云速搭CADT部署PolarDB-X 1.0
通过云速搭 CADT 实现云原生分布式数据库 PolarDB-X 1.0 的部署。
详见：https://www.aliyun.com/product/developerservices/cadt 云原生分布式数据库 PolarDB-X：PolarDB-X 是由阿里巴巴自主研发的云原生分 布式数据库，具备水平扩容、金融级高可用、HTAP混合负载、兼容 MySQL 等 重要特性，专注解决超高并发吞吐、海量数据存储、大表瓶颈等数据库瓶颈难题，历经各届天猫双 11及阿里云各...
容器场景下的应用性能监控、调用链拓扑、内存剖析
场景描述 随着云原生及微服务技术的普及，越来越多的系统已经通过云原生和微服务技术实现企业的降本增效，同时因微服务及云原生的复杂性给系统运维带来非常大的挑战，云原生应用监控arms通过全链路应用监控，从端到端及代码级别的链路下钻能力、CPU、内存持续剖析及诊断能力，帮助客户降低系统故障定位难度，此demo，您将体验arms的链路监控、内存剖析等能力 应用场景 微服务+容器场景下链路调用拓扑，调用链可以显示出服务之间的调用顺序和层次关系，帮助开发人员理解和追踪代码的执行流程 在分布式系统中，一个请求往往需要通过多个服务来完成。当出现问题时，如请求超时、错误或异常，很难快速定位问题所在。 解决问题 调用链可以帮助运维人员解决以下问题： · 故障排查：当请求失败或出现错误时，调用链可以显示整个请求的路径和每个服务的执行情况，从而帮助运维人员快速定位问题所在。 · 性能优化：通过调用链，运维人员可以了解请求在系统中的执行时间和瓶颈所在，从而进行优化。 · 系统监测：调用链可以提供实时的系统监测和分析，帮助运维人员了解系统的健康状况和资源利用情况。
容器场景下的应用性能监控、调用链拓扑、内存剖析 最佳实践 场景描述 业务架构 随着云原生及微服务技术的普及，越来越多的系 统已经通过云原生和微服务技术实现企业的降 本增效，同时因微服务及云原生的复杂性给系统 运维带来非常大的挑战，云原生应用监控arms 通过全链路应用监控，从端到端及代码级别的链 路下钻能力、CPU...
Function Compute构建高弹性大数据采集系统
当前互联网很多场景都存在需要将大量的数据信息采集起来然后传输到后端的各类系统服务中，对数据进行处理、分析，形成业务闭环。比如游戏行业中的游戏发行、游戏运营，产互行业中的数字营销，物联网、车联网行业中的硬件、车辆信息上报等等。这些场景普遍存在数据采集量大、数据传输需要稳定且吞吐量大的特点，给整个数据采集传输系统带来很大的挑战。在这个场景中，有三个关键的环节，数据采集、数据传输、数据处理。该最佳实践主要涉
验证 FC->RDS的链路 步骤1 登录 DMS，可以看到刚才创建的表已经有数据插入：文档版本：20210806（发布日期）49 Function Compute构建高弹性大数据采集系统 完善两个函数 这里看到已经有数据插入。文档版本：20210806（发布日期）50 Function Compute构建高弹性大数据采集系统 性能压测 5.性能压测 以上章节和步骤，使用 ...
RDS MySQL迁移至PolarDB MySQL版
RDS MySQL的数据可在线实时同步到PolarDB MySQL版，并且升级切换后的PolarDB集群包含源RDS实例的账号信息、数据库、IP白名单和必要的参数。
解决问题：容量过大，存不下PolarDB采用计算与存储分离架构，基于全新打造的分布式块存储，不会受到单个数据库服务器的存储容量限制，可支撑单实例上百TB级别的数据规模。解决问题：多副本复制延迟PolarDB采用物理复制和共享存储技术，有效的降低RO节点延迟。同时，PolarDB支持业内独有的SCC（全局一致性-高性能模式）技术...
