云消息队列 RabbitMQ 版
云消息队列 RabbitMQ 版是阿里云打造的云消息服务，广泛用于海量队列分发、分布式定时任务等场景。支持 AMQP 协议，开箱即用，轻松实现快速上云，更专业、更可靠、更安全。
云消息队列 RabbitMQ 版的定时消息能力开箱即用，无需安装运维插件，只需要在生产者客户端发布消息时，通过 delay 为消息设置一个延时时间即可达到延时的效果.云消息队列 MQ.推荐搭配使使用.分布式定时任务.分布式定时任务.和开源自建对比.云消息队列RabbitMQ版Serverless系列资源包重磅上线！云消息队列RabbitMQ版...
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云消息队列 ApsaraMQ
云消息队列 ApsaraMQ 是阿里云自主研发的消息队列服务系列产品的总称，旨在为开发者和企业的不同业务场景提供强大、可靠、低成本、高弹性且易于管理的消息服务。云消息队列 ApsaraMQ 全系列产品提供 Serverless 化的消息服务，按实际使用量付费，自适应弹性，跨可用区容灾，帮助客户降低使用和维护成本，专注业务创新。
企业级消息中间件，适用于复杂的消息路由、处理和集成需求.支持多种消息协议，灵活的路由能力，插件丰富.系统解耦、异步处理、任务分发、应用集成等.云消息队列 RabbitMQ 版.物联网（IoT）通信，移动设备消息通讯，支持设备与服务器之间的消息传递.轻量级协议，适用于带宽和设备资源受限的情况.智能家居控制、车载信息系统...
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消息推送
移动网关服务，源于阿里云移动开发平台。消息推送 MPS，针对不同的场景推出多种推送类型，满足个性化推送需求。集成了多家手机厂商的推送功能，方便快速集成移动终端推送功能，与 App 用户保持互动，从而有效地提高用户留存率，提升用户体验。
消息推送 MPS 支持以单个用户或设备、全量用户、自定义用户群等多维度推送，配置简单，稳定到达.消息有效期内，消息推送 MPS 确保消息能够在用户在线时下发，保障最终送达率.自定义消息有效期.消息推送 MPS 将小米、华为、Oppo、Vivo 等三方渠道整合，覆盖国内近 90%安卓机型用户.集成多个三方渠道.App 保活状态下 100ms ...
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开源Flink迁移实时计算Flink全托管版最佳实践
本方案介绍如何将自建开源Flink集群的流式任务（包含Datastream、Table/SQL、PyFlink任务）迁移至阿里云实时计算全托管版。
在启动的过程中会出现因为无法从文 件系统找到或者文 件地址中存在空格，导致失败。解决办法：先去资源上传，先确定一下，依赖的文件是否存在 2.资源和并发不一致 ￚ 1.13之前的版本，系统根据用户设置，启动资源。作业正常运行需要:最大并 发数=taskmanager 个数。ￚ 对于 jar 作业，需要查看一下代码，是否通过代码设置了...
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
Function Compute构建高弹性大数据采集系统 最佳实践 业务架构 场景描述 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...
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
基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 最佳实践 业务架构 背景描述 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...
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