企业上云workshop
本文模拟了如下场景: 1. 线下 IDC 环境中部署了一个业务系统，业务是利用 wordpress 系统提供网站服务。 2. 本文详细介绍了如何将以上线下系统搬迁到云上， 包括如何在云上构建以上业务系统，如何迁移线下 系统到云上，如何割接。 3. 最后介绍了迁移上云后，如何部署安全系统。 解决问题 IDC 业务系统搬迁上云 云上构建业务系统 部署安全系统
文档版本：20210617 14 企业上云 workshop-IDC业务迁移上云 RDS实例配置 2.RDS实例配置 使用云架构设计工具 CADT完成资源环境部署后进入资源配置阶段，首先登录阿里云 官网，对 RDS资源实例进行初始化配置，确认 Wordpress应用数据库用户、创建数 据库以及配置数据库集群访问白名单，并记录数据库集群访问地址。2.1.确认...
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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,对象存储 OSS,负载均衡 SLB,弹性公网IP,文件存储NAS,云数据库PolarDB,Web应用防火墙,云防火墙,SSL证书,云速搭
SAP S/4HANA上云最佳实践
本实践以SAP S/4HANA上阿里云的场景为原型，阐述了如何通过CADT在阿里云上快速交付符合最佳实践的基础云架构。
同时日志 服务还一站式提供数据采集、加工、查询与分析、可视化、告警、消费与投递等功 能，全面提升您在研发、运维、运营、安全等场景的数字化能力。详见：https://www.aliyun.com/product/sls 容器服务(ACK)：提供高性能可伸缩的容器应用管理能力，支持企业级 Kubernetes 容器化应用的全生命周期管理。容器服务 ...
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
文档版本：20200630（发布日期）34 云上日志集中审计 集中云安全产品日志 步骤3 根据需要，选择配置参数，本实践示例配置：配置项 说明 当前版本 企业版 资产数 50台 带宽（互联网防火墙吞吐量）50Mbps 日志分析 是 日志存储容量 4000GB 购买时长 1个月 文档版本：20200630（发布日期）35 云上日志集中审计 集中云安全产品...
Serverless 应用引擎SAE
Serverless 应用引擎 SAE（Serverless App Engine）是一款零代码改造、极简易用、自适应弹性的应用全托管平台。SAE 让您免运维 IaaS和 K8s，秒级完成从源代码/代码包/ Docker 镜像部署任何语言的在线应用（如 Web /微服务 /Job任务）到 SAE，并自动伸缩实例按使用量计费，开箱即用日志、监控、负载均衡等配套能力。
该解决方案适用于个人博客、论坛、企业官网、多站点部署应用和一些后台线程、定时任务等.业务新上云，不需要关心资源运维，也不用挨个熟悉各个云产品对接。SAE 无需改动业务代码，零改造迁移，免IaaS 运维，开箱即用平台自动集成好的日志、监控、Web 应用防火墙、OSS 持久化存储、RDS数据库等能力.一站式快速上云，零改造...
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云产品
EMR集群安全认证和授权管理
场景描述 阿里云EMR服务Kafka和Hadoop安全集群使 用Kerberos进行用户安全认证，通过Apache Ranger服务进行访问授权管理。本最佳实践中以 Apache Web服务器日志为例，演示基于Kafka 和Hadoop的生态组件构建日志大数据仓库，并 介绍在整个数据流程中，如何通过Kerberos和 Ranger进行认证和授权的相关配置。 解决问题 1.创建基于Kerberos的EMR Kafka和 Hadoop集群。 2.EMR服务的Kafka和Hadoop集群中 Kerberos相关配置和使用方法。 3.Ranger中添加Kafka、HDFS、Hive和 Hbase服务和访问策略。 4.Flume中和Kafka、HDFS相关的安全配 置。 产品列表：E-MapReduce、专有网络VPC、云服务器ECS、云数据库RDS版
提供 用户在云上使用开源技术建设数据仓库、离线批处理、在线流式处理、即时查询、机 器 学 习 等 场 景 下 的 大 数 据 解 决 方 案。详 情 请 查 看 www.aliyun.com/product/emapreduce Kerberos：Kerberos是一种网络身份验证协议，它旨在通过使用密钥加密为客户 端/服务器应用程序提供强身份验证。它提供了网络上的身份...
