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
添加数据源 本实践将分别添加 ADB高性能库和 ADB大容量库作为后续使用数据源。步骤1 数据源配置。文档版本：20210224 90 游戏数据运营融合分析 数据分析及展示 文档版本：20210224 91 游戏数据运营融合分析 数据分析及展示 步骤2 添加 ADB高性能库数据源。文档版本：20210224 92 游戏数据运营融合分析 数据分析及展示 步骤3...
自建Hive数仓迁移到阿里云EMR
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EMR集群之 后，涉及到将数据仓库和Hive元数据的数据库迁 移上云。目前主流Hive数据仓库迁移场景为1.x 版本迁移到阿里云EMR(Hive2.x版本），涉及到 数据订正更新步骤。 解决的问题 Hive数据仓库的数据迁移方案 Hive元数据库的迁移方案 Hive跨版本迁移后的数据订正 产品列表 E-MapReduce，VPC，ECS，OSS，VPN网关。
步骤2 部署完成后，重启 Hive MetaStore和 HiveServer2 步骤3 由于在创建 EMR集群时我们指定了 RDS for MySQL实例的数据库作为 Hive的元数 据库，但是此时元数据库还未创建，因此在 EMR控制台可以看到 Hive MetaStore服 务异常停止。文档版本：20210721 25 自建Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云 EMR 创建 EMR集群 通过查看 ...
新零售商超基于Serverless服务化改造
某零售商超行业龙头企业，主要业务涵盖购物中心、大卖场、综合超市、标准超市、精品超市、便利店、无人值守智慧商店等零售业态，涉及全渠道零售、仓储物流、餐饮、消费服务、数据服务、金融业务、跨境贸易等领域。为了持续支持业务高速且稳定地发展，其在快速上云后，将核心业务改造为全Serverless架构的中台模式，采用函数计算 + API网关 + 表格存储OTS 作为计算网络存储核心，弹性支撑日常和大促峰谷所需资源，轻松支撑618/双11/双12大促。 核心价值 l 全 Serverless 架构：FC + API 网关 + OTS Serverless 解决方案。 l 弹性高可用：毫秒级弹性扩容、充足的资源池水位、跨可用区高可用。 l 敏捷开发免运维：函数式极简编程可专注于业务创新，无采购和部署成本、提供监控报警等完备的可观测能力。
比如数据是否要做到无状态，无状态的话水平 文档版本：20210519 3 新零售商超基于 Serverless服务化改造 前置条件 扩展会比较容易，而如果是有状态，数据可能就需要做缓存，这就会涉及到数 据库相关的问题，例如数据过期、一致性等。如果对这些了解不够透彻，做水 平扩展就会比较困难。ￚ 水位监控 许多开发者在水位监控上...
基于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，将客户的业务数 据、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 ...
MaxCompute湖仓一体方案
场景描述 自建数据湖与云数仓的融合解决方案，将 MaxCompute与自建的Hive集群做数据打 通，通过存储共享，元数据镜像等方式，解 决传统模式下的存储冗余，计算资源弹性能 力弱的痛点。可大幅度增强系统的资源弹 性，解决业务高峰期计算资源不足的问题。 方案优势 1.业务无侵入性：现有业务无需改造。 2.性能优化：MaxCompute在SQL上做 了大量优化与能力沉淀，可提高SQL 运行性能，降低计算成本。 3.灵活