移动开发平台 mPaaS
阿里云移动开发平台 mPaaS提供App开发、测试、运营及运维等云到端的一站式解决方案，帮助企业快速构建高质量的移动应用，阿里云快速开发平台提升企业产品生态发展。
容灾安全主备方案：移动网关双活，实时发布、数据分析等均为冷备，其中实时发布发布包的数据，可以通过AFS实现主备同步，只需要上传一次即可。容灾能力：数据同步能力RPO，容灾切换时长RTO。常见问题接入方案规划Q：如何接入Android端？A：接入移动开发平台 mPaaS 有 原生 AAR 方式 和 组件化方式（Portal&Bundle）两种接入...
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基于函数计算实现直播流录制-存储-通知
在互娱、教育、电商等行业都会有直播相关的业务，大部分场合都需要对直播相关的业务做安全审核，或者对直播的课程进行录制和转码。该方案实现了一种完全按需拉起、按量弹性、按实际使用付费的录制方案。基于本方案还可以扩展实现直播流截帧、自动化安全审核等能力
基于函数计算实现直播流录制-存储-通知最佳实践 业务架构 场景描述 基于阿里云函数计算实现对直播流的实时录制，录制结束后会把录制的结果写入 OSS 存储桶，并把录制的结果写到消息队列，下游服务可以通 过订阅的方式来消费消息 应用场景 在互娱、教育、电商等行业都会有直播相关的业 务，大部分场合都需要对直播相关的业务...
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。
依赖 用于实现服务注册与发现，引入了com.aliyun.openservices，用于实现消息的发布与订阅。其中，注册中心的endpoint、消息中心的endpoint、当前应用是否灰度环境标识、传递到 注册中心的环境标识均是可变配置，可以在应用部署时通过环境变量的方式传入。应用通 过镜像部署在容器服务ACK。附上应用源码：...
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。
Kafka性能压测快速方案 最佳实践 业务架构 场景描述 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。应用场景 有需要通过PoC得到Kafka产品...
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数不支持...
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数据总线Datahub
数据总线(DataHub)服务是阿里云提供的流式数据(Streaming Data)服务，它提供流式数据的发布(Publish)和订阅(Subscribe)的功能，拥有高吞吐量、高稳定性、低成本等特点，与阿里云大数据生态系统完美打通，让您可以轻松构建基于流式数据的分析和应用。
通过数据总线，您可以实时接入APP、WEB、IoT和...数据总线(DataHub)服务是阿里云提供的流式数据(Streaming Data)服务，它提供流式数据的发布(Publish)和订阅(Subscribe)的功能，让您可以轻松构建基于流式数据的分析和应用.视频讲解DataHub基本功能使用.丰富的API接口供您使用.常见问题和用户支持信息.DataHub数据同步视频教程.
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云产品
云Clickhouse冷热数据分层存储
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。
云数据库 ClickHouse 冷热数据分层存储是一种更具性价比的单实例多类型并存的数 据存储方式，提供热数据存储和冷数据存储两种方式，以及不同数据存储介质之间的 转存策略。热数据指的是实时性查询要求高、访问频次较高的数据，采用 ESSD或高 效云盘存储，满足高性能访问的需求。冷数据指的是查询频度相对较低、访问频次较 ...
电商网站数据埋点及分析
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
解决问题 1.电商网站广告位效果统计分析 2....步骤4 提交成功后，每天 11点会收到已订阅数据图表。邮件示例如下：文档版本：20220127 XXVII 电商网站数据埋点及分析 附加说明 附加说明 如果您已经完成了本实践，可以通过 CADT的资源释放功能，可以一键将本次实践创 建的云资源全部释放。文档版本：20220127 XXVIII
基于DataWorks的大数据一站式开发及数据治理
概述 基于Dataworks做大数据一站式开发，包含数据实时采集到kafka通过实时计算对数据进行ETL写入HDFS，使用Hive进行数据分析。通过Dataworks进行数据治理，数据地图查看数据信息和血缘关系，数据质量监控异常和报警。 适用场景 日志采集、处理及分析 日志使用Flink实时写入HDFS 日志数据实时ETL 日志HIVE分析 基于dataworks一站式开发 数据治理 方案优势 大数据一站式开发，完善的数据治理能力。 性能优越：高吞吐，高扩展性。 安全稳定：Exactly-Once，故障自动恢复，资源隔离。 简单易用：SQL语言，在线开发，全面支持UDX。 功能强大：支持SQL进行实时及离线数据清洗、数据分析、数据同步、异构数据源计算等Data Lake相关功能 ，以及各种流式及静态数据源关联查询。
基于 DataWorks的大数据一站式开发及数据治理 最佳实践 业务架构 场景描述 解决问题 本实践基于 Dataworks做大数据一站式开发，包含 日志采集、处理及分析 数据实时采集到 kafka 通过实时计算对数据进行 日志使用 Flink实时写入 HDFS ETL写入 HDFS，使用 Hive进行数据分析。通过 日志数据实时 ETL Dataworks进行数据治理，...
