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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。
MySQL、SQL Server->SQL Server、PostgreSQL->PostgreSQL、MongoDB->MongoDB、Redis->Redis、Oracle->Oracle等多种数据源到RDS的上云迁移。查看迁移支持的数据库类型>异构...查看详情文档与工具产品文档 查看数据传输服务使用文档 API&SDK 了解Open API和SDK使用 快速入门 快速使用数据传输服务 常见问题 更多交流讨论和FAQ
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云产品
边缘安全加速 ESA 产品概述
ESA边缘安全加速基于全球3200+节点，提供边缘加速、边缘安全、边缘计算的产品能力，费用构成简单易懂，提供丰富的监控报表、日志工具，为客户网站提供一流性能体验。
查看更多安全合规ESA基于飞天分布式系统，在网络通信、数据存储、访问控制、安全审计、实例容灾等多个维度提供全方位多样化的安全加固功能，一站式保障数据传输的全链路可靠性和安全性。合规认证等保认证：获得等保三级、金融云等保四级的等级认证。更多认证：获得PCI-DSS认证、SOC、可信云、ISO27018、ISO27701、ISO27799...
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云产品
构建AI总结助手，实现智能文档摘要
本方案使用阿里云百炼平台，集成了先进人工智能技术的解决方案，旨在帮助用户高效地管理和分析信息。通过搭建AI总结助手，用户可以利用自然语言处理和机器学习技术，自动提取文档中的关键信息，从而提高工作效率，减少人力成本。
在构建应用或训练大模型过程中传输的数据都会经过加密，确保数据安全。架构与部署 通过阿里云百炼平台搭建智能AI总结助手 在整体内容总结的请求流程中，我们利用基于函数计算构建的Web服务来接收用户的总结内容请求。在函数计算内部，提示词将被发送至百炼平台，百炼平台将根据后台配置调用相应的大模型服务，最终将总结...
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技术解决方案
向量检索服务 Milvus 版
阿里云向量检索服务Milvus版是一款云原生开源向量检索引擎，为用户提供多模态检索服务和高效稳定的向量数据检索能力,与云计算等产品集成对接，为AI应用场景的数据工程提供便利。
数据安全系统数据安全：管控服务通过HTTPS化确保了请求访问链路的安全，同时对产品服务数据实施多备份存储策略，以增强数据传输和存储的安全性。通过这些措施，管控服务不仅确保了数据在传输过程中的安全，还通过多备份策略保障了数据的持久性和可靠性，为用户提供了一个全面、可靠的安全保障体系。业务数据安全：阿里云...
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云产品
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。
应用场景 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。解决...
MaxFrame
MaxFrame 是由阿里云自研的分布式计算框架，支持 Python 编程接口并可直接使用 MaxCompute 计算资源及数据接口，同时与 MaxCompute Notebook、镜像管理等功能共同构成了 MaxCompute 完整的 Python 开发生态。用户可以以更熟悉、高效的方式进行大规模数据处理、可视化数据分析及科学计算、ML/AI 开发等工作。
更快的处理性能 MaxFrame 可直连 MaxCompute 数据，运行时无需将数据拉取至本地计算，消除了不必要的本地数据传输，提高执行效率。MaxFrame 可直接使用 MaxCompute 海量弹性计算资源，并支持自动分布式、并行处理，大幅缩短数据处理的时间。更便捷的开发体验 MaxFrame 已与 MaxCompute Notebook、DataWorks 集成，无需配置...
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云产品
大数据workshop
大数据workshop
在 HoloWeb控制台，选择 SQL编辑器，然后点击新增 SQL窗口，选择对应的数 据库，编辑填写相应的 DDL建表语句（默认数据表的属性是列存模式，列存模式更 适合 OLAP数据分析，数据表的行存模式更适合高 QPS点查询场景）。1.首先创建 ads_province_info表。文档版本：20210628（发布日期）42 阿里云最佳实践大数据 WorkShop ...
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最佳实践
相关产品：块存储,云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,弹性公网IP,数据传输,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,实时计算,数据总线,Quick BI,Hologres
Function Compute构建高弹性大数据采集系统
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
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。该最佳实践主要涉及到数据采集和数据传输环节。适用场景 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。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...
