数据中台安全解决方案
针对阿里云提供的数据中台解决方案,基于数据全生命周期安全管控,结合云上客户最佳实践,为客户提供可参考的数据中台安全解决方案。
深度整合阿里云在各行各业提供的数据中台解决方案,构建基于数据全生命周期管控的数据中台安全能力,并结合云上客户实践,提供可参考的数据中台安全整体解决方案.数据中台安全解决方案.为客户提供敏感数据识别、数据资产安全审计、数据脱敏等安全能力.数据安全中心.提供安全合规的密钥托管和密码管理服务,助您轻松使用密钥...
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云上数据集成解决方案
云上数据集成解决方案提供可跨异构数据存储系统、可靠、安全、低成本、可弹性扩展的数据传输交互服务,有效帮助您解 决云环境、个人站点环境下异构数据存储系统的数据互通难题,让您数据不再成为孤岛!助您实现大数据分析和实时商务智能。
离线(批量)的数据同步主要通过定义数据来源和去向的数据源和数据集,由数据集成提供一套抽象化的数据抽取插件(称之为Reader)、数据写入插件(称之为Writer),并基于此框架设计一套简化版的中间数据传输格式,从而达到任意结构化、半结构化数据源之间数据传输的目的。这期间也会涉及到数据源本身所处的网络,针对于各种...
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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
文档版本:20210224 101 游戏数据运营融合分析 数据分析及展示 步骤2 创建 quickBI数据集,对近一个小时每分钟活跃用户进行分析。文档版本:20210224 102 游戏数据运营融合分析 数据分析及展示 文档版本:20210224 103 游戏数据运营融合分析 数据分析及展示 步骤3 新建仪表板,展现分析结果。文档版本:20210224 104 游戏...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,云原生数据仓库AnalyticDB My,数据湖分析,Quick BI
企业数据资产在线运营解决方案
企业数据资产在线运营解决方案,端到端全链路的电力企业数据中台规划、设计、建设和运营方案,助力电网公司数据中台建设。
基于中台模式的企业数据运营服务体系以业务视角管理和运营数据资产,其向上赋能业务应用,向下连接企业源端数据,是企业业务创新和数据智能化的引擎,帮助企业建立可持续开展企业数据治理的能力,推动企业以数据运营实现价值共创.企业数据资产在线运营解决方案.全流程数据处理工具,全链路数据运营服务支撑体系,满足电网...
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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”。
互联网客户如何基于Serverless版本加速构建用户行为分析全链路.AnalyticDB PostgreSQL高性能【基础版】能力解析.DTS支持关系型数据库、NoSQL、大数据(OLAP)等数据源,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.数据传输服务.DMS提供免安装、免运维、即开即用、...
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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
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 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...
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跨链数据可信连接服务
跨链数据连接服务 ODATS 是利用蚂蚁区块链领先技术实现的跨链数据连接服务。通过制定标准化的区块链UDAG全栈跨链协议,保证跨链交易的安全性、可扩展性及可靠性,打破区块链数据孤岛,实现同构及异构链之间的可信互通,助力企业之间可信协作,促进产业生态可信融合。
支持TEE、零知识证明等可验证隐私计算,完成对区块链数据的存在性认证,生成认证证明,保障链上数据隐私,降低跨链认证的复杂度,提高通讯效率.高安全、高性能.可视化控制台快速注册区块链,便捷的授权流程保护链上数据隐私,标准通用的跨链合约,支持各类跨链场景信任可信传递.便捷接入、高效协同.默认色值为#fafafa,添加...
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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。
数据湖可无缝对接多种计算分析平台,直接进行数据处理与分析,打破孤岛,洞察业务价值。同时,数据湖提供冷热分层转换能力,覆盖数据全生命周期.云原生企业级数据湖解决方案.行业场景最佳实践.云原生数据湖分析.SLS日志服务.行业场景最佳实践.第一讲:高效迁移 HDFS 海量文件到 OSS;第二讲:数据无忧:利用 checksum 迁移 ...
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大数据近实时数据投递MaxCompute
大数据近实时<em>数据</em>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
在本实践中,使用 Java程序模拟输 出包含三种数据结构:map、list、struct的信息,并经过序列化后投递至 Kafka 群。数据信息示例:为简化操作流程,本实践已经预打包好了数据信息发生及投递的程序包。下载数据信息发生及投递程序包。yum install-y git git clone ...
来自: 最佳实践 | 相关产品:块存储,专有网络 VPC,云服务器ECS,访问控制,E-MapReduce,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,数据总线,云速搭CADT
数据传输
云数据传输是一种为云上流量提供统一计费和出账服务的服务开通型产品。支持对公网类产品的公网流量按照阶梯计费,用量越大单价越低;对跨地域类产品的跨地域流量按流量计费,这种计费方式更加灵活
数据传输 Cloud Data Transfer(简称“CDT”),是一种为云上流量提供统一计费和出账服务的开通型产品。提供更灵活优惠的计费方式,助您降低 IT 成本.支持公网类产品流量阶梯累积计费,用量越大单价越低.支持跨地域类产品按流量计费,无需提前规划带宽,计费方式更灵活.公网类产品支持云服务器 ECS、弹性公网IP、传统型...
