大数据近实时数据投递MaxCompute
本文介绍离线大数据场景使MaxCompute构建云 上近实时数仓，打通云下数据上云链路，解决数据复杂类型支持和动态分区问题，满足高级数据处理需求的最佳实践。 l混合云环境下，现有业务系统零改造，打通数据上云链路。 l使用UDF实现复杂数据类型转换和数据动态分区。 l使用DataWorks配置周期调度业务流程，数据自动入仓。 l借助MaxCompute优化计算引擎，实现降本增效。 产品列表 云服务器ECS 专有网络VPC 访问控制RAM 数据总线DataHub E-MapReduceEMR DataWorks 大数据计算服务MaxCompute
大数据近实时数据投递 MaxCompute 最佳实践 业务架构 最佳实践 解决问题 场景描述 混合云环境下，现有业务系统零改造，打通数据 本文介绍离线大数据场景使用 MaxCompute构建云 上云链路。上近实时数仓，打通云下数据上云链路，解决数据复 使用 UDF实现复杂数据类型转换和数据动态分 杂类型支持和动态分区问题，满足高级数据...
表格存储Tablestore
表格存储Tablestore是阿里云自研的面向海量结构化数据存储的Serverless分布式数据库，它可提供低成本、高性能的存储方案，同时也可提供稳定与极致的数据服务。
查看全部日志.海量规模订单系统解读.Feed流系统设计.百亿级全网舆情分析系统存储设计.基于Tablestore实现海量运动轨迹数据存储.表格存储团队....表格存储支持数据投递数据湖OSS.表格存储支持Spark访问索引加速.表格存储支持通过DTS实时同步MySQL数据.表格存储产品文档.表格存储使用流程快速入门.表格存储常见问题解答.
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云原生大数据计算服务MaxCompute
阿里云云原生大数据计算服务MaxCompute是面向分析的企业级云数仓，作为一体化大数据智能计算平台ODPS的大规模批量计算引擎，MaxCompute以 Serverless 架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务，使您经济高效的分析处理海量数据，进行敏捷的业务洞察。
大数据近实时数据投递MaxCompute 最佳实践.最佳实践团队.基于MaxCompute的大数据BI分析最佳实践.查看更多>.通用解决方案.云上大数据仓库解决方案.云上数据集成解决方案.个性化搜索和推荐解决方案.湖仓一体解决方案.5分钟的快速大数据分析方案.海量日志分析解决方案.查看更多>.各行业客户案例与最佳实践>.精选客户案例....
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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。
根据数据量和网络的情况，迁移所耗费的时间可能会持续数小时甚至数天，对业务影响较大。通过数据传输服务可轻松实现数据一键上云，将停机时间降低到分钟级.只需配置迁移的源、目标实例及迁移对象，即可实现业务平滑迁移，支持结构迁移、全量数据迁移及增量数据迁移.支持库表列三级对象名映射，实现对源实例跟目标实例的库名...
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系统运维管理 OOS
阿里云系统运维管理（简称OOS）提供的云上自动化运维服务，通过执行模板来完成任务的自动化运行，可以使用OOS管理ECS、RDS、SLB、VPC等云产品，提升日常运维管理效率
参数管理，中心化的运维数据管理OOS 的参数管理支持各种参数的统一管理，同时可以被自动化任务、计算节点等使用，实现数据的统一管理。自动化任务，实现高效的批量管理OOS 的自动化任务为执行批量任务提供实时的进度管理、错误跳转、执行详情、参数和输出，从而提高整体的任务透明度和运维效率。查看更多登录 OOS 控制台，...
