人工智能平台 PAI
阿里云人工智能平台 PAI 涵盖交互式建模、可视化建模、分布式训练到模型在线部署全流程；快速搭建人工智能推荐系统；深度学习模型训练速度提升数十倍；减少50%GPU成本
你只需准备原始的图像数据，无需标注就能快速自定义构建图像自监督模型。最后将模型在PAI上进行部署推理，实现具体业务场景的以图搜图系统.查看详细方案介绍.PAI在文图生成领域，提供了端到端、轻量化的纯白盒解决方案。您可以直接使用PAI提供的默认模型，在PAI上进行部署推理，实现具体业务场景的文图生成功能。您也可以...
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日志服务sls
日志服务（Log Service，简称Log）是针对实时数据一站式服务，在阿里集团经历大量大数据场景锤炼而成。无需开发就能快捷完成数据采集、消费、投递以及查询分析等功能，帮助提升运维、运营效率，建立DT时代海量日志处理能力。
提供关键词、SQL92、AIOps函数等多种方式，支持面向文本+结构化数据实时查询分析，异常巡检与智能分析.秒级分析十亿级数据，且完整支持SQL、PromQL等分析接口，HTTP、Kafka、JDBC、Prometheus等协议.企业级设计，多租户隔离，PB级容量设计，数万企业用户选择.经过阿里经济体实践的AIOps能力，支持智能异常巡检与根因分析....
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云解析DNS
云解析DNS（Domain Name System，简称 DNS）是一种快速、安全、稳定、智能的互联网域名解析服务。产品能力涵盖公网权威域名解析、全局流量管理、公网递归域名解析，帮助企业在互联网域名解析管理、域名自动容灾调度和移动APP/IoT终端域名防劫持方面提升用户体验和降低运维难度。
专有云DNS的流量能转发到云上，内网DNS的流量也能通过解析器转发到云下，从而实现了混合云场景的DNS业务互通.中华联合保险.网商银行是中国第一家核心系统基于云计算架构的商业银行。网商银行一直在使用阿里云解析DNS提供的服务，为金融交易的安全性、可靠性提供了保障.环宇互娱科技主营原生APP专属定制，公司使用了阿里云...
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数据可视化DataV
数据可视化DataV是阿里云一款数据可视化应用搭建工具，旨让更多的人看到数据可视化的魅力，帮助非专业的工程师通过图形化的界面轻松搭建专业水准的可视化应用，满足您会议展览、业务监控、风险预警、地理信息分析等多种业务的展示需求。
生产全流程动态模拟.DataV在数据智能分析领域，通过AI智能分析与数据可视化的结合，为高频数据处理场景提供了一套简单易用的可视化分析工具，通过具象、生动、有趣的方式快速理解数据，让更多用户能便捷高效地利用数据可视化技术获得信息表达的优势和乐趣、获得全新数据互动体验；自动化数据洞察能力，利用智能AI推荐，帮助...
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游戏系统和业务运维及分析解决方案
游戏系统和业务运维及分析解决方案，通过阿里云日志服务 SLS、对象存储 OSS 等产品，帮助客户构建简单、易用、性能高、成本低的运维及分析平台，满足基础系统运维和业务运维等游戏运维场景需求，同时提供日志数据分析能力，实现故障预警、提高问题排查速度、提高风险识别安全等级等能力，保障游戏业务安全稳定运行。
提供线上监控、运维、日志查看、问题诊断等基础系统运维功能，也提供智能分析、链路跟踪、智能诊断等数据分析和诊断功能，形成可观测数据与统一运维智能分析告警平台，实现指标、日志、调用链数据的完美结合，帮助平台运维团队智能化地进行游戏系统故障监控和根因分析，快速排查异常监控和定位，大幅度提高工作效率....
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解决方案
Serverless图片分类和身份证过滤
场景描述 场景一：大型图库智能管理通过深度学习算法，自动识别图像中的常见的场景，客户可以基于函数计算对接智能媒体管理的图像识别功能，轻松实现图片的自动管理和分组，完成大型图像库的智能管理。 场景二：身份证图片过滤 通过扫描存储在OSSbucket中的图片，通 过智能媒体管理进行身份证识别，找到海量图片中的身份证图片，对敏感信息进行处理。 解决问题 1.通过无服务器计算实现图片处理自动化 2.OSS触发器的使用 3.使用函数计算调用阿里云的AIP或SDK 产品列表 函数计算 智能媒体管理IMM 对象存储OSS
智能媒体管理 IMM：场景化封装数据智能分析管理。为云上文档、图片数据，提 供一站式数据处理、分析、检索等管控体验。针对不同的业务场景，封装整合完整 的处理能力，让数据快速流转。更多信息，请参见 IMM 简介（https://www.aliyun.com/product/imm）。对象存储 OSS：是阿里云提供的海量、安全、低成本、高可靠的云存储...
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。
集群版为一主多备架构，用于有大量流量高峰读请求和数据智能分析需求.查看详情Q：RDS 存在什么使用限制和注意事项吗？A：在变更配置、版本升级、故障切换时存在闪断，切换内外网时连接会断开，存储空间满实例会被锁定。查看详情Q：为什么包年包月实例还会产生后付费账单？A：包年包月实例的预付费费用中不包含以下增值能力...
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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。
Kafka 最佳实践 业务架构 场景描述 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...
智能商业分析 Quick BI
瓴羊智能商业分析 Quick BI 是阿里云用户臻选的数据可视化工具，大幅提升数据分析和报表开发效率，一站式满足企业各种场景的数据分析和决策的诉求。
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智能商业分析 Quick BI产品简介产品优势产品功能产品选型入门与试用技术解决方案产品定价安全合规客户案例常见问题社区智能商业分析 Quick BIQuick BI 提供智能化数据分析及可视化能力，满足用户数据准备、数据分析、数据可视化等需求。...
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智能数据建设与治理Dataphin
Dataphin遵循阿里巴巴集团多年实战沉淀的大数据建设OneData体系（OneModel、OneID、OneService），集产品、技术、方法论于一体，一站式地为您提供集数据引入、规范定义、智能建模研发、数据萃取、数据资产管理、数据服务等的全链路智能数据构建及管理服务。助您打造属于自己的标准统一、资产化、服务化和闭环自优化的智能数据体系，驱动创新。
基于Dataphin，乳品行业客户能够将企业数据中台与各个业务系统进行对接，将这些系统沉淀的数据都汇集到中台，根据各种业务场景对数据进行智能分析，然后根据分析结果实时呈现业务状况，同时指导各个业务运营，构成一个闭环。上线各种分析场景，并与前端业务运营系统进行了对接.集成十几个来源系统涉及的数据，体系化建设...
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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。
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，同时通过对车辆数据的分析，帮助企业快速实现设备数据和业务数据的融合，实现车辆智能化升级。具有低成本、高可靠、高性能、高安全等优势。方案预估：以1000辆车为例，1500元左右/月起（物联网平台+ECS，不含网络聚合...
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解决方案
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...
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。
应用场景 在文本理解与创作、智能客服、情感分析等领域，Qwen/chatglm2-6b等模型的部署至关重要。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...
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...
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
结论：云数据库 ClickHouse更加适合海量数据分析型业务、大宽表聚合查询分析、数 据 Hash对齐 Join场景、实时日志分析场景等等 文档版本：20201224 6 基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 架构设计 2.架构设计 2.1.架构图 本实践主要以流处理为主线，搭建实验环境，构建在线用户行为分析平台：2.2.核心模块 游戏服...
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