基于云速搭CADT快速构建药物筛选批量计算环境-serverless版
<em>基于</em>云速搭CADT快速构建药物筛选批量计算环境-serverless版
本方案基于云速搭 CADT提供一个快速构建云上Serverless版HPC批量计算环境的模板,针对生物制药领域的药物筛选场景,提供开箱即用的整套解决方案工具包,整个云上环境仅需1个小时即可完成自动化部署搭建。
基于云速搭 CADT快速部署药物筛选批量计算环境-Serverless版 场景描述 部署架构 本方案基于云速搭 CADT 提供一个快速构建云上 Serverless版 HPC批量计算环境的模板,针对生物 制药领域的药物筛选场景,提供开箱即用的整套解 决方案工具包,整个云上环境仅需 1个小时即可完 成自动化部署搭建。解决问题 快速构建适用药物...
来自: 最佳实践 相关产品:弹性公网IP,文件存储NAS,日志服务(SLS),容器镜像服务 ACR,操作审计,密钥管理服务,云防火墙,弹性高性能计算E-HPC,云速搭
基于MSE云原生网关同城多活
<em>基于</em>MSE云原生网关同城多活
借助云原生微服务MSE网关,MSE配置注册中心的同城容灾多活微服务应用。构建一个经典的微服务场景,实现同城容灾的步骤,体现云原生相关产品在用户上云,高可用同城容灾多活场景下的能力。
文档版本:20240423 40 基于MSE云原生网关同城多活最佳实践 场景验证 步骤4 等待压测任务生成 步骤5 查看压测数据 步骤6 通过在 ack-main中删除资源方式模拟机房故障,有损秒级切换,查看 PTS压测曲线 文档版本:20240423 41 基于MSE云原生网关同城多活最佳实践 场景验证 服务删除时,压测曲线会出现毛刺,请记录删除操作...
来自: 最佳实践 | 相关产品:弹性公网IP,容器服务 ACK,NAT网关,微服务引擎
基于DataWorks的大数据一站式开发及数据治理
<em>基于</em>DataWorks的大数据一站式开发及<em>数据</em>治理
概述 基于Dataworks做大数据一站式开发,包含数据实时采集到kafka通过实时计算对数据进行ETL写入HDFS,使用Hive进行数据分析。通过Dataworks进行数据治理,数据地图查看数据信息和血缘关系,数据质量监控异常和报警。 适用场景  日志采集、处理及分析  日志使用Flink实时写入HDFS  日志数据实时ETL  日志HIVE分析  基于dataworks一站式开发  数据治理 方案优势  大数据一站式开发,完善的数据治理能力。  性能优越:高吞吐,高扩展性。  安全稳定:Exactly-Once,故障自动恢复,资源隔离。  简单易用:SQL语言,在线开发,全面支持UDX。  功能强大:支持SQL进行实时及离线数据清洗、数据分析、数据同步、异构数据源计算等Data Lake相关功能 ,以及各种流式及静态数据源关联查询。
日志采集、处理及分析 日志使用 Flink实时写入 HDFS 日志数据实时 ETL 日志 HIVE分析 基于 DataWorks一站式开发 数据治理 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:文档版本:20201020 1 基于 Dataworks的大数据一站式开发及数据治理 最佳实践概述 方案优势 大数据一站式开发,完善的数据治理...
来自: 最佳实践 | 相关产品:块存储,云服务器ECS,E-MapReduce,DataWorks,实时计算,云速搭
云原生企业级数据
基于对象存储 OSS 构建的数据湖,可对接多种数据输入方式,存储任何规模的结构化、半结构化、非结构化数据,打破数据湖孤岛。
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原生企业级数据湖方案介绍方案优势应用场景方案部署方案权益云原生企业级数据湖基于对象存储 OSS 构建的数据湖,可对接多种数据输入方式,存储任何规模的结构化、半结构化、非结构化数据,打破数据湖孤岛。无缝对接多种数据分析产品,对...
