云数据库 SelectDB 版
阿里云数据库 SelectDB 是现代化实时数据仓库 SelectDB 在阿里云上的全托管服务，内核基于业界领先的开源分析型数据库 Apache Doris 研发，由阿里云和飞轮科技联合打造。阿里云数据库 SelectDB 聚焦于满足企业级大数据分析需求，广泛应用于实时报表分析、即席多维分析、日志检索分析、数据联邦与查询加速等场景，致力于为客户提供极致性能、简单易用的数据分析服务。
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云数据库MongoDB版
阿里云云数据库MongoDB版是完全兼容MongoDB协议、高度兼容DynamoDB协议的在线文档型数据库服务。支持单节点、双节点、副本集和分片集群四种部署架构，能够满足不同的业务场景需要。
专业的DMS数据管理平台，提供可视化的MongoDB数据管理，图形化轻松管理数据库（Database）、集合（Collection）、文档（Document）等对象，全面提升研发、运维效率.数据库内核版本管理.主动升级，快速修复缺陷，免去日常版本管理苦恼；优化数据库MongoDB参数配置，最大化利用系统资源.可视化管理及运维平台，简单易用，系统...
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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。
分区数：每个规格有默认免费赠送的分区，最少赠送 1000 分区，这里是当赠送的分区 数不够时，额外购买的设置项，根据实际情况填写。部署实例-版本：开源 Kafka 的版本，阿里云 Kafka 目前支持 2.2.0，2.6.2，这里选择 2.6.2。创建 Topic：u Topic 名称：根据实际业务自行填写。u Topic 描述：根据实际业务自行填写。u 分区...
云数据库 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。
相关产品云数据库 RDS MySQL本产品数据管理 DMS数据传输服务 DTS云服务器 ECS专有网络 VPC负载均衡 SLB一键部署RDS MySQL 基础版全新升级RDS MySQL 基础版全新升级，推出超高性价比的经济规格1核1G 和1核2G，专为中小型企业量身打造，月付低至18元/月起，包年更享75折！查看详情三分钟了解云数据库 RDS MySQL一站掌握云...
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OA云资源申请流程自动化
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。
提交工单并完成审批 步骤11 用户李四登录 OA系统，选择门户->流程 步骤12 在 OA中提交一个申请单 文档版本：20240130 31 OA云资源申请流程自动化 CADT自动化集成配置 步骤13 主管张三登录 OA系统，并完成审批 步骤14 此时通过 DMS可以查看到数据已同步到 cadt_task_21表格中。文档版本：20240130 32 OA云资源申请流程自动化...
Oracle数据库与应用迁移PolarDB
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）
同时，数据库网关可以与其他阿里云产品（例如数据传输服务 DTS，数据库备 份 DBS，数据管理 DMS）集成使用。本章节将数据库网关服务部署在 ECS上。步骤1 登录数据库网关控制台（https://dg.console.aliyun.com/gateway），确认地域为杭州，点击新建网关，输入网关名称，点击下一步。步骤2 勾选“通过阿里云 VPC内部地址接入...
混合云数据库统一管理
本最佳实践描述在混合云场景下，用户利用数据库网关将IDC自建数据库和云上RDS实例统一管理。通过DMS管理云上RDS实例和IDC自建数据库，并通过DTS实现IDC数据库和云上RDS的数据同步， DBS将数据备份到云上
最佳实践频道 阿里云最佳实践技术分享群 产品列表 数据库网关服务（DG）数据管理（DMS）数据传输服务（DTS）数据库备份（DBS）关系数据库服务（RDS）云服务器 ECS（产品名称）文档模板（手册名称）/文档版本信息 阿里云 混合云数据库统一管理 最佳实践 文档版本：20201224（发布日期）文档版本：20150122（发布日期）II ...
轻量应用服务器
轻量应用服务器 （Simple Application Server）是可快速搭建且易于管理的轻量级云服务器。精选定制应用镜像，提供基于单台服务器的应用部署，安全管理，运维监控等服务，一站式提升您的服务器使用体验和效率。
数据管理 DMS.推荐搭配使用.个人建站应用，拥有专属空间.在LAMP上搭建Mantis问题跟踪系统，Wiki知识库系统.支持的系统镜像.云解析 DNS.Web应用防火墙.云数据库 RDS.推荐搭配使用.知识效率管理.知识效率管理，工具垂手可得.选择精品镜像创建预装图形化环境，Linux学习之旅一键启航.支持的系统镜像.专有网络 VPC.云数据库 RDS...
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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
文档版本：20201224 28 基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 基础环境部署 步骤9 通过 DMS数据管理，登录云数据库 ClickHouse。步骤10 输入数据库账号和数据库密码，单击测试连接。文档版本：20201224 29 基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 基础环境部署 1.首次登录，按提示添加 IP网段到实例白名单中，...
