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。
海量数采测点数据高通量、高并发、低延迟写入，库内高效数据统计、计算、处理等分析任务执行.工业数据云IT&OT融合存储分析.使用Lindorm存储广告营销中的画像特征、用户事件、点击流、广告物料等重要数据，提供高并发、低延迟、灵活可靠的能力，帮助您构建高效的实时竞价、广告定位投放等系统服务.千万并发下，仍可保持单个...
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云数据库RDS PostgreSQL
云数据库RDS PostgreSQL 版完全兼容开源PostgreSQL，基于云原生架构，软硬协同优化，提供稳定可靠、高性价比的数据库服务。通过丰富的插件拓展，支撑各领域场景化业务，如自研Ganos多维多模时空引擎及开源PostGIS地理信息引擎、向量引擎、时序引擎等百余款插件。
数据管理服务 DMS 是一款支撑数据全生命周期的一站式数据管理平台，提供全域数据资产管理、数据治理、数据库设计开发、数据集成（上云迁移、容灾、多活、ETL）、数据开发及数据消费服务等能力.数据管理 DMS.基于机器学习和专家经验实现数据库自感知、自修复、自优化、自运维及自安全的云服务，帮助用户消除数据库管理的复杂...
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基于云速搭CADT快速构建药物筛选批量计算环境-serverless版
本方案基于云速搭 CADT提供一个快速构建云上Serverless版HPC批量计算环境的模板，针对生物制药领域的药物筛选场景，提供开箱即用的整套解决方案工具包，整个云上环境仅需1个小时即可完成自动化部署搭建。
基于云速搭 CADT快速部署药物筛选批量计算环境-Serverless版 场景描述 部署架构 本方案基于云速搭 CADT 提供一个快速构建云上 Serverless版 HPC批量计算环境的模板，针对生物 制药领域的药物筛选场景，提供开箱即用的整套解 决方案工具包，整个云上环境仅需 1个小时即可完 成自动化部署搭建。解决问题 快速构建适用于药物...
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.更深入了解产品信息.最常用的用户操作指导.使用中的常见问题解答....
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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
基于函数计算 FC实现阿里云 Kafka消息轻量级ETL处理 最佳实践 业务架构 场景描述 基于函数计算 FC处理消息队列 Kafka中的数据，进行 ETL处理后，将清洗归档后的数据上传到 OSS存储。应用场景 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...
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。
ECS规格：c7.4xlarge，数 连线，类型选择 量为2 PodAndNode 微服务治理 支付方式：按量，企业版 2C4G，2节点，固定可用 开通监控prometheus 云原生网关 微服务引擎 区 和SLS MSE 支付方式：按量 建议生产环境选择企 注册中心 引擎类型：Nacos 业版本 开发版，1C2G，1节点 不提供公网带宽 默认创建：支付方式：按量 topic：...
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...
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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。
基于模版新建 DataV 默认配置 新用户可以选择使用互联网电商行业离线大数据分析 搭建电商网站Demo 版 API网关 数据发布网关 默认配置 基于模版新建 付费基础版 基于模版新建 DataWorks独享资 源，2个 独享数据服务资源：dataworks 其他参考默认配置 选择api.s2.small 独享数据集成资源：选择4C8G，资源数 量2个 MaxCompute ...
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
数据融合分析：文档版本：20210224 3 游戏数据运营融合分析 最佳实践概述 ￚ DLA融合分析（冷数据，全周期，低频查询、大范围跨度查询、关联 ADB 维度数据分析）+ADB存储密集型分析（温数据，1-3个月批量数据分析）+ADB计算密集型（热数据，实时分析）。ￚ 真正实现云原生数据处理、分析链路闭环，极大提高客户收益。方案...
湖仓一体架构EMR元数据迁移DLF
通过EMR+DLF数据湖方案，可以为企业提供数据湖内的统一的元数据管理，统一的权限管理，支持多源数据入湖以及一站式数据探索的能力。本方案支持已有EMR集群元数据库使用RDS或内置MySQL数据库迁移DLF，通过统一的元数据管理，多种数据源入湖，搭建高效的数据湖解决方案。
数据湖构建（Data Lake Formation，DLF）作为云原生数据湖架构核心组成部分，帮助用户简单快速地构 建云原生数据湖解决方案。数据湖构建提供湖上元数据统一管理、企业级权限控 制，并无缝对接多种计算引擎，打破数据孤岛，洞察业务价值。（https://www.aliyun.com/product/bigdata/dlf）云速搭 CADT：是一款为上云应用提供...
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支持数据批量（离线）的全量/增量同步以及实时同步和ETL（DataX不支持实时同步）.支持多种同步方式.定时任务调度.数据集成支持多时间维度（天、小时、分钟）的离线任务定时调度，只需要简单几步便可完成数据增量抽取.任务出错报警.当任务出现错误的时候，数据集成支持通过预定义的方式告知用户...
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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
MaxCompute致力于批量结构化数 据的存储和计算，提供海量数据仓库的解决方案及分析建模服务。由于单台服务器的处理能力有限，海量数据的分析需要分布式的计算模型。分布式的 计算模型对数据分析人员要求较高且不易维护。数据分析人员不仅需要了解业务需求，同时还需要熟悉底层分布式计算模型。MaxCompute为您提供完善的数据...
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。
云数据库 ClickHouse 冷热数据分层存储是一种更具性价比的单实例多类型并存的数 据存储方式，提供热数据存储和冷数据存储两种方式，以及不同数据存储介质之间的 转存策略。热数据指的是实时性查询要求高、访问频次较高的数据，采用 ESSD或高 效云盘存储，满足高性能访问的需求。冷数据指的是查询频度相对较低、访问频次较 ...
Databricks数据洞察
阿里云Databricks数据洞察是基于Apache Spark的全托管数据分析平台, 内核采用更高效、稳定的商业版Databricks Runtime和Delta Lake。可满足数据分析师、数据工程师和数据科学家在大数据场景下对数据湖分析、实时数仓、离线数仓、BI数据分析、AI机器学习等需求
满足高性能、高稳定性、可弹性的计算需求.Databricks Delta Lake为数据湖分析提供了ACID事务能力，轻松处理包含数十亿文件的PB级表的元数据信息，实现了批流一体的数据处理方式.同时满足数据科学家、数据工程师以及业务分析师的计算需求，提供交互式的协同分析工作平台.计算存储分离，减少数据冗余，实现多引擎间的数据共享...
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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
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、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。产品列表 最佳实践频道 阿里云最佳实践分享群 专有网络 VPC 弹性公网 IP EIP 云服务器 ECS 消息队列 Kafka版 云数据库 ...
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