来自: 解决方案
基于弹性供应组构建大数据分析集群
<em>基于</em>弹性供应组构建大<em>数据</em>分析集群
场景描述 基于弹性供应组(APG)搭建spark计算集 群,提供一键开启跨售卖方式、跨可用区、 跨实例规格的计算集群交付模式的实践。 方案优势 1.超低成本:跨售卖方式提供计算实 例,按秒计费,可全部使用spot实例 交付,最高可省90%成本。 2.稳定可靠:跨可用域、跨实例规格, 降低spot被集体释放的风险;自动托 管,分钟级巡检,动态保证集群的算 力。 3.快速交付:单次可在5分钟内交付 2000个实例。 4.多策略组合:可分别指定spot和按量 实例的交付策略,以及差额补足的策 略,包括成本最低、打散和折中。 解决问题 1.大规模计算集群成本高。 2.创建ECS实例方式单一,无法跨计费 方式、可用区及规格等核心参数。 3.当可用区资源紧张,无法自动保证基于 spot类型的稳定算力。 产品列表 专有网络VPC 云服务器ECS
基于弹性供应组构建大数据分析集群最佳实践 业务架构 场景描述 基于弹性供应组(APG)搭建 spark计算集 群,提供一键开启跨售卖方式、跨可用区、跨实例规格的计算集群交付模式的实践。方案优势 1.超低成本:跨售卖方式提供计算实 例,按秒计费,可全部使用 spot实例 交付,最高可省 90%成本。2.稳定可靠:跨可用域、跨实例...
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基于链路追踪+ECI的流量洪峰应对
<em>基于</em>链路追踪+ECI的流量洪峰应对
云原生技术已经为越来越多的互联网客户接受,对于在线教育、互动娱乐、电商等类型的客户会由于业务的原因存在突增业务流量,因此对于系统的稳定性非常关注,结合阿里云的容器服务、链路追踪、弹性容器ECI等产品,帮助客户业务实现容器化改造,并且方便发现系统应用架构中的瓶颈等问题,实现系统高弹性的同时优化客户的云资源使用成本。 l 方案优势 ᅳ 支持分布式追踪、调用链分析、DB调用分析、链路拓扑分析、业务指标统计等系统链路调用分析。 ᅳ 运维研发效率提高,链路追踪服务端全托管,免运维。 ᅳ 链路追踪的应用调用链分析能力结合ECI高弹性能力,提升应用系统在洪峰流量冲击下的稳定性。 ᅳ 链路追踪接入方便,ECI POD弹性伸缩,节省用户运维成本和云资源使用成本。 ᅳ 结合SLS Ingress可以基于应用前端访问性能指标做弹性伸缩,更丰富的云原生弹性能力。
文档版本:20201222 9 基于链路追踪+ECI的应用高可用弹性实践 应用部署 环境变量 SQL_ENVIRONMENT配置 mysql的访问地址,按照 1.3章节创建的数 库服务访问地址进行配置,如下图所示:环境变量 TRACE_ENDPOINT配置链路跟踪接入点地址,获取方式如下:a.登录链路跟踪控制台(https://tracing.console.aliyun.com/)b.获取到...
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基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测
<em>基于</em>湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖<em>数据</em>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DataWorks强大的数据开发/管理/治理能力,提供统一的湖仓开发体验,降低两套系统的 管理成本。依托智能cache技术,MaxCompute自动利用闲时带宽将数据湖中的热数据以高效文件格式 cache在数据仓库中,进一步加速数据仓库的后续数据加工流程。基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测 前置条件 前置条件  ...
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基于Flink的资讯场景实时数仓
<em>基于</em>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
实时计算 Flink独享模式可开放 UDF/UDAF/UDTF接口,为用户提供更强大的数 处理能力。文档版本:20220223(发布日期)1 基于 Flink的资讯场景实时数仓 前置条件 前置条件 在进行本文操作前,您需要完成以下准备工作:注册阿里云账号,并完成实名认证。您可以登录阿里云控制台,并前往实名认证页 面(account.console....
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基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析
<em>基于</em>Flink+ClickHouse构建实时游戏<em>数据</em>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
关键技术选型 1.1.ClickHouse vs Presto 面对海量的数据,我们如何进行数据库的选项,这里对比了开源的两种常见分析性 库。ClickHouse对数据采用有序存储的方式,其核心思想是充分利用了磁盘批量顺序读写 的性能要远远高于随机读写的特征,并且结合 LSM tree的设计进一步进行优化,使得 写性能达到最优(可达到 200MB/S...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,弹性公网IP,实时计算,Quick BI,消息队列 Kafka 版,云数据库 ClickHouse
基于MaxCompute的大数据BI分析
<em>基于</em>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
文档版本:20211213 1 基于 MaxCompute的大数据 BI分析 最佳实践概述 方案优势 以 Hologres+QuickBI快速实时数据分析的核心能力为切入点,将客户的业务 、日志数据引导至阿里云的日志服务和分析性数据库。融合阿里云的日志服务 SLS 的生态,增强用户体验(如无缝对接 Flink、Elasticsearch、RDS、Hologres、EMR、dataV ...
