数据集成 Data Integration
阿里云数据集成 Data Integration是跨异构数据、低成本、弹性扩展的数据采集同步平台，为DataX的商业版，支持ETL，支持50+数据源跨网络离线(全量/增量)同步。
一键实时/离线同步至Elasticsearch，数据集成再添新功能.近期重要功能.离线同步支持的数据源.实时同步支持的数据源.查看全部日志.保障高峰期调度任务稳定运行及数据定时产出.独享调度资源组.保障高峰期数据集成任务稳定运行及数据定时产出.独享数据集成资源组.阿里巴巴十二年数据中台建设黄金搭档，快速落地企业大数据开发...
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云原生多模数据库Lindorm
云原生多模数据库Lindorm提供各规模、多模型的云原生数据库服务。可兼容HBase/Cassandra、OpenTSDB、Solr、SQL、HDFS等多种开源标准接口。支持海量数据的低成本存储处理和弹性按需付费，是互联网、IoT、车联网、广告、社交等场景首选数据库，也是为阿里核心业务提供支撑的数据库之一。
面向海量非结构化数据，具备弹性低成本、HDFS协议兼容的文件存储能力，与多模引擎共享存储，同时支持外部系统直接访问多模引擎的底层文件，适用于大数据分析、数据湖等场景，可使用开源HDFS客户端直接访问.深度集成阿里云时空数据库引擎Ganos，具备高效的时空多维索引和空间/时空查询能力，可结合流引擎与计算引擎实现复杂...
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云消息队列 Kafka 版
云消息队列 Kafka 版是阿里云基于Apache Kafka构建的大数据消息中间件，广泛用于日志收集和分析、数据处理等场景。可提供全托管服务，用户无需部署运维，更专业、更可靠、更安全。
云消息队列 Kafka 版支持数据流转到 Flink，实现ETL处理、实时数据分析等业务.云消息队列 Kafka 版兼容标准规范，支持海量开源组件或者云产品连接.海量数据生态对接.VPC 网络隔离，对每次消息收、发请求进行安全访问控制，确保消息的安全性.全面支持 RAM 主子账号、黑白名单、STS 等功能，提供授权能力.SASL 用户身份认证与...
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可观测可视化 Grafana 版
可观测可视化 Grafana 版作为云原生数据可视化平台，为运维SRE、研发工程师、产品经理、市场营销等不同角色提供开箱即用的一站式可视化平台，满足运维监控、经营分析、汇报展示等不同场景的查询、可视化、告警需求。
默认集成 ARMS、Prometheus、云监控、日志服务等云服务，提供 MySQL、Elasticsearch 各种云服务数据源配置、预置大盘与一键告警.海量插件任意选.近百种 Grafana 插件任意选择，借助数据源插件快速连接各类已有数据源，实时展现数据看板，无需数据迁移或抽取.自定义警报体系.一键创建警报并轻松整合各类报警，让告警策略制定...
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可观测链路 OpenTelemetry 版
针对 PHP、C++、Go、Node.js 等多语言应用，提供端到端全链路追踪、应用监控与告警、链路拓扑、日志关联分析能力，并基于 OpenTelemetry 开源标准，兼容 Jaeger、Zipkin、SkyWalking 等开源项目数据上报。快速发现分布式应用架构下的性能瓶颈，缩短错/慢调用根因定位耗时，提高全栈开发与诊断效率。
作为云原生的运维数据可视化平台，面向用户提供免运维和快速启动 Grafana 运行环境的能力，默认集成如数据库 MySQL、消息队列 RockteMQ、实时计算 Flink、Elasticsearch、可观测监控 Prometheus 版、日志服务SLS等各类阿里云服务数据源，并提供丰富的数据看板，让运维监控更加高效、精细.可观测可视化 Grafana 版.基于开源 ...
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自建ELK迁移阿里云日志服务
场景描述 ELK Stack（Elastic/Logstash/Kibana） 通常 被用于日志实时分析， 在开源社区中有大量 的内容和使用案例。 本文介绍如何将自建的 ELK 系统迁移到阿里云 SLS 日志服务。 解决问题 1. 自建 ELK 如何迁移到阿里云日志服务。 2. 如何使用 Logtail 采集日志。 3. 如何使用阿里云日志服务对日志进行查 询、 分析。 产品列表 阿里云日志服务（SLS） VPN 网关 IPSec VPN 云服务器
存量数据迁移到ingest-elasticsearch 步骤1 通过CADT画布双击VPC，查询VPC实例ID 文档版本：20240422 25自建ELK迁移阿里云日志服务（SLS）ELK迁移SLS 步骤2 在SLS控制台数据接入部分，选择数据导入->Elasticsearch数据导入 步骤3 填写导入配置 服务实例URL：http://192.168.0.69:9200/ ES索引列表：nginx-logstash-index ...