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可观测监控 Prometheus 版
覆盖业务自定义监控/应用组件监控/云服务监控/容器监控/系统监控等场景。默认集成Grafana看板与智能告警，全面优化系统可用性与查询能力，用户无需关注系统可用性与Exporter集成。帮助企业快速搭建一站式指标可观测体系。
作为云原生的运维数据可视化平台，面向用户提供免运维和快速启动 Grafana 运行环境的能力，默认集成如数据库 MySQL、消息队列 RockteMQ、实时计算 Flink、Elasticsearch、可观测监控 Prometheus 版、日志服务SLS等各类阿里云服务数据源，并提供丰富的数据看板，让运维监控更加高效、精细.可观测可视化 Grafana 版.支持按需...
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数据湖-在线学习场景数据分析
场景描述 本场景以在线教育中一个答题闯关类的应用为 例，使用WebServer来模拟演示这类日志数据 的分析处理。通过Nginx和Pythonflask搭建 WebServer，模拟应用中的关键页面，比如登 录、课程内容等，之后构造若干用户使用的模拟 日志数据，投递到数据湖进行分析后获取应用 PV、UV、课程内容访问排行、平均得分等等。 解决问题 基于数据湖（EMR+OSS）搭建大数据平台。 EMR和OSS使用和配置。 数据统一存储到OSS。 产品列表 E-MapReduce 对象存储OSS 云服务器ECS 访问控制RAM 专有网络VPC
通过Nginx和Pythonflask搭建WebServer，模拟应用中的关 键页面，比如登录、课程内容等，之后构造若干用户使用的模拟日志数据，投递到数 据湖进行分析后获取应用PV、UV、课程内容访问排行、平均得分等等。方案优势 支持超过10亿条元数据规模的数据管理，同时支持高可靠和高可用。 支持元数据实时备份和重建集群快速恢复...
游戏数据运营融合分析
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
文档版本：20210224 71 游戏数据运营融合分析 部署 SLS-OSS数据投递 文档版本：20210224 72 游戏数据运营融合分析 部署 SLS-OSS数据投递 步骤5 阅读提示信息，单击确认。4.3.投递结果验证 步骤1 等待 5分钟之后，在 SLS控制台查看投递结果，若看不到结果可刷新页面进行尝试。步骤2 在 OSS控制台查看投递结果。文档版本：...
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。
在后续的 SLS日志投递步骤我们会 将这些数据投递到云 ClickHouse集群并通过云 ClickHouse查询。文档版本：20210416 31 云 ClickHouse冷热数据分层存储最佳实践 使用云控制台管理云 ClickHouse 2.使用云控制台管理云 ClickHouse 业务上使用云 ClickHouse集群，如果集群当前的配置无法满足需求，您可以对集群配 置进行变更，...
企业构建统一CMDB数据源
典型场景 l 企业/ISV构建多云CMDB平台，对接数十款产品的API，拉取、清洗、格式化、存储配置数据是复杂且高成本的工作。 l 企业日常的资源管理，需依赖资源配置历史、资源关系数据进行故障溯源和影响评估。 解决方案 l 企业管理账号设置Config配置数据投递，将所有账号的资源配置快照和历史归集到统一地址留存。 l 使用OSS做长期归档，使用SLS做实时分析和监听。获取全量资源数据并及时感知云上资源的变更。 l 将数据集成到自有CMDB平台 客户价值 l 基于配置审计简单便捷的持续收集云上资源配置数据，在自建CMDB过程中节省大量人力和时间成本。 l 跨账号统一收集数据，实现中心化的资源配置管理。 l 实现资源配置数据的持续收集和监听，及时感知云上资源的增删改，洞察异常变更。
获取ECS网络信息 本章节，我们以ECS资源的网络配置数据为例，使用 python脚本模拟将资源配置数 据导入企业自有系统。用到了配置审计的 API，在使用前需要导入阿里云 SDK 核心库:aliyun-python-sdk-core：在多账号情况下，列出主账号下指定账号 组的所有资源数据：在多账号情况下，查询指定资源的详细数据 注意：上述两个...