大数据workshop
大数据workshop
文档版本：20210628（发布日期）57 阿里云最佳实践大数据 WorkShop 最佳实践项目实践 步骤5 在创建数据大屏对话框中，设置数据大屏名称，并单击创建。步骤6 在大屏应用编辑器页面，单击数字翻盘器，将标题改为订单数，单位为件。文档版本：20210628（发布日期）58 阿里云最佳实践大数据 WorkShop 最佳实践项目实践 步骤7 在...
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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 ...
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
Funcraft Funcraft 是一个用于支持 Serverless 应用部署的命令行工具，能帮助我们便捷地管 理函数计算、API 网关、日志服务等资源。它通过一个资源配置文件（template.yml），协助我们进行开发、构建、部署操作。所以第二个函数我们需要使用 Fun来进行操作，整个操作分为四个步骤：1.安装 fun工具 2.编写 template.yml模板...
企业上云数据安全
场景描述 企业是否选择上公共云，或者哪些系统或数据上 公共云，对数据安全的关心是重要因素之一。本 最佳实践重点在于介绍狭义的数据加密存储安 全范畴，即首先使用SDDP产品进行敏感数据发 现和分级分类，然后对高级别敏感数据进行按 需、不同类型的全链路加密存储。 解决问题 1.帮助客户发现敏感数据 2.对敏感数据进行分类、分级 3.对不同级别的数据如何选择加密方式 4.具体如何进行加密 产品列表 敏感数据识别SDDP 密钥管理服务KMS 云数据库RDS 对象存储OSS
流程如下图：对于客户端加密方式，分为用户自己管理密钥加密（CSE-C）和 KMS 托管密钥（CSE-KMS）加密两种，如下图所示：文档版本：20210809 28 企业上云数据安全 OSS数据加密 使用客户端加密，可以使用客户端加密 SDK，在本地进行数据加密，并将加密后的数 据上传到 OSS。在这种场景下，用户需要管理加密过程以及加密密钥...
基于MaxCompute的大数据BI分析
场景描述 本文以电商行业为例，将业务数据和日志数据使用 MaxCompute做ETL之后，同步到ADB进行实时 分析，之后通过QuickBI进行快速可视化展示。 解决问题 1.互联网行业、电商、游戏行业等网站、App、 小程序应用内BI分析场景。 2.可扩展到各类网站BI分析场景使用。 产品列表 1.MaxCompute 2.分析型数据MySQL版 3.日志服务SLS 4.QuickBI 5.云服务器ECS 6.RDSMySQL版
数据管理 DMS：数据管理 DMS源自阿里数据库服务平台，是一个免安装、免运 维、即开即用、多环境来源、多种数据库类型统一的数据库管理 web终端，已为 数万人员提供数据库研发支撑。更有完善的安全合规审计保障、数据库全流程 DevOps服务支持。更多信息请参见（https://www.aliyun.com/product/dms）。文档版本：20211213 IV...
基于Flink的资讯场景实时数仓
场景描述 本实践针对资讯聚合类业务场景，Step by Step介绍 如何搭建实时数仓。 解决问题 1.如何搭建实时数仓。 2.通过实时计算Flink实现实时ETL和数据流。 3.通过实时计算Flink实现实时数据分析。 4.通过实时计算Flink实现事件触发。 产品列表 实时计算 专有网络VPC 云数据库RDSMySQL版 分析型数据库MySQL版 消息队列Kafka 对象存储OSS NAT网关 DataV数据可视化
步骤3 在数据管理 DMS控制台，选定本实践创建的数据库（info-db），单击数据导入。文档版本：20220223（发布日期）18 基于 Flink的资讯场景实时数仓 基础环境部署 步骤4 单击新增任务。在导入任务界面，选择在演示环境说明章节下载的示例 demo代码中的 article.sql、author.sql、category.sql、device_model_details.sql和 ...
DTS数据同步集成MaxCompute数仓
场景描述 本文Step by Step介绍了通过数据传输服务 DTS实现从云数据库RDS到MaxCompute的 数据同步集成，并介绍如何使用DTS和 MaxCompute数仓联合实现数据ETL幂等和数 据生命周期快速回溯。 解决问题 1.实现大数据实时同步集成。 2.实现数据ETL幂等。 3.实现数据生命周期快速回溯。 产品列表 MaxCompute 数据传输服务DTS DataWorks 云数据库RDS MySQL 版
数据抽取不幂等或容错率低，如凌晨 0:00启动的 ETL任务因为各种原因(数据库 HA切换、网络抖动或 MAXC写入失败等)失败后，再次抽取无法获取 0:00时的数 据状态。2.针对不规范设计表，如没有 create_time/update_time的历史遗留表，传统 ETL需 全量抽取。3.实时性差，抽取数据+重试任务往往需要 1-3小时。另外数据库的数据...
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