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版结合日志服务SLS关联<em>分析</em>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。
可观测链路 OpenTelemetry 版结合日志服务 SLS关联分析 最佳实践 场景描述 业务架构 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...
来自: 最佳实践 相关产品:日志服务(SLS),云速搭
网站文本内容安全检测
通过内容安全API的形式,提供直播场景的文本检测能力。响应时间短、支持类型多、并且可从频次、上下文、内容重复等多维度判断风险行为。
产品解决方案文档与社区权益中心定价云市场合作伙伴支持与服务了解阿里云备案控制台网站文本内容安全检测方案介绍方案优势应用场景方案部署方案权益网站文本内容安全检测社交媒体平台、电子商务网站、新闻门户和博客等平台每时每刻都会有大量的用户生成内容(UGC),可能会存在色情、暴力、惊悚、敏感、禁限、辱骂等风险...
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智能商业分析 Quick BI
瓴羊智能商业分析 Quick BI 是阿里云用户臻选的数据可视化工具,大幅提升数据分析和报表开发效率,一站式满足企业各种场景的数据分析和决策的诉求。
产品解决方案文档与社区权益中心定价云市场合作伙伴支持与服务了解阿里云备案控制台智能商业分析 Quick BI产品简介产品优势产品功能产品选型入门与试用技术解决方案产品定价安全合规客户案例常见问题社区智能商业分析 Quick BIQuick BI 提供智能化数据分析及可视化能力,满足用户数据准备、数据分析、数据可视化等需求。...
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文本摘要
基于深度语义分析模型,文本摘要对文本中的关键信息进行自动抽取,并生成指定长度的摘要。文本摘要方法能够对冗长文本进行简洁准确的总结,同时将重点放在传达有用信息的章节,而又不失去文章大意。 文本自动摘要旨在将冗长文档变成缩写版本,若手动完成则可能非常麻烦且成本高昂。
自动分析文本中的依存句法结构信息,对自然语言的进行深度理解.依存句法分析.为自然语言文本中的每个词汇赋予一个词性.图片56*56(不可与icon共存).图片logo.icon名称(不可与图片logo共存).icon名称.不填写不展示.阿里数据积累,融合丰富知识库资源和新词资源.通过多年的语料及算法研发积累,可在短时间内分析海量文本,...
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文本纠错
准确识别输入文本中出现的拼写错别字及段落位置信息,并针对性给出正确的建议文本内容。 文本纠错支持短文本、长文本、语音识别结果等多种文本内容,在搜索引擎、人机对话、语音识别、内容审核等方面有广泛的应用,能显著提高这些场景下的语义准确性和用户体验。
自动分析文本中的依存句法结构信息,对自然语言的进行深度理解.依存句法分析.将连续的自然语言文本,切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列.为自然语言文本中的每个词汇赋予一个词性.命名实体识别.将文本中特定类型的事物名称或符号识别出来.图片56*56(不可与icon共存).图片logo.icon名称(不可与图片logo共存).icon名称...
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人工智能-自然语言处理-文本分类
按照给定类目体系对输入文本进行自动分类,当前已支持新闻资讯领域和电商领域的文本分类。如需更多类目体系的定制化,请使用NLP自学习平台。
基于电商行业的大量语料研发,对消费者历史评价和新增评价的商品维度属性自动解析,将文本转化为结构化属性字段,高效甄别正负面评价,同时根据情感强烈程度进行-1~1的打分,可统计可分析,大幅度节省客服人工.商品评价解析.将连续的自然语言文本,切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列,同时保持对数据、模型的不断...
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人工智能-自然语言处理-情感分析
又称倾向性分析,或意见挖掘,它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。利用情感分析能力,可以针对带有主观描述的自然语言文本,自动判断该文本的情感正负倾向并给出相应的结果。支持英语,泰语,越南语,印尼语。
基于电商行业的大量语料研发,对消费者历史评价和新增评价的商品维度属性自动解析,将文本转化为结构化属性字段,高效甄别正负面评价,同时根据情感强烈程度进行-1~1的打分,可统计可分析,大幅度节省客服人工.商品评价解析.将连续的自然语言文本,切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列,同时保持对数据、模型的不断...
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文本生成3D模型
文本生成3D模型方案是以在GPU云服务器上部署一个HRN人脸重建模型为例,演示如何借助云上的GPU算力助力您在工作中应用AIGC。
方案介绍文本生成3D模型方案基于GPU服务和HRN人脸重建模型,HRN是一种基于深度学习的人脸识别模型,它可以对人脸图像进行高精度的识别和分析;而GPU服务具有强大的并行计算能力和浮点运算性能,在文本生成3D模型的应用场景中,能够显著提升生成效率和精度。解决问题:设计效率低传统的3D建模需要手动进行贴图、纹理等复杂...
