多媒体数据存储与分发
以搭建一个多媒体数据存储与分发服务为例，搭建一个多媒体数据存储与分发服务。
产品解决方案文档与社区权益中心定价云市场合作伙伴支持与服务了解阿里云备案控制台多媒体数据存储与分发方案介绍方案优势应用场景方案部署方案权益多媒体数据存储与分发视频、图文类多媒体数据量快速增长，内容不断丰富，多媒体数据存储与分发解决方案融合对象存储 OSS、内容分发 CDN、智能媒体管理 IMM 等产品能力，解决...
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解决方案
事件总线 EventBridge
事件总线 EventBridge是阿里云提供的一款无服务器事件总线服务，支持阿里云服务、自定义应用、SaaS应用以标准化、中心化的方式接入，并能够以标准化的 CloudEvents 1.0 协议在这些应用之间路由事件，帮助您轻松构建松耦合、分布式的事件驱动架构。
“消息驱动、事件驱动、流”基础概念解析.EventBridge 事件总线及 EDA 架构解析.EDA 事件驱动架构与 EventBridge 二三事.陈永明(昶风).RocketMQ集成生态再升级：轻松构建云上数据管道.史明伟(世如).事件总线+函数计算 构建云上最好的事件驱动架构应用.沈林(静罗).EventBridge API端点发布：让服务集成触手可及.陈涛(肯梦)....
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云产品
云服务总线CSB
云服务总线CSB是一个基于高可用分布式技术构建的服务API开放平台，帮助企业打通内外新旧系统，实现跨技术平台、跨应用系统、跨企业组织的服务互通，以服务API的形式，加以一致的组织和管控，构建企业内部以及与上下游、第三方企业之间融合、重塑、创新的合作平台。
协议数据转换.提供常用协议服务的接入、开放和转换，支持灵活定制化的数据变换，以支撑从简单的应用间调用，到新建与遗留系统之间，以及企业组织间的能力互通.服务请求控制.提供完整的授权鉴权机制，支持流量控制、黑白名单、响应过滤、服务路由等丰富的服务访问控制.跨网级联贯通.提供跨环境、跨企业组织的联动式能力开放...
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云产品
企业云上网络架构规划
企业云上网络架构规划方案能够为企业提供面向业务的网络架构，确保业务的可靠性，并保持架构的可扩展性和可持续性。
产品解决方案文档与社区权益中心定价云市场合作伙伴支持与服务了解阿里云备案控制台企业云上网络架构规划方案介绍方案优势应用场景方案部署方案权益企业云上网络架构规划对于一些刚开始进行云上迁移的企业而言，需要在短时间内完成业务系统的迁移。在迁移过程中，首要步骤通常是进行整体网络设计，以满足业务需求并规划云上...
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解决方案
跨云迁移单写双读过渡架构
概述 在搬站场景下，涉及迁移跨度较长，在过渡阶段客户需要跨云访问，如何保障数据链路的高可用尤为关键，采用专线和公网双备的方案保障数据传输的高可用，也降低双专线的迁移成本。 适用场景 数据迁移链路的高可用 跨云迁移过渡期架构 读写分类架构设计 技术架构 本实践方案基于如下图所示的技术架构和主要流程编写操作步骤： 方案优势 在迁移时间持续较长的情况下，使用单写双读架构降低业务改造成本。 使用数据库网关做专线和公网互备。 流量逐渐灰度验证，保障迁移平滑过渡。 安全：原生的多租户系统，以项目进行隔离，所有计算任务在安全沙箱中运行。
跨云迁移单写双读过渡架构 最佳实践 业务架构 场景描述 解决的问题 在搬站场景下，涉及迁移跨度较长，在过渡阶段客户 数据迁移链路的高可用 需要跨云访问，如何保障数据链路的高可用尤为关 跨云迁移过渡期架构 键，采用专线和公网双备的方案保障数据传输的高 读写分类架构设计 可用，也降低双专线的迁移成本。阿里云最佳...
云上公网架构设计和安全管理
云上公网的设计可以帮助企业更加统一、安全地管理自己的云上互联网出入口，同时可以实现统一监控运维和公网的成本优化。
产品解决方案文档与社区权益中心定价云市场合作伙伴支持与服务了解阿里云备案控制台云上公网架构设计和安全管理方案介绍方案优势应用场景方案部署方案权益云上公网架构设计和安全管理随着企业业务云化进程逐渐进入深水区，简单地使用云上资源出入公网已经无法满足业务的诉求，安全、成本、权限、监控等诉求的迭代，需要企业...
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解决方案
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL数据仓库
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版（简称AnalyticDB）是融合数据库、大数据技术于一体的云原生企业级数据仓库平台。云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版支持数据实时写入和同步更新、实时计算和实时服务，可用于构建企业级报表系统、数据仓库和数据服务引擎。
ADB MySQL提供统一的在线查询和离线计算的能力，简化数据架构，海量数据复杂查询秒级响应，为营销决策，产品优化提供数据支撑.支持分析用户行为、渠道转化、产品活跃度等精细化的运营指标，助力客户更加有效率的掌握产品运营状态.全面精细化的运营指标.通过ADB MySQL存储密集型实例细致分析用户行为，有效地支撑了对产品...
