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<em>日志</em>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。
为了克服这些挑战,可观测链路 OpenTelemetry版通过整 合调用链路追踪和日志分析功能,极大地简化了问题定位过程,能够快速、准确地诊 断业务异常问题,从而提高开发和运维团队对于微服务系统的掌控能力。应用场景 借助可观测链路 OpenTelemetry 版和日志服务 SLS,接入为多语言分布式应用的链 路数据和日志。提供一个典型...
来自: 最佳实践 相关产品:日志服务(SLS),云速搭
SLS数据入湖Kafka最佳实践
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。
应用场景 客户在阿里云不同region、阿里云以外的其他云服务商(AWS、Azure、GCP、TencentCloud、HuaweiCloud等)、或者IDC等业务数据或应用系统产品的日志数据等,汇总处理后,通过标准的通用的协议Kafka,数据入湖到阿里云SLS日志中心,进行分析和处理。主要步骤:1.通过CADT快速完成SLS数据入湖Kafka最佳实践需要的...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,日志服务(SLS),Serverless 应用引擎,消息队列 Kafka 版
容器多云统一监控日志
容器多云统一监控<em>日志</em>
多云、混合云成为常态,Forrester 报告中指出,未来 89% 的企业至少使用两个云,74% 的企业至少使用三个甚至更多公有云,在面对多云/混合云这样大的趋势下,Gartner报告指出,安全、运维复杂性、财务复杂性是多云架构的主要挑战,本方案给出了在多云/混合云场景下,构建基于容器环境下的统一管理、统一监控和统一日志方案,解决多云、混合云场景下,运维复杂性问题。 应用场景 客户在阿里云以外的其他云服务商(AWS、Azure、GCP、TencentCloud、HuaweiCloud等)或者IDC基于容器(Kubernetes)运行业务系统,希望构建容器场景下的统一监控日志系统,方便做不同大屏和问题分析定位。 解决问题 •构建容器多云统一监控和日志系统,在一个平台可以看到不同环境系统的运行情况。
应用场景 客户在阿里云以外的其他云服务商(AWS、Azure、GCP、TencentCloud、HuaweiCloud等)或 产品列表 者IDC基于容器(Kubernetes)运行业务系统,希望构建容器场景下的统一监控日志系统,方便  专有网络VPC 做不同大屏和问题分析定位。 云虚拟机ECS  微服务引擎MSE(云原生网关)解决问题  日志服务SLS•构建...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,容器服务 ACK,日志服务(SLS),应用实时监控服务 ARMS ,微服务引擎
基于函数计算FC实现物联网音视频处理
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。
部署架构 架构说明  上海Region模拟数据合规区和用户端行为。 北京Region里主要涉及到云工作流CloudFlow,函数计算FC,对象存储OSS。 通过CloudFlow设计的流程,编排函数计算,实现自动化处理视频的流程。 CloudFlow中还涉及到对视频切片的不同操作,做并行处理的逻辑、处理完成后合流 文档版本:20240502 4基于...
来自: 最佳实践 | 相关产品:对象存储 OSS,函数计算
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数据
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。
应用场景 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。解决问题  如何使用ACK部署Wordpress应用,并使 用SLS采集容器日志到SLS  最大程度保障Elastic...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,容器服务 ACK,日志服务(SLS)
基于SAE的一站式Web服务托管方案
基于SAE的一站式Web服务托管方案
通过SAE提供的内置CICD能力,代码提交后可以触发自动构建,并部署应用到SAE,部署完成后,应用自动产生访问域名,外部请求通过域名可以直接访问应用。SAE提供了内置的可观测,灰度,回滚能力,通过控制台可以白屏化完成整个操作。SAE适合应用容器化快速上云,客户只需要提供代码仓库,后续的CICD,应用访问,弹性管理,运维监控,SAE都提供了内置的集成能力
特别注意,监控有一定延迟,需要等待最多 2分钟左右才能收集到 文档版本:20240430 18 基于SAE 2.0的一站式 Web服务托管方案 场景验证 应用的实时日志可以通过控制台日志管理查看。需要更加强大的监控可以开启应用监控,通过 Arms提供的高阶能力,可以实现更加细 致的监控分析。文档版本:20240430 19 基于SAE 2.0的一站式 ...
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基于函数计算FC实现大语言模型部署
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。
基于函数计算 FC实现大语言模型部署最佳实践 业务架构 方式一:魔搭 SwingDeploy模型到 FC 方式二:FC3.0应用模板部署 场景描述 在现代 AI应用中,Qwen/chatglm2-6b等社区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的挑战。基于函数计算 FC的无服务器计算模式为这类模型...
