数据总线Datahub
数据总线(DataHub)服务是阿里云提供的流式数据(Streaming Data)服务，它提供流式数据的发布(Publish)和订阅(Subscribe)的功能，拥有高吞吐量、高稳定性、低成本等特点，与阿里云大数据生态系统完美打通，让您可以轻松构建基于流式数据的分析和应用。
数据总线(DataHub)服务是阿里云提供的流式数据(Streaming Data)服务，它提供流式数据的发布(Publish)和订阅(Subscribe)的功能，让您可以轻松构建基于流式数据的分析和应用.提供多种SDK、API和Flume、Logstash等第三方插件，让您高效便捷的把数据接入到数据总线.提供DataConnector模块，稍作配置即可把接入的数据实时同步到...
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云产品
物联网平台设备数据上云
物联网平台设备数据上云方案为企业提供海量物联网设备的数据接入与处理。提供了多种类型设备的稳定接入、安全防护、实时监控，满足企业一站式管理设备、处理数据的需求。具有高可用、高并发、低成本的优势。
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物联网平台设备数据上云方案介绍方案优势应用场景方案部署物联网平台设备数据上云物联网平台设备数据上云方案为企业提供海量物联网设备的数据接入与处理。提供了多种类型设备的稳定接入、安全防护、实时监控，满足企业一站式管理设备、处理...
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解决方案
大数据workshop
大数据workshop
详见：https://www.aliyun.com/product/ecs DataHub：数据总线(DataHub)服务是阿里云提供的流式数据(Streaming Data)服务，它提供流式数据的发布(Publish)和订阅(Subscribe)的功能，让您可以轻 松 构 建 基 于 流 式 数 据 的 分 析 和 应 用。详见：https://www.aliyun.com/product/datahub 实时计算 Flink 版：实时计算 ...
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最佳实践
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
金融专属大数据workshop
实践目标 学习搭建一个实时数据仓库，掌握数据采集、存储、计算、输出、展示等整个业务流程。 整个实时数据仓库系统全部基于阿里云产品进行架构搭建，用户可以掌握并学会运用各个服务组件及各个组件之间如何联动。 理解阿里云原生实时离线一体数仓解决方案架构以及掌握交付落地的实践使用方法。 前置知识要求 熟练掌握SQL语法 对大数据体系系统知识有一定的了解
详见：https://www.aliyun.com/product/ecs DataHub：数据总线(DataHub)服务是阿里云提供的流式数据(StreamingData)服 务，它提供流式数据的发布(Publish)和订阅(Subscribe)的功能，让您可以轻松构 建基于流式数据的分析和应用。详见：https://www.aliyun.com/product/datahub 实时计算 Flink 版：实时计算 Flink 版...
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最佳实践
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
通过ES兼容接口方式使用Kibana访问SLS数据
自建ELK日志系统的客户迁移到阿里云日志服务SLS后，对SLS查询分析语法不太熟悉的客户，可以继续沿用原有的查询分析习惯，在不改变使用方式习惯的情况下，通过Elasticsearch兼容接口的方式使用Kibana访问SLS。
通过ES兼容接口方式使用Kibana访问SLS数据最佳实践 业务架构 场景描述 日志服务SLS提供Elasticsearch兼容接口，支 持客户将日志采集到日志服务后，仍可以继续沿 用Elasticsearch的查询方案，即通过使用 Kibana访问日志服务的Elasticsearch兼容接 口，实现查询SLS数据。应用场景 自建ELK日志系统的客户迁移到阿里云日志服 务...
SLS数据入湖Kafka最佳实践
应用和数据分散在多云或混合云，在面对多云/混合云这样大的趋势下，数据无法进行统一的聚合、分析处理和导出等，本方案给出了在多云/混合云场景下，构建通过标准的Kafka协议和托管服务，SLS可以连接Kafka数据入湖导入，然后进行统一的海量数据的集中存储、智能转储、聚合分析查询等。
SLS 数据入湖 Kafka 最佳实践 业务架构 场景描述 应用和数据分散在多云或混合云，在面对多云/混合云这样大的趋势下，数据无法进行统一的 聚合、分析处理和导出等，本方案给出了在多 云/混合云场景下，构建通过标准的Kafka协议 和托管服务，SLS可以连接Kafka数据入湖导 入，然后进行统一的海量数据的集中存储、智 能转储、...
ECS 数据备份与保护
随着企业核心业务规模不断扩大，需要根据业务需求对生产环境中的关键数据进行定期备份。
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ECS 数据备份与保护方案介绍方案优势应用场景方案部署ECS 数据备份与保护随着企业核心业务规模不断扩大，需要根据业务需求对生产环境中的关键数据进行定期备份，在发生误操作、病毒感染、或攻击等情况时，能够快速从已有的快照恢复到某个...
