数据库OceanBase
云数据库 OceanBase 版是构建在阿里云基础设施上的公有云数据库服务,基于完全自主研发的原生分布式数据库。通过多租户、高压缩存储、多级弹性伸缩、HTAP等能力,在保障数据库高性能的同时,显著降低数据库成本。同时在云上集成了评估、迁移、监控、诊断、备份恢复、运维优化等工具,让数据库管理与运维更简单。
OceanBase 迁移服务是 OceanBase 为您提供的全流程数据迁移解决方案,全面帮助企业的应用和数据迁移到 OceanBase 上,让更多企业享受分布式数据库的技术.OceanBase 迁移服务能够帮助您提前评估好数据库迁移的工作,如不兼容的SQL、Schema等等,有效控制项目进度风险.应用改造量评估.业务系统更换数据库,存在非常高的风险,...
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利用交互式分析(Hologres)进行数据查询
利用交互式分析(Hologres)进行<em>数据</em>查询
场景描述:随着收集数据的方式不断丰富,企业信息化 程度越来越高,企业掌握的数据量呈TB、 PB或EB级别增长。同时,数据中台的快 速推进,使数据应用主要为数据支撑、用户 画像、实时圈人及广告精准投放等核心业务 服务。高可靠和低延时地数据服务成为企业 数字化转型的关键。 Hologres致力于低成本和高性能地大规模 计算型存储和强大的查询能力,为您提供海 量数据的实时数据仓库解决方案和实时交 互式查询服务。 解决问题 1.加速查询MaxCompute数据 2.快速搭建实时数据仓库 3.无缝对接主流BI工具 产品列表 MaxCompute Hologres 实时计算Flink 专有网络VPC DataWorks DataV
Hologres常见使用场景 联邦分析实时数据和离线数据 业务数据分为冷数据和热数据,冷数据存储在离线数据仓库MaxCompute中,热 存储在Hologres中。Hologres可以联邦分析实时数据和离线数据,对接BI分析 工具,快速响应简单查询与复杂查询的业务需求。图1.联邦分析架构图 实时数据仓库 实时写入业务数据至实时计算,使用...
来自: 最佳实践 | 相关产品:大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,实时计算,Hologres,云速搭CADT
数据库ClickHouse
云数据库ClickHouse 是阿里云提供的分布式实时分析型列式数据库服务。具有高性能、开箱即用、企业特性支持。广泛应用于流量分析、广告营销分析、行为分析、人群划分、客户画像、敏捷BI、数据集市、网络监控、分布式服务和链路监控等业务场景。
支持 MaterializeMySQL,MySQL 外表,Dataworks,数据同步服务 Data Transmission Service 实时同步业务数据库数据.全面数据链路接入,快速构建实时数仓.全方位高效数据接入.自动弹性扩缩.设定弹性区间后,基于负载的自动弹性扩容.提供磁盘、CPU、内存、IOPS、数据库连接、读写量、TPS、ZK、慢SQL等全方位监控诊断体系支撑;...
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云原生数据库
PolarDB是阿里云自研的云原生数据库,在存储计算分离架构下,利用了软硬件结合的优势,为用户提供秒级弹性、高性能、海量存储、安全可靠的数据库服务。100%兼容MySQL和PostgreSQL生态,支持分布式扩展,高度兼容Oracle语法。
采用白名单、VPC网络、数据多副本存储等全方位的手段,对数据库数据访问、存储、管理等各个环节提供安全保障.集群版采用共享分布式存储的设计,彻底解决了主从(Master-Slave)异步复制所带来的备库数据非强一致性的问题.云数据库PolarDB MySQL.云服务器ECS.推荐搭配产品.金融/保险:高可用和强读写一致.数据强一致性保证,...
