批量计算BCS
阿里云批量计算（BatchCompute）是一种适用于大规模并行批处理作业的分布式云服务。支持海量作业并发规模，系统自动完成资源管理，作业调度和数据加载，并按实际使用量计费。可广泛应用于电影动画渲染、生物数据分析、多媒体转码、金融保险分析、科学计算等领域。
批量计算（BatchCompute）是一种适用于大规模并行批处理作业的分布式云服务。可支持海量作业并发规模，系统自动完成资源管理，作业调度和数据加载，并按实际使用量计费。广泛应用于电影动画渲染、生物数据分析、多媒体转码、金融保险分析、科学计算等领域.查看全部日志.丰富的资源类型.支持按量使用常见ECS实例类型及批量...
来自：
云产品
基于函数计算FC实现阿里云Kafka消息轻量级ETL处理
在大数据ETL场景，Kafka是数据的流转中心，Kafka中的数据一般是原始数据，可能存在多种数据混杂的情况，需要进一步做数据清洗后才能进行下一步的处理或者保存。利用函数计算FC，可以快速高效的搭建数据处理链路，用户只需要关注数据处理的逻辑，数据的触发，弹性伸缩，运维监控等阿里云函数计算都已经做了集成，函数计算FC也支持多种下游，OSS/数据库/消息队列/ES等都可以自定义的对接
使用函数计 算，您无需采购与管理服务器等基础设施，只需编写并上传代码或镜像。函数计算为您准 备好计算资源，弹性地、可靠地运行任务，并提供日志查询、性能监控和报警等功能。云消息队列 Kafka 版：云消息队列 Kafka 版是阿里云提供的分布式、高吞吐、可扩展的 消息队列服务。云消息队列 Kafka 版广泛用于日志收集、监控...
基于函数计算FC实现企业级权限精准控制Kafka跨实例消息同步
应用场景 在大数据场景，企业的Kafka实例可能存在多种情况，比如使用阿里云Kafka服务，可能是自建开源Kafka，或者是其他云上的云Kafka。不同的业务使用不同类型的Kafka实例，在这个前提下Kafka实例之间可能会需要消息同步的情况： 同帐号容灾场景：比如Kafka实例都是阿里云Kafka，但是Kafka实例会有主备之分，需要将主Kafka实例的消息实时同步到备Kafka。 跨帐号或异地容灾：这类场景比如主Kafka是阿里云Kafka，备Kafka是IDC开源自建Kafka，或者是其他云上的Kafka。 不同业务之间消息同步：因为现在的业务通常不会是信息孤岛，都需要消息互通，所以可能是A业务的Kafka实例消息需要同步到B业务的Kafka实例，并且这两个Kafka实例归属不同的RAM角色，有自己独自的权限控制。 解决问题 解决使用开源组件做消息同步的高成本问题。 解决使用开源组件做消息同步的并发性能、稳定性问题。 解决使用开源组件做消息同步的可靠性问题（重试机制，容错机制，死信队列等）。 大幅提升构建消息同步架构的效率，降低构建复杂度问题。
使用函数计 算，您无需采购与管理服务器等基础设施，只需编写并上传代码或镜像。函数计算为您准 备好计算资源，弹性地、可靠地运行任务，并提供日志查询、性能监控和报警等功能。 云消息队列Kafka 版：云消息队列Kafka 版是阿里云提供的分布式、高吞吐、可扩展的 消息队列服务。云消息队列Kafka版广泛用于日志收集、监控...
基于函数计算FC实现阿里云Kafka消息内容控制MongoDB DML操作
在大数据ETL场景，将Kafka中的消息流转到其他下游服务是很常见的场景，除了常规的消息流转外，很多场景还需要基于消息体内容做判断，然后决定下游服务做何种操作。 该方案实现了通过Kafka中消息Key的内容来判断应该对MongoDB做增、删、改的哪种DML操作。 当Kafka收到消息后，会自动触发函数计算中的函数，接收到消息，对消息内容做判断，然后再操作MongoDB。用户可以对提供的默认函数代码做修改，来满足更复杂的逻辑。 整体方案通过CADT可以一键拉起依赖的产品，并完成了大多数的配置，用户只需要到函数计算和MongoDB控制台做少量配置即可。
整体方案通过 CADT 可以一键拉起依赖的产品，并完成了大多数的配置，用户只需要到函数计 算和 MongoDB 控制台做少量配置即可。方案优势 l 可以实现根据 Kafka 消息的具体内容判断，该对 MongoDB 做哪种 DML 操作，灵活性和可 扩展性极高。l 函数计算具有完善的日志系统、容错机制。可以清晰的看到对每条消息的处理日志，...
基于SpringCloud应用玩转MSE实践
随着业务不断创新，大型的单个应用和服务会被拆分为数个甚至数十个微服务，微服务架构已经被广泛应用。 微服务的好处在于快速迭代，如何在迭代过程中保障线上流量不受损。依赖开源产品缺少无运维工具，常常需要投入较大的运维人力和成本。 本实践提供基于云原生应用产品提供微服务注册配置中心、微服务治理和云原生网关等一系列高性能和高可用的企业级云服务能力。
name=jinfeng 步骤 也可以通过 脚本批量调用通过服务治理的分流监控，观察流量分情况。4 shell 登录 控制台，通过 管理集群入口，执行如下脚本：ACK cloudshell#!bin/bash for((i=1;i 流量防护-行为管理-新增行为 {"resultCode":"503","message":"requestlimit","detail":"流量超限触发流控规则了"} 文档版本：20240229基于...
