消费者资产运营分析解决方案
阿里云消费者资产运营分析解决方案是以数据中台为底座的消费者资产运营分析解决方案,依靠AIPL和FAST等消费者资产运营方法论,与阿里巴巴各业务平台及数据银行打通联动,解决品牌商家以前营销活动与销售转化、广告投放到店内引流、用户购买追踪与再触达等环节难以形成闭环的痛点,支撑全域的消费者营销运营。
其中的Quick Audience模块可以一次人群圈选一键传到阿里云数据管理中心,进行二次圈选并通过全域营销工具完成投放,形成营销闭环联动,同时还可以从其他三方DMP回流新增会员、更新存量会员状态等.根据您提交的需求,将有售前专家免费服务!根据您提交的需求,将有售前专家免费服务!售前专家免费服务.下载零售智能变革...
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Oracle数据库与应用迁移PolarDB
Oracle数据库与应用迁移PolarDB
场景描述 本最佳实践适用于Oracle数据库及应用迁 移到阿里云PolarDB数据库(Oracle兼容 版)。通过ADAM将Oracle数据库迁移到 PolarDB数据库,可以降低应用升级、运 维成本,同时提升系统弹性,实现数据库 及应用全栈上云。 解决问题 1.解决Oracle及其应用迁移上阿里云, 通过ADAM评估迁移工具,降低迁移 风险,提高迁移效率。 2.使用PolarDB(Oracle兼容版)数据 库,提升数据库并发读能力,降低运维 成本。 产品列表 数据库和应用迁移(ADAM) PolarDB(Oracle兼容版) 云服务器(ECS) 专有网络(VPC)
本文仅 涉及全量数据迁移,对于需要增量迁移、数据回流等需求的用户,可以联系阿里云 数据库专家服务。4.1.配置目标 PolarDB实例 步骤1 登录 PolarDB控制台 https://polardb.console.aliyun.com/cn-hangzhou/clusters,点 击目标 PolarDB实例。步骤2 增加集群白名单 文档版本:20220210 35 Oracle数据库与应用迁移 PolarDB ...
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云数据库RDS PostgreSQL
云数据库RDS PostgreSQL 版完全兼容开源PostgreSQL,基于云原生架构,软硬协同优化,提供稳定可靠、高性价比的数据库服务。通过丰富的插件拓展,支撑各领域场景化业务,如自研Ganos多维多模时空引擎及开源PostGIS地理信息引擎、向量引擎、时序引擎等百余款插件。
解决业务实时回流分析瓶颈.SaaS产品以租户个性化、降本增效、迭代快为核心卖点,RDS PostgreSQL支持多租户、多模型、全文检索、冷热分离存储、高并发和复杂SQL优化等特点,帮助SaaS企业提高竞争力.支持schema,database层多租户模型,支持租户模版化方便管理新增租户初始化过程,支持行级安全策略,支持冷热分离租户存储降低...
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云原生数据库 PolarDB PostgreSQL 版
阿里云自研数据库 PolarDB PostgreSQL,100%兼容 PostgreSQL,高度兼容 Oracle。
并行查询框架,在存储层将数据分片到不同的线程上,多个线程并行计算,将结果流水线汇总到总线程,最后总线程做些简单归并返回给用户,提高查询效率.最多可增加15个只读节点,通过控制台打开事务拆分功能,可把事务中的部分查询路由到只读节点,提升查询速度.HTAP混合负载,分析加速.海量数据,快速查询.关于Ganos.PolarDB...
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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。
利用云原生分布式数据库PolarDB-X产品的高并发写和海量存储能力,支撑了客户全国超过千家门店的零售全渠道业务的数据写入和读取。PolarDB-X的横向扩展能力支持快速扩展数据库的读写性能。同时PolarDB-X的弹性升降配确保客户在业务高峰的时候可以升级PolarDB-X,提升计算能力,在业务低峰期降配.基于云原生分布式数据库...
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SLS数据入湖Kafka最佳实践
SLS<em>数据</em>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。
SLS 数据入湖 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、...
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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版结合日志服务SLS关联<em>分析</em>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。
文档版本:20240428 IV 可观测链路 OpenTelemetry 版结合日志服务 SLS最佳实践 最佳实践概述●进阶查询&分析:基于存储 Trace明细数据的 LogStore提供自定义查询和分析数据 的能力可根据用户需求自定义仪表板和告警,并实现链路关联日志查询的场景。部署架构 架构说明 1个 ACK集群,1个日志服务 SLS实例(跳过部署)●CADT...
