云原生数据库PolarDB MySQL版
PolarDB MySQL版是自研的云原生关系型数据库，100%兼容MySQL。多主多写、多活容灾、HTAP、交易和分析性能最高分别是开源数据库的6倍和400倍，TCO低于自建数据库50%。
同时，GDN内集群支持跨地域读写分离、就近读取及配置灵活等功能.PolarDB MySQL 8.0支持并行查询框架，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，大幅降低复杂SQL查询、报表查询等需求的响应时间。如8.0版本88核710GB，100GB数据的集群，主节点开启并行查询后，速度最高提升30倍.提供...
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智算服务PAI-灵骏
智算服务PAI-灵骏面向大规模深度学习及融合智算场景的PaaS平台产品，支持公共云Serverless版、单租版以及混合云产品形态， 基于软硬件一体优化技术构建高性能异构算力底座，提供AI工程化全流程平台服务，具备高性能、高效率、高利用率等核心优势，满足高性能计算等领域应用需求，在大模型训练、自动驾驶、基础科研、金融量化等场景广泛应用。
基于RDMA技术和阿里云高性能通信库，构建低时延高带宽网络环境，针对AI+HPC应用进行通信优化，点对点时延可低至2us，最大可支持数万节点并行计算，为大规模科学计算提供极具效率优势的智能计算服务.打造科研大平台.融合开发生态，促进多元创新.查看产品文档.查看操作指南.关注产品社区.产品方案咨询.图片56*56(不可与icon...
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混合云使用Ali-Perseus
场景描述 本文介绍了混合云场景中，自建 Kubernetes服务，线下集群+云上弹性扩 展阿里云GPU服务实例+飞天AI加速工 具，并采用阿里云CPFS存储，运行AI训 练+AI推理作业的操作步骤。 解决问题 1.利用云企业网打通两个地域的VPC， 自建Kubernetes集群 2.使用飞天AI加速工具运行训练和推理 作业 3.使用CPFS存储共享数据 产品列表 云企业网CEN GPU云服务器 并行文件存储CPFS 文件存储NAS
随着高性 能并行计算的大规模商业化，传统并行文件系统正面临诸多挑战，如存储资源 急剧增长、成本高、运维管理复杂度大、大规模存储系统的稳定性以及性能无 法随规模进行线性扩展等。阿里云 CPFS应运而生。更多信息，请参考阿里云 CPFS介绍：（https://help.aliyun.com/document_detail/111755.html）飞天 AI加速工具加速...
阿里云解决方案基因专题
阿里云解决方案包括通用解决方案, 行业解决方案和生态解决方案，沉淀阿里云十年、百万用户最全面的业务场景，结合阿里巴巴集团技术创新能力，提供云原生、数据智能、零售、金融、制造等多个领域的解决方案。
2.用户只需关注流程开发本身，计算实现由阿里云自动进行调度优化，包括任务并行，错误重试、中断可恢复、性能统计，效率优化等。3.方便流程管理和维护，实现版本化，可重复、可审计的分析过程.支持社区流程标准，实现云端高效分析.容器镜像服务.1.一键部署HPC集群，包括SGE/SLURM等常用调度器。图形化管理用户、任务队列，...
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解决方案
EHPC药物筛选
场景描述 本方案适用于使用弹性高性能计算 EHPC和文件存储NAS来搭建基础环 境，运行药物筛选应用AutodockVina 的场景中，这里采用批处理方式来提交 作业，并可以可视化计算结果。 方案架构 1.计算之前，将数据通过互联网/闪电立方/高速通道上传到阿里云OSS 2.计算时，将数据从OSS拉取到文件共享存储NAS上 3.计算时，在EHPC集群上进行，计算节点从NAS上读写数据 • 容量型NAS：低成本，大容量 • 性能型NAS：适合高IOPS应用，作为临时目录 • CPFS：适合超大规模，并行度极高的作业 4.计算节点： • 如果对计算时间不敏感，希望低成本运算，可选ECS实例 • 如果时效性要求高，建议采用SCC超级计算集群 5.可视化 • 如果可视化部分计算量不大，可以采用EHPC自带的可视化服务 解决问题 1.使用EHPC运行药物筛选应用 2.使用nas存储计算数据 3.使用OSS保存计算结果 • 通过分子对接（moleculardocking）模拟计算进行药物筛选，是模拟小分子配体和生物大分子受体的 相互作用，预测配体和受体的结合模式和亲和力。 • 通常，有很多已有的配体库，如商业化的Specs、Enamine和ChemDiv化合物库。提供大量配体，模 拟计算就是计算这些配体和给定受体的相互作用。 • 每次模拟计算通常处理一个配体和一个受体，不同配体之间没有依赖，因此可以同时大规模并行处 理。 本解决方案同样适用于有批量、高并发处理需求的其它生物、医药等场景。 产品列表 弹性高性能计算E-HPC 文件存储NAS 对象存储OSS
http://vina.scripps.edu/ Vina 使用 demo：http://vina.scripps.edu/tutorial.html 我们 EHPC 集 群 使 用 的 Linux CentOS 7.6 的 操 作 系 统，下 载 对 应 的 Vina 版 本：http://vina.scripps.edu/download/autodock_vina_1_1_2_linux_x86.tgz MGLTools 包括 AutoDock Tools(ADT)和 Python Molecular Viewer(PMV)。...
