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
Serverless图片分类和身份证过滤 最佳实践 1.图片自动分类架构图 场景描述 场景一：大型图库智能...说明：以上步骤使用 Aliyun Serverless VSCode Extension进行函数计算开发，可以 非常方便进行本地调试，调试成功后发布到云上，也更符合开发者代码管理习惯，多 工程多函数的开发部署，建议开发者使用。文档版本：20200120 30
实时计算Flink版
实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务，具备实时应用的作业开发、数据调试、运行与监控、自动调优、智能诊断等全生命周期能力。内核引擎100%兼容Apache Flink，2倍性能提升，拥有FlinkCDC、动态CEP等企业级增值功能，内置丰富上下游连接器，助力企业构建高效、稳定和强大的实时数据应用。
自定义连接器、UXF能力扩展 Open API帮助用户集成自身系统 用户开发能力扩展与沉淀复用 用户自身系统集成.开放被集成能力强.中国信通院权威认证 中国唯一进入 Forrester 象限的实时流计算产品 金融实时数仓方案入围工信部信创典型目录.核心性能提升.数据实时入湖入仓.实时风控场景能力.上下游数据连接(Connector).问题分析...
来自：
云产品
利用交互式分析(Hologres)进行数据查询
场景描述：随着收集数据的方式不断丰富，企业信息化 程度越来越高，企业掌握的数据量呈TB、 PB或EB级别增长。同时，数据中台的快 速推进，使数据应用主要为数据支撑、用户 画像、实时圈人及广告精准投放等核心业务 服务。高可靠和低延时地数据服务成为企业 数字化转型的关键。 Hologres致力于低成本和高性能地大规模 计算型存储和强大的查询能力，为您提供海 量数据的实时数据仓库解决方案和实时交 互式查询服务。 解决问题 1.加速查询MaxCompute数据 2.快速搭建实时数据仓库 3.无缝对接主流BI工具 产品列表 MaxCompute Hologres 实时计算Flink 专有网络VPC DataWorks DataV
运维和数据应用部门执行实时监控、实时异常检测预警与实时调试。业务部门进行实时风控、实时推荐、实时效果分析和实时训练。6 文档版本：20240425利用交互式分析工具进行数据查询 产品简介 图2.实时分析架构图 加速查询MaxCompute离线数据 写入业务数据至离线数据仓库MaxCompute，通过Hologres直接加速查询或导入数 据...
基于ECI+FaaS构建游戏战斗结算服
在游戏行业的很多SLG游戏作品中，为了防止客户端作弊，在每局战斗之后，在客户端预判玩家胜利的情况下，需要服务端来进行战斗数据的结算，从而确定玩家是不是真正的胜利。战斗结算是强CPU密集型，结算系统每日需要大量的计算力，尤其是开服或者活动期间忽然涌入的大量玩家，导致需要的计算量瞬间几倍增长，同时需要结算系统保持稳定的延时来保证玩家的用户体验。 1. ECI支持500台实例30S弹出，快速解决业务模块扩容压力。FaaS毫秒级伸缩扩容，化解算力瓶颈，平滑解决暴增调用请求。 2. 降低成本：ECI每天弹性运行8小时，与6代同规格包月相比节省成本40%+，FaaS按需付费，即开即用，节省预留资源消耗。 3. 免运维：FaaS和ECI都是全托管免运维的服务，客户专注业务开发即可。 4. 模块公共化：减轻游戏逻辑服的压力，结算需求复用到类似需求的游戏。
使用工具部署函数（可选）本结以 JAVA版本为列，快速通过 Funcraft创建函数，通过这个工具，可以帮助您便 捷地管理函数计算、API 网关、日志服务等资源，快速部署应用。详情请参见功能概 览（https://help.aliyun.com/document_detail/140283.html）。步骤1 准备环境，通过 npm包管理安装，适用于已经预装了 npm的 Windows...
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
java-jar game-server-0.0.2-SNAPSHOT.jar-spring.profiles.active=prod&文档版本：20201224 40 基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 游戏服构建 步骤14 验证，进行可用性、连通性测试,访问游戏服对外暴露的接口/api/v1/game-server 文档版本：20201224 41 基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 日志采集 5....
新零售商超基于Serverless服务化改造
某零售商超行业龙头企业，主要业务涵盖购物中心、大卖场、综合超市、标准超市、精品超市、便利店、无人值守智慧商店等零售业态，涉及全渠道零售、仓储物流、餐饮、消费服务、数据服务、金融业务、跨境贸易等领域。为了持续支持业务高速且稳定地发展，其在快速上云后，将核心业务改造为全Serverless架构的中台模式，采用函数计算 + API网关 + 表格存储OTS 作为计算网络存储核心，弹性支撑日常和大促峰谷所需资源，轻松支撑618/双11/双12大促。 核心价值 l 全 Serverless 架构：FC + API 网关 + OTS Serverless 解决方案。 l 弹性高可用：毫秒级弹性扩容、充足的资源池水位、跨可用区高可用。 l 敏捷开发免运维：函数式极简编程可专注于业务创新，无采购和部署成本、提供监控报警等完备的可观测能力。
文档版本：20210519 27 新零售商超基于 Serverless服务化改造 架构环境搭建 步骤6 在代码库里面，能够找到模拟会员系统对外暴露 API接口的 JAVA代码如下图所示：步骤7 执行以下命令，将函数部署到云端。fun deploy-y 文档版本：20210519 28 新零售商超基于 Serverless服务化改造 架构环境搭建 步骤8 登录函数计算控制台，在...
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测
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。
基于统一的元数据管 理能力，在完全兼容HDFS文件系统接口的同时，提供充分的POSIX能力支持，能更 好地满足大数据和AI等领域的数据湖计算场景。基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测 1.4.检查EMR集群 本示例使用CADT架构模式创建了EMR集群，配置Hive元数据存储到数据湖构建。步骤1 快速登录到EMR控制台：点击...
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