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在企业级客户场景中，对云资源的使用通常需要经过内部OA流程审批通过后再进行部署。本最佳实践致力于提供一个通用解决方案，以解决OA云资源申请流程中的自动化问题，提高运维效率，以更好地支撑业务创新。

在音视频、下载领域，部分客户出于某些特定的原因需要使用单线EIP，考虑到单线EIP相较于多线BPG EIP存在单点故障的风险，因此会在一个节点上同时绑定多个运营商的单线EIP，通过设置内部的路由调度策略实现链路的高可靠。当用户有下载请求时，会首先通过调度策略调度到与用户相同运营商对外服务的IP地址。

企业内部伴随着业务量增加，对 ACK 集群扩容属于高频操作，部分企业有一些特殊的 要求，例如节点规格需要灵活指定，系统需要重新初始化从而符合企业内部规范等。 直接通过节点池扩容显得不够灵活，例如缺少库存校验等能力，扩容有可能失败，扩 容完成后需要手动修改节点的配置，自动化程度较低，增加了运维人员的负担。

在互联网游戏行业新游发行前、金融行业的基金或券商APP在大版本更新前，均需要将APP部署到大规模测试环境中进行压测，确保大规模并发场景下对APP本身可靠性和后台业务系统的稳定性及资源准备情况做好验证。 本实践设计一个游戏压测场景，在阿里云的多地域快速部署共一万台云手机，每台云手机之间网络可互通，每台云手机通过阿里云提供的NAT网关可访问互联网。

场景描述 Spring Cloud Netflix微服务应用迁移到EDAS 服务（SpringCloud Alibaba云版本）的方法， 迁移后充分利用阿里云监控、调用链、限流降级 等能力，优化应用生命周期管理。 解决问题 1.帮助自建SpringCloudNetflix微服务应用 通过简单修改迁移到阿里云企业级分布式 应用服务（EDAS）平台。 2.迁移到EDAS后，简化应用的运维，提升监 控、调用链探测、限流降级等管理能力，提 高对应用的全生命周期管理。 产品列表 企业级分布式应用服务（EDAS） 负载均衡（SLB） 专有网络（VPC） 云服务器（ECS）

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

MySQL架构是单线程处理SQL，遇到大并发复杂查询时，需要排队长时间等待，容易形成慢查询，影响业务。PolarDB并发查询能力可以很好解决此问题。

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。

场景描述 客户在IDC或者公有云环境自建Hadoop集群构建数据仓库和分析系统，购买阿里云Databricks数据洞察集群之后，涉及到数仓数据和元数据的迁移以及Hive版本的订正更新。 方案优势 1. 全托管Spark集群免运维，节省人力成本。 2. Databricks数据洞察与阿里云其他产品（OSS、RDS、MaxCompute、EMR）进行深度整合，支持以这些产品为数据源的输入和输出。 3. 使用Databricks Runtime商业版引擎相比开源Spark性能有3-5倍的提升。 解决问题 1. Hive数仓数据迁移OSS方案。 2. Hive元数据库迁移阿里云RDS方案。 3. Hive跨版本迁移到Databricks数据洞察使用Delta表查询以提高查询效率。

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。

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

场景描述 随着云计算的不断发展，更多的企业会使用云计算，且会有越来 越多的企业和用户开始重视云上使用成本。 其中计算和存储是云资源使用的主要服务之一。采用预留实例券 业务架构（RI）和存储容量单位包（SCU）可以帮助客户灵活的节省成本。 本文提供全链路使用实践，帮助客户快速验证云上服务，更合理 的使用RI/SCU。借助覆盖率指标和智能推荐，有效管理云上资 源成本。 用户价值 使用RI 和SCU，可以灵活抵扣相关资源。随时创建释放， 稳态业务资源效率提高。 一份RI 可以抵扣ECS+ACK+EMR+ECI 等服务，跨服务高 度灵活，无需再分开购买。 SCU可以跨可用区抵扣某个地域下所有类型的按量付费云 盘，简化购买与管理复杂度。 RI+SCU 大幅降低按量场景的计算和存储成本。 产品列表 专有网络VPC、容器服务Kubernetes 版ACK 云服务器ECS、预留实例券RI、存储容量单位包SCU

场景描述 本实践适用于使用弹性高性能计算EHPC+ 对象存储OSS运行仿真软件进行模型仿真 的场景中，这里运行的是LAMMPS这款开 源的仿真软件，数据通过OSS上传。 解决问题 1.使用EHPC运行工业仿真软件 2.使用OSS存储数据和代码 3.可视化计算结果 产品列表 弹性高性能计算E-HPC 对象存储OSS

场景描述 本最佳实践适用于Oracle数据库及应用迁 移到阿里云PolarDB数据库（Oracle兼容 版）。通过ADAM将Oracle数据库迁移到 PolarDB数据库，可以降低应用升级、运 维成本，同时提升系统弹性，实现数据库 及应用全栈上云。 解决问题 1.解决Oracle及其应用迁移上阿里云， 通过ADAM评估迁移工具，降低迁移 风险，提高迁移效率。 2.使用PolarDB（Oracle兼容版）数据 库，提升数据库并发读能力，降低运维 成本。 产品列表 数据库和应用迁移（ADAM） PolarDB（Oracle兼容版） 云服务器（ECS） 专有网络（VPC）

