融级要求 —— 包含构建金融级云原生架构所需的各个组件，让用户更加专注于业务开发，满足用户场景的现状和未来需求，经历过大规模场景的锤炼，特别是严苛的金融场景，保证在分布式架构下承受高并发交易，在系统...
方案架构 随着互联网和数字化经济的发展，金融机构需要进行数字化转型、业务敏捷化以及服务场景化，以应对新的商业模式带来的冲击。同时，在数字化转型中普遍面临 IT 系统架构缺乏弹性、业务交付周期长、运维效率低、高可靠性低等痛点。...
应用多活架构的标准架构，需要满足以下 4 个设计标准：业务流量多活（BFA，BusinessFlowActive）：应用多活的最终呈现是业务，多活容灾系统具备按照业务特征进行生产流量的精细化调配。同城多活（LRA，LocalRegionActive）：应用是分布式...
云数据库 Tair（兼容 Redis）支持集群架构、标准架构，同时还支持动态开启智能读写分离功能。标准架构、集群架构都有单节点和多节点两种类型。您可根据业务场景选用不同架构的实例。架构概览 如需了解以下实例架构的详细信息，请单击架构...
采用分布式架构，可以让业务在出现热点后，进行拆分、扩容，以应对流量激增。但如果是由于物理资源不够，或者数据层瓶颈，仅采用应用层的分布式就不够了。如何做到从上至下有一套完整的体系，从接入层到应用层最后到数据层进行规整，可以...
抛弃传统集中式架构，江西农信采用消息 Mesh 技术实现业务系统平滑迁移上云。江西农信日前携手蚂蚁集团，使用最前沿的云原生技术，实现了传统业务系统从集中式技术架构下移，并平滑迁移上云，为整体核心系统进行分布式架构升级和演进探索...
云原生新应用 除了已有业务迁移到云上之外，越来越多的客户会选择新业务系统直接在云上构建，充分利用云原生的产品体系来设计满足企业信息建设需要的业务架构。并且由于是新业务上云，没有历史的技术负担，能够更好地进行架构设计来满足...
此外，Quick BI 深度融合传统BI 与智能分析Agent，通过“智能小Q”以用自然语言实现问数、解读、报告、搭建四大核心分析Agent 能力，推动企业从“被动看数”迈向“主动懂数、智能用数”，让数据真正成为驱动业务增长的核心引擎，实现从传统...
商业化至今，多活容灾MSHA已经帮助数字政府、物流、能源、通信、互联网等众多行业头部客户落地了多活容灾架构，也沉淀了丰富多样的多活架构以支撑不同的业务形态。使用MSHA提供的产品能力和多活方案，具备更强的落地可行性和更低的落地成本...
对云用户而言，在上云、用云、管云过程中持续维持良好的云上架构是一项巨大的挑战。对云上应用来说，稳定、安全、性能、成本是架构设计中最通用领域的抽象，也是组织层面最需要关注的几个维度。因此，阿里云基于多年服务各行各业客户的经验...
Quick BI模板市场是一个汇集了多种行业、5大业务场景、8大分析模型的专业报表模板平台，提供了一个便捷、高效的资源中心，旨在满足不同业务场景中多样化的数据分析需求，帮助您更好地利用Quick BI进行数据分析和业务决策，从而提升工作效率...
1.服务概述 根据客户的业务需求，从云资产和应用架构的角度帮助客户进行巡检，主动发现潜在风险，提供优化方案建议。2.服务范围 服务范围 包含：阿里云服务与产品功能、云上架构的咨询、使用、配置，提供最佳实践。与 阿里云资源相关的操作...
场景4：智能问数洞察归因 Quick BI 移动端微应用还集成了智能小Q问数。想要快速查看某个月订单量？想要从报表或数据文件中快速识别异常数据？想要分析出销售额下滑的原因？小Q问数统统帮您搞定！通过多样化的大模型选择和自然语言交互分析...
同时，在业务流量动态涨跌波动时，使容器按照承载业务的标准部署单元进行扩缩容，从而具备按业务需求量申请资源成本的智能化策略的削峰填谷能力。稳定运行的云原生业务 云原生化进行后，业务持续运行过程中需要根据业务的动态变化制定相应...
