基于MyBase构建自主可控数据库和高弹性应用实践
基于MyBase构建自主可控<em>数据库</em>和高弹性应用实践
一些企业级客户上云前,会重点关心数据库是否自主可控,包括云资源独享、自主可运维、获取OS 权限等特点,同时又要兼顾数据库合规性、安全性和高性能的要求;并力求在业务弹性下合理利用云产品降低数据和应用成本,弹性地支持业务。本实践为此类用户提供相关实践参考。
数据库专属集群为 客户独享云资源更加安全,用户既享受到云数据库服务的便捷灵活,又满足企业 对 合 规 性、安 全 性 和 高 性 能 的 要 求。详见:https://www.aliyun.com/product/apsaradb/cddc 堡垒机:集中管理资产权限,全程记录操作数据,实时还原运维场景,助力企业用 户构建云上统一、安全、高效运维...
来自: 最佳实践 相关产品:负载均衡 SLB,堡垒机,弹性伸缩,云数据库专属集群MyBase,云速搭CADT
数据库GDB
图数据库(Graph Database, 简称GDB)是阿里云自主研发的图数据库产品,经历阿里巴巴集团内丰富的应用场景打磨,具备行业最佳实践经验。是基于图技术的行业多元异构数据的融合、分析、决策引擎,是知识图谱的最佳底座。
在一个典型的社交网络中,常常会存在“谁认识谁,谁上过什么学校,谁常住什么地方,谁喜欢什么餐馆之类的查询”,传统关系型数据库对于超过3度的查询往往会很低效甚至无法支持。图数据库原生支持社交推荐的深度关系查询场景,轻松应对复杂社交网络关系分析、计算.满足更灵活多变的数据架构调整需求.超级顶点是一些紧密连接...
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云原生数据库PolarDB MySQL版
PolarDB MySQL版是自研的云原生关系型数据库,100%兼容MySQL。多主多写、多活容灾、HTAP、交易和分析性能最高分别是开源数据库的6倍和400倍,TCO低于自建数据库50%。
A:PolarDB 是一个关系型数据库云服务,目前已在全球十多个地域(Region)的数据中心部署,向用户提供开箱即用的在线数据库服务。PolarDB 目前支持3种独立的引擎,分别可以100%兼容 MySQL、100%.查看详情 Q:为什么云原生数据库 PolarDB 优于传统数据库?A:相于传统数据库,云原生数据库 PolarDB 支持上百 TB 级别海量...
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数据库 RDS MySQL版
阿里云云数据库RDS MySQL是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线MySQL数据库服务, 提供了高可用、高可靠、高安全、易运维等一站式的数据库解决方案,帮助您免除MySQL运维的烦恼。
产品公告阿里云云数据库RDS品牌升级免费体验RDS通用云盘IO加速(BPE)性能&价格力观测最新功能通用型数据库代理(免费)和连接保持功能(免费)降价说明通用云盘支持 IO 加速,基于 BPE 技术可提升50%读写性能新体验RDS通用云盘IO加速(BPE)性能&价格力观测2024.05.24RDS+AIGC基于RDS MySQL部署启动Stable Diffusion轻松玩转AI...
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数据库异地灾备
<em>数据库</em>异地灾备
场景描述 适用于不满足于单地域,对数据可靠性 (RPO)和服务可用性(RTO)要求更高 的,希望防范断电、断网等机房故障,抵 御地震、台风等自然灾害,具备异地容灾 备份恢复能力的客户业务场景。 解决问题 1.实时备份,RPO达到秒级 2.表级恢复,故障恢复时间大大缩短 3.长期归档,自动管理备份生命周期 4.异地灾备,构建数据库灾备中心 产品列表 专有网络VPC 云服务器ECS 弹性公网IP(EIP) 负载均衡SLB 云数据库RDSMySQL 数据库备份服务DBS 对象存储服务OSS 数据湖分析服务DLA 数据管理服务DMS 数据传输服务DTS
步骤7 完成数据库恢复配置之后,预检查将会检查所有前面的配置选项、数据库连通性、 据库权限等内容。预检查完成后,单击立即启动。步骤8 在恢复任务列表,可以看到该恢复任务状态从初始化中,运行中,变到完成,单击管 理,可查看恢复任务详情。文档版本:20220207 84 数据库异地灾备 容灾演练 步骤9 恢复完成后,点击 ...
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大数据workshop
大数据workshop
大数据workshop
保存数据到分析型数据库 5.对结果进行可视化展示 例如通常的电商网站可以达到如下的分析效果:文档版本:20210628(发布日期)2 阿里云最佳实践大数据 WorkShop 最佳实践方案设计 2.2.2.项目架构 2.2.2.1.阿里云技术框架 阿里云产品 简介 类比 ECS 弹性计算服务器 Linux服务器 RDS 关系型数据库 自有 MySQL服务器 DataHub ...
来自: 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
云上高并发系统改造
云上高并发系统改造
场景描述 随着业务的发展,系统并发压力越来越大,如何 进行系统改造以满足高并发场景的业务需求成 为了一个技术难题。本实践抽象于客户的实际场 景,提供高并发下系统改造的理论指导和部分实 操演示。主要适用于以下场景: 1.系统并发压力大,需要进行系统应用改造。 2.数据层并发压力大,需进行分库分表改造。 3.数据库数据量巨大,亟待分库分表解决查询 和写入瓶颈的场景。 方案优势/解决问题 1.在水平扩展阶段,我们除了通过SLB做负载 均衡外,我们可以通过SLB下挂nginx的方 式,增加负载均衡侧的可扩展性 2.在数据库拆分阶段,在做好数据规划后,我 们借助DTS进行数据迁移,通过DRDS将 RDS MySQL的数据拆分到多个分库和分 表中。 产品列表 专用网络VPC 负载均衡SLB 云服务器ECS 数据库RDSMySQL 数据传输服务DTS PrivateZone 分布式关系型数据库DRDS
云上高并发系统改造 最佳实践 场景描述 部署架构图 ...通常可以预估 1到 2 年的数据增长量,用估算出的总数据量除以总的物理分库数,再除以建议的最大 量 500万,即可得出每个物理分库上需要创建的物理分表数:物理分库上的物理分表数=向上取整(估算的总数据量/(RDS 实例数*8)/5,000,000)详细拆分 DEMO 可参考官网文 档:...