GPU云服务器
阿里云GPU云服务器（GPU Cloud Computing，GPU）是提供 GPU 算力的弹性计算服务，具有超强的计算能力，服务于深度学习、科学计算、图形可视化、视频处理多种应用场景。阿里云作为亚洲第一的云服务提供商，随时为您提供触手可得的算力，有效缓解计算压力，提升您的业务效率，助您提高企业竞争力。
在气象预测、油气勘探、分子动力学等需要大规模并行计算的科学计算领域，GPU已在发挥强大的作用。通过提供大规模浮点运算的算力，与弹性计算完美结合，无论在线或离线均能提供高效的计算性能.与ESS和SLB结合实现弹性扩容.提供最新型号GPU及最便捷的部署方法，满足科学计算的强大计算需求.弹性伸缩ESS.负载均衡SLB.推荐搭配...
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SLS多云日志采集、处理及分析
场景描述 从第三方云平台或线下IDC服务器上采集 日志写入到阿里云日志服务，通过日志服务 进行数据分析，帮助提升运维、运营效率， 建立DT 时代海量日志处理能力。 针对未使用其他日志采集服务的用户，推荐 在他云或线下服务器安装logtail采集并使用 Https安全传输；针对已使用其他日志采集 工具并且已有日志服务需要继续服务的情 况，可以通过Log producer SDK写入日志 服务。 解决问题 1.第三方云平台或线下IDC客户需要使用 阿里云日志服务生态的用户。 2.第三方云平台或线下IDC服务器已有完 整日志采集、处理及分析的用户。 产品列表 E-MapReduce 专有网络VPC 云服务器ECS 日志服务LOG DCDN
享 带宽，多个 EIP共享享同一带宽，节约成本，注意 EIP加入共享带宽以后，原 本的带宽峰值无效，变为相同的 2Mbps共享带宽峰值，原本的计费模式无效，文档版本：20211203 73 SLS多云日志采集、处理及分析 日志服务器集群公网日志数据传递到日志服务 变为单纯的 EIP,不额外计流量或带宽费用；请用户根据实际业务规模和成本考...
E-HPC低成本实现量化策略回测
在量化交易场景下，量化策略的构建流程一般包括：想法、数据获取、建模、回测、结果分析等，在回测过程中往往需要海量的算力，进行大量数据的分析和处理，如何快速、高效和低成本的进行批量任务的调度，并快速获取结果是量化领域遇到的普遍挑战，这也是云计算能够带给客户的巨大优势。
“节 点与队列”页面支持用户新建或删除队列，本次实验所创建计算节点均纳入 EHPC集 群默认队列“workq”中，计算任务亦提交到 workq队列。后续生产环境可根据生产需要 创建新的队列。文档版本：20220321 5 E-HPC低成本实现量化策略回测 实验背景 自动伸缩 点击 EHPC集群“自动伸缩”子标签，跳转到自动伸缩配置页面。1.3....
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
本实践采用并行模式、使用 tez作为测试引擎进行测试：注释掉 security模式相关的 两行配置并且添加后面六行配置以便适合 hive-testbench进行大规模数据集测试（比 如 1TB规模的数据集），然后保存配置文件；步骤2 修改 hive执行引擎为 tez set hive.execution.engine=tez;步骤3 注释掉 security相关的两行配置-set hive....
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。
采用可扩展的MPP架构全并行计算，向量化算子发挥CPU极致算力，ORC格式列存优化索引，SSD存储优化IO，支持PB级数据亚秒级交互式分析体验.高性能主键点查(Serving).基于行存表的主键索引和查询引擎的短路径优化，支持每秒数十万QPS高性能服务型点查，支持高吞吐更新，相比开源系统性能提升10倍以上.联邦查询，外表加速...
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