云原生数据库
PolarDB是阿里云自研的云原生数据库，在存储计算分离架构下，利用了软硬件结合的优势，为用户提供秒级弹性、高性能、海量存储、安全可靠的数据库服务。100%兼容MySQL和PostgreSQL生态，支持分布式扩展，高度兼容Oracle语法。
数据传输DTS.云原生数据仓库ADB MySQL.推荐搭配产品.交通物流：每秒万级并发.在线业务超高并发，轻松解决.电商行业中如大型促销秒杀场景对系统整体访问压力巨大。PolarDB 分布式版历经各届天猫双十一及阿里云各行业客户业务的考验，能有效解决热点数据的高并发更新性能瓶颈，助力业务稳定运行.通过PolarDB 分布式版垂直拆分...
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云产品
本地数据中心基于SMB/NFS协议访问对象存储最佳实践
1. 云存储扩容和迁移 集成智能缓存算法，自动识别冷热数据，将热数据保留在本地缓存，保证数据访问体验，无感知的将海量云存储数据接入本地数据中心，拓展存储空间。同时在云端 保留全量数据(冷+热)保证数据的一致性 2.云容灾 随着云计算的普及，越来越多的用户把自己的业务放到了云上。但是随着业务的发展，如何提高业务的可靠性和连续性，跨云容灾是一个比较热门的话题。借助云存 储网关对虚拟化的全面支持，可以轻松应对各种第三方云厂商对接阿里云的数据容灾。 3. 多地数据共享和分发 通过多个异地部署的文件网关实例，对接同一个阿里云OSS Bucket，可以实现快速的异地文件共享和分发，非常适合多个分支机构之间互相同步和共享数据。 4. 适配传统应用 有很多用户在云上的业务是新老业务的结合，老业务是从数据中心迁移过来的使用的是标准的存储协议，例如: NFS/SMB/iSCSI。新的应用往往采用比较新的技 术，支持对象访问的协议。如何沟通两种业务之间的数据是一个比较麻烦的事情，云存储网关正好起到一个桥梁的作用，可以便捷的沟通新旧业务，进行数据交换。 5. 替代 ossfs 和 ossftp ossfs 和 ossftp 都是基于文件协议的开源工具，用户可以通过它们直接上传文件到OSS。但是这两个开源文件都不建议在生产环境使用(POSIX 兼容度低)，同时挂 载在用户的客户端需要额外的配置和缓存资源，对于多个客户端的情况安装配置繁琐。通过文件网关的服务可以完美替代 ossfs 和 ossftp。通过创建文件网关，用 户只需要执行简单的挂载(NFS)和映射(Windows SMB)就可以像使用本地文件系统一样使用 OSS。
配置 说明 共享名称 自定义，smb-shared 缓存路径 选择之前创建的缓存盘，共享目录>缓存盘>OSS 缓存容量 建议 40GB以上 传输加速 传输加速会提高跨域情况下数据传输速度充分利用网 关的公网带宽，请确保所选用的 OSS bucket已经打 文档版本：20210525 51 本地数据中心基于 SMB/NFS协议访问对象存储 配置本地云存储网关 开 ...
互联网业务全球化互通组网
场景描述 本方案适用从事全球化业务的客户，希望借助全球 互通的网络，实现多地域的互通。 同时在全球互联的网络下，搭建应用多地部署。如果 业务中涉及到高速通道，提供高速通道迁移云企业网 的操作演练；涉及到跨账号多VPC下的数据迁移和 同步，本方案提供详细的操作步骤，帮助客户快速完 成演练。 解决问题 借助云企业网解决网络互通 高速通道到云企业网的平滑迁移 RDS的数据互通，特别是跨账号多VPC的数据同步 应用的快速部署 产品列表 云企业网（CEN）、云服务器（ECS）、数据库（RDS）、 数据库（Redis）、数据传输（DTS）、负载均衡（SLB） 块存储、专有网络（VPC）
制作人 阿瑟、明誉 审阅人 云护、江柳 文档变更记录 版本编号 日期 作者 审核人 说明 V1.0 2019-05-07 阿瑟、明誉 云护 创建 V1.1 2019-07-25 阿瑟-更新模版 V1.2 2019-11-04 阿瑟 江柳 增加跨账号多VPC的数 据同步 V1.3 2019-11-13 筱晖-文档优化 V1.4 2019-12-17 阿瑟 增加概览页 文档版本：20191217 I 互联网业务全球化...