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数据迁移上云
<em>数据</em>迁移上云
随着越来越多的企业选择将业务系统上云,各种类型的数据如何便捷、平滑的迁移上 云,成了用户上云较为关注的点;业务上云后,因为业务或者其他方面调整等因素, 也存在如跨区域,跨账号等数据迁移的场景。针对以上需求,阿里云上提供了较为丰 富的工具(如ossimport)、服务(在线迁移服务),旨在能够帮助客户便捷进行数据迁 移。 本文通过云架构设计工具CADT来快速创建云上基础资源,并以杭州区域来模拟线 下IDC(或友商),深圳区域模拟阿里云云上资源。通过云上的工具命令、服务来提 供常见数据迁移场景的最佳实践。
示例应用场景 线下 IDC数据 迁移至阿里云 OSS 线下 NAS数据迁移至阿里云 NAS 线上杭州区域 NAS数据通过 CEN迁 移至深圳区域 NAS 最佳实践频道 阿里云最佳实践分享群 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 企业上云实践 数据迁移上云最佳实践 文档版本:20201013 文档版本:20150122(发布日期...
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,文件存储NAS,云企业网,云速搭CADT
阿里云数据库快速搭建疫情分析系统最佳实践
疫情态势分析和防控任务迫在眉睫,如果快速搭建高效的疫情态势分析系统是众多部门和单位的难题,阿里云polardb for PG+Ganos解决方案可在极短时间内完成分析系统搭建,有效助力疫情防。 方案优势: 1、性能优越:Ganos作为自研的时空数据库引擎,相比postgis性能更优秀。 2、安全稳定:故障自动切换自愈,资源隔离,多副本存储。 3、简单易用:开箱即用,兼容postgresql,打通quickbi快速搭建数据分析展示。 4、功能强大:相比postgis在时空模型上做了较多扩充,支持几何模型,栅格模型,网络模型,时空轨迹模型,点云模型,拓扑网络模型。
阿里云数据库快速搭建疫情分析系统 最佳实践 业务架构 场景描述 疫情降临,疫情态势分析和防控任务迫在眉 睫,如果快速搭建高效的疫情态势分析系统 第三方 GIS数据接入 是众多部门和单位的难题,阿里云 RDS PG+Ganos解决方案可在极短时间内完成 分析系统搭建,有效助力疫情防控。GIS数据管理平台 方案优势 1.快速搭建,快速...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,访问控制,云数据库PolarDB,Quick BI
基于MyBase构建自主可控数据库和高弹性应用实践
基于MyBase构建自主可控<em>数据库</em>和高弹性应用实践
一些企业级客户上云前,会重点关心数据库是否自主可控,包括云资源独享、自主可运维、获取OS 权限等特点,同时又要兼顾数据库合规性、安全性和高性能的要求;并力求在业务弹性下合理利用云产品降低数据和应用成本,弹性地支持业务。本实践为此类用户提供相关实践参考。
数据库专属集群为 客户独享云资源更加安全,用户既享受到云数据库服务的便捷灵活,又满足企业 对 合 规 性、 全 性 和 高 性 能 的 要 求。详见:https://www.aliyun.com/product/apsaradb/cddc 堡垒机:集中管理资产权限,全程记录操作数据,实时还原运维场景,助力企业用 户构建云上统一、安全、高效运维...
来自: 最佳实践 | 相关产品:负载均衡 SLB,堡垒机,弹性伸缩,云数据库专属集群MyBase,云速搭CADT
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。
海量采测点数据高通量、高并发、低延迟写入,内高效数据统计、计算、处理等分析任务执行.工业数据云IT&OT融合存储分析.使用Lindorm存储广告营销中的画像特征、用户事件、点击流、广告物料等重要数据,提供高并发、低延迟、灵活可靠的能力,帮助您构建高效的实时竞价、广告定位投放等系统服务.千万并发下,仍可保持单个...
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云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版
阿里云MPP架构的云原生数据仓库,可提供PB级海量数据在线/离线分析服务,是面向各行各业的有竞争力的数仓方案,真正做到“人人可用的数据分析服务”。
用户现有的OLTP数据库实例,包括 RDS MySQL,PostgreSQL,或传统数据库实例 Oracle,SQL Server等,数据可以通过 数据传输服务 DTS,数据集成服务 Dataworks 等实时同步到云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版,构筑可线性扩展的在线企业数据仓库服务。同时可以结合 Dataworks 的 ETL 调度功能,基于 AnalyticDB for ...