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基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据<em>分析</em>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。
数据分析预测最佳实践 II 文档版本:20150122(发布日期)文档版本:20240417(发布日期)文档版本信息 基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测 文档版本信息 文本信息 属性 内容 文档名称 基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测 文档编号 199 文档版本 V1.2 版本日期 2024-04-22 文档状态 外部...
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游戏数据运营融合分析
游戏数据运营融合<em>分析</em>
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
来源分析 游戏玩家来源分析里面,新增设备分析用来预测该款游戏的生命周期和拉新效率等,文档版本:20210224 112 游戏数据运营融合分析 经典游戏数据运营分析场景列举 均为评价该款游戏是否被玩家广泛接受的一个非常重要的指标,一个典型的来源 如下图所示:如此统计新增设备、新增玩家等计算的 SQL示例通常如下:...
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云速搭部署SLS实现日志采集处理分析
云速搭部署SLS实现日志采集处理<em>分析</em>
通过云速搭部署ECS+SLS,在ECS上安装logtail收集Nginx应用日志写入SLS。通过日志生成器模拟Nginx日志生成,并通过SLS进行日志分析。
文档版本:20211203 30 云速搭部署 SLS实现日志采集处理分析 Logtail日志采集处理分析 注意:查询分析设置的修改操作只会对新写入的数据生效,如果您需要提前对查询 设置的某些字段分析统计生效,请使用指定字段查询的自定义方式在日志写入到日 志库之前进行开启统计查询。步骤4 再次启动日志发生器和停止日志发生器。...
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基于MaxCompute的大数据BI分析
基于MaxCompute的大数据BI<em>分析</em>
场景描述 本文以电商行业为例,将业务数据和日志数据使用 MaxCompute做ETL之后,同步到ADB进行实时 分析,之后通过QuickBI进行快速可视化展示。 解决问题 1.互联网行业、电商、游戏行业等网站、App、 小程序应用内BI分析场景。 2.可扩展到各类网站BI分析场景使用。 产品列表 1.MaxCompute 2.分析型数据MySQL版 3.日志服务SLS 4.QuickBI 5.云服务器ECS 6.RDSMySQL版
基于 MaxCompute的大数据 BI分析 最佳实践 场景描述 业务架构 本文以电商行业为例,将业务数据和日志数据使用 MaxCompute做 ETL之后,同步到 Hologres进行实时 ,之后通过 Quick BI进行快速可视化展示。解决问题 1.互联网行业、电商、游戏行业等网站、App、小程 序应用内 BI分析场景。2.可扩展到各类网站 BI分析场景...
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Spark on ECI大数据分析
Spark on ECI大数据<em>分析</em>
场景描述 方案优势 1.计算引擎弹性扩缩容,兼顾资源弹性与计 算资源成本优化。 2.计算与存储分离架构,结合阿里云原生云 存储产品,海量数据湖优势。 3.Kubernetes原生的调度性能优势,提升在 大规模分析作业时的分析性能优势分。 4.集群资源隔离和按需分配。 解决问题 1.计算资源弹性能力不足,计算资源成本管 控能力欠缺. 2.集群资源调度能力和隔离能力不足。 3.计算与存储无法分离,大数据量分析时出 现数据存储资源瓶颈。 4.Spark submit方式提交分析作业参数支持 有限等缺点。 产品列表 容器服务Kubernetes版(ACK) 弹性容器实例(ECI) 文件存储HDFS 对象存储OSS 专有网络VPC 容器镜像服务ACR
场景描述 云原生和大数据时代的到来,用户在拥抱云原生进行容器化改造的同时也专注于数据 分析,希望能够将云原生容器化编排改造带来的计算资源弹性、计算资源成本优化、计算与存储分离、资源调度隔离等优势与大数据分析进行结合,因此可以将大数据 与容器编排调度主流技术 Kubernetes相结合,同时结合阿里云提供的弹性...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,对象存储 OSS,容器服务 ACK,弹性容器实例 ECI,文件存储HDFS
基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析
基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据<em>分析</em>
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
最佳实践 文档版本:20201224 文档版本:20150122(发布日期)II 基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 文档版本信息 文档版本信息 文本信息 属性 内容 文档名称 基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 文档编号 188 文档版本 V1.0 版本日期 2020-12-24 文档状态 对外发布 制作人 七凌、凤豪、胡零 审阅人 阿瑟...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,弹性公网IP,实时计算,Quick BI,消息队列 Kafka 版,云数据库 ClickHouse
互联网电商行业离线大数据分析
互联网电商行业离线大数据<em>分析</em>
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 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...
