新零售商超基于Serverless服务化改造
某零售商超行业龙头企业，主要业务涵盖购物中心、大卖场、综合超市、标准超市、精品超市、便利店、无人值守智慧商店等零售业态，涉及全渠道零售、仓储物流、餐饮、消费服务、数据服务、金融业务、跨境贸易等领域。为了持续支持业务高速且稳定地发展，其在快速上云后，将核心业务改造为全Serverless架构的中台模式，采用函数计算 + API网关 + 表格存储OTS 作为计算网络存储核心，弹性支撑日常和大促峰谷所需资源，轻松支撑618/双11/双12大促。 核心价值 l 全 Serverless 架构：FC + API 网关 + OTS Serverless 解决方案。 l 弹性高可用：毫秒级弹性扩容、充足的资源池水位、跨可用区高可用。 l 敏捷开发免运维：函数式极简编程可专注于业务创新，无采购和部署成本、提供监控报警等完备的可观测能力。
配置 API网关 API Gateway：API网关，提供 API托管服务，覆盖设计、开发、测试、发布、售卖、运维监测、安全管控、下线等 API各个生命周期阶段。帮助用户快速构建以 API为核 心的系统架构，满足新技术引入、系统集成、业务中台等诸多场景需要。详见：https://www.aliyun.com/product/apigateway 3.5.1.创建分组 步骤1 登录 ...
微服务应用问题定位及故障演练
场景描述 用户微服务架构应用基于阿里云 ACK 部署， 通 过 ARMS 监控发现微服务应用的容错能力是否 健壮， 容器编排配置是否合理， 以及节点故障引 发的问题等， 方案通过 AHAS 故障注入模拟生 产环境产生的故障， 通过 ARMS 及时发现问题、 定位问题， 并结合 ARMS 的告警功能快速发现 并解决问题。 发现调用下游一个服务实例出现异常。 发现业务 Pod 故障， 验证业务的稳定性。 发现调用数据库延迟故障， 验证 Pod 的水 平扩容能力。 解决问题 1. 定位并解决微服务应用的容错能力。 2. 定位并解决微服务应用编排合理性。 3. 发现故障并验证系统故障的告警时效性。 产品列表 应用高可用服务 AHAS 性能测试 PTS 应用实时监控服务 ARMS 容器服务 kubernetes 版 负载均衡 SLB 专有网络 VPC 日志服务 SLS
文档版本：20220331 6 微服务应用问题定位及故障演练 Spring Cloud应用部署 ACK 基础设施服务架构见下图：前端用户通过 API Gateway来访问三种服务的数据，还包括了日志分析，配置服务，监控页面，认证服务等。1.4.PiggyMetrics部署 应用部署请参考：《SpringCloud应用托管到 ACK服务》最佳实践...
混合云数据库统一管理
本最佳实践描述在混合云场景下，用户利用数据库网关将IDC自建数据库和云上RDS实例统一管理。通过DMS管理云上RDS实例和IDC自建数据库，并通过DTS实现IDC数据库和云上RDS的数据同步， DBS将数据备份到云上
ￚ 使用云产品时，只能通过 API获取当前登录用户的网关列表，防止越权访问网 关信息。ￚ 使用云产品访问网关数据库时，需通过用户临时 AK和网关 ID进行权限验证，防止越权访问网关下的数据库信息。易用：无需大量的网络配置和路由配置，仅需要简单几步，就可以在 1分钟内将 本地数据库接入阿里云。低成本：提供免费的数据库...
基于k8s多集群隔离环境下的devops实现
场景描述 DevOps是一组过程、方法与系统 的统称，并通过工具实现自动化部署， 确保部署任务的可重复性、减少部署出 错的可能性。随着微服务、中台架构的 兴起，devops重要性日益显著。 本方案使用两个独立的k8s集群： 用户已有的k8s模拟测试，ack集群模 拟生产环境，保证环境的高度隔离，互 不影响。通过gitlab+Jenkins的黄金组 合，实现容器应用的自动化构建和持续 部署，提高迭代效率。 解决问题 1.微服务应用的CI/CD。 2.测试和生产环境的高度隔离。 3.自动化的测试与部署。 4.现有CI对接ACK。 产品列表 专有网络VPC 容器服务ACK 容器镜像服务ACR 弹性公网IP 负载均衡SLB
网络插件 Flannel 公网访问 勾选使用 EIP暴露 API Server，开启公网访问。配置完成，单击下一步：Worker配置。文档版本：20220121 25 基于 K8S多集群隔离环境下的 DevOps实现 创建生产环境下的 K8S集群 步骤4 配置 Worker节点。说明：为便于演示，本实践只创建两个 worker节点，在实际生产环境中，要根据实际 资源使用量，...
基于OSS Object FC实现非结构化文件实时处理最佳实践
现在绝大多数客户都有很多非结构化的数据存在OSS中，以图片，视频，音频居多。举一个图片处理的场景，现在各种终端种类繁多，不同的终端对图片的格式、分辨率要求也不同，所以一张图片往往会有很多张衍生图，那如果所有的衍生图都存在OSS中，那存储的成本会增加，所以就可以通过OSS Object FC的方案，在不同的终端请求时，对OSS中的原图基于终端的要求做实时处理，然后响应返回，这样OSS中只需要存储原图即可。音视频也有类似的场景。
基于OSSObjectFC实现非结构化文件实时处理最佳实践 业务架构 场景描述 基于阿里云OSS和函数计算共同实现的产品化 集成解决方案OSSObjectFC，实现可以OSS 中的非结构化数据在读取时插入自定义业务逻 辑，对非结构化数据做实时处理后再返回。应用场景 现在绝大多数客户都有很多非结构化的数据存 在OSS中，以图片，视频，音频...
互联网电商行业离线大数据分析
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。
至此，两个API业务流程已经完成创建 步骤14记录API调用的Appkey和AppSecret 选择API调用>>服务管理，记录对应的Appkey和AppSecret3.DataV大屏展示 3.1.DataV创建项目 步骤1 在CADT架构图中，双击DataV图标（图中datav），在底部滑出栏点击前往控制 台。步骤2 在DataV控制台首页，单击创建PC端看板。步骤3 通过浏览器搜索...
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测
本篇最佳实践先创建EMR集群作为数据湖对象，Hive元数据存储在DLF，外表数据存储在OSS。然后使用阿里云数据仓库MaxCompute以创建外部项目的方式与存储在DLF的元数据库映射打通，实现元数据统一。最后通过一个毒蘑菇的训练和预测demo，演示云数仓MaxCompute如何对于存储在EMR数据湖的数据进行加工处理以达到业务预期。
相关命令可 以下载后浏览：gitclonehttps:/best-practice:Abcd123456@codeup.aliyun.com/best-practice/bp/199.git 使用场景 针对分析师如何利用MaxComputeIn-databaseML 能力，通过湖仓一体架构对海量OSS 非结构化、半结构化数据做数据分析和机器学习模型构建、训练和应用。业务架构基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖...
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