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解决方案
数据库自动扩缩容和自动SQL优化
方案使用数据库自治服务DAS实现RDS MySQL数据库的自动扩缩容和自动SQL优化，将基于人工的手动式运维转变为基于智能的主动式持续优化，具有数据库运维成本低，服务稳定性高的优势。
自动扩容确保了新用户可以无缝体验，而不会因为数据库瓶颈而受到影响。自动SQL优化确保了应用的数据库交互保持流畅。方案部署01部署准备准备阿里云账号。02部署资源创建ECS、RDS、DAS实例，并构造数据。03执行压测并发执行读写语句，模拟业务负载波动场景。04完成及清理观察自动扩缩容和自动SQL优化，然后释放资源。方案...
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解决方案
基于Elasticsearch的订单检索加速最佳实践
随着企业信息化程度越来越高，核心业务数据存储在传统关系型数据库中不可避免地会遇到一个问题：单表记录不断增多，数据检索速度会变慢，尤其是对中文的模糊查询（建立普通索引完全不起作用）。虽然数据库自身在不断完善，但效果有限且没办法灵活扩展，复杂场景无法应对。 本方案基于阿里云Elasticsearch作为二级索引库，数据集成产品提供Binlog实时订阅，实时解析、增量数据实时更新及二级索引库之间进行数据实时同步，为数据库提供“能力增益”， 不仅能从根本解决主库抗压问题，提升稳定性；同时支持高效率、高性能、高弹性、低成本、多复杂场景的检索加速服务。
单表容量瓶颈查询压力大，主库稳定性 访问控制 RAM 风险高；专有网络 VPC 2.数据库查询并发性弱 云服务器 ECS 3.数据库横向扩展能力弱 云数据库 RDS 4.复杂查询无法满足（全文、模糊查询、阿里云 Elasticsearch 聚合查询、多维过滤等复杂场景）；DataWorks 实时计算 Flink（选配）阿里云最佳实践技术分享群 最佳实践频道 如...
基于云拨测的网站用户体验监测最佳实践
网站作为电商行业开展业务的核心场景，不同区域、不同运营商、不同的终端用户，给网站体验带来了巨大的一致性挑战。打开卡顿、缓慢，甚至无响应，都会影响到运营效果、甚至出现负面影响。阿里云基于多年业务经验，为云上客户提供完整的电商网站运营期间的用户体验监测方案。
无需侵入式探针植入，快速挖掘网站性能瓶 颈。2.保障不同地域、客户端用户参与活动过程中 的体验一致性 产品列表 云速搭 CADT 专有网络 VPC 云数据库 RDS 弹性公网 IP 云拨测 阿里云最佳实践分享群 最佳实践频道 产品列表 云速搭 CADT 云服务 ECS 负载均衡 SLB 云数据库 RDS 云服务器 ECS（产品名称）文档模板（手册名称）/...
函数计算实现弹性音视频处理系统
场景描述 本示例通过函数计算部署一个高弹性高可用的 音视频处理系统。尤其适合视频网站使用，每天 有大量的上传视频，需要及时转码处理以适配各 种终端及网络条件，要求短时间内准备大量的计 算资源进行大规模并行转码处理，同时希望基于 FFmpeg自建的转码服务能简单迁移。 解决问题 1.如何使用函数计算部署音视频处理系统。 2.如何进行系统的压测。 产品列表 函数计算服务 文件存储NAS 对象存储OSS 函数工作流FnF 日志服务SLS
弹性高可用：计算力不再是瓶颈，迅速调动大量计算资源进行加速、并行转码。自定义工作流：FnF实现高度自定义的工作流，实现并行转码，打水印，元信息插 入数据库等复杂组合操作，并能实现工作流的安全升级更新。降低成本：视频转码是 CPU密集型，基于 Function Compute 计算资源利用率高，可以大大降低转码成本。提升效率：...
云原生数据库
PolarDB是阿里云自研的云原生数据库，在存储计算分离架构下，利用了软硬件结合的优势，为用户提供秒级弹性、高性能、海量存储、安全可靠的数据库服务。100%兼容MySQL和PostgreSQL生态，支持分布式扩展，高度兼容Oracle语法。
海量存储，支持上百TB级别数据.PolarDB采用计算和存储分离架构，支持数据库服务器的CPU、内存能够快速扩容，最快可增加15个只读节点，支持并行查询、读写分离等功能，使查询耗时指数级下降，解决计算量较大的查询、多表连接查询、日常报表查询等轻分析类业务需求.PolarDB MySQL 8.0重磅推出并行查询框架，在存储层将数据分...