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通过ES兼容接口方式使用Kibana访问SLS数据
通过ES兼容接口方式使用Kibana访问SLS<em>数据</em>
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。
工作原理 Kibana:用于查询、分析和可视化展示数据 Elasticsearch:用于存储Kibana的Meta数据,主要为配置信息,由于Kibana的Meta 信息经常需要更新,而SLS不支持更新操作,因此需要部署一个Elasticsearch专门 用于存储kibana的Meta数据 Proxy:用于区分Kibana对Meta数据和日志服务Elasticsearch兼容接口的API请求,需要...
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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。
方案介绍车辆数据安全稳定上云和分析车辆通过物联网卡将数据上传到云端(端侧可选择集成由物联网无线连接服务提供的网络聚合算法SDK),车辆直接上报或聚合后的数据会流转到物联网平台尊享型实例中,提供SLA为99.99%的双副本容灾保障,出现故障时秒级切分钟级恢复,最终车辆数据可通过AMQP服务端订阅流转到客户的业务系统...
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云原生企业级数据
基于对象存储 OSS 构建的数据湖,可对接多种数据输入方式,存储任何规模的结构化、半结构化、非结构化数据,打破数据湖孤岛。
解决问题:数据孤岛林立不同业务部门由于数据规模、数据类型不同而出现不同的数据孤岛,难以从统一位置访问和管理所有数据数据无法实现有效共享。解决问题:数据存储成本高传统存储方案中不同类型数据往往需要不同的存储系统,同时,数据缺乏有效的生命周期管理策略,导致数据存储成本高。解决问题:数据分析难,安全性低...
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企业标准版数据分析解决方案
企业标准版数据分析解决方案通过实时数仓+离线数仓的组合方案,实现多源数据采集、集成、计算和展现,满足客户不同维度、不同查询时效性的要求,解决企业客户普遍会遇到的数据分析瓶颈,帮助业务决策,提升销售转化。
离线大数据分析最佳实践>.互联网电商行业离线大数据分析.实时大数据分析最佳实践>.基于 MaxCompute 的大数据 BI 分析.实时计算 Flink版.实时数仓 Hologres.向阿里云提交方案详情咨询.售前技术专家对接,评估需求.基于业务场景,评估容量需求和配置规格建议.为您提供阿里云建议配置方案与套餐.根据您提交的需求,将有售前...
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企业轻量级数据分析解决方案
企业轻量级数据分析解决方案,为用户提供低门槛的数据存储与分析能力。帮助用户快速实现数据赋能,解锁数据运营能力。
通过该方案,为客户带来轻量级的实时数据分析能力,减轻实时数据分析需求带来的负担,帮助用户提升数据分析效能.实时数据分析.实时数据分析.向阿里云提交方案详情咨询.售前技术专家对接,评估需求.需求沟通明确,阿里云架构师及专业服务团队为您定制解决方案.为您的解决方案配置专属服务团队进一步洽谈合作.数智化运营已经...
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游戏数据运营融合分析
游戏<em>数据</em>运营融合<em>分析</em>
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...
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数据湖-在线学习场景数据分析
<em>数据</em>湖-在线学习场景<em>数据分析</em>
场景描述 本场景以在线教育中一个答题闯关类的应用为 例,使用WebServer来模拟演示这类日志数据 的分析处理。通过Nginx和Pythonflask搭建 WebServer,模拟应用中的关键页面,比如登 录、课程内容等,之后构造若干用户使用的模拟 日志数据,投递到数据湖进行分析后获取应用 PV、UV、课程内容访问排行、平均得分等等。 解决问题 基于数据湖(EMR+OSS)搭建大数据平台。 EMR和OSS使用和配置。 数据统一存储到OSS。 产品列表 E-MapReduce 对象存储OSS 云服务器ECS 访问控制RAM 专有网络VPC
借助EMR 可以简单快速的构建一个基于 Hadoop,Spark,Hive等大数据产品的计算集群,而且可以按需使用,其所有 Job完 文档版本:20200331 5数据湖-在线学习场景数据分析 数据湖 成之后,销毁集群,因为所有的数据都保存在OSS。此外,对于Hadoop集群上的任务,不同类型的任务对于机器配置的要求不同,比如 推荐和算法业务可能...