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大模型RAG对话系统部署
大模型RAG对话<em>系统</em>部署
大模型RAG对话系统最佳实践,旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术,从而显著提升对话系统的性能,使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践,您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。
不仅提供云上开箱即用 的 Elasticsearch、Logstash、Kibana、Beats在内的 Elastic Stack生态组件,还 与 Elastic官方合作提供免费 X-Pack(白金版高级特性)商业插件,集成了安全、SQL、机器学习、告警、监控等高级特性,被广泛应用于实时日志分析处理、信息 检索、以及数据的多维查询和统计分析等场景。云原生数据仓库 ...
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自建数据库迁移到云数据库
本方案介绍如何将网站的自建数据库迁移至云数据库 RDS,解决您随着业务增长可能会面临的数据库运维难题。数据库采用高可用架构,支持跨可用区容灾,给业务带来数据安全、可用性、性能和成本方面收益。方案提供了快速体验教程,模拟了数据库迁移所需的工作,帮助您快速上手。
支持慢日志分析、自动SQL优化;自研AliSQL和AliPG优化性能安全无现成的连接链路加密;无现成的TDE加密;审计困难,无SQL审计;内核Bug需要自行修复SSL加密;TDE加密;SQL洞察与审计;内核Bug由阿里云修复对比项成本稳定性能安全优惠购买如果您已决定将自建数据库迁移到 RDS 上,可以了解阿里云为您提供的权益折扣,来降低云...
来自: 解决方案
基于函数计算FC实现企业级权限精准控制Kafka跨实例消息同步
基于函数计算FC实现企业级权限精准控制Kafka跨实例消息同步
应用场景 在大数据场景,企业的Kafka实例可能存在多种情况,比如使用阿里云Kafka服务,可能是自建开源Kafka,或者是其他云上的云Kafka。不同的业务使用不同类型的Kafka实例,在这个前提下Kafka实例之间可能会需要消息同步的情况: 同帐号容灾场景:比如Kafka实例都是阿里云Kafka,但是Kafka实例会有主备之分,需要将主Kafka实例的消息实时同步到备Kafka。 跨帐号或异地容灾:这类场景比如主Kafka是阿里云Kafka,备Kafka是IDC开源自建Kafka,或者是其他云上的Kafka。 不同业务之间消息同步:因为现在的业务通常不会是信息孤岛,都需要消息互通,所以可能是A业务的Kafka实例消息需要同步到B业务的Kafka实例,并且这两个Kafka实例归属不同的RAM角色,有自己独自的权限控制。 解决问题 解决使用开源组件做消息同步的高成本问题。 解决使用开源组件做消息同步的并发性能、稳定性问题。 解决使用开源组件做消息同步的可靠性问题(重试机制,容错机制,死信队列等)。 大幅提升构建消息同步架构的效率,降低构建复杂度问题。
基于函数计算FC实现企业级权限精准控制Kafka跨实例消息同步最佳实践 场景描述 业务架构 基于阿里云函数计算FC实现同帐号阿里云Kafka 例之间消息、元数据同步,跨帐号阿里云Kafka实例 之间消息、元数据同步,阿里云Kafka实例和IDC 自建Kafka(其他云Kafka)之间消息、元数据同步。应用场景 在大数据场景,企业的Kafka实例...
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容器场景下的应用性能监控、调用链拓扑、内存剖析
容器场景下的应用性能监控、调用链拓扑、内存剖析
场景描述 随着云原生及微服务技术的普及,越来越多的系统已经通过云原生和微服务技术实现企业的降本增效,同时因微服务及云原生的复杂性给系统运维带来非常大的挑战,云原生应用监控arms通过全链路应用监控,从端到端及代码级别的链路下钻能力、CPU、内存持续剖析及诊断能力,帮助客户降低系统故障定位难度,此demo,您将体验arms的链路监控、内存剖析等能力 应用场景 微服务+容器场景下链路调用拓扑,调用链可以显示出服务之间的调用顺序和层次关系,帮助开发人员理解和追踪代码的执行流程 在分布式系统中,一个请求往往需要通过多个服务来完成。当出现问题时,如请求超时、错误或异常,很难快速定位问题所在。 解决问题 调用链可以帮助运维人员解决以下问题: · 故障排查:当请求失败或出现错误时,调用链可以显示整个请求的路径和每个服务的执行情况,从而帮助运维人员快速定位问题所在。 · 性能优化:通过调用链,运维人员可以了解请求在系统中的执行时间和瓶颈所在,从而进行优化。 · 系统监测:调用链可以提供实时的系统监测和分析,帮助运维人员了解系统的健康状况和资源利用情况。
容器场景下的应用性能监控、调用链拓扑、内存剖析 最佳实践 场景描述 业务架构 随着云原生及微服务技术的普及,越来越多的 已经通过云原生和微服务技术实现企业的降 本增效,同时因微服务及云原生的复杂性给系统 运维带来非常大的挑战,云原生应用监控arms 通过全链路应用监控,从端到端及代码级别的链 路下钻能力、CPU...