场景描述 阿里云为了满足大数据场景下的存储需求，在云 上推出了本地盘D1机型，这个系列提供了本地 盘而非云盘作为存储，提高了磁盘的吞吐能力， 发挥Hadoop的就近计算优势。阿里云EMR 产品针对本地盘机型，推出了一整套的自动化运 维方案，帮助用户方便可靠地使用本地盘机型， 不需要关注整个运维过程同时数据的高可靠和 服务的高可用。 解决问题 1.云盘多份冗余数据导致成本高 2.磁盘吞吐量不高 3.节点的高可靠分布问题 4.本地盘与节点的故障监控问题 5.数据迁移时自动决策问题 6.自动故障节点迁移与数据平衡问题 产品列表 EMR(E-MapReduce) 本地盘 VPC

场景描述 客户基于ECS、IDC自建或在友商云平台自建了大数 据集群，为了降低企业大数据计算平台的成本，提高 大数据应用开发效率，更有效保障数据安全，把大数 据集群的数据、作业、调度任务以及业务数据库整体 迁移到MaxCompute和其他云产品。 解决的问题 自建Hadoop集群搬迁到MaxCompute 自建Hbase集群搬迁到云Hbase 自建Kafka或应用数据准实时同步到 MaxCompute 自建Azkaban任务迁移到Dataworks任务 产品列表 MaxCompute，Dataworks、云数据库Hbase版、Datahub、VPC，ECS。

场景描述 场景1：自建Hadoop集群数据（HDFS）迁移到 阿里云EMR集群的HDFS文件系统； 场景2：自建Hadoop集群数据（HDFS）迁移到 计算存储分离架构的阿里云EMR集群，以OSS 和JindoFS作为EMR集群的后端存储。 解决的问题 客户自建Hadoop迁移到阿里云EMR集群的 技术方案； 基于IPSecVPN隧道构建安全和低成本数据 传输链路 产品列表 E-MapReduce，VPC，ECS，OSS，VPN网关。

本方案是面向云上资源的操作审计和配置审 计，提供的最佳实践。适用于企业型客户。通过最佳实践帮助客户在本场景下更好的使用 阿里云，涉及到配置审计、操作审计、函数计算、SLS、OSS 等服务的实践操作。 解决问题 企业会面临外部对企业云上信息系统的合规要求，如等保2.0法规要求。 同时当云上资源达到一定规模时，在内部会制定合规管控的基线，满足自身管理效率和安全合规的需 求。 包括记录云上资源管理的操作日志、资源配置变更日志，还需依赖云平台提供的持续监控和自动告警能力，实现合规性的自主监管。

场景描述 本实践适合使用容器服务ACK结合阿里云上的 其他产品构建跨可用区高可用应用的场景。在一 开始创建容器服务ACK的时候就把容器集群建 成多个可用区的架构，某可用区挂掉后，不影响 应用和集群的高可用。容器服务ACK通常配合 高可用SLB，RDS，Redis等产品，实现跨可用 区高可用。 解决问题 1.利用容器服务ACK搭建跨可用区高可用 的应用 2.容器服务ACK结合SLB，RDS，REDIS构 建高可用应用 产品列表 容器服务ACK RDSforMysql版 云数据库Redis版 文件存储NAS

场景描述 本方案适用于使用弹性高性能计算 EHPC和文件存储NAS来搭建基础环 境，运行药物筛选应用AutodockVina 的场景中，这里采用批处理方式来提交 作业，并可以可视化计算结果。 方案架构 1.计算之前，将数据通过互联网/闪电立方/高速通道上传到阿里云OSS 2.计算时，将数据从OSS拉取到文件共享存储NAS上 3.计算时，在EHPC集群上进行，计算节点从NAS上读写数据 • 容量型NAS：低成本，大容量 • 性能型NAS：适合高IOPS应用，作为临时目录 • CPFS：适合超大规模，并行度极高的作业 4.计算节点： • 如果对计算时间不敏感，希望低成本运算，可选ECS实例 • 如果时效性要求高，建议采用SCC超级计算集群 5.可视化 • 如果可视化部分计算量不大，可以采用EHPC自带的可视化服务 解决问题 1.使用EHPC运行药物筛选应用 2.使用nas存储计算数据 3.使用OSS保存计算结果 • 通过分子对接（moleculardocking）模拟计算进行药物筛选，是模拟小分子配体和生物大分子受体的 相互作用，预测配体和受体的结合模式和亲和力。 • 通常，有很多已有的配体库，如商业化的Specs、Enamine和ChemDiv化合物库。提供大量配体，模 拟计算就是计算这些配体和给定受体的相互作用。 • 每次模拟计算通常处理一个配体和一个受体，不同配体之间没有依赖，因此可以同时大规模并行处 理。 本解决方案同样适用于有批量、高并发处理需求的其它生物、医药等场景。 产品列表 弹性高性能计算E-HPC 文件存储NAS 对象存储OSS