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场景描述 随着云计算被越来越多的客户所接受，除业务系 统上云外，很多客户已经把业务数据搬迁上云。 业务数据量一般都比较大，迁移上云需要大量的 网络带宽，BGP费用比较高。阿里云对用户开 放所需地域购买静态单线共享带宽包的权限（移 动/联通/电信均可），可用为迁移数据有效降低 成本。 解决问题 1.业务数据上云网络成本高 产品列表 专有网络VPC 云服务器ECS 网络存储NAS 共享带宽包

场景描述 当前许多企业的IDC业务场景，资源管理 等使用习惯与公共云不同，使用DDH集群 管理，继承IDC虚拟化使用习惯，比如自 定义ECS规格。同时针对CPU负载较低 的场景，通过CPU超分，可以有效提高资 源利用率，节省整体成本。并且可以通过账 号授权业务团队，结合云监控资源使用率， 方便业务使用的同时又能有效遏制资源浪 费。 方案优势 1.使用专有宿主机集群构建云上环境，通 过超分提高资源利用率，降低企业成 本。 2.通过访问控制授权，云监控资源，完成 专有宿主机集群运维管理使用闭环。 产品列表 访问控制RAM 专有网络VPC 云服务器ECS 云监控CloudMonitor

应用场景 在大数据场景，企业的Kafka实例可能存在多种情况，比如使用阿里云Kafka服务，可能是自建开源Kafka，或者是其他云上的云Kafka。不同的业务使用不同类型的Kafka实例，在这个前提下Kafka实例之间可能会需要消息同步的情况： 同帐号容灾场景：比如Kafka实例都是阿里云Kafka，但是Kafka实例会有主备之分，需要将主Kafka实例的消息实时同步到备Kafka。 跨帐号或异地容灾：这类场景比如主Kafka是阿里云Kafka，备Kafka是IDC开源自建Kafka，或者是其他云上的Kafka。 不同业务之间消息同步：因为现在的业务通常不会是信息孤岛，都需要消息互通，所以可能是A业务的Kafka实例消息需要同步到B业务的Kafka实例，并且这两个Kafka实例归属不同的RAM角色，有自己独自的权限控制。 解决问题 解决使用开源组件做消息同步的高成本问题。 解决使用开源组件做消息同步的并发性能、稳定性问题。 解决使用开源组件做消息同步的可靠性问题（重试机制，容错机制，死信队列等）。 大幅提升构建消息同步架构的效率，降低构建复杂度问题。

场景描述 本文以ECS、RDS、SLB搭建一个小型的WEB系 统为例，介绍如何利用OOS在运维常见的部署系统、 扩容系统、回收系统三个场景中添加审批流程，并以 钉钉通知到对应的审批人员。 解决问题 1.对接阿里云API，通过OOS模板执行运维 任务，实现了运维自动化与可视化。 2.运维操作集成了RAM访问控制权限管理， 无需担心操作安全，并可以快速增加审批流 程，提高运维安全与效率。 产品列表 1.运维编排OOS 2.访问控制RAM 3.云服务器ECS 4.RDSMySQL版 5.负载均衡SLB

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。

实践目标 学习搭建一个实时数据仓库，掌握数据采集、存储、计算、输出、展示等整个业务流程。 整个实时数据仓库系统全部基于阿里云产品进行架构搭建，用户可以掌握并学会运用各个服务组件及各个组件之间如何联动。 理解阿里云原生实时离线一体数仓解决方案架构以及掌握交付落地的实践使用方法。 前置知识要求 熟练掌握SQL语法 对大数据体系系统知识有一定的了解

本最佳实践，首先搭建一个简化的电商 demo 系统，然后为此 demo 系统构建一套离 线大数据分析系统。 实践目标 1. 学习搭建一个离线大数据分析系统，学习从数据采集到数据存储和业务分析的业 务流程。 2. 整个离线大数据分析系统全部基于阿里云产品进行搭建，学习掌运用各个服务组 件及各个组件之间如何联动。 背景知识要求 熟练掌握 SQL 语法 对大数据体系系统知识有一定的了解