来自: 最佳实践 | 相关产品:弹性公网IP,容器服务 ACK,NAT网关,微服务引擎
SAE-ACK应用双跑最佳实践
SAE-ACK应用双跑最佳实践
场景描述 实现ACK、SAE中部署的应用在东西向和南北向互通,实现SAE-ACK应用双跑。 应用场景 该最佳实践应用于两类场景: l 因为SAE支持更丰富自动扩缩指标(比如QPS,RT,TCP连接数等),所以将相对稳态的应用部署在ACK中,将相对弹性波动大的应用部署在SAE,借助SAE更强大的自动扩缩应对流量洪峰。 l 将K8s架构迁移到Serverless架构时,需要平滑过渡,所以该最佳实践中的双跑架构可以有效帮用户平滑的完成迁移。
 应用计价成功后,CADT会实时生成一个应用架构成本分析报告,可以单击查看 报告。文档版本:20240311 12SAE-ACK应用双跑 场景验证  如果确认价格符合预期,可以单击下一步:确认订单。确认订单阶段会列出架构中所有的产品及其当天价格,需要用户确认无误后勾选接受《云速搭 服务条款》,此时下一步:支付并创建才会高亮...
来自: 最佳实践 | 相关产品:容器服务 ACK,Serverless 应用引擎,微服务引擎
密评咨询服务
密评咨询服务是阿里云依托云平台密评经验和云密码产品优势,提供全流程密评咨询服务,助力企业快速完成密评合规
身份鉴别、远程管理通道安全、系统资源访问控制信息完整性、日志记录完整性.设备和计算安全.身份鉴别、访问控制信息完整性、重要数据传输机密性、重要数据存储机密性、重要数据传输完整性、重要数据存储完整性、数据原发和接受的不可否认性.应用和数据安全.商用密码合规整体方案.立即领取密评大礼包.阿里云密评整体解决方案...
来自: 云产品
基于函数计算FC实现阿里云Kafka消息内容控制MongoDB DML操作
基于函数计算FC实现阿里云Kafka消息内容控制MongoDB DML操作
在大数据ETL场景,将Kafka中的消息流转到其他下游服务是很常见的场景,除了常规的消息流转外,很多场景还需要基于消息体内容做判断,然后决定下游服务做何种操作。 该方案实现了通过Kafka中消息Key的内容来判断应该对MongoDB做增、删、改的哪种DML操作。 当Kafka收到消息后,会自动触发函数计算中的函数,接收到消息,对消息内容做判断,然后再操作MongoDB。用户可以对提供的默认函数代码做修改,来满足更复杂的逻辑。 整体方案通过CADT可以一键拉起依赖的产品,并完成了大多数的配置,用户只需要到函数计算和MongoDB控制台做少量配置即可。
4 文档版本:20240304 基于函数计算 FC 实现阿里云 Kafka 消息内容控制 MongoDB DML 操作 最佳实践概述 部署架构 架构说明 该架构图直观的表现出了该方案中使用到的网络(VPC,交换机,安全组)、Kafka、函数计算 FC、MongoDB 之间的关系。l 网络架构:n 整个方案会在某个 Region 下,该示例使用的是北京 Region n 在 ...
来自: 最佳实践 | 相关产品:函数计算,消息队列 Kafka 版,云数据库 MongoDB版
Kafka性能压测快速方案
Kafka性能压测快速方案
产品性能基线测试场景需要对产品进行性能测试得到详细的压测数据,本方案可以快速构建测试的客户端(kafka官方的压测客户端)和不同的Kafka服务端( SSD云盘版、高效云盘、Serverless版三种实例),方便客户进行POC完成性能验证。
mkdir/root/kafka-perf 文档版本:20240229 4Kafka性能压测快速方案 部署基础环境#sleep10s sleep10#生成本地执行文件 cat>/root/kafka-perf/install_env.sh/root/kafka-perf/kafka-perf.sh/root/kafka-perf/kafka-perf.log2>&1&可用 tail-f/root/kafka-perf/kafka-perf.log查看系统启动部署kafka压测软件日志。echo"压测...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,弹性公网IP,消息队列 Kafka 版
基于MSE和SAE的微服务部署与压测
基于MSE和SAE的微服务部署与压测
通过云原生微服务引擎MSE、SAE、PTS、ARMS产品,为spring cloud微服务应用提供部署和测试能力,提供一个经典微服务应用上云的典型架构,实现微服务应用的快速落地。
基于MSE和SAE的微服务部署与压测最佳实践 业务架构 场景描述 通过云原生微服务引擎MSE、SAE、PTS、ARMS 产品,为SpringCloud微服务应用提供部署和测试 能力,提供一个经典微服务应用上云的典型架构 现微服务应用的快速落地。应用场景 微服务应用运行需要的支撑包括注册中心、运行、应用监控、服务测试等典型能力。...