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。
配置VPC 对等连接.19 3.SLS中配置Kafka数据入湖.21 3.1.SLS中配置Kafka数据导入.21 3.2.SLS中配置Kafka入湖的高级配置（公网访问）.24 3.3.SLS中验证Kafka入湖.28 4.ECS中应用数据投递到Kafka.30 4.1.ECS中压测数据投递到Kafka.30 4.2.Kafka中查看ECS脚本的数据投递.33 4.3.SLS中查看ECS-Kafka-SLS 的数据入湖.34 5.SAE容器...
高价值用户挖掘及触达
使用人工智能平台PAI的强大算法能力，通过对用户数据的计算和预测，辅助客户对人群营销决策的判断，在用户召回，流失预测，高价值用户寻找等多个运营场景。
开箱即用仅需完成数据投递，即可应用评分、流失预测等模型，训练专属营销AI。增长场景丰富支持流失召回、高潜用户筛选、个性化营销等场景，提升运营效率。应用场景流失/低活用户召回对长期未访问APP的历史注册用户、以及低活的新用户等通过短信召回的方式，吸引用户回归体验产品，提升APP日活。结合站内用户日常使用习惯、...
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解决方案
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。
一站式提供数据采集、加工、查 询与分析、可视化、告警、消费与投递等功能，全面提升您在研发、运维、运营、安全等场景的数字化能力。云速搭 CADT（Cloud Architect Design Tools）：是一款为上云应用提供自助式云 架构管理的产品，显著地降低应用云上管理的难度和时间成本。本产品提供丰富的 预制应用架构模板，同时也支持...
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
文档版本：20240422 23 基于函数计算实现自定义直播-拉流-录制-存储-通知 环境搭建 配置成功后，在相同的页面检查“成功目标”是否已经配置投递目标服务到消息服务 MNS 的主题 topic-notice，如下图所示，如果没有，可以点编辑添加配置，选择对应的资源名 称，并点下方的确定按钮。如果已经有该配置，可跳过该步骤。文档...
阿里云日志服务SLS多云统一日志方案之腾讯云日志采集最佳实践
使用日志服务SLS统一采集、存储、查询和分析阿里云、腾讯云等不同云厂商上的业务日志、系统日志和云产品日志，实现在一个平台上管理多云架构下的所有日志。
步骤2 在创建页面，填写跟踪集名称、管理事件、投递位置（选择投递到 CLS，填写日志主 文档版本：20240422 9 阿里云 SLS多云统一日志方案之腾讯云日志采集最佳实践 采集多云日志到 SLS 题和日志集），完成后点击“完成新建”按钮。步骤3 创建完成后，在跟踪集列表中，可以看到刚刚创建的跟踪集。点击列表中的“检索分 析”...
基于函数计算FC实现阿里云Kafka消息轻量级ETL处理
在大数据ETL场景，Kafka是数据的流转中心，Kafka中的数据一般是原始数据，可能存在多种数据混杂的情况，需要进一步做数据清洗后才能进行下一步的处理或者保存。利用函数计算FC，可以快速高效的搭建数据处理链路，用户只需要关注数据处理的逻辑，数据的触发，弹性伸缩，运维监控等阿里云函数计算都已经做了集成，函数计算FC也支持多种下游，OSS/数据库/消息队列/ES等都可以自定义的对接
利用函数计算 FC，可以快速高效的搭建数据处理链路，用户只需要 关注数据处理的逻辑，数据的触发，弹性伸缩，运维监控等阿里云函数计算都已经做了集成，函 产品列表 数计算 FC也支持多种下游，OSS/数据库/消息队 列/ES等都可以自定义的对接。专有网络 VPC 阿里云交换机 解决问题 阿里云安全组•快速搭建起数据处理全链路 ...
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和数据库等产生的异构数据，统一管理，并投递到下游的分析、归档等系统，构建清晰的数据流，让您更好的释放数据的价值.对外，大数据系统与业务系统解耦，对内，大数据系统各组件之间解耦.通过数据总线，业务数据能够实时汇入大数据系统，缩短数据分析周期.实时计算Flink.实时数据...
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