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湖仓一体架构EMR元数据迁移DLF
湖仓一体架构EMR元<em>数据</em>迁移DLF
通过EMR+DLF数据湖方案,可以为企业提供数据湖内的统一的元数据管理,统一的权限管理,支持多源数据入湖以及一站式数据探索的能力。本方案支持已有EMR集群元数据库使用RDS或内置MySQL数据库迁移DLF,通过统一的元数据管理,多种数据源入湖,搭建高效的数据湖解决方案。
湖仓一体架构 EMR元数据迁移 DLF最佳实践 业务架构 场景描述 解决的问题 通过 EMR+DLF数据湖方案,可以为企业提供数据 EMR元数据迁移至 DLF 湖内的统一的元数据管理,统一的权限管理,支持多 元数据迁移验证 源数据入湖以及一站式数据探索的能力。本方案支 数据一致性校验 持已有 EMR集群元数据库使用 RDS或内置 MySQL ...
来自: 最佳实践 | 相关产品:E-MapReduce,数据湖构建
DataWorks数据安全合规服务
DataWorks数据安全合规服务是基于蚂蚁安全实验室核心能力,结合已获取多项专利的AI检测能力,对App进行隐私安全合规分析的专家服务,助力客户全面、准确、高效地规避合规风险。
DataWorks数据安全合规服务基于蚂蚁安全实验室核心安全能力沉淀及已获取多项专利的AI检测能力,为客户提供专业隐私合规服务.严格参照国家相关法律,以及网信办、工信部、公安部、市场监管总局四部门发布的相关执行标准进行APP合规检测和隐私合规检测,对App隐私风险进行逐项检查.自动化隐私风险发现和检测,对App收集使用...
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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
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 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...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云数据库RDS MySQL 版,数据传输,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute
企业构建统一CMDB数据
企业构建统一CMDB<em>数据</em>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 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...
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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
email=admin@admin.com \ # 管理员电子邮箱-admin-user=admin \#管理员用户名-admin-password=admin123 \#管理员密码-language=en_US \#语言-currency=USD \#货币-timezone=America/Chicago \#时区-use-rewrites=1#使用伪静态 步骤2 浏览器访问 eip地址,即可访问 magento搭建的电商网站(该镜像已经内置了演示 )。...
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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。
互联网电商行业离线大数据分析 最佳实践 业务架构 场景描述 本实践介绍了使用阿里云MaxCompute、数据库(RDS)、DataWorks等产品实现电商网站离线数据分 析,分析后的业务指标数据实时在大屏展示。通过完整 的实践Demo为例,提供从电商网站搭建,数据从RDS 同步到MaxCompute、再到DataWorks进行数据分析,最后在大屏上展示...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,API网关,云速搭CADT
跨链数据连接服务解决方案
利用蚂蚁区块链领先技术实现的跨链数据连接服务 Open Data Access Trusted Service(ODATS)。通过制定标准化的区块链UDAG全栈跨链协议,保证跨链交易的安全性、可扩展性及可靠性,打破区块链数据孤岛,实现同构及异构链之间的可信互通,助力企业之间可信协作,促进产业生态可信融合。
为作品内容生产机构或内容运营企业提供原创登记、版权监测、电子数据采集与公证、司法维权诉讼为一体的一站式线上版权保护解决方案.区块链版权保护.企业和机构可以更合规的使用和管理用户身份信息及数据授权,而身份信息的真实性得到了极大的保障.分布式身份服务.超过30个专利的自研跨链技术,通过区块链跨链协议栈,提供...
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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。
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 一致性,为...
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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
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:以上是整体的架构图,下面我们来逐步拆解:数据源 这里来模拟采集用户一些行为数据数据格式如下:{"action":"readArticle","articleTitle":"FC+Kafka最佳实践","articleAuthorId":1,"articleAuthorName":"jiyuan","ts":1621577423 } 文档版本:...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,日志服务(SLS),函数计算,消息队列 Kafka 版,云速搭CADT
基于DataWorks的大数据一站式开发及数据治理
基于DataWorks的大数据一站式开发及<em>数据</em>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。
文档版本:20201020 43 基于 Dataworks的大数据一站式开发及数据治理 数据治理 步骤4 添加规格,比如本例监控错误的波动情况,如果波动上升进行报警,即错误率飙升 的时候给我们报警,进一步查询错误原因。步骤5 可以先试跑测试数据规则。步骤6 关联调度,每次调度后都会检测数据规则。步骤7 添加 hive_log节点进行关联,...
来自: 最佳实践 | 相关产品:块存储,云服务器ECS,E-MapReduce,DataWorks,实时计算,云速搭
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