来自: 最佳实践 | 相关产品:负载均衡 SLB,弹性公网IP,性能测试 PTS,应用实时监控服务 ARMS ,Serverless 应用引擎,微服务引擎,云速搭
基于SpringCloud应用玩转MSE实践
基于SpringCloud应用玩转MSE实践
随着业务不断创新,大型的单个应用和服务会被拆分为数个甚至数十个微服务,微服务架构已经被广泛应用。 微服务的好处在于快速迭代,如何在迭代过程中保障线上流量不受损。依赖开源产品缺少无运维工具,常常需要投入较大的运维人力和成本。 本实践提供基于云原生应用产品提供微服务注册配置中心、微服务治理和云原生网关等一系列高性能和高可用的企业级云服务能力。
应用计价成功后,CADT会实时生成一个应用架构成本分析报告,可以单击查看报告。文档版本:20240229基于SpringCloud应用玩转MSE 如果确认价格符合预期,可以单击下一步:确认订单。步骤8 确认订单阶段会列出架构中所有的产品及其价格,需要用户确认无误后勾选接受《云 速搭服务条款》,此时下一步:支付并创建才会高亮,可以...
来自: 最佳实践 | 相关产品:弹性公网IP,容器服务 ACK,日志服务(SLS),NAT网关,微服务引擎,消息队列 RocketMQ 版,云速搭
基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析
基于Flink+ClickHouse构建<em>实时</em>游戏数据<em>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、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...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,弹性公网IP,实时计算,Quick BI,消息队列 Kafka 版,云数据库 ClickHouse
云速搭部署SLS实现日志采集处理分析
云速搭部署SLS实现<em>日志</em>采集处理<em>分析</em>
通过云速搭部署ECS+SLS,在ECS上安装logtail收集Nginx应用日志写入SLS。通过日志生成器模拟Nginx日志生成,并通过SLS进行日志分析。
理解资源级别 每个阿里云资源都有资源级别,本架构中使用的资源如下图,这些架构级别在进行 设计需要用到。云资源 架构级别 SLS 地域 ECS AZ 安全组 VPC 1.2.资源规划清单 资源类别 配置项 配置明细 说明 区域 区域 华东 1(杭州)本最佳实践全部资源部署在 杭州(主数据中心)专有网络 状态 新购(根据实际情况选 云...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,日志服务(SLS),云速搭CADT
基于日志服务构建业务可观测性系统
基于<em>日志</em>服务构建业务可观测性<em>系统</em>
现在已知的各种监控数据的工具,以及对应的监控系统有非常多的选择,比如ZABBIX,Prometheus,Skywalking等。但是这些系统都存在同样的一个问题,只覆盖了可观察性的一部分,举个简单的类比,大家在日常开车的过程中,会用到很多的辅助设备,仪表盘,行车记录仪,导航,倒车影像等等,这些设备都各自承载了一部分的功能,但是都存在着如下的问题: l 数据覆盖不完整 l 存在数据孤岛(无法关联协同) l 使用门槛高,不够人性化 核心价值 l 全覆盖,统一协议,支持各类平台。 l 数据关联,统一Schema,关联Metrics/Logs。 l 云原生,SaaS服务,拥抱云原生。 l 简单易用,自动化埋点,数十项易用功能。 智能化,异常诊断,根因分析。
能够提供异常诊断和根因 文档版本:20210616 5 基于日志服务构建业务可观察性系统 架构设计 等智能算法能力的核心优势。全覆盖,统一协议,支持各类平台。数据关联,统一 Schema,关联 Metrics/Logs。云原生,SaaS服务,拥抱云原生。简单易用,自动化埋点,数十项易用功能。智能化,异常诊断,根因分析。文档版本:...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,容器服务 ACK,日志服务(SLS)
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