系统运维管理 OOS
阿里云系统运维管理（简称OOS）提供的云上自动化运维服务，通过执行模板来完成任务的自动化运行，可以使用OOS管理ECS、RDS、SLB、VPC等云产品，提升日常运维管理效率
标签可按照OSType、AppVersion、Env等不同用途进行分类批量操作的风险控制通过运维编排分批执行云助手命令，验证内容符合预期后再进行后续批次相关产品系统运维管理OOS本产品云服务器ECS云助手在线咨询管理抢占式实例抢占式实例适用于无状态的应用场景，比如可弹性伸缩的Web站点服务、图像渲染、大数据分析和大规模并行计算...
来自：
云产品
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
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，一个典型的来源分 析如下图所示：如此统计新增设备、新增玩家等计算的 SQL示例通常如下：...
互联网电商行业离线大数据分析
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 本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，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...
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...
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
基于交互式分析工具进行数据查询最佳实践 业务架构 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。...
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
在搭建 spark集群前，预估计算容量，例如：类别 CPU core 总算力 48 core 按量计费（最低计算力）24 core 文档版本：20200619 5 基于弹性供应组构建大数据集群分析 Spark集群及网络规划 抢占计费（更高计算力）24core 1.3.VPC网络规划 您可以通过弹性供应组配置跨可用区的云服务器，请参见以下表格进行网络规划。...
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...
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。
升级期间对业务影响小，产品迭代敏捷快速.Presto引擎.Presto引擎是数据湖分析基于Presto打造的交互式分析引擎，接入MySQL协议，可使用任何兼容MySQL协议的工具来进行数据分析，适合Adhoc查询、BI分析、轻量级ETL等数据分析场景.Spark引擎.Spark引擎是基于开源Spark打造的服务化的大数据分析与计算服务，兼容开源Spark语法、...
来自：
云产品
SLS多云日志采集、处理及分析
场景描述 从第三方云平台或线下IDC服务器上采集 日志写入到阿里云日志服务，通过日志服务 进行数据分析，帮助提升运维、运营效率， 建立DT 时代海量日志处理能力。 针对未使用其他日志采集服务的用户，推荐 在他云或线下服务器安装logtail采集并使用 Https安全传输；针对已使用其他日志采集 工具并且已有日志服务需要继续服务的情 况，可以通过Log producer SDK写入日志 服务。 解决问题 1.第三方云平台或线下IDC客户需要使用 阿里云日志服务生态的用户。 2.第三方云平台或线下IDC服务器已有完 整日志采集、处理及分析的用户。 产品列表 E-MapReduce 专有网络VPC 云服务器ECS 日志服务LOG DCDN
文档版本：20211203 24 SLS多云日志采集、处理及分析 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分 析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。按云...
基因计算工作流
场景描述 适合利用容器服务Kubernetes版上的工作流 引擎进行大规模基因测序的场景。阿里云工作流 引擎基于开源项目Argo实现，支持并发、循环、 重试等多种执行策略。典型的基因计算过程会把 数据分批进行计算，按照规定好的步骤依次完成 计算，这符合工作流的特点：多层次，有向无环 图。 解决问题 1.基因计算如何构建工作流 2.容器服务Kubernetes版结合 共享文件存储NAS提供数据 服务 3.构建单POD工作流 产品列表 容器服务Kubernetes版 文件存储NAS
兼容 POSIX 文件接口，可支持数千台计算节点共享访问，可以挂载到 弹性计算 ECS、神龙裸金属、容器服务 ACK、弹性容器 ECI、批量计算 BCS、高 文档版本：20191127 III 基因计算工作流最佳实践 前言 性能计算 EHPC，AI训练 PAI等计算业务上提供高性能的共享存储，用户无需修 改应用程序，即可无缝迁移业务系统上云。...
云Clickhouse冷热数据分层存储
基于云ClickHouse可以给电商、游戏、互联网以及其他行业提供高性能、高稳定性、低维护成本、高性价比的实时数据分析、精准营销、业务运营、业务分析、业务预警、业务营销、数仓加速等场景化方案，本实践会向客户提供数据库低维护成本、数据库链路构建、冷热分层存储、快熟分析等操作实践。 解决问题 1. 维护成本低不用建设维护体系，稳定性高，数据倾斜自动均衡。 2. 完善的数据同步链路，可以平滑将业务库、大数据、日志服务的数据同步到Clickhouse，降低研发成本。 3. 平滑升级版本，业务中断小。 冷热分层后透明读取，帮客户节约整体数据存储成本。
云 ClickHouse冷热数据分层存储最佳实践 技术架构 场景描述 基于云 ClickHouse可以给电商、游戏、互联网以及其他行业提供高性能、高稳定 性、低维护成本、高性价比的实时数据分 析、精准营销、业务运营、业务分析、业 务预警、业务营销、数仓加速等场景化方 案，本实践会向客户提供数据库低维护成 本、数据库链路构建、冷热...
云原生多模数据库Lindorm
云原生多模数据库Lindorm提供各规模、多模型的云原生数据库服务。可兼容HBase/Cassandra、OpenTSDB、Solr、SQL、HDFS等多种开源标准接口。支持海量数据的低成本存储处理和弹性按需付费，是互联网、IoT、车联网、广告、社交等场景首选数据库，也是为阿里核心业务提供支撑的数据库之一。
通过BDS/DTS等链路服务，可以实现Lindorm与常见存储系统(HBase、MySQL、SLS等)之间的在线实时同步和历史全量搬迁.Lindorm提供统一标准的数据接口及数据格式的按需转换，支持Spark、Flink、DLA、Hive等开放计算引擎进行数据的实时交互分析和批量复杂分析.支持与QuickBI、DataV对接，轻松实现数据的可视化访问和分析.可轻松与...
来自：
云产品
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您