云基础产品与基础设施
云基础产品与基础设施作为阿里云产品六大版块之一，主要包含弹性计算、存储、网络、安全、云原生应用平台以及无影和基础设施类产品，向客户提供高度自动化的标准化产品对网络功能、计算机（虚拟或专用硬件）和数据存储空间进行访问，同时支持灵活扩展，可以直接使用自助服务界面。
通过阿里云文件存储CPFS和对象存储OSS数据湖存储及数据自由流动解决方案，满足从海量数据采集到清洗、标注、训练到归档的数据自动化，提供了自动驾驶研发云的统一数据平台，极大提升了研发效率.文件存储 CPFS.对象存储 OSS.网络安全升级支持IPV6.杭州悦数科技有限公司与阿里云计算巢达成合作，NebulaGraph 作为首款图数据库...
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云产品
中小企业自建Hadoop集群上云解决方案
中小企业自建 Hadoop 集群上云解决方案，助力自建 Hadoop 用户快速构建云上半托管开源大数据平台，在保持原组件使用习惯延续的同时，充分利用云上服务特点，更加便捷地迭代企业大数据平台架构，聚焦业务价值开发。
云原生数据湖.云原生数据湖.企业对数据的处理，往往同时存在需要批量处理和流式处理的不同环节。本方案构建了安全的数据传输网络，基于 Apache Flink 官方产品Ververica，提供可选的实时计算平台半托管服务，在兼容开源 Flink 的基础上提供商业增值能力，可广泛用于实时 ETL、数据库 CDC、实时风控、实时入仓（湖）、实时...
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云存储解决方案
云存储解决方案面向大数据存储、多媒体存储（视频存储）、视频监控、基因生命科学、数据迁移、自动驾驶、在线教育、混合云存储、数据迁移、数据容灾备份等多个行业用户的多元化场景，提供更安全稳定、更优化、无缝上云的智能数据存储服务，为企业上云、实现数字化转型奠定数据基础。
核心数据存储在云端，需要稳定、可靠的存储服务.需要灵活、弹性的资源支撑客户业务爆发带来的突发需求.需要存储提供极高的吞吐带宽，支持客户业务的上下行数据流量.海量数据长期保存，降成本诉求强烈.资源弹性扩展，提供大容量和高带宽吞吐的能力，满足客户业务快速增长需求.更好的访问体验.就近数据上传下载，配合 OSS ...
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表格存储Tablestore
表格存储Tablestore是阿里云自研的面向海量结构化数据存储的Serverless分布式数据库，它可提供低成本、高性能的存储方案，同时也可提供稳定与极致的数据服务。
同时支持数据实时投递至OSS，搭建数据湖架构.上下游数据集成.开放的计算生态对接.查看全部日志.提供分布式可横向扩展结构化数据存储，在海量规模下仍能提供低延迟访问。适用于海量账单、IM消息、Feeds流、媒资元数据等场景.对接Spark、Flink、Maxcompute等计算引擎作为维表、结果表以及源表存储，提供可弹性扩展、高并发低...
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云产品
云原生大数据计算服务MaxCompute
阿里云云原生大数据计算服务MaxCompute是面向分析的企业级云数仓，作为一体化大数据智能计算平台ODPS的大规模批量计算引擎，MaxCompute以 Serverless 架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务，使您经济高效的分析处理海量数据，进行敏捷的业务洞察。
集成对数据湖（OSS或Hadoop HDFS）的访问分析，支持外表映射、Spark直接访问方式开展数据湖分析；在一套数仓服务和用户接口下，实现湖与仓的关联分析.支持流式采集和近实时分析.支持流式数据实时写入并在数据仓库中开展分析；与云上主要流式服务深度集成，轻松接入各种来源流式数据；高性能秒级弹性并发查询，满足近实时...
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E-MapReduce
阿里云E-MapReduce(简称EMR)是阿里云云原生数据湖的核心计算引擎，全面支持Hadoop、Spark、HBase、Hive、Flink等大数据组件，为客户提供企业级开源大数据平台服务。通过有效弹性伸缩和数据分层存储机制，相较于传统HDFS固定集群方式，可节省50%以上的费用，同时支持创建抢占式实例，相比按量付费的购买方式，可节省50%~80%的费用。
为了减轻现有集群的压力，数禾使用阿里云EMR落地了适合数禾当前业务的数据湖，可以任意规模存储结构化和非结构化数据，运用不同类型的引擎进行分析，为业务发展提供了更好的决策依据.凯叔讲故事是中国知名的儿童内容教育品牌。刚开始凯叔讲故事使用第三方SAAS平台作为运营支撑，周期长、展示死板，个性化开发受到很大局限，...