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数据湖-在线学习场景数据分析
数据湖-在线学习场景数据<em>分析</em>
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
数据湖-在线学习场景数据分析 最佳实践 场景描述 业务架构 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Python flask搭建Web Server,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...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,对象存储 OSS,访问控制,E-MapReduce
基于弹性供应组构建大数据分析集群
基于弹性供应组构建大数据<em>分析</em>集群
场景描述 基于弹性供应组(APG)搭建spark计算集 群,提供一键开启跨售卖方式、跨可用区、 跨实例规格的计算集群交付模式的实践。 方案优势 1.超低成本:跨售卖方式提供计算实 例,按秒计费,可全部使用spot实例 交付,最高可省90%成本。 2.稳定可靠:跨可用域、跨实例规格, 降低spot被集体释放的风险;自动托 管,分钟级巡检,动态保证集群的算 力。 3.快速交付:单次可在5分钟内交付 2000个实例。 4.多策略组合:可分别指定spot和按量 实例的交付策略,以及差额补足的策 略,包括成本最低、打散和折中。 解决问题 1.大规模计算集群成本高。 2.创建ECS实例方式单一,无法跨计费 方式、可用区及规格等核心参数。 3.当可用区资源紧张,无法自动保证基于 spot类型的稳定算力。 产品列表 专有网络VPC 云服务器ECS
阿里云最佳实践分享群 如二维码过期,请搜索群号:31852400 云服务器 ECS(产品名称)文档模板(手册名称)/文档版本信息 阿里云 企业上云实践 基于弹性供应组构建大数据 分析集群最佳实践 文档版本:20200619 文档版本:20150122(发布日期)II 基于弹性供应组构建大数据集群分析 文档版本信息 文档版本信息 文本信息 ...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,弹性公网IP
AnalyticDB MySQL湖仓版的用户运营分析实践
本方案只需一个湖仓版实例就能完成“数据入湖+作业开发+在线分析”的一站式用户运营数据分析,提供更高效的数据处理方案与更低的数据存储成本。
方案介绍AnalyticDB MySQL湖仓版的用户运营分析实践架构将Kafka数据实时同步到云原生数据仓库AnalyticDB MySQL湖仓版,在AnalyticDB MySQL湖仓版中进行数据清洗、库分表、与云数据库RDS MySQL同步到AnalyticDB MySQL湖仓版的用户维度表进行多表关联聚合分析。最终在Quick BI呈现可视化的用户运营分析看板。解决问题:...
来自: 解决方案
阿里云数据库快速搭建疫情分析系统最佳实践
疫情态势分析和防控任务迫在眉睫,如果快速搭建高效的疫情态势分析系统是众多部门和单位的难题,阿里云polardb for PG+Ganos解决方案可在极短时间内完成分析系统搭建,有效助力疫情防。 方案优势: 1、性能优越:Ganos作为自研的时空数据库引擎,相比postgis性能更优秀。 2、安全稳定:故障自动切换自愈,资源隔离,多副本存储。 3、简单易用:开箱即用,兼容postgresql,打通quickbi快速搭建数据分析展示。 4、功能强大:相比postgis在时空模型上做了较多扩充,支持几何模型,栅格模型,网络模型,时空轨迹模型,点云模型,拓扑网络模型。
最佳实践频道 阿里云最佳实践分享群 如二维码过期,请搜索群号:31852400 云服务器 ECS(产品名称)文档模板(手册名称)/文档版本信息 阿里云 数据库快速搭建疫情分析系统 最佳实践 文档版本:20210725 文档版本:20150122(发布日期)II 阿里云数据库快速搭建疫情分析系统最佳实践 文档版本信息 文档版本信息 文本信息 ...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,访问控制,云数据库PolarDB,Quick BI
利用交互式分析(Hologres)进行数据查询
利用交互式<em>分析</em>(Hologres)进行数据查询
场景描述:随着收集数据的方式不断丰富,企业信息化 程度越来越高,企业掌握的数据量呈TB、 PB或EB级别增长。同时,数据中台的快 速推进,使数据应用主要为数据支撑、用户 画像、实时圈人及广告精准投放等核心业务 服务。高可靠和低延时地数据服务成为企业 数字化转型的关键。 Hologres致力于低成本和高性能地大规模 计算型存储和强大的查询能力,为您提供海 量数据的实时数据仓库解决方案和实时交 互式查询服务。 解决问题 1.加速查询MaxCompute数据 2.快速搭建实时数据仓库 3.无缝对接主流BI工具 产品列表 MaxCompute Hologres 实时计算Flink 专有网络VPC DataWorks DataV
II 文档版本:20150122(发布日期)文档版本:20240417(发布日期)利用交互式分析工具进行数据查询 文档版本信息 文档版本信息 文本信息 属性 内容 文档名称 利用交互式分析工具进行数据查询最佳实践 文档编号 176 文档版本 V1.9 版本日期 2022-04-25 文档状态 外部发布 制作人 六稻,阿瑟 审阅人 扬流 文档变更记录 版本...
来自: 最佳实践 | 相关产品:大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,实时计算,Hologres,云速搭CADT
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