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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
创建 ADB高性能 步骤1 通过产品与服务导航,定位到分析型数据库 MySQL版,单击进入 AnalyticDB控 制台。步骤2 切换地域为华东 2(上海),在左侧导航栏选择集群列表,并单击新建集群。步骤3 选择按量付费模式,完成以下配置,并单击立即购买。文档版本:20210224 37 游戏数据运营融合分析 部署 RDS-ADB高性能数据采集 ...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,云原生数据仓库AnalyticDB My,数据湖分析,Quick BI
在线教育流量洪峰
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。
概述 分析型数据库(ADB)MySQL版 3.0版本是阿里云数据库团队匠心打磨推出的新一代 分析型数据库。用户可以看到 ADB的如下三种特性帮助用户克服流量洪峰场景下对数 仓库带来的压力:复杂 SQL:ADB基于列存和存储分层策略,对复杂 SQL性能提升显著。冷热分层:通过将热数据存放在 SSD存储,将冷数据存放在 HDD存储,实现对...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云数据库 Redis 版,云数据库PolarDB,云原生数据仓库AnalyticDB My,Quick BI
图计算服务GraphCompute
阿里云图计算服务GraphCompute是一站式图数据管理和分析平台,支持图数据建模、导入与修改,支持Gremlin语言进行图查询,具备数据加载快、规模可扩展、查询延时低等优势。
提供十种性能指标监控,可自定义配置报警功能,让用户时刻了解数据库运行状态.唐家哲,靖鑫,也树.客户案例描述(客户痛点+如何解决+最终如何)2-3行文字.客户案例描述(客户痛点+如何解决+最终如何)2-3行文字.客户案例描述(客户痛点+如何解决+最终如何)2-3行文字.客户案例描述(客户痛点+如何解决+最终如何)2-3行文字....
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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
关键技术选型 1.1.ClickHouse vs Presto 面对海量的数据,我们如何进行数据库的选项,这里对比了开源的两种常见分析 据库。ClickHouse对数据采用有序存储的方式,其核心思想是充分利用了磁盘批量顺序读写 的性能要远远高于随机读写的特征,并且结合 LSM tree的设计进一步进行优化,使得 写性能达到最优(可达到 200MB/S...
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
Function Compute构建高弹性大数据采集系统
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
更多信息,请参见:https://help.aliyun.com/product/90275.html RDS: 阿里云关系型数据库 RDS(Relational Database Service)是一种稳定可 靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。基于阿里云分布式文件系统和 SSD盘高性能 存储,RDS支持 MySQL、SQL Server、PostgreSQL、PPAS(Postgre Plus Advanced Server,高度兼容 Oracle...
来自: 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,日志服务(SLS),函数计算,消息队列 Kafka 版,云速搭CADT
数据集成 Data Integration
阿里云数据集成 Data Integration是跨异构数据、低成本、弹性扩展的数据采集同步平台,为DataX的商业版,支持ETL,支持50+数据源跨网络离线(全量/增量)同步。
数据集成(Data Integration)DataX更加高效、安全,且支持50+异构数据源之间的相互数据同步,通过数据源的Reader、Writer插件,无需用户实现复杂的编程,支持分库分表.Reader&Writer插件.主要通过定义数据来源和去向的数据源和数据集,提供一套抽象化的数据抽取插件(称之为 Reader)、数据写入插件(称之为 Writer),...
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基于Elasticsearch的订单检索加速最佳实践
基于Elasticsearch的订单检索加速最佳实践
随着企业信息化程度越来越高,核心业务数据存储在传统关系型数据库中不可避免地会遇到一个问题:单表记录不断增多,数据检索速度会变慢,尤其是对中文的模糊查询(建立普通索引完全不起作用)。虽然数据库自身在不断完善,但效果有限且没办法灵活扩展,复杂场景无法应对。 本方案基于阿里云Elasticsearch作为二级索引库,数据集成产品提供Binlog实时订阅,实时解析、增量数据实时更新及二级索引库之间进行数据实时同步,为数据库提供“能力增益”, 不仅能从根本解决主库抗压问题,提升稳定性;同时支持高效率、高性能、高弹性、低成本、多复杂场景的检索加速服务。
基于 Elasticsearch的订单检索加速最佳实践 业务架构 场景描述 随着企业信息化程度越来越高,核心业 务数据存储在传统关系型数据库中不可避 免地会遇到一个问题:单表记录不断增多,数据检索速度会变慢,尤其是对中文的模糊 查询(建立普通索引完全不起作用)。虽然 数据库自身在不断完善,但效果有限且没办 法灵活扩展,...
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金融专属大数据workshop
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
保存数据到分析型数据库 5.对结果进行可视化展示 例如用户通过手机APP购买基金,金融公司可以通过后台的大数据分析平台达到如下的 大屏分析效果:文档版本:20210803(发布日期)4阿里云最佳实践大数据WorkShop 最佳实践方案设计 文档版本:20210803(发布日期)5阿里云最佳实践大数据WorkShop 最佳实践方案设计 2.2.2.项目...
来自: 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
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