云上日志集中审计
场景描述 云上的各类云产品和客户部署的业务系统会产生各类 日志，企业合规及安全运营等都需要在一个地方能 集中的查看和分析日志；目前各云产品日志大部分 都进了sls，但都是产品独立的project，不方便集中 审计；客户的业务系统日志各种形态都有；多云和混 合云的场景，日志也需要能集中审计。 解决问题 1.所有日志集中到SLS一个中心project下。 2.满足等保合规和内部合规需求。 3.满足运维和安全运营需求。 产品列表 日志服务SLS 专有网络VPC 弹性公网IPEIP 负载均衡SLB 云服务器ECS 云数据库RDS 云防火墙CFW
再在各个区域下 自动创建同步任务（数据加工类型），将数据传输到中心日志项目中:slsaudit-center-1234567-cn-beijing。当同步到区域数据采集并开启同步到中心后,区域的数据只是临时的,并不需要保存 很长时间,根据用户配置默认是 7天或更久。中心日志库的区域可以由客户自行选择，目前支持如下 6个区域：北京、上海、深圳、...
在线教育流量洪峰
1. 通过Tair缓存的性能增强型解决高并发读的性能问题，通过持久内存型解决大并发写性能及数据可靠性问题。 2. PolarDB作为主数据库保存业务的交易数据，通过弹性能力和并发SQL解决性能瓶颈。 3. ADB+QuickBI提供的数据仓库方案通过分时弹性能力和实时业务展现能力。
TPC-H提供测试用数据模型和测试数 据，MySQL提供客户端连接 PolarDB进行操作。cd/root/2.18.0_rc2/dbgen/mysql-h-u test001-p PolarDB URL在页面获取：u 步骤2 登录数据库并执行语句 use tpch;source dss.ddl 文档版本：20210120 25 在线教育流量洪峰最佳实践 主数据库大流量方案 在数据库页面可以看到表已经创建。步骤3 ...
容器计算服务 ACS
容器计算服务 ACS 是以 K8s 为使用界面供给容器算力资源的云计算服务，提供符合容器规范的算力资源。
灵活调配，了解 ACS 如何管理计算资源安全合规基础设施安全数据安全：默认加密容器计算服务 ACS 管控侧用户数据，保证客户数据在容器计算服务 ACS 管控侧传输全链路 TLS 加密，同时提供完备的审计和控制面组件日志投递能力。供应链安全安全左移：提供镜像构建、安全扫描、全球同步和部署的自动化集成应用交付链能力，帮助...
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云产品
混合云存储构建VMware虚拟化平台
场景描述 本文以混合云存储阵列SA2600系统为例，介绍如 何在混合云存储环境下部署VMware虚拟化平台， 以及混合云环境下虚拟机的部署、扩容、云备份等功 能演示。 解决问题 1.如何使用混合云存储部署VMware虚拟化平台。 2.存储阵列在混合云环境下的使用，比如虚拟机部 署、扩容、云备份等。 产品列表 1.混合云存储阵列 2.对象存储OSS
高效：自动云分层，热数据存放在本地存储空间，确保了数据的高速访问，冷数 据放在云端，充分利用公共云存储的海量空间。云缓存功能确保当数据存放在云 端的时候，也能利用本地存储空间的缓存功能，为应用提供快速响应。 可靠：阿里云混合云存储阵列采用了全冗余的硬件设计，支持数据加密，集成 AD/LDAP，支持ACL，...
金融专属大数据workshop
实践目标 学习搭建一个实时数据仓库，掌握数据采集、存储、计算、输出、展示等整个业务流程。 整个实时数据仓库系统全部基于阿里云产品进行架构搭建，用户可以掌握并学会运用各个服务组件及各个组件之间如何联动。 理解阿里云原生实时离线一体数仓解决方案架构以及掌握交付落地的实践使用方法。 前置知识要求 熟练掌握SQL语法 对大数据体系系统知识有一定的了解
在HoloWeb控制台，选择SQL编辑器，然后点击新增SQL窗口，选择对应的数 据库，编辑填写相应的DDL建表语句（默认数据表的属性是列存模式，列存模式更 适合OLAP数据分析，数据表的行存模式更适合高QPS点查询场景）。1.首先创建ads_province_info表。文档版本：20210803（发布日期）39阿里云最佳实践金融大数据WorkShop 最佳...
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最佳实践
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基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析
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...
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