实时数仓Hologres
Hologres（原交互式分析）是一站式实时数据仓库引擎，支持海量数据实时写入、实时更新、实时分析，支持标准SQL（兼容PostgreSQL协议），支持PB级数据多维分析（OLAP）与自助分析（Ad Hoc），支持高并发低延迟的在线数据服务（Serving），与MaxCompute、Flink、DataWorks深度融合，提供离在线一体化全栈数仓解决方案。
与机器学习平台PAI紧密结合，内置达摩院Proxima向量检索插件，支持在线实时特征存储、实时召回、向量检索.兼容PostgreSQL生态，与大数据计算引擎及大数据智能研发平台DataWorks无缝打通。无需额外学习，即刻上手开发.生态与可扩展性.一站式实时数仓，支持OLAP、Ad Hoc和高QPS点查.云原生计算存储分离架构，多节点并行写入，...
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全站加速DCDN
阿里云全站加速旨在提升动静态资源混合站点的访问体验，支持静态资源边缘缓存，动态内容最优路由回源传输，同时满足整体站点的全网访问速度及稳定性需求。全站加速构建于阿里云CDN平台之上，适用于动静混合型、纯动态型站点或应用的内容分发加速服务。
新版实时日志发布：3大特性.新增产品能力、优化点介绍.DCDN提供标准版和企业版的服务，满足不同业务场景，若需要升级企业版服务，请联系销售.DCDN 服务版本.前往资源包购买页.DCDN资源包特惠购买，涵盖静态加速、动态加速、WebSocket加速等.查看更多商品.行业最佳实践.在线教育场景中涉及到频繁的API调用，体现在在线考试、...
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云原生大数据计算服务MaxCompute
阿里云云原生大数据计算服务MaxCompute是面向分析的企业级云数仓，作为一体化大数据智能计算平台ODPS的大规模批量计算引擎，MaxCompute以 Serverless 架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务，使您经济高效的分析处理海量数据，进行敏捷的业务洞察。
分布式计算框架MaxFrame发布,高效、一站式完成Data+AI开发.MaxCompute发布按量付费闲时版，计算成本至高节省66.66%.MaxCompute 物化视图智能推荐发布，CU算力节省14%.MaxCompute 跨地域灾备邀测发布，提升数据安全性.MaxCompute 架构升级及开放性解读.阿里云大数据智能计算平台ODPS入选2022世界互联网领先科技成果.TPCx-BB...
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可观测链路 OpenTelemetry版结合日志服务SLS关联分析最佳实践
可观测链路 OpenTelemetry 版为分布式应用的开发者提供了完整的调用链路还原、调用请求量统计、链路拓扑、应用依赖分析等工具，可以帮助开发者快速分析和诊断分布式应用架构下的性能瓶颈，当应用出现业务异常问题时，您可以在可观测链路 OpenTelemetry 版控制台关联查看日志进行分析，精准定位业务异常。
可观测链路 OpenTelemetry 版结合日志服务 SLS关联分析 最佳实践 场景描述 业务架构 可观测链路 OpenTelemetry 版为分布式应用的 开发者提供了完整的调用链路还原、调用请求量 统计、链路拓扑、应用依赖分析等工具，可以帮 助开发者快速分析和诊断分布式应用架构下的 性能瓶颈，当应用出现业务异常问题时，您可以 在可观测...
基于函数计算实现直播流录制-存储-通知
在互娱、教育、电商等行业都会有直播相关的业务，大部分场合都需要对直播相关的业务做安全审核，或者对直播的课程进行录制和转码。该方案实现了一种完全按需拉起、按量弹性、按实际使用付费的录制方案。基于本方案还可以扩展实现直播流截帧、自动化安全审核等能力
基于函数计算实现直播流录制-存储-通知最佳实践 业务架构 场景描述 基于阿里云函数计算实现对直播流的实时录制，录制结束后会把录制的结果写入 OSS 存储桶，并把录制的结果写到消息队列，下游服务可以通 过订阅的方式来消费消息 应用场景 在互娱、教育、电商等行业都会有直播相关的业 务，大部分场合都需要对直播相关的业务...