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云产品
智能数据建设与治理Dataphin
Dataphin遵循阿里巴巴集团多年实战沉淀的大数据建设OneData体系（OneModel、OneID、OneService），集产品、技术、方法论于一体，一站式地为您提供集数据引入、规范定义、智能建模研发、数据萃取、数据资产管理、数据服务等的全链路智能数据构建及管理服务。助您打造属于自己的标准统一、资产化、服务化和闭环自优化的智能数据体系，驱动创新。
结构化构建标签与统计指标，消除数据二义性.数据规范定义.可视化数据仓库模型构建、物理任务全托管生产，分钟级自动化代码生成.数据资产化管理，全链路数据追踪和分析，提升数据价值.数据资产管理.自动聚合主题数据，所见即所得，高度简化查询与分析.在线下零售餐饮行业的场景中，随着业务的发展，客户的门店数量及会员数量...
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云产品
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 ...
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
游戏数据运营融合分析 最佳实践 业务架构 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，...
异地双活场景下的数据双向同步
概述 随着客户业务规模的扩大，对系统高可用性要求越来越高，越来越多用户采用异地双活/多活架构，多活架构往往涉及业务侧做单元化改造，本方案仅模拟用户已做单元化改造后的数据双向同步，数据库采用双主架构，本地写本地读，同时又保证双库的数据一致性，为业务增加可用性和灵活性。 适用场景 数据库双向同步 数据库全局ID不冲突 双活架构的数据库建设问题 技术架构 本实践方案基于如下图所示的技术架构和主要流程编写操作步骤： 方案优势 DTS双向同步，采用独立模块避免数据同步占用系统资源。 奇偶ID涉及，避免数据冲突。 DTS多种处理冲突的方式供业务选择。 安全：原生的多租户系统，以项目进行隔离，所有计算任务在安全沙箱中运行。
随着客户业务规模的扩大，对系统高可用性要求越 数据库双向同步 来越高，越来越多用户采用异地双活/多活架构，多 数据库全局 ID不冲突 活架构往往涉及业务侧做单元化改造，本方案仅模 双活架构的数据库建设问题 拟用户已做单元化改造后的数据双向同步，数据库 采用双主架构，本地写本地读，同时又保证双库的数 据一致性，为...
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
结论：云数据库 ClickHouse更加适合海量数据分析型业务、大宽表聚合查询分析、数 据 Hash对齐 Join场景、实时日志分析场景等等 文档版本：20201224 6 基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 架构设计 2.架构设计 2.1.架构图 本实践主要以流处理为主线，搭建实验环境，构建在线用户行为分析平台：2.2.核心模块 游戏服...
利用低成本链路完成业务数据迁移上云
场景描述 随着云计算被越来越多的客户所接受，除业务系 统上云外，很多客户已经把业务数据搬迁上云。 业务数据量一般都比较大，迁移上云需要大量的 网络带宽，BGP费用比较高。阿里云对用户开 放所需地域购买静态单线共享带宽包的权限（移 动/联通/电信均可），可用为迁移数据有效降低 成本。 解决问题 1.业务数据上云网络成本高 产品列表 专有网络VPC 云服务器ECS 网络存储NAS 共享带宽包
利用低成本链路完成业务数据上云 最佳实践 部署架构图 场景描述 随着云计算被越来越多的客户所接受，除业务系 统上云外，很多客户已经把业务数据搬迁上云。业务数据量一般都比较大，迁移上云需要大量的 网络带宽，BGP费用比较高。阿里云对用户开 放所需地域购买静态单线共享带宽包的权限（移 动/联通/电信均可），可用为...
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。
云原生数据湖分析（DLA)产品退市公告.云原生数据湖分析（DLA）产品退市公告.Serverless Presto版本解决如下场景业务挑战：快速搭建报表，例如QuickBI加速，友盟返还数据分析；支持轻量级的ETL，简单利用SQL就可以实现快速的清洗.在开源Apache Spark基础上研发，兼容Spark、pySpark生态，开源算法库等.在开源Presto基础上...
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云产品
自建Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云Databricks数据洞察
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。
自建 Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云 Databricks数据洞察 业务架构 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...
企业构建统一CMDB数据源
典型场景 l 企业/ISV构建多云CMDB平台，对接数十款产品的API，拉取、清洗、格式化、存储配置数据是复杂且高成本的工作。 l 企业日常的资源管理，需依赖资源配置历史、资源关系数据进行故障溯源和影响评估。 解决方案 l 企业管理账号设置Config配置数据投递，将所有账号的资源配置快照和历史归集到统一地址留存。 l 使用OSS做长期归档，使用SLS做实时分析和监听。获取全量资源数据并及时感知云上资源的变更。 l 将数据集成到自有CMDB平台 客户价值 l 基于配置审计简单便捷的持续收集云上资源配置数据，在自建CMDB过程中节省大量人力和时间成本。 l 跨账号统一收集数据，实现中心化的资源配置管理。 l 实现资源配置数据的持续收集和监听，及时感知云上资源的增删改，洞察异常变更。
获取ECS网络信息 本章节，我们以ECS资源的网络配置数据为例，使用 python脚本模拟将资源配置数 据导入企业自有系统。用到了配置审计的 API，在使用前需要导入阿里云 SDK 核心库:aliyun-python-sdk-core：在多账号情况下，列出主账号下指定账号 组的所有资源数据：在多账号情况下，查询指定资源的详细数据 注意：上述两个...
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