Openstack迁移DDH
Openstack<em>迁移</em>DDH
场景描述 在线下IDC中,很多用户使用OpenStack构建云环境,本 文介绍如何将线下IDC中基于OpenStack构建的云服务器 迁移到阿里云专有宿主机(DDH)上,从而实现业务平滑 上云的同时,显著降低成本。 解决问题 1.如何将OpenStack中的云服务器迁移 DDH上。 2.如何使用DDH构建云上环境。 产品列表 专有宿主机DDH 对象存储OSS 服务器迁移中心SMC 专有网络VPC
OpenStack迁移DDH 最佳实践 业务架构 场景描述 解决问题 在线下IDC中,很多用户使用OpenStack构建云环境,本 文介绍如何将线下IDC中基于OpenStack构建的云服务器 1.如何将OpenStack中的云服务器迁移 迁移到阿里云专有宿主机(DDH)上,从而实现业务平滑 DDH上。上云的同时,显著降低成本。2.如何使用DDH构建云上环境。产品...
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Spring Cloud Netflix应用迁移EDAS
Spring Cloud Netflix应用<em>迁移</em>EDAS
场景描述 Spring Cloud Netflix微服务应用迁移到EDAS 服务(SpringCloud Alibaba云版本)的方法, 迁移后充分利用阿里云监控、调用链、限流降级 等能力,优化应用生命周期管理。 解决问题 1.帮助自建SpringCloudNetflix微服务应用 通过简单修改迁移到阿里云企业级分布式 应用服务(EDAS)平台。 2.迁移到EDAS后,简化应用的运维,提升监 控、调用链探测、限流降级等管理能力,提 高对应用的全生命周期管理。 产品列表 企业级分布式应用服务(EDAS) 负载均衡(SLB) 专有网络(VPC) 云服务器(ECS)
Spring Cloud Netflix应用迁移 EDAS最佳实践 业务架构图 场景描述 Spring Cloud Netflix微服务应用迁移到 EDAS 服务(Spring Cloud Alibaba云版本)的方法,迁移后充分利用阿里云监控、调用链、限流降级 等能力,优化应用生命周期管理。解决问题 1.帮助自建 Spring Cloud Netflix微服务应用 通过简单修改迁移到阿里云企业级...
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开源Flink迁移实时计算Flink全托管版最佳实践
开源Flink<em>迁移</em>实时计算Flink全托管版最佳实践
本方案介绍如何将自建开源Flink集群的流式任务(包含Datastream、Table/SQL、PyFlink任务)迁移至阿里云实时计算全托管版。
比如聚合任务按小时、天维度计算的聚合值,清洗任务加工的按天分区表等,在数据对比时就可以根据对应的时间周期来进对比,比如小时周期的任务实际已完整处理多个小时数据 后,就可以对比处理过的小时 ,而天维度的聚合值,一般就需要等待新任务处理完完整的一天 后才能对比。2、数据规模 中小数据规模:建议进行全量...
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自建K8S集群迁移ACK弹性裸金属集群
自建K8S集群<em>迁移</em>ACK弹性裸金属集群
场景描述 在微服务化改造之后,企业在享受K8S带来应 用管理的便利的同时,存在硬件性能不足,本 地扩展性差,容器容灾难,K8S管理复杂等问 题。 解决问题 1.增强K8S扩展性:如何通过弹性裸金属服务 器的强劲硬件性能,实现云端资源急速扩 展,从容应对应用访问压力大的问题。 2.如何简化云端K8S运维:通过阿里云容器服 务(ACK)实现敏捷开发和部署落地,加速 企业业务迭代。 3.如何综合考虑迁移和容灾:如何整合云上和 云下容器资源实现遇到故障时可以通过健 康检查实现自动容灾。 4.如何不改应用上云:如何实现应用上云数据 库连接零修改。 5.数据库上云及回退:如何实现上云回退; 产品列表 ACK/ECS/SLB/NAT网关/弹性裸金属服务器/DTS/RDS MySQL
详 见:https://www.aliyun.com/product/rds/mysql DTS:Data Transmission Service,简称 DTS,是一种集数据迁移数据订阅及 数据实时同步于一体的数据传输服务。解决远距离、毫秒级异步数据传输难题。详 见:https://www.aliyun.com/product/dts 全局流量管理:全局流量管理(Global Traffic Manager),简称 GTM,可以...