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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。
伴随着用户业务的快速增长,数据的操作更加频繁,数据库数据量越来越大。对实例备份成本控制,实例恢复RTO有着更高的需求。所以RDS MySQL在全量备份的基础上,引入了增量备份,推出高频物理备份功能.RDS MySQL高频物理备份,干货十足,看这篇内容就够了!EasyNLP是阿⾥云机器学习PAI 团队基于 PyTorch 开发的易⽤且丰富的中...
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数据湖-在线学习场景数据分析
<em>数据</em>湖-在线学习场景<em>数据</em>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 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...
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,访问控制,E-MapReduce
企业构建统一CMDB数据
企业构建统一CMDB<em>数据</em>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 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: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...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,日志服务(SLS),配置审计
数据安全中心
敏感数据保护(Sensitive Data Discovery and Protection),在满足等保v2.0“安全审计”、等保v3.0及“个人信息保护”的合规要求的基础上,为客户提供敏感数据识别、分级分类、数据安全审计、数据脱敏、智能异常检测等数据安全能力,形成一体化的数据安全解决方案。
数据安全中心提供数据发现、数据分类分级、数据脱敏、数据审计及数据风险治理5大核心能力,助力企业更好的符合《数据安全法》、《个人信息保护法》各项要求.《数据安全法》、《个人信息保护法》施行.《数据出境安全评估办法》于2022年5月19日,国家互联网信息办公室2022年第10次室务会议审议通过,自2022年9月1日起施行。本...
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互联网电商行业离线大数据分析
互联网电商行业离线大<em>数据</em>分析
电商网站销售数据通过大数据分析后将业务指标数据在大屏幕上展示,如销售指标、客户指标、销售排名、订单地区分布等。大屏上销售数据可视化动态展示,效果震撼,触控大屏支持用户自助查询数据,极大地增强数据的可读性。
互联网电商行业离线大数据分析 最佳实践 业务架构 场景描述 本实践介绍了使用阿里云MaxCompute、数据库(RDS)、DataWorks等产品实现电商网站离线数据分 析,分析后的业务指标数据实时在大屏展示。通过完整 的实践Demo为例,提供从电商网站搭建,数据从RDS 同步到MaxCompute、再到DataWorks进行数据分析,最后在大屏上展示...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,API网关,云速搭CADT
基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析
基于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 据库。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
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
传统 ETL工具提供每日增量、每日全量的上传方式,但由于数据库数据的增量上传是 通过数据库提供数据变更的日期字段来实现,要求您的数据库有数据变更的日期字段。数据传输服务 DTS数据同步功能通过 binlog实现。对无数据变更日期的表,仍然可 以通过 binlog的时间来生成创建/修改时间,兼容性更好,同时使用 DTS提高了数据 ...
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
Function Compute构建高弹性大数据采集系统
Function Compute构建高弹性大<em>数据</em>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
Function Compute构建高弹性大数据采集系统 最佳实践 业务架构 场景描述 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...
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,日志服务(SLS),函数计算,消息队列 Kafka 版,云速搭CADT
游戏数据运营融合分析
游戏<em>数据</em>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
数据融合分析 本例将通过日志数据和数据库数据,通过玩家是否访问过金币模块(domain_log表 ugold=1 体现),对各渠道卖家真实性和付费意向情况进行统计,深入分析渠道质 量。步骤1 通过 DLA同步最新数据:在进行数据分析前,我们先通过 DLA对目标数据进行同步,若统计范围内数据已同步可跳过本步骤。文档版本:20210224 ...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,云原生数据仓库AnalyticDB My,数据湖分析,Quick BI
数据传输服务DTS
阿里云数据传输服务集数据迁移、订阅及实时同步功能于一体,能够解决公共云、混合云场景下,远距离、毫秒级异步数据传输难题,支持关系型数据库、NoSQL、大数据(OLAP)等数据源,其底层基础设施采用阿里双11异地多活架构,为数千下游应用提供实时数据流,已在线上稳定运行7年之久。
可以将源端数据库数据实时同步到数据仓库,构建实时分析数仓,也可以根据调度策略的配置,定期地将源中的结构和存量数据迁移至目标中,构建更加灵活的数据仓库(例如构建T+1的周期性数仓).实时同步功能支持将并发粒度缩小到事务级别,能够并发同步同张表的更新数据,提升同步性能;支持多并发压缩传输,降低传输链路对...
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