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解决方案
无代理ECS数据备份与高效环境搭建
本方案是基于快照提供数据保护和环境搭建的解决方案。可以帮助您实现无代理且有效可靠的数据备份，同时还可以帮助您快速克隆部署开发测试环境。使用基于快照的备份不仅简单有效，在数据备份以及恢复中也能保证稳定可靠，同时基于快照的环境搭建，不仅可以免于从0到1搭建环境，还可以将环境、数据等全部打包克隆到新机器上。
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无代理ECS备份与高效环境搭建方案介绍方案优势应用场景方案部署方案权益无代理ECS备份与高效环境搭建本方案是基于快照提供数据保护和环境搭建的解决方案，可以帮助您实现无代理且有效可靠的数据备份，同时还可以帮助您快速克隆部署开发测试...
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解决方案
数据管理与服务
数据管理与服务作为阿里云产品六大版块之一，面向不同业务场景，阿里云提供数据存储、分析、应用等全链路能力，满足企业客户全方位的数据处理需求，实现计算和存储分离、资源解耦、数据移动减化，用以满足行业快速发展的需求和趋势，利用数据重塑其业务。
数据总线 DataHub.数据集成 Data Integration.大数据专家服务.数据资源平台.智能数据建设与治理 Dataphin.Databricks 数据洞察.网络安全升级支持IPV6.天弘基金成立于2004年11月8日，是经中国证监会批准设立的全国性公募基金管理公司之一，目前注册资本5.143亿元。2013年，天弘基金与支付宝合作推出余额宝，是天弘余额宝货币...
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云产品
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。
数据总线DataHub.推荐搭配使用.为了快速数智化转型，拥抱新零售，新零售企业通过DataWorks构建数据中台，可以帮助企业降低TCO的同时，更好的依托云上生态，实现数据资产业务化闭环.新零售数据中台建设.业务多维分析.业务数据化，全域数据中台构建数智底座.数据业务化，数据综合治理驱动业务增长.实时计算Flink版.推荐搭配...
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云产品
企业级云灾备与数据管理
本方案以备份 ECS 文件为例，介绍如何部署一个简单的云灾备环境，以满足常见的数据保护需求。
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级云灾备与数据管理方案介绍方案优势应用场景方案部署方案权益企业级云灾备与数据管理云备份 Cloud Backup 为企业数据安全提供了全方位的云灾备、冷热数据统一管理能力，全面覆盖公共云、混合云以及本地 IDC 生产环境，帮助用户减少因...
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解决方案
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
车辆数据安全稳定上云和分析
阿里云物联网平台提供全托管的企业级实例服务，无需自建物联网基础设施即可实现车辆数据的安全稳定上云。
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车辆数据安全稳定上云和分析方案介绍方案优势应用场景方案部署车辆数据安全稳定上云和分析该方案为车企提供安全稳定的车辆数据上云和分析服务。阿里云物联网平台提供全托管的企业级实例服务，无需自建物联网基础设施即可实现车辆数据的安全...
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解决方案
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
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：以上是整体的架构图，下面我们来逐步拆解：数据源 这里来模拟采集用户一些行为数据，数据格式如下：{"action":"readArticle","articleTitle":"FC+Kafka最佳实践","articleAuthorId":1,"articleAuthorName":"jiyuan","ts":1621577423 } 文档版本：...
大数据近实时数据投递MaxCompute
本文介绍离线大数据场景使MaxCompute构建云 上近实时数仓，打通云下数据上云链路，解决数据复杂类型支持和动态分区问题，满足高级数据处理需求的最佳实践。 l混合云环境下，现有业务系统零改造，打通数据上云链路。 l使用UDF实现复杂数据类型转换和数据动态分区。 l使用DataWorks配置周期调度业务流程，数据自动入仓。 l借助MaxCompute优化计算引擎，实现降本增效。 产品列表 云服务器ECS 专有网络VPC 访问控制RAM 数据总线DataHub E-MapReduceEMR DataWorks 大数据计算服务MaxCompute
上近实时数仓，打通云下数据上云链路，解决数据复 使用 UDF实现复杂数据类型转换和数据动态分 杂类型支持和动态分区问题，满足高级数据处理需求 区。的最佳实践。使用 DataWorks配置周期调度业务流程，数据自 产品列表 动入仓。借助 MaxCompute优化计算引擎，实现降本增 云服务器 ECS 效。云消息队列 Kafka 最佳实践频道 ...
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