基于OSS Object FC实现非结构化文件实时处理最佳实践
现在绝大多数客户都有很多非结构化的数据存在OSS中，以图片，视频，音频居多。举一个图片处理的场景，现在各种终端种类繁多，不同的终端对图片的格式、分辨率要求也不同，所以一张图片往往会有很多张衍生图，那如果所有的衍生图都存在OSS中，那存储的成本会增加，所以就可以通过OSS Object FC的方案，在不同的终端请求时，对OSS中的原图基于终端的要求做实时处理，然后响应返回，这样OSS中只需要存储原图即可。音视频也有类似的场景。
基于OSSObjectFC实现非结构化文件实时处理最佳实践 业务架构 场景描述 基于阿里云OSS和函数计算共同实现的产品化 集成解决方案OSSObjectFC，实现可以OSS 中的非结构化数据在读取时插入自定义业务逻 辑，对非结构化数据做实时处理后再返回。应用场景 现在绝大多数客户都有很多非结构化的数据存 在OSS中，以图片，视频，音频...
基于函数计算FC实现物联网音视频处理
在物联网场景中，智能设备会产生大量的非结构化数据，并且采集量和频率都很高。比如各类摄像头（家用摄像头、车载摄像头、工业监控摄像头等）采集的数据。企业需要对这些非结构化数据做快速的分析和处理，然后应用到下游业务中，所以需要一套高并发、低成本、自动化的方案。该最佳实践就适用于这类场景。
应用场景 在物联网场景中，智能设备会产生大量的非结构化数 据，并且采集量和频率都很高。比如各类摄像头（家 用摄像头、车载摄像头、工业监控摄像头等）采集的 数据。企业需要对这些非结构化数据做快速的分析和 处理，然后应用到下游业务中，所以需要一套高并发、低成本、自动化的方案。该最佳实践就适用于这类场 景。解决...
SAE-ACK应用双跑最佳实践
场景描述 实现ACK、SAE中部署的应用在东西向和南北向互通，实现SAE-ACK应用双跑。 应用场景 该最佳实践应用于两类场景： l 因为SAE支持更丰富自动扩缩指标（比如QPS，RT，TCP连接数等），所以将相对稳态的应用部署在ACK中，将相对弹性波动大的应用部署在SAE，借助SAE更强大的自动扩缩应对流量洪峰。 l 将K8s架构迁移到Serverless架构时，需要平滑过渡，所以该最佳实践中的双跑架构可以有效帮用户平滑的完成迁移。
容器服务 Kubernetes 版 ACK（ContainerServiceforKubernetes）：全球首批通过 Kubernetes一致性认证的容器服务平台，提供高性能的容器应用管理服务，支持企业级 Kubernetes容器化应用的生命周期管理，让您轻松高效地在云端运行Kubernetes容器化应 用。 微服务引擎MSE（MicroservicesEngine）：一个面向业界主流开源...
MSE网关使用JWT进行认证鉴权
MSE网关中调用外部的认证鉴权服务，通过JWT的方式进行全局认证鉴权。 对网关有认证鉴权安全需求的场景，对于敏感的服务路由（可通过黑白名单方式配置）在网关层进行认证鉴权。
MSE云原生网关致力于提供给云上用户体系化的安 全解决方案，其中 JWT认证能力是在 Json Web Token这种结构化令牌的基础上实现 了一套基于用户体系对用户的 API（服务）进行授权访问的机制，满足用户个性化安 全设置的需求。本最佳实践方案就是介绍如何在 MSE网关中集成 JWT进行全局认证 鉴权的配置。方案示意图如下所示：...
Oracle RAC 12C云上部署
Oracle RAC架构迁移上云，提供高并发，高吞吐，高安全等特性，适用于金融，电力，电信，制造业等传统客户的核心交易系统。
基于ESSD存储NVMe协议提供的多实 例共享能力的双机集群OracleRAC架 构，为用户提供统一数据服务的同时提 供故障切换与恢复能力（FailOver集群 功能），避免单点故障，减少停机时间，确保系统全年7*24小时稳定运行。2.在集群环境运行中的所有实例通过共享 的数据库运行事物，RAC架构相对上层 应用架构完全透明，整体数据负载...
跨账号资源全局视图及搜索
当客户在阿里云上使用了多个云账号时，跨账号的资源查看和管理将会变得复杂。资源中心为您提供跨账号、跨产品、跨地域的资源统一视图及资源搜索能力。
而无需客户与不同云产品的API做集成对接，极大提升自动化效率。应用场景运维告警定位资源以往用户在收到告警通知后，需要先判断此通知对应的资源在哪个账号，登录此账号内并访问对应产品控制台，选择对应地域才能找到此资源。当前客户可在资源中心中使用账号、地域、产品、资源类型、资源ID、资源名称、资源标签、资源组...