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数据传输服务DTS
阿里云数据传输服务集数据迁移、订阅及实时同步功能于一体,能够解决公共云、混合云场景下,远距离、毫秒级异步数据传输难题,支持关系型数据库、NoSQL、大数据(OLAP)等数据源,其底层基础设施采用阿里双11异地多活架构,为数千下游应用提供实时数据流,已在线上稳定运行7年之久。
提供数据迁移数据同步、数据订阅链路的十个实时性能指标和监控视图,直观监控各条链路的健康状况,辅助用户进行故障诊断.查看同步链路状态和性能>.闭环的报警监控管理.可灵活配置任务延迟、任务状态等监控指标,对链路实时监控报警,并故障消除后通知用户,实现监控、报警的闭环管理.大幅度降低运维成本.丰富的性能...
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云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版
阿里云MPP架构的云原生数据仓库,可提供PB级海量数据在线/离线分析服务,是面向各行各业的有竞争力的数仓方案,真正做到“人人可用的数据分析服务”。
数据共享支持实例间的“一写多读“,适合多业务线和集团场景,即保证业务独立性,又避免数据孤岛!全新的产品的架构和硬件服务升级,实现同等价位下的性能达到2X以上!高度贴合业务的资源分配,规避僵化的资源预置,同时存储单价下降近80%,大幅降低使用成本!了解更好地如何使用产品.新手快速入门指南.讲解架构设计、关键...
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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</em>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
本实践介绍如何快速收集海量用户行为 ,实现秒级响应的实时用户行为分析,并 通过实时流计算、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。产品列表 最佳实践频道 阿里云最佳实践分享群 专有网络 VPC 弹性公网 IP EIP 云服务器 ECS 消息队列 Kafka版 云数据库 ...
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游戏数据运营融合分析
游戏<em>数据</em>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
它是一种集数据迁移数据订 阅及数据实时同步于一体的数据传输服务。数据传输致力于公共云、混合云 场景下,解决远距离、毫秒级异步数据传输难题。它底层的数据流基础设施为 文档版本:20210224 IV 游戏数据运营融合分析 前言 阿里双 11异地多活基础架构,为千下游应用提供实时数据流,已在线上稳 定运行 5年之久。您...
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云原生企业级数据湖解决方案
云原生企业级数据湖解决方案,数据湖解决方案,无缝对接多种计算分析平台,数据湖中的数据可以直接进行数据分析、处理。
用户过亿的某在线教育平台.在线教育数据湖实践.客户需求 需要通过数据分析,及时调整游戏关卡难度,掉宝率,资源产出率 需要有资源的扩展和升级能力,传统的大数据集群计算和存储资源紧绑定 客户价值 计算与存储弹性扩展能力降低管理运维难度,存储与计算的解耦合,让升级更具灵活性.亚洲领先的某互动娱乐公司.在线游戏...
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云Clickhouse冷热数据分层存储
云Clickhouse冷热<em>数据</em>分层存储
基于云ClickHouse可以给电商、游戏、互联网以及其他行业提供高性能、高稳定性、低维护成本、高性价比的实时数据分析、精准营销、业务运营、业务分析、业务预警、业务营销、数仓加速等场景化方案,本实践会向客户提供数据库低维护成本、数据库链路构建、冷热分层存储、快熟分析等操作实践。 解决问题 1. 维护成本低不用建设维护体系,稳定性高,数据倾斜自动均衡。 2. 完善的数据同步链路,可以平滑将业务库、大数据、日志服务的数据同步到Clickhouse,降低研发成本。 3. 平滑升级版本,业务中断小。 冷热分层后透明读取,帮客户节约整体数据存储成本。
它是一种集数据 迁移数据订阅及数据实时同步于一体的数据传输服务。数据传输致力于公 共云、混合云场景下,解决远距离、毫秒级异步数据传输难题。它底层的数据 文档版本:20210416 III 云 ClickHouse冷热数据分层存储最佳实践 前言 流基础设施为阿里双 11异地多活基础架构,为千下游应用提供实时数据流,已在线上稳定...