来自: 最佳实践 | 相关产品:日志服务(SLS),大数据计算服务 MaxCompute,云原生数据仓库AnalyticDB My,Quick BI,云速搭CADT
本地数据中心基于SMB/NFS协议访问对象存储最佳实践
本地<em>数据</em>中心<em>基于</em>SMB/NFS协议访问对象存储最佳实践
1. 云存储扩容和迁移 集成智能缓存算法,自动识别冷热数据,将热数据保留在本地缓存,保证数据访问体验,无感知的将海量云存储数据接入本地数据中心,拓展存储空间。同时在云端 保留全量数据(冷+热)保证数据的一致性 2.云容灾 随着云计算的普及,越来越多的用户把自己的业务放到了云上。但是随着业务的发展,如何提高业务的可靠性和连续性,跨云容灾是一个比较热门的话题。借助云存 储网关对虚拟化的全面支持,可以轻松应对各种第三方云厂商对接阿里云的数据容灾。 3. 多地数据共享和分发 通过多个异地部署的文件网关实例,对接同一个阿里云OSS Bucket,可以实现快速的异地文件共享和分发,非常适合多个分支机构之间互相同步和共享数据。 4. 适配传统应用 有很多用户在云上的业务是新老业务的结合,老业务是从数据中心迁移过来的使用的是标准的存储协议,例如: NFS/SMB/iSCSI。新的应用往往采用比较新的技 术,支持对象访问的协议。如何沟通两种业务之间的数据是一个比较麻烦的事情,云存储网关正好起到一个桥梁的作用,可以便捷的沟通新旧业务,进行数据交换。 5. 替代 ossfs 和 ossftp ossfs 和 ossftp 都是基于文件协议的开源工具,用户可以通过它们直接上传文件到OSS。但是这两个开源文件都不建议在生产环境使用(POSIX 兼容度低),同时挂 载在用户的客户端需要额外的配置和缓存资源,对于多个客户端的情况安装配置繁琐。通过文件网关的服务可以完美替代 ossfs 和 ossftp。通过创建文件网关,用 户只需要执行简单的挂载(NFS)和映射(Windows SMB)就可以像使用本地文件系统一样使用 OSS。
本地数据中心基于 SMB/NFS协议访问对象存储 最佳实践 业务架构 场景描述 本地数据中心在本地存储有限的情况下可以 于云存储网关搭建一个海量文件系统的文件存 储服务,实现多个数据中心互相之间高效的同步 和共享数据。云存储网关以对象存储 OSS为后 端存储,为云上和云下应用提供业界标准的文件 服务(NFS和 SMB)和块...
来自: 最佳实践 | 相关产品:对象存储 OSS,云存储网关
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。
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。方案预估:体验本方案预计费用不超过10元(以 ECS 实例为2核4G、备份10M以内文件为例,备份恢复在1小时内完成。费用包括1小时的 ECS 实例按量计费费用和备份费用,恢复不收费。估价供参考,请以控制台显示的实际报价以及最终账单...
来自: 解决方案
基于Elasticsearch的订单检索加速最佳实践
<em>基于</em>Elasticsearch的订单检索加速最佳实践
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。
步骤11 回到 rds的 dms界面中,对表 trading_order插入数据,再到 Elasticsearch中查看 。(dms登录方式本可查看文档章节 2.4创建 rds订单表”。在上图 dms中使用 insert into语句插入一条数据到 trading_order表中:insert into trading_order(order_amount,source_type,consignee_ada,order_type,company,consignee_...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,DataWorks,Elasticsearch
基于ALB的统一流量调度和监控
<em>基于</em>ALB的统一流量调度和监控
企业在走向容器化过渡阶段,内部同时存在ECS应用和容器应用的情况,在多域名业务场景下,为了对应用的入方向流量进行统一的调度和监控,可通过ALB快速完成内部应用统一流量的管控。 典型场景 多域名转发到混合应用类型场景。 方案优势 1、 高弹性,高并发 2、 减少SLB+EIP数量 3、 一键WAF透明接入 4、 配置简单易上手 5、 统一流量运营分析
基于 ALB统一流量调度和监控 最佳实践 业务架构 场景描述 企业在走向容器化过渡阶段,内部同时存在 ECS应用和容器应用的情况,在多域名业 务场景下,为了对应用的入方向流量进行统 一的调度和监控,可通过 ALB快速完成内 部应用统一流量的管控。典型场景 多域名转发到混合应用类型场景。方案优势 – 高弹性,高并发 – 减少...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,负载均衡 SLB,容器服务 ACK,云效
异地双活场景下的数据双向同步
异地双活场景下<em>的数据</em>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 一致性,为...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云数据库RDS MySQL 版,负载均衡 SLB,容器服务 ACK,数据传输,云企业网,容器镜像服务 ACR,云解析DNS