新零售商超基于Serverless服务化改造
某零售商超行业龙头企业，主要业务涵盖购物中心、大卖场、综合超市、标准超市、精品超市、便利店、无人值守智慧商店等零售业态，涉及全渠道零售、仓储物流、餐饮、消费服务、数据服务、金融业务、跨境贸易等领域。为了持续支持业务高速且稳定地发展，其在快速上云后，将核心业务改造为全Serverless架构的中台模式，采用函数计算 + API网关 + 表格存储OTS 作为计算网络存储核心，弹性支撑日常和大促峰谷所需资源，轻松支撑618/双11/双12大促。 核心价值 l 全 Serverless 架构：FC + API 网关 + OTS Serverless 解决方案。 l 弹性高可用：毫秒级弹性扩容、充足的资源池水位、跨可用区高可用。 l 敏捷开发免运维：函数式极简编程可专注于业务创新，无采购和部署成本、提供监控报警等完备的可观测能力。
比如数据是否要做到无状态，无状态的话水平 文档版本：20210519 3 新零售商超基于 Serverless服务化改造 前置条件 扩展会比较容易，而如果是有状态，数据可能就需要做缓存，这就会涉及到数 据库相关的问题，例如数据过期、一致性等。如果对这些了解不够透彻，做水 平扩展就会比较困难。ￚ 水位监控 许多开发者在水位监控上...
大数据workshop
大数据workshop
在 HoloWeb控制台，选择 SQL编辑器，然后点击新增 SQL窗口，选择对应的数 据库，编辑填写相应的 DDL建表语句（默认数据表的属性是列存模式，列存模式更 适合 OLAP数据分析，数据表的行存模式更适合高 QPS点查询场景）。1.首先创建 ads_province_info表。文档版本：20210628（发布日期）42 阿里云最佳实践大数据 WorkShop ...
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最佳实践
相关产品：块存储,云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,弹性公网IP,数据传输,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,实时计算,数据总线,Quick BI,Hologres
车辆数据安全稳定上云和分析
阿里云物联网平台提供全托管的企业级实例服务，无需自建物联网基础设施即可实现车辆数据的安全稳定上云。
解决问题：数据价值未利用通过对车辆数据的实时和离线分析，挖掘数据潜在价值，进行业务数据分析和预测性维护。相关产品物联网平台物联网无线连接服务云服务器 ECS在线咨询方案优势高可用物联网平台尊享型实例提供双副本容灾保障，具备故障发生时秒级切换能力，SLA 99.99%处于全球领先水平。高安全支持车辆通过X.509证书与...
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解决方案
数据湖-在线学习场景数据分析
场景描述 本场景以在线教育中一个答题闯关类的应用为 例，使用WebServer来模拟演示这类日志数据 的分析处理。通过Nginx和Pythonflask搭建 WebServer，模拟应用中的关键页面，比如登 录、课程内容等，之后构造若干用户使用的模拟 日志数据，投递到数据湖进行分析后获取应用 PV、UV、课程内容访问排行、平均得分等等。 解决问题 基于数据湖（EMR+OSS）搭建大数据平台。 EMR和OSS使用和配置。 数据统一存储到OSS。 产品列表 E-MapReduce 对象存储OSS 云服务器ECS 访问控制RAM 专有网络VPC
数据湖-在线学习场景数据分析 最佳实践 场景描述 业务架构 本场景以在线教育中一个答题闯关类的应用为例，使用WebServer来模拟演示这类日志数据的分析 处理。通过Nginx和Python flask搭建Web Server，模拟应用中的关键页面，比如登录、课程 内容等，之后构造若干用户使用的模拟日志数据，投递到数据湖进行分析后获取应用PV...
Spark on ECI大数据分析
场景描述 方案优势 1.计算引擎弹性扩缩容，兼顾资源弹性与计 算资源成本优化。 2.计算与存储分离架构，结合阿里云原生云 存储产品，海量数据湖优势。 3.Kubernetes原生的调度性能优势，提升在 大规模分析作业时的分析性能优势分。 4.集群资源隔离和按需分配。 解决问题 1.计算资源弹性能力不足，计算资源成本管 控能力欠缺. 2.集群资源调度能力和隔离能力不足。 3.计算与存储无法分离，大数据量分析时出 现数据存储资源瓶颈。 4.Spark submit方式提交分析作业参数支持 有限等缺点。 产品列表 容器服务Kubernetes版(ACK) 弹性容器实例(ECI) 文件存储HDFS 对象存储OSS 专有网络VPC 容器镜像服务ACR
Spark on Kubernetes解决方案的用户 对 Spark大数据分析平台计算资源成本控制考虑的用户 需要有灵活可扩展计算平台资源弹性及管控的用户 名词解释 文件存储 HDFS：阿里云文件存储 HDFS是面向阿里云 ECS实例及容器服务等计 算资源的文件存储服务，允许用户像在 Hadoop分布式文件系统中管理和访问数 据，无需对数据分析应用做...