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解决方案
RAPIDS加速图像搜索
场景描述 本方案适用于使用RAPIDS加速平台 +GPU云服务器来对图像搜索任务进行加 速的场景。相比CPU，利用GPU+ RAPIDS在图像搜索场景下可以取得非常 明显的加速效果。 解决问题 1.搭建RAPIDS加速图像搜索环境 2.使用容器服务Kubernetes版部署图 像搜索环境 3.使用NAS存储计算数据 产品列表 容器服务Kubernetes版 GPU云服务器 文件存储NAS
使用容器服务 Kubernetes版部署图像搜 索环境 3.使用 NAS存储计算数据 产品列表 容器服务 Kubernetes版 GPU云服务器 文件存储 NAS 最佳实践频道 阿里云最佳实践分享群 如二维码 过期，请搜索群 号：31852400 云服务器 ECS（产品名称）文档模板（手册名称）/文档版本信息 阿里云智能 RAPIDS加速图像搜索 最佳实践 文档版本：...
云数据库 RDS MySQL 版
阿里云云数据库RDS MySQL是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线MySQL数据库服务, 提供了高可用、高可靠、高安全、易运维等一站式的数据库解决方案，帮助您免除MySQL运维的烦恼。
A：RDS MySQL 高可用版或集群版支持 SQL 洞察和审计功能，在全量请求和安全审计的基础上，融合了搜索、SQL 洞察、安全审计以及流量回放和压测等功能，帮助您更好地获取 SQL 语句的具体信息、排.查看详情Q：RDS MySQL 如何管理数据库帐号和权限？A：云数据库 RDS MySQL 支持通过控制台、SQL 语句、API 等方式创建数据库账号...
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云产品
向量检索服务
向量检索服务基于阿里云自研的向量引擎 Proxima 内核，提供具备水平拓展、全托管、云原生的高效向量检索服务。向量检索服务将强大的向量管理、查询等能力，通过简洁易用的 SDK/API 接口透出，方便在大模型知识库搭建、多模态AI搜索等多种应用场景上集成。
用户只需拍摄或者上传照片/短视频或输入文本，就可以通过相似向量搜索实现“文搜图”、“文搜视频”、“图搜视频”等功能。多模态的搜索服务大大提升用户的使用体验.支持多 Collection 和多 Partition，轻松实现分区管理.支持自定义数据结构，灵活查询.支持通过 SDK 和 API 方式调用.向量检索服务.图像/视频/多模态搜索....
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云产品
基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析
在互联网、游戏行业中，常常需要对用户行为日志进行分析，通过数据挖掘，来更好地支持业务运营，比如用户轨迹，热力图，登录行为分析，实时业务大屏等。当业务数据量达到千亿规模时，常常导致分析不实时，平均响应时间长达10分钟，影响业务的正常运营和发展。 本实践介绍如何快速收集海量用户行为数据，实现秒级响应的实时用户行为分析，并通过实时流计算Flink/Blink、云数据库ClickHouse等技术进行深入挖掘和分析，得到用户特征和画像，实现个性化系统推荐服务。 通过云数据库ClickHouse替换原有Presto数仓，对比开源Presto性能提升20倍。 利用云数据库ClickHouse极致分析性能，千亿级数据分析从10分钟缩短到30秒。 云数据库ClickHouse批量写入效率高，支持业务高峰每小时230亿的用户数据写入。 云数据库ClickHouse开箱即用，免运维，全球多Region部署，快速支持新游戏开服。 Flink+ClickHouse+QuickBI
Presto,支持 SQL 并提供了一个标准数据库的语法特性，但其不是一个通常意义上的 关系数据库，而是定位在数据仓库和数据分析业务的分布式 SQL引擎，为交互式查询 而设计，比较适合的应用场景有 ETL、Ad-Hoc查询、海量结构化数据与半结构化数据 分析以及海量多维数据聚合与报表。在如下的两个测试场景下，ClickHouse明显比 ...
湖仓一体架构EMR元数据迁移DLF
通过EMR+DLF数据湖方案，可以为企业提供数据湖内的统一的元数据管理，统一的权限管理，支持多源数据入湖以及一站式数据探索的能力。本方案支持已有EMR集群元数据库使用RDS或内置MySQL数据库迁移DLF，通过统一的元数据管理，多种数据源入湖，搭建高效的数据湖解决方案。
数据湖构建 Data Lake Formation（DLF）：数据湖是一个集中式存储库，可存储 任意规模结构化和非结构化数据，支持大数据和 AI计算。数据湖构建（Data Lake Formation，DLF）作为云原生数据湖架构核心组成部分，帮助用户简单快速地构 建云原生数据湖解决方案。数据湖构建提供湖上元数据统一管理、企业级权限控 制，并无缝...