DTS数据同步集成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
数据抽取不幂等或容错率低，如凌晨 0:00启动的 ETL任务因为各种原因(数据库 HA切换、网络抖动或 MAXC写入失败等)失败后，再次抽取无法获取 0:00时的数 据状态。2.针对不规范设计表，如没有 create_time/update_time的历史遗留表，传统 ETL需 全量抽取。3.实时性差，抽取数据+重试任务往往需要 1-3小时。另外数据库的数据...
异地双活场景下的数据双向同步
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。
随着客户业务规模的扩大，对系统高可用性要求越 数据库双向同步 来越高，越来越多用户采用异地双活/多活架构，多 数据库全局 ID不冲突 活架构往往涉及业务侧做单元化改造，本方案仅模 双活架构的数据库建设问题 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...
E-MapReduce Serverless StarRocks 版
E-MapReduce Serverless StarRocks版简称EMR StarRocks，是阿里云提供的全托管服务，内核100%兼容StarRocks，性能比传统OLAP引擎提升3-10倍，助力企业高效构建湖仓分析、高并发查询及实时分析等大数据应用。
直接订阅 Kafka 的数据，提供 Flink-connector，flink 直接写入，exactly-one；适配 Flink-CDC 捕捉 TP 数据更新，实时更新 StarRocks.聚合表提供实时聚合的能力；强大的执行引擎、优化器保证了数据库实时建模.实时数据建模.生成的数据可以直接 Serving；实现实时、离线数据统一融合.实时数据分析.delete-and-Insert；读取...
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云数据库 RDS MySQL 版
阿里云云数据库RDS MySQL是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线MySQL数据库服务, 提供了高可用、高可靠、高安全、易运维等一站式的数据库解决方案，帮助您免除MySQL运维的烦恼。
高效数据同步数据传输服务DTS的数据同步和数据订阅功能结合云数据库RDS MySQL，可保障数据链路的全面同步，同时兼顾数据安全、异地容灾等高级需求。相关产品云数据库 RDS MySQL本产品数据管理 DMS数据传输服务 DTS云服务器 ECS专有网络 VPC负载均衡 SLB一键部署RDS MySQL 基础版全新升级RDS MySQL 基础版全新升级，推出超高...
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云消息队列 Kafka 版
云消息队列 Kafka 版是阿里云基于Apache Kafka构建的大数据消息中间件，广泛用于日志收集和分析、数据处理等场景。可提供全托管服务，用户无需部署运维，更专业、更可靠、更安全。
发布-订阅的模式可以根据不同的业务数据类型，将消息发布到不同的 Topic；还可通过订阅消息的实时投递，将消息流用于实时监控与业务分析或加载到 Hadoop、ODPS 等离线数据仓库系统进行离线处理。.网站所有用户产生的行为信息极为庞大，需要非常高的吞吐量来支持；可对接 Storm/Spark 实时流计算引擎，亦可对接 Hadoop/...
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DataWorks
大数据开发治理平台 DataWorks基于MaxCompute/EMR/MC-Hologres等大数据计算引擎，为客户提供专业高效、安全可靠的一站式大数据开发与治理平台。每天阿里巴巴集团内部有数万名数据/算法工程师正在使用DataWorks，承担集团99%数据业务构建。
流式数据发布(Publish)和订阅(Subscribe).活动中涉及“折扣”、“优惠”、“×折”或“省×元”，指相同规格产品的价格在本次活动与无任何活动时的比较.阿里云在数据治理领域主要提供自主研发的全链路大数据开发治理平台 DataWorks。DataWorks 是中国市场上较早的数据治理平台型产品，从 2009 开始在阿里巴巴内部不断积累...
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基于Flink的资讯场景实时数仓
场景描述 本实践针对资讯聚合类业务场景，Step by Step介绍 如何搭建实时数仓。 解决问题 1.如何搭建实时数仓。 2.通过实时计算Flink实现实时ETL和数据流。 3.通过实时计算Flink实现实时数据分析。 4.通过实时计算Flink实现事件触发。 产品列表 实时计算 专有网络VPC 云数据库RDSMySQL版 分析型数据库MySQL版 消息队列Kafka 对象存储OSS NAT网关 DataV数据可视化
3.数据加工：消息队列收到的原始数据，往往存在格式不齐或内容不全，需要经过数 据清洗（ETL）之后，才能更好的被下游业务使用。而整个 ETL过程，是实时数 仓架构设计上非常重要的一环，该环节要做到延时小，成本低，可扩展性好，业务 指标计算准确。在系统选型上，推荐使用实时计算 Flink对数据进行处理，因为 Flink具有...
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