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EMR HBase on OSS存算分离集群快速恢复
OSS-HDFS服务（JindoFS服务）是一款云原生数据湖存储产品。基于统一的元数据管理能力，在完全兼容HDFS文件系统接口的同时，提供充分的POSIX能力支持，能更好地满足大数据和AI等领域的数据湖计算场景。
基于统一的元数据管理能力，在完全兼容 HDFS文件系统接口的同时，提供充分的 POSIX能力支持，能更好地 满足大数据和 AI 等 领 域 的 数 据 湖 计 算 场 景。详见：https://help.aliyun.com/document_detail/405089.html EMR：开源大数据平台 E-MapReduce（简称“EMR”）是云原生开源大数据平台，向客户提供简单易集成的 ...
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。
单节点规格是阿里云为数据容错性高的场景打造的一款产品，适合非核心数据的存储，单节点架构保障系统高性价比，适合测试环境、学习培训、企业内部系统等业务场景.副本集架构通过部署多种节点来达到高可用的效果，每个副本集实例包含一个Primary节点（主节点），一个或多个Secondary节点（从节点）、一个Hidden节点（隐藏...
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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。
面向海量非结构化数据，具备弹性低成本、HDFS协议兼容的文件存储能力，与多模引擎共享存储，同时支持外部系统直接访问多模引擎的底层文件，适用于大数据分析、数据湖等场景，可使用开源HDFS客户端直接访问.深度集成阿里云时空数据库引擎Ganos，具备高效的时空多维索引和空间/时空查询能力，可结合流引擎与计算引擎实现复杂...
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地址标准化
地址标准化（Address Purification）是依托阿里云海量的地址语料库，及超强的NLP算法实力所沉淀出的高性能、高准确率、功能覆盖最全的标准地址算法服务。可为企业、政府机关及开发者提供地址数据清洗。地址标准化通过地址解析、补全、匹配等赋能业务的上层应用。
苏州市天鹅湖公园.地址元素标签.省级行政区划.新疆维吾尔自治区.地市级行政区划.巴音郭楞蒙古自治州.区县级行政区划.街道/乡镇行政区划.尉犁县第一中学.尉犁县第一中学.地址元素标签.省级行政区划.地市级行政区划.区县级行政区划.街道/乡镇行政区划.南京市夫子庙.地址元素标签.省级行政区划.地市级行政区划.区县级行政区划....
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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。
ECS-Kafka-SLS的数据入湖 步骤1通过CADT画布登录SLS（北京region）控制台，或者通过日志控制台Link访问（https://sls.console.aliyun.com/）步骤2查看在 ecs-app中投递到 kafka的数据（每次 10000条），已经通过 kafka-sls数 据入湖的通道，在sls已经可以查询到：文档版本：20240428 34SLS数据入湖Kafka最佳实践 场景验证 ...
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...
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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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。
数据湖分析采用Serverless形态，无基础设施和管理成本，互联网直接访问，开箱即用，按需付费，不需要长期持有分析成本，升级期间对业务影响小，产品迭代敏捷快速.Presto引擎.Presto引擎是数据湖分析基于Presto打造的交互式分析引擎，接入MySQL协议，可使用任何兼容MySQL协议的工具来进行数据分析，适合Adhoc查询、BI分析、...
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数据湖-在线学习场景数据分析
场景描述 本场景以在线教育中一个答题闯关类的应用为 例，使用WebServer来模拟演示这类日志数据 的分析处理。通过Nginx和Pythonflask搭建 WebServer，模拟应用中的关键页面，比如登 录、课程内容等，之后构造若干用户使用的模拟 日志数据，投递到数据湖进行分析后获取应用 PV、UV、课程内容访问排行、平均得分等等。 解决问题 基于数据湖（EMR+OSS）搭建大数据平台。 EMR和OSS使用和配置。 数据统一存储到OSS。 产品列表 E-MapReduce 对象存储OSS 云服务器ECS 访问控制RAM 专有网络VPC
通过Nginx和Pythonflask搭建WebServer，模拟应用中的关 键页面，比如登录、课程内容等，之后构造若干用户使用的模拟日志数据，投递到数 据湖进行分析后获取应用PV、UV、课程内容访问排行、平均得分等等。方案优势 支持超过10亿条元数据规模的数据管理，同时支持高可靠和高可用。 支持元数据实时备份和重建集群快速恢复...
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测
本篇最佳实践先创建EMR集群作为数据湖对象，Hive元数据存储在DLF，外表数据存储在OSS。然后使用阿里云数据仓库MaxCompute以创建外部项目的方式与存储在DLF的元数据库映射打通，实现元数据统一。最后通过一个毒蘑菇的训练和预测demo，演示云数仓MaxCompute如何对于存储在EMR数据湖的数据进行加工处理以达到业务预期。
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测实践 业务架构 场景描述 数据湖和数据仓库是当前大数据技术条件下构建分布式系 统的两种数据架构设计取向，数据湖偏向灵活性，数据仓 库侧重成本、性能、安全、治理等企业级特性。但是数据 湖和数据仓库的边界正在慢慢模糊，数据湖自身的治理能 力、数据仓库延伸到外部...
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