MaxCompute湖仓一体方案
场景描述 自建数据湖与云数仓的融合解决方案，将 MaxCompute与自建的Hive集群做数据打 通，通过存储共享，元数据镜像等方式，解 决传统模式下的存储冗余，计算资源弹性能 力弱的痛点。可大幅度增强系统的资源弹 性，解决业务高峰期计算资源不足的问题。 方案优势 1.业务无侵入性：现有业务无需改造。 2.性能优化：MaxCompute在SQL上做 了大量优化与能力沉淀，可提高SQL 运行性能，降低计算成本。 3.灵活管理：元数据实时同步，无需额外 管理数据同步任务。 4.资源弹性：利用MaxCompute计算池 弹性进行海量数据计算。 解决问题 1.增强业务高峰期的资源弹性。 2.优化自建数据湖的数据治理能力。 3.减少跨平台数据处理的存储冗余。 产品列表 专有网络VPC 云服务器ECS 访问控制RAM 运维编排OOS MaxCompute（原ODPS） 云企业网CEN
Apache Hive：Apache Hive是基于 Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化 的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的 SQL查询功能，可以将 SQL语 句转换为 MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类 SQL语 句快速实现简单的 MapReduce统计，不必开发专门的 MapReduce应用，十分适 合数据仓库的统计分析。...
基于DataWorks的大数据一站式开发及数据治理
概述 基于Dataworks做大数据一站式开发，包含数据实时采集到kafka通过实时计算对数据进行ETL写入HDFS，使用Hive进行数据分析。通过Dataworks进行数据治理，数据地图查看数据信息和血缘关系，数据质量监控异常和报警。 适用场景 日志采集、处理及分析 日志使用Flink实时写入HDFS 日志数据实时ETL 日志HIVE分析 基于dataworks一站式开发 数据治理 方案优势 大数据一站式开发，完善的数据治理能力。 性能优越：高吞吐，高扩展性。 安全稳定：Exactly-Once，故障自动恢复，资源隔离。 简单易用：SQL语言，在线开发，全面支持UDX。 功能强大：支持SQL进行实时及离线数据清洗、数据分析、数据同步、异构数据源计算等Data Lake相关功能 ，以及各种流式及静态数据源关联查询。
基于 hive的离线分析 Hive是一个数据仓库基础工具在 Hadoop中用来处理结构化数据。它架构在 Hadoop 之上，提供简单的 sql查询功能，可以将 sql语句转换为 MapReduce任务进行运行。Hive 的最佳使用场合是大数据集的批处理作业，例如，网络日志分析。本章主要通过 hive对存储在 hdfs上的日志进行分析，获取错误日志记录。整体...
自建Hive数仓迁移到阿里云EMR
场景描述 客户在IDC或者公有云环境自建Hadoop集群构 建数据仓库和分析系统，购买阿里云EMR集群之 后，涉及到将数据仓库和Hive元数据的数据库迁 移上云。目前主流Hive数据仓库迁移场景为1.x 版本迁移到阿里云EMR(Hive2.x版本），涉及到 数据订正更新步骤。 解决的问题 Hive数据仓库的数据迁移方案 Hive元数据库的迁移方案 Hive跨版本迁移后的数据订正 产品列表 E-MapReduce，VPC，ECS，OSS，VPN网关。
名词解释 Hive Apache Hive是基于 Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映 射为一张数据库表，并提供简单的 SQL 查询功能，可以将 SQL 语句转换为 MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类 SQL语句快速实 现简单的 MapReduce统计，不必开发专门的 MapReduce应用，十分适合数据仓 库的统计分析...
DTS数据同步集成MaxCompute数仓
场景描述 本文Step by Step介绍了通过数据传输服务 DTS实现从云数据库RDS到MaxCompute的 数据同步集成，并介绍如何使用DTS和 MaxCompute数仓联合实现数据ETL幂等和数 据生命周期快速回溯。 解决问题 1.实现大数据实时同步集成。 2.实现数据ETL幂等。 3.实现数据生命周期快速回溯。 产品列表 MaxCompute 数据传输服务DTS DataWorks 云数据库RDS MySQL 版
同步初始化 勾选结构初始化和全量数据初始化 选择同步对象 将源库对象数据库 shopping-db下的表 inventory、user、orders移动到已选择对象。映射名称更改 不进行库表名称批量修改 是否启用新的附加列规则 是 上述配置完成后，单击页面右下角的下一步保存任务并预检查。文档版本：20220126（发布日期）27 DTS数据同步集成 ...
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