基于弹性计算的AI推理
<em>基于</em>弹性计算的AI推理
场景描述 本方案适用于使用GPU进行AI在线推理的场 景。在推理之前,模型已经训练完成。例如,刷脸 支付中,我们在刷脸的时候,就是推理的一个过 程。再比如图像分类,目标检测,语音识别,语 义分析等返回结果的过程。 解决问题 使用GPU云服务器搭建推理环境 使用容器服务Kubernetes版构建推理 环境 使用NAS存储模型数据 使用飞天AI加速推理工具加速推理 产品列表 GPU云服务器 容器服务Kubernetes版 NAS共享存储
ᅳ.meta文件是 MetaGraphDef序列化的二进制文件,保存了网络结构相关的数 ,包括 graph_def和 saver_def等。ᅳ.index文件为数据文件提供索引,存储的核心内容是以 tensor name为键以 BundleEntry为值的表格 entries,BundleEntry主要内容是权值的类型、形状、偏移、校验和等信息。ᅳ.data文件保存所有变量的值,即网络...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,文件存储NAS,容器服务 ACK
云速搭部署基于OSS的Nextcloud网盘
云速搭部署<em>基于</em>OSS的Nextcloud网盘
通过云速搭实现基于OSS的NextCloud网盘的部署,这里使用ECS的UserData特性自动安装MySQL等组件,减少配置工作量。
云速搭部署基于 OSS的 Nextcloud 网盘 文档版本信息 云速搭 部署基于 OSS的 Nextcloud网盘 最佳实践 文档版本:20220118(发布日期)云速搭部署基于 OSS的 Nextcloud 网盘 文档版本信息 文档版本信息 文本信息 属性 内容 文档名称 云速搭部署基于 OSS的 Nextcloud 网盘 文档编号 290 文档版本 V1.2 版本日期 2022-03-28 ...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,对象存储 OSS,云速搭CADT
基于云拨测的网站用户体验监测最佳实践
<em>基于</em>云拨测的网站用户体验监测最佳实践
网站作为电商行业开展业务的核心场景,不同区域、不同运营商、不同的终端用户,给网站体验带来了巨大的一致性挑战。打开卡顿、缓慢,甚至无响应,都会影响到运营效果、甚至出现负面影响。阿里云基于多年业务经验,为云上客户提供完整的电商网站运营期间的用户体验监测方案。
基于云拨测的网站用户体验监测 最佳实践 业务架构图 场景描述 网站作为电商行业开展业务的核心场景,不同区 域、不同运营商、不同的终端用户,给网站体验 带来了巨大的一致性挑战。打开卡顿、缓慢,甚 至无响应,都会影响到运营效果、甚至出现负面 影响。阿里云基于多年业务经验,为云上客户提 供完整的电商网站运营期间的...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云数据库RDS MySQL 版,弹性公网IP,云速搭,云拨测
基于k8s多集群隔离环境下的devops实现
<em>基于</em>k8s多集群隔离环境下的devops实现
场景描述 DevOps是一组过程、方法与系统 的统称,并通过工具实现自动化部署, 确保部署任务的可重复性、减少部署出 错的可能性。随着微服务、中台架构的 兴起,devops重要性日益显著。 本方案使用两个独立的k8s集群: 用户已有的k8s模拟测试,ack集群模 拟生产环境,保证环境的高度隔离,互 不影响。通过gitlab+Jenkins的黄金组 合,实现容器应用的自动化构建和持续 部署,提高迭代效率。 解决问题 1.微服务应用的CI/CD。 2.测试和生产环境的高度隔离。 3.自动化的测试与部署。 4.现有CI对接ACK。 产品列表 专有网络VPC 容器服务ACK 容器镜像服务ACR 弹性公网IP 负载均衡SLB
文档版本:20220121 3 基于 K8S多集群隔离环境下的 DevOps实现 准备工作 步骤2 通过搜索关键字找到“基于 k8s多集群隔离环境下的 devops实现”模板,单击 应用新建。步骤3 重设 ECS登录密码:文档版本:20220121 4 基于 K8S多集群隔离环境下的 DevOps实现 准备工作 步骤4 重设 ACK托管版集群 worker实例登录密码:步骤5...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,弹性公网IP,容器服务 ACK,容器镜像服务 ACR
DTS数据同步集成MaxCompute数仓
DTS<em>数据</em>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 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...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云数据库RDS MySQL 版,数据传输,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute
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