互联网电商行业离线大数据分析
电商网站销售数据通过大数据分析后将业务指标数据在大屏幕上展示，如销售指标、客户指标、销售排名、订单地区分布等。大屏上销售数据可视化动态展示，效果震撼，触控大屏支持用户自助查询数据，极大地增强数据的可读性。
互联网电商行业离线大数据分析 最佳实践 业务架构 场景描述 本实践介绍了使用阿里云MaxCompute、数据库（RDS）、DataWorks等产品实现电商网站离线数据分 析，分析后的业务指标数据实时在大屏展示。通过完整 的实践Demo为例，提供从电商网站搭建，数据从RDS 同步到MaxCompute、再到DataWorks进行数据分析，最后在大屏上展示...
云原生数据湖分析DLA
阿里云云原生数据湖分析是新一代大数据解决方案，采取计算与存储完全分离的架构，支持对象存储(OSS)、RDS(MySQL等)、NoSQL(MongoDB等)数据源的消息实时归档建仓，提供Presto和Spark引擎，满足在线交互式查询、流处理、批处理、机器学习等诉求。内置大量优化+弹性，比开源自建集群最高降低50%+的成本，最快可1分钟级拉起300个计算节点，快速满足业务资源要求。
兼容MySQL协议，无需ETL，可使用SQL直接分析OSS等数十种源数据，快速低成本开启大数据分析.云数据库RDS MySQL版.对象存储OSS.推荐搭配产品.Lakehouse实时入湖.异构数据实时分析，为数据驱动提速.直接使用生产库对海量数据分析，不仅会对线上业务产生影响，还可能出现超时，查询失败的现象；但自建数据仓库又需投入大量的软...
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游戏数据运营融合分析
场景描述 1.游戏行业有结构化和非结构化数据融合分 析需求的客户。 2.游戏行业有数据实时分析需求的客户，无法 接受T+1延迟。 3.对数据成本有一定诉求的客户，希望物尽其 用尽量优化成本。 4.其他行业有类似需求的客户。 方案优势/解决问题 1.秒级实时分析：依托ADB计算密集型实例， 秒级监控DAU等数据，为广告投放效果提 供有力的在线决策支撑。 2.高效数据融合分析：打通结构化和非结构化 数据，支撑产品体验分析；广告买量投放效 果实时（分钟级）分析，渠道的评估更准确。 3.低成本：DLA融合冷数据分析+ADB存储密 集型温数据分析+ADB计算密集型热数据分 析，在满足各种分析场景需求的同时，有效 地降低的客户的总体使用成本。 4.学习成本低：DLA和ADB兼容标准SQL语 法，无需额外学习其他技术。 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RDSMySQL、数据传输服务DTS、数据管理DMS 分析型数据库MySQL版ADS 数据湖分析DLA、QuickBI
文档版本：20210224 101 游戏数据运营融合分析 数据分析及展示 步骤2 创建 quickBI数据集，对近一个小时每分钟活跃用户数进行分析。文档版本：20210224 102 游戏数据运营融合分析 数据分析及展示 文档版本：20210224 103 游戏数据运营融合分析 数据分析及展示 步骤3 新建仪表板，展现分析结果。文档版本：20210224 104 游戏...
电商网站数据埋点及分析
场景描述 数据埋点是数据产品经理、数据运营以及数据分 析师，基于业务需求（例如：CPC点击付费广 告中统计每一个广告位的点击次数），产品需求 （例如：推荐系统中推荐商品的曝光次数以及点 击的人数）对用户行为的每一个事件对应的位置 进行开发埋点，并通过SDK上报埋点的数据结 果，记录数据汇总后进行分析，推动产品优化或 指导运营。 解决问题 1.电商网站广告位效果统计分析 2.电网网站推荐商品曝光、点击、购买等行为统 计分析 3.电商网站用户分布分析 4.电商网站页面热点图分析等 产品列表 日志服务SLS Dataworks 云服务器ECS 云数据库RDS版 负载均衡SLB 专有网络VPC
开启查询分析功能 步骤1 在使用 SLS的数据分析功能进行分析之前，必须开启分析功能才能进行数据分析（未 开启分析之前的数据无法进行分析）。鼠标移至查询分析，点击设置按钮。步骤2 点击“+”添加自定义需要分析的字段（即日志采集上来的字段），设置类型（bhv_value 需要累计，故设置为 doblue），设置别名（即 SQL查询时...
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测
本篇最佳实践先创建EMR集群作为数据湖对象，Hive元数据存储在DLF，外表数据存储在OSS。然后使用阿里云数据仓库MaxCompute以创建外部项目的方式与存储在DLF的元数据库映射打通，实现元数据统一。最后通过一个毒蘑菇的训练和预测demo，演示云数仓MaxCompute如何对于存储在EMR数据湖的数据进行加工处理以达到业务预期。
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测实践 业务架构 场景描述 数据湖和数据仓库是当前大数据技术条件下构建分布式系 统的两种数据架构设计取向，数据湖偏向灵活性，数据仓 库侧重成本、性能、安全、治理等企业级特性。但是数据 湖和数据仓库的边界正在慢慢模糊，数据湖自身的治理能 力、数据仓库延伸到外部...
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