多端低代码开发平台魔笔
魔笔是面向全端（Web、H5、全平台小程序、App）场景，模型驱动的低代码开发平台，提供一站式的应用全生命周期管理，包括可视化开发、发布、运维；基于云原生架构的弹性扩展和低成本运维服务，帮助客户高效地解决应用研发、迭代、运维的问题。
商业智能分析.基于模版快速搭建各类企业应用：表单，中后台，企业SaaS，尽在掌握.企业应用定制.钉钉交流：32946835.钉钉交流：32946835.钉钉交流：32946835.快速学习魔笔！点击进入魔笔训练营>>.参加魔笔开发者调研问卷将有机会获得产品免费使用权益，点击填写.公共云资源.私有化服务.公共云运行资源包.应用运行环境私有化...
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云产品
移动开发秘籍：云上高效构建App
使用移动研发平台EMAS和研发协同平台云效来提供一站式App的开发、测试、运维、运营等应用全生命周期的管理能力，提升开发效率，降低运维成本。
通过EMAS快速开发AppApp开发上线的核心步骤包括服务端和移动端的代码管理、构建、测试、部署发布，以及功能版本更新后的推送，本方案通过云效、移动研发平台EMAS实现了核心步骤的全覆盖，一站式高效完成App的构建与发布。App开发上线的核心步骤包括服务端和移动端的代码管理、构建、测试、部署发布，以及功能版本更新后的推...
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解决方案
数据湖-在线学习场景数据分析
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
user_id={user 8 课程_id} 代表id为8的用户查看了3号 题目 步骤2 源代码位于附件中，下载后目录如下图：app153-server目录下为后端程序，整个目录拷贝到APP服务器（即2.1章节中创建 的ECS服务器）的/home下，如下图：文档版本：20200331 33数据湖-在线学习场景数据分析 应用场景 app153-web目录下为前端程序，将目录及目录...
车辆数据安全稳定上云和分析
阿里云物联网平台提供全托管的企业级实例服务，无需自建物联网基础设施即可实现车辆数据的安全稳定上云。
解决问题：数据价值未利用通过对车辆数据的实时和离线分析，挖掘数据潜在价值，进行业务数据分析和预测性维护。相关产品物联网平台物联网无线连接服务云服务器 ECS在线咨询方案优势高可用物联网平台尊享型实例提供双副本容灾保障，具备故障发生时秒级切换能力，SLA 99.99%处于全球领先水平。高安全支持车辆通过X.509证书与...
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解决方案
利用交互式分析(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
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...
游戏数据运营融合分析
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
4.冷数据分析阶段：对于年维度时间跨度的离线数据分析场景，可以通过 DLA调 取保存在 OSS上的全量数据进行低频次的数据分析，查询的结果集可以视后 续查询频度返存到 OSS或者 ADB。融合分析架构特点：数据采集：ￚ 通过阿里云日志服务广泛的日志采集能力，通过泛在的日志服务等产品、开 源工具，从服务器、终端采集多维度、...
Spark on ECI大数据分析
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
Spark on Kubernetes解决方案的用户 对 Spark大数据分析平台计算资源成本控制考虑的用户 需要有灵活可扩展计算平台资源弹性及管控的用户 名词解释 文件存储 HDFS：阿里云文件存储 HDFS是面向阿里云 ECS实例及容器服务等计 算资源的文件存储服务，允许用户像在 Hadoop分布式文件系统中管理和访问数 据，无需对数据分析应用做...
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...
云原生数据湖分析DLA
阿里云云原生数据湖分析是新一代大数据解决方案，采取计算与存储完全分离的架构，支持对象存储(OSS)、RDS(MySQL等)、NoSQL(MongoDB等)数据源的消息实时归档建仓，提供Presto和Spark引擎，满足在线交互式查询、流处理、批处理、机器学习等诉求。内置大量优化+弹性，比开源自建集群最高降低50%+的成本，最快可1分钟级拉起300个计算节点，快速满足业务资源要求。
兼容MySQL协议，无需ETL，可使用SQL直接分析OSS等数十种源数据，快速低成本开启大数据分析.云数据库RDS MySQL版.对象存储OSS.推荐搭配产品.Lakehouse实时入湖.异构数据实时分析，为数据驱动提速.直接使用生产库对海量数据分析，不仅会对线上业务产生影响，还可能出现超时，查询失败的现象；但自建数据仓库又需投入大量的软...
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云产品
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。
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测实践 业务架构 场景描述 数据湖和数据仓库是当前大数据技术条件下构建分布式系 统的两种数据架构设计取向，数据湖偏向灵活性，数据仓 库侧重成本、性能、安全、治理等企业级特性。但是数据 湖和数据仓库的边界正在慢慢模糊，数据湖自身的治理能 力、数据仓库延伸到外部...
基于弹性供应组构建大数据分析集群
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
基于弹性供应组构建大数据分析集群最佳实践 业务架构 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...
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