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云产品
云上高并发系统改造
场景描述 随着业务的发展，系统并发压力越来越大，如何 进行系统改造以满足高并发场景的业务需求成 为了一个技术难题。本实践抽象于客户的实际场 景，提供高并发下系统改造的理论指导和部分实 操演示。主要适用于以下场景： 1.系统并发压力大，需要进行系统应用改造。 2.数据层并发压力大，需进行分库分表改造。 3.数据库数据量巨大，亟待分库分表解决查询 和写入瓶颈的场景。 方案优势/解决问题 1.在水平扩展阶段，我们除了通过SLB做负载 均衡外，我们可以通过SLB下挂nginx的方 式，增加负载均衡侧的可扩展性 2.在数据库拆分阶段，在做好数据规划后，我 们借助DTS进行数据迁移，通过DRDS将 RDS MySQL的数据拆分到多个分库和分 表中。 产品列表 专用网络VPC 负载均衡SLB 云服务器ECS 数据库RDSMySQL 数据传输服务DTS PrivateZone 分布式关系型数据库DRDS
避免跨分表联表查询的方式有：a)剥离出高频访问的表，与核心表 1:1关系的，进行反范式设计，将核心表加 宽 b)如果与核心表是 N：1关系的，将高频访问字段冗余到核心表中 c)低频访问数据，业务功能设计上，避免一页展示大而全，分门别类，点击进 入详情页再展示 5.无法避免的联表查询，联表查询不垮分表，保证效率：a)要与...
在线教育流量洪峰
1. 通过Tair缓存的性能增强型解决高并发读的性能问题，通过持久内存型解决大并发写性能及数据可靠性问题。 2. PolarDB作为主数据库保存业务的交易数据，通过弹性能力和并发SQL解决性能瓶颈。 3. ADB+QuickBI提供的数据仓库方案通过分时弹性能力和实时业务展现能力。
并行查询：并行查询适用于大部分 SELECT语句，例如大表查询、多表连接查询、计算量较大的查询，通过并行查询可以加速单次查询效率。4.2.场景三：弹性伸缩 步骤1 通过 CADT访问 PolarDB控制台 点击资源部署状态表的链接：步骤2 水平弹性扩展 从控制台可以看到，PolarDB包含一个主节点和一个只读节点：文档版本：20210120 20 ...
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
对应传统的运营分析方式，存在如下痛点：关系型数据库性能较差，统计分析场景一般是基于大表、超大表，而普通关系型 数据库对于大表、多表关联查询性能不足。实时性差，传统数仓一般只能抽取头一天的数据，然后凌晨跑报表任务，时延一 般 T+1。单机存储限制以及成本比较高，云数据库或者自建数据库都会遇到单机的存储 瓶颈...
云原生分布式数据库PolarDB-X
阿里云云原生分布式数据库PolarDB-X（原DRDS升级版），可解决分库分表、海量数据存储、超高并发吞吐、复杂计算效率等问题。最高可支撑千万级并发和百PB级海量存储。
可线性扩展数据存储空间，提供PB级存储能力，高效解决单机数据库存储瓶颈.PolarDB-X集群将业务压力分散至多个计算、存储节点之上，平稳解决在线业务超高并发难题.PolarDB-X提供 Parallel Query 以及 MPP 并行加速能力，可大幅提升海量数据下复杂分析查询的执行效率.HTAP混合负载.提供丰富的算法放置数据，将数据分散到多个...
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云产品
云原生数据库PolarDB MySQL版
PolarDB MySQL版是自研的云原生关系型数据库，100%兼容MySQL。多主多写、多活容灾、HTAP、交易和分析性能最高分别是开源数据库的6倍和400倍，TCO低于自建数据库50%。
通过PolarDB多主集群、HTAP和透明冷热数据分层的方案，升级了SaaS数据库架构，解决了易仓跨境SaaS遇到的单实例海量表维护困难，租户资源调配和利用低效，数据量大存储成本高，数据库实例多数据集成成本高，店铺和商品多维统计分析性能差等一系列数据库痛点。不仅大幅提升数据库资源调配效率和利用率，而且实现了持续降本...
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