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电商网站数据埋点及分析
电商网站<em>数据</em>埋点及分析
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
文档版本:20220127 III 电商网站数据埋点及分析 资源环境部署 步骤3 官方模板库内找到 电商网站数据埋点及分析 模版,选择基于应用新建。步骤4 可根据实际业务需求配置各资源参数,或使用默认参数;需要根据模板说明双击 ECS 与 RDS之间的连线,设置数据库账号密码。文档版本:20220127 IV 电商网站数据埋点及分析 资源...
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企业上云数据安全
企业上云<em>数据</em>安全
场景描述 企业是否选择上公共云,或者哪些系统或数据上 公共云,对数据安全的关心是重要因素之一。本 最佳实践重点在于介绍狭义的数据加密存储安 全范畴,即首先使用SDDP产品进行敏感数据发 现和分级分类,然后对高级别敏感数据进行按 需、不同类型的全链路加密存储。 解决问题 1.帮助客户发现敏感数据 2.对敏感数据进行分类、分级 3.对不同级别的数据如何选择加密方式 4.具体如何进行加密 产品列表 敏感数据识别SDDP 密钥管理服务KMS 云数据库RDS 对象存储OSS
流程如下图:对于客户端加密方式,分为用户自己管理密钥加密(CSE-C)和 KMS 托管密钥(CSE-KMS)加密两种,如下图所示:文档版本:20210809 28 企业上云数据安全 OSS数据加密 使用客户端加密,可以使用客户端加密 SDK,本地进行数据加密,并将加密后的 上传到 OSS。这种场景下,用户需要管理加密过程以及加密密钥...
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DTS数据同步集成MaxCompute数仓
DTS<em>数据</em>同步集成MaxCompute数仓
场景描述 本文Step by Step介绍了通过数据传输服务 DTS实现从云数据库RDS到MaxCompute的 数据同步集成,并介绍如何使用DTS和 MaxCompute数仓联合实现数据ETL幂等和数 据生命周期快速回溯。 解决问题 1.实现大数据实时同步集成。 2.实现数据ETL幂等。 3.实现数据生命周期快速回溯。 产品列表 MaxCompute 数据传输服务DTS DataWorks 云数据库RDS MySQL 版
它是一种集数据迁移数据订阅及数据实时同步于一体的数据传输服务。数据传输致力于公共云、混 合云场景下,解决远距离、毫秒级异步数据传输难题。更多信息,请参见:https://www.aliyun.com/product/dts DataWorks:是一个提供了大数据 OS能力、并以 all in one box的方式提供专业 高效、安全可靠的一站式大数据智能云...
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异地双活场景下的数据双向同步
异地双活场景下的<em>数据</em>双向同步
概述 随着客户业务规模的扩大,对系统高可用性要求越来越高,越来越多用户采用异地双活/多活架构,多活架构往往涉及业务侧做单元化改造,本方案仅模拟用户已做单元化改造后的数据双向同步,数据库采用双主架构,本地写本地读,同时又保证双库的数据一致性,为业务增加可用性和灵活性。 适用场景 数据库双向同步 数据库全局ID不冲突 双活架构的数据库建设问题 技术架构 本实践方案基于如下图所示的技术架构和主要流程编写操作步骤: 方案优势 DTS双向同步,采用独立模块避免数据同步占用系统资源。 奇偶ID涉及,避免数据冲突。 DTS多种处理冲突的方式供业务选择。 安全:原生的多租户系统,以项目进行隔离,所有计算任务在安全沙箱中运行。
它是一种集数据迁移数据订阅及数据实 时同步于一体的数据传输服务。数据传输致力于公共云、混合云场景下,解决远 距离、毫秒级异步数据传输难题。它底层的数据流基础设施为阿里双 11异地多 活基础架构,为千下游应用提供实时数据流,已在线上稳定运行 6年之久。您 可以使用数据传输轻松构建安全、可扩展、高可用的...
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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</em>分析
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。
 云原生大数据计算服务 MaxCompute:是面向分析的企业级 SaaS 模式云数据仓库,以 Serverless 架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务,消除了传统数据平台资源扩展性和弹性方面的限制,最小化用户运维投入,使您可以经济并高效的分析处理海量数据。数以万计的企业正基于 MaxCompute 进行数据计算与分析,将数据高效...