服务内容：运维架构规划咨询服务 服务目标：在分布式架构转型和核心下移的过程中，为了确保转型过程又快又稳，顺利达成既定业务目标，在技术架构升级以外也需要构建配套的运维保障体系，本服务的核心目标是 借助蚂蚁专家经验，结合行方实际...
SOFAStack 包含构建金融级云原生架构所需的各个组件，提供微服务应用开发部署、监控运维、项目管理、容灾高可用等全栈式解决方案，助力各类应用轻松转型分布式云原生架构。
为了方便用户组对钉钉、飞书、企业微信、Teams账号信息的同步管理，从办公软件同步功能支持同步组织架构以及成员，您可以根据需求选择部门或者其一成员进行信息同步操作。前提条件 已创建用户组，请参见 创建用户组。操作入口 登录 Quick ...
Quick BI 的数据安全分为两个方面，一是用户的业务数据，二是 Quick BI 的元数据。用户的业务数据指的是用户在 Quick BI 中用以分析的数据，是 Quick BI 分析的目标。Quick BI 采用直连数据源的方式提供实时在线分析服务，用户的业务数据并...
查看子用户组（③）：在 用户组架构 区域中，选择目标子用户组并单击，支持查看该子组下的用户架构页面。查询当前用户组下子用户信息（④）：用户较多时，在用户组架构页面顶部右侧的 搜索 区域输入用户名关键字，查询用户是否归属当前用户...
同时满足异地容灾、低成本快速扩容的需求，能够解决传统集中式架构转型的困难，并通过打造大规模高可用分布式系统架构，来支撑金融业务创新。SOFAStack 由三大领域模块组成：分布式中间件、运维管理（应用 PaaS）、高阶运维保障。各领域...
数据自助分析与决策 某科技企业在业务数据化运营中，经常需对用户留存率、活跃率等进行数据报表分析，而Quick BI数据展现丰富，操作便捷，很好地满足了用户全程数据的自助分析与即时决策快节奏，解决了用户的以下问题：取数难 业务人员需...
同时满足异地容灾、低成本快速扩容的需求，能够解决传统集中式架构转型的困难，并通过打造大规模高可用分布式系统架构，来支撑金融业务创新。目前产品已经在南京银行、浙商证券、网商银行、人保健康等数十家金融机构落地，在金融行业分布式...
功能模块 连接数据源 数据准备 数据集建模 仪表板图表和可视化 制作电子表格 搭建数据门户 移动端查看报表 数据权限 案例演示 业务背景介绍和快速连接数据源 创建数据集和数据建模 销售额和毛利额月度趋势分析 各流量渠道毛利率探索分析 ...
充分了解自身业务特征及指标，熟悉架构主要组件所涉及云产品方案类型，有利于业务和工作负载在不同的产品方案中受益，并使系统架构得以持续优化。数据库的选型是一项专业性很强的工作，通常除了性能外还有很多考虑方面，此处不进行展开阐述...
数据准备（轻量ETL）可以将数据源表中的数据进行清洗、聚合、关联和合并等操作，并将加工后的数据输出，让不会写SQL代码的业务人员能够低成本完成BI可视化数据的准备。详细功能介绍如下。
架构图 产品列表 专有网络VPC、负载均衡SLB、NAT网关、弹性公网IP 云服务器ECS、日志服务SLS、对象存储OSS 数据库RDS MySQL、数据传输服务DTS、数据管理DMS 分析型数据库MySQL版ADB 数据湖分析DLA、Quick BI 参考链接 有关游戏运营融合分析...
面向企业数据消费者，数据大屏通过自由画布、信息图类组件、动效等能力，将可视化和场景叙事技术结合，运行在非接触式连接的酷炫大屏上，满足CXO业务大屏、业务监控数字屏、项目会议演示屏，以及对外PR媒体大屏等场景。数据大屏仅适用于...
Quick BI 用户标签是实现用户精细化分群与精准画像的核心工具。本文系统阐述了其创建、管理到应用的全流程，助您构建完善的用户标签体系，驱动业务的精细化运营与增长。