实时监控应用关键业务异常与告警
使用日志服务（SLS）基于收集的业务日志对业务实现监控与告警，能够帮助您了解应用的运行趋势，及时发现业务异常状态，采用具体措施以保证系统稳定性。
产品解决方案文档与社区权益中心定价云市场合作伙伴支持与服务了解阿里云备案控制台方案导读日志监控的重要性与业务价值如何实现日志监控与传统方案对比应用场景方案部署方案权益实时可观测，即时应对风险为了保障业务稳定性、提升客户满意度，运维监控告警与故障定位（运维）、检测与防范安全威胁（安全）、业务数据分析...
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解决方案
容器多云统一监控日志
多云、混合云成为常态，Forrester 报告中指出，未来 89% 的企业至少使用两个云，74% 的企业至少使用三个甚至更多公有云，在面对多云/混合云这样大的趋势下，Gartner报告指出，安全、运维复杂性、财务复杂性是多云架构的主要挑战，本方案给出了在多云/混合云场景下，构建基于容器环境下的统一管理、统一监控和统一日志方案，解决多云、混合云场景下，运维复杂性问题。 应用场景 客户在阿里云以外的其他云服务商（AWS、Azure、GCP、TencentCloud、HuaweiCloud等）或者IDC基于容器（Kubernetes）运行业务系统，希望构建容器场景下的统一监控日志系统，方便做不同大屏和问题分析定位。 解决问题 •构建容器多云统一监控和日志系统，在一个平台可以看到不同环境系统的运行情况。
6.在非阿里云容器集群部署Nginx应用，将标准输出日 志收集到日志服务SLS 6.1.在ACK注册集群中部署Nginx应用 步骤1 通过CADT画布登录ACK注册集群控制台，或者通过容器控制台Link访问（https://cs.console.aliyun.com/#/k8s/cluster/list）文档版本：20240322 45容器多云统一监控日志 场景验证 6.2.配置镜像地址 anolis-...
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。
比如请求时实时加水印、实 时美颜处理、实时裁剪图片、实时截帧等。部署架构 名词解释 OPAP(ObjectProcessAccessPoint)：是在AP的能力上，拓展了FC功能，通过OPAP访问 的GetObject会触发FC。其他类型的请求会退化到绑定的AP。文档版本：20240304 4基于OSSObjectFC实现非结构化文件实时处理最佳实践 最佳实践概述 AP...
SLS数据入湖Kafka最佳实践
应用和数据分散在多云或混合云，在面对多云/混合云这样大的趋势下，数据无法进行统一的聚合、分析处理和导出等，本方案给出了在多云/混合云场景下，构建通过标准的Kafka协议和托管服务，SLS可以连接Kafka数据入湖导入，然后进行统一的海量数据的集中存储、智能转储、聚合分析查询等。
日志服务SLS：是云原生观测与分析平台，为Log、Metric、Trace等数据提 供大规模、低成本、实时的平台化服务，日志服务一站式提供数据采集、加工、查询与分析、可视化、告警、消费与投递等功能，全面提升您在研发、运维、运营、安全等场景的数字化能力。 云消息队列Kafka版：是阿里云基于ApacheKafka构建的高吞吐量、...
通过ES兼容接口方式使用Kibana访问SLS数据
自建ELK日志系统的客户迁移到阿里云日志服务SLS后，对SLS查询分析语法不太熟悉的客户，可以继续沿用原有的查询分析习惯，在不改变使用方式习惯的情况下，通过Elasticsearch兼容接口的方式使用Kibana访问SLS。
sls：用于采集、存储、查询分析ACK集群wordpress业务的日志，在部署sls时 选择跳过，因为在创建ack集群时，sls控制台上会自动创建一个名为k8s-log-${集 群id}的project，当然用户也可以选择指定名称的project不选择跳过部署●kubectl：该ECS用于部署kubectl工具，用于连接ACK集群●es兼容：该ECS用于部署Kibana、Proxy和...
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。
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，可能存到OSS，然后被客户端拉流观看，或者其他数据分析的业务中。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。方案优势 在高并发场景下，基于Serverless技术架构，整个流程有更好的并发处理能力。 基于CloudFlow...