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EMR本地盘实例大规模数据集测试
场景描述 阿里云为了满足大数据场景下的存储需求,在云 上推出了本地盘D1机型,这个系列提供了本地 盘而非云盘作为存储,提高了磁盘的吞吐能力, 发挥Hadoop的就近计算优势。阿里云EMR 产品针对本地盘机型,推出了一整套的自动化运 维方案,帮助用户方便可靠地使用本地盘机型, 不需要关注整个运维过程同时数据的高可靠和 服务的高可用。 解决问题 1.云盘多份冗余数据导致成本高 2.磁盘吞吐量不高 3.节点的高可靠分布问题 4.本地盘与节点的故障监控问题 5.数据迁移时自动决策问题 6.自动故障节点迁移与数据平衡问题 产品列表 EMR(E-MapReduce) 本地盘 VPC
首先进入 hive-testbench目录下执行如 下脚本并加载测试数据 参数说明:数据集规模参数单位为 GB,1000表示生成的数据量为 1TB/tpcdata/tpcds 为表数据生成的目录,目录不存在就自动生成,如果不指定目录, 目录就默认生成到/tmp/tpcds目录下 cd hive-testbench#如果已此目录无需执行#tpcds数据表生成的目录,...
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Function Compute构建高弹性大数据采集系统
Function Compute构建高弹性大<em>数据</em>采集系统
当前互联网很多场景都存在需要将大量的数据信息采集起来然后传输到后端的各类系统服务中,对数据进行处理、分析,形成业务闭环。比如游戏行业中的游戏发行、游戏运营,产互行业中的数字营销,物联网、车联网行业中的硬件、车辆信息上报等等。这些场景普遍存在数据采集量大、数据传输需要稳定且吞吐量大的特点,给整个数据采集传输系统带来很大的挑战。在这个场景中,有三个关键的环节,数据采集、数据传输、数据处理。该最佳实践主要涉
步骤1 进入函数计算控制台,找到我们创建的服务下的 fun01这个函数,需要在函数详情页 线编辑 Python代码,代码修改如下:#-*-coding:utf-8-*-import logging import json import urllib.parse#引入函数计算库 import fc2 client=None HELLO_WORLD=b'Hello world!' def my_initializer(context):logger=logging.getLogger...
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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。
产品功能个人版高级版专业版数据分析仪表板支持支持支持即席分析不支持不支持支持模板市场支持查看所有模块支持查看所有模块,应用已购模块支持查看及应用所有模块电子表格不支持单独购买支持数据大屏不支持单独购买赠送基础容量,可按需增购数据应用企业门户不支持支持支持订阅推送(邮件)不支持支持支持自助取不支持...
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EBS部署高性能的MySQL服务
使用基于ESSD云盘的MySQL服务,可以确保数据一致性和可靠性,又能减少写入操作的次数和延迟,改善MySQL DoubleWrite机制带来的性能问题,提供更高性能的MySQL数据存储服务。
该机制会先将数据写入到临时文件,再写入到真正的数据文件中,以防止在数据写入过程中发生硬件或软件故障导致数据丢失或损坏。这种实现方式会增加额外的写入操作,可能导致IO负载和延迟的增加,进而降低MySQL的性能,尤其高负载的数据库中更为明显。为了解决这个问题,您可以使用基于ESSD云盘的MySQL服务。ESSD云盘具备...
来自: 解决方案
云原生数据湖分析DLA
阿里云云原生数据湖分析是新一代大数据解决方案,采取计算与存储完全分离的架构,支持对象存储(OSS)、RDS(MySQL等)、NoSQL(MongoDB等)数据源的消息实时归档建仓,提供Presto和Spark引擎,满足在线交互式查询、流处理、批处理、机器学习等诉求。内置大量优化+弹性,比开源自建集群最高降低50%+的成本,最快可1分钟级拉起300个计算节点,快速满足业务资源要求。
通过控制台的简单配置,即可完成数据同步导入OSS,将原来占用RDS计算资源的部分业务,迁移数据湖分析+OSS上来,降低了对RDS业务库的压力.丰富的生态支持,支持Microstrategy、MySQL Workbench等多种GUI管理工具,支持QuickBI、Tableau、DataV等多种可视化工具.兼容MySQL协议,基于SQL分析,没有学习成本,屏蔽了底层技术...
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