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电商网站数据埋点及分析
电商网站<em>数据</em>埋点及<em>分析</em>
场景描述 数据埋点是数据产品经理、数据运营以及数据分 析师,基于业务需求(例如:CPC点击付费广 告中统计每一个广告位的点击次数),产品需求 (例如:推荐系统中推荐商品的曝光次数以及点 击的人数)对用户行为的每一个事件对应的位置 进行开发埋点,并通过SDK上报埋点的数据结 果,记录数据汇总后进行分析,推动产品优化或 指导运营。 解决问题 1.电商网站广告位效果统计分析 2.电网网站推荐商品曝光、点击、购买等行为统 计分析 3.电商网站用户分布分析 4.电商网站页面热点图分析等 产品列表 日志服务SLS Dataworks 云服务器ECS 云数据库RDS版 负载均衡SLB 专有网络VPC
电商网站数据埋点及分析 最佳实践 部署架构 场景描述 数据埋点是数据产品经理、数据运营以及数据分 师,基于业务需求(例如:CPC点击付费广告 中统计每一个广告位的点击次数),产品需求(例 如:推荐系统中推荐商品的曝光次数以及点击的 人数)对用户行为的每一个事件对应的位置进行 开发埋点,并通过 SDK上报埋点的数据...
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Spark on ECI大数据分析
Spark on ECI大<em>数据分析</em>
场景描述 方案优势 1.计算引擎弹性扩缩容,兼顾资源弹性与计 算资源成本优化。 2.计算与存储分离架构,结合阿里云原生云 存储产品,海量数据湖优势。 3.Kubernetes原生的调度性能优势,提升在 大规模分析作业时的分析性能优势分。 4.集群资源隔离和按需分配。 解决问题 1.计算资源弹性能力不足,计算资源成本管 控能力欠缺. 2.集群资源调度能力和隔离能力不足。 3.计算与存储无法分离,大数据量分析时出 现数据存储资源瓶颈。 4.Spark submit方式提交分析作业参数支持 有限等缺点。 产品列表 容器服务Kubernetes版(ACK) 弹性容器实例(ECI) 文件存储HDFS 对象存储OSS 专有网络VPC 容器镜像服务ACR
应用范围 需要使用 Spark on Kubernetes解决方案的用户 对 Spark大数据分析平台计算资源成本控制考虑的用户 需要有灵活可扩展计算平台资源弹性及管控的用户 名词解释 文件存储 HDFS:阿里云文件存储 HDFS是面向阿里云 ECS实例及容器服务等计 算资源的文件存储服务,允许用户像在 Hadoop分布式文件系统中管理和访问 ,...
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互联网电商行业离线大数据分析
互联网电商行业离线大<em>数据分析</em>
电商网站销售数据通过大数据分析后将业务指标数据在大屏幕上展示,如销售指标、客户指标、销售排名、订单地区分布等。大屏上销售数据可视化动态展示,效果震撼,触控大屏支持用户自助查询数据,极大地增强数据的可读性。
互联网电商行业离线大数据分析 最佳实践 业务架构 场景描述 本实践介绍了使用阿里云MaxCompute、数据库(RDS)、DataWorks等产品实现电商网站离线数据分 分析后的业务指标数据实时在大屏展示。通过完整 的实践Demo为例,提供从电商网站搭建,数据从RDS 同步到MaxCompute、再到DataWorks进行数据分析,最后在大屏上展示...
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基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析
基于Flink+ClickHouse构建实时游戏<em>数据分析</em>
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 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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基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖<em>数据分析</em>预测
本篇最佳实践先创建EMR集群作为数据湖对象,Hive元数据存储在DLF,外表数据存储在OSS。然后使用阿里云数据仓库MaxCompute以创建外部项目的方式与存储在DLF的元数据库映射打通,实现元数据统一。最后通过一个毒蘑菇的训练和预测demo,演示云数仓MaxCompute如何对于存储在EMR数据湖的数据进行加工处理以达到业务预期。
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测实践 业务架构 场景描述 数据湖和数据仓库是当前大数据技术条件下构建分布式系 统的两种数据架构设计取向,数据湖偏向灵活性,数据仓 库侧重成本、性能、安全、治理等企业级特性。但是数据 湖和数据仓库的边界正在慢慢模糊,数据湖自身的治理能 力、数据仓库延伸到外部...
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ECS 数据备份与保护
随着企业核心业务规模不断扩大,需要根据业务需求对生产环境中的关键数据进行定期备份。
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ECS 数据备份与保护方案介绍方案优势应用场景方案部署ECS 数据备份与保护随着企业核心业务规模不断扩大,需要根据业务需求对生产环境中的关键数据进行定期备份,在发生误操作、病毒感染、或攻击等情况时,能够快速从已有的快照恢复到某个...
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