基于函数计算FC实现大语言模型部署
在现代AI应用中， Qwen /chatglm2-6b 和Stable Diffusion等模型因其强大的功能而受到关注。然而，这些模型对计算资源的高需求和复杂的运维管理成为部署时的挑战。基于函数计算FC的无服务器计算模式为这类模型的部署提供了全新的解决方案。用户只需关注模型的部署和调用逻辑，而无需关心底层的服务器配置、资源分配和扩展性等问题。函数计算FC能够自动处理函数的执行环境，包括冷启动、弹性伸缩等，确保模型能够在大规模的请求下稳定运行。
这些场景 通常需要处理大量的数据，并实时生成准确的响应。通过将 Qwen/chatglm2-6b等部署在函数计算 FC 上，提供了高效、弹性、低成本的部署解决方案。解决问题•简化模型部署流程•全链路自适应弹性，无需为流量峰谷做频繁的手工处理•内置CICD平台能力，灰度，回滚，监控开箱即用•按量付费模式，没有资源闲置费用 最佳...
基于函数计算FC实现阿里云Kafka消息轻量级ETL处理
在大数据ETL场景，Kafka是数据的流转中心，Kafka中的数据一般是原始数据，可能存在多种数据混杂的情况，需要进一步做数据清洗后才能进行下一步的处理或者保存。利用函数计算FC，可以快速高效的搭建数据处理链路，用户只需要关注数据处理的逻辑，数据的触发，弹性伸缩，运维监控等阿里云函数计算都已经做了集成，函数计算FC也支持多种下游，OSS/数据库/消息队列/ES等都可以自定义的对接
基于函数计算 FC实现阿里云 Kafka消息轻量级ETL处理 最佳实践 业务架构 场景描述 基于函数计算 FC处理消息队列 Kafka中的数据，进行 ETL处理后，将清洗归档后的数据上传到 OSS存储。应用场景 在大数据 ETL场景，Kafka是数据的流转中心，Kafka 中的数据一般是原始数据，可能存在多种 数据混杂的情况，需要进一步做数据清洗后...
高效防护 Web 应用
随着网络技术的不断发展，您的Web应用如果没有流量入口的防护，会面临诸多风险。本方案以ECS实例接入WAF为例，推荐您使用Web应用防火墙（WAF）开启应用防护，避免网站服务器被恶意入侵导致性能异常等问题，保障网站的业务安全和数据安全。同时，为您节约开发成本，满足行业合规要求。
3.攻击分析追踪溯源能力：支持全量日志存储，提供场景化日志分析报表以及可视化态势大屏，全面覆盖分析、展示、溯源场景。3.攻击分析追踪溯源能力：支持全量日志存储，提供场景化日志分析报表以及可视化态势大屏，全面覆盖分析、展示、溯源场景。4.AI、情报赋能：采用AI智能引擎有效防护新型攻击，同时海量情报也能助力用户...
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解决方案
自建数据库迁移到云数据库
本方案介绍如何将网站的自建数据库迁移至云数据库 RDS，解决您随着业务增长可能会面临的数据库运维难题。数据库采用高可用架构，支持跨可用区容灾，给业务带来数据安全、可用性、性能和成本方面收益。方案提供了快速体验教程，模拟了数据库迁移所需的工作，帮助您快速上手。
查看详情实时同步RDS与Redis构建缓存一致性通过DTS数据订阅能力，用户可以实时订阅RDS日志数据变更，并将其写入Redis以实现缓存数据的更新。这样的配置可以实现MySQL与Redis之间的缓存同步一致性，采用了Cache-Aside Pattern模式。通过DTS的服务化能力，用户可以保证高效、稳定和实时的数据同步。从而用户能够实现商品信息...
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基于函数计算FC实现企业级权限精准控制Kafka跨实例消息同步
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。
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 产品列表 主Kafka实例的消息实时同步到备Kafka。 专有网络VPC 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...
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。
容器服务(ACK)解决问题 应用实时监控服务ARMS 调用链可以帮助运维人员解决以下问题： 阿里云NAT网关（NATGateway） 故障排查：当请求失败或出现错误时，调用链 微服务引擎MSE 可以显示整个请求的路径和每个服务的执行情 弹性公网IP 况，从而帮助运维人员快速定位问题所在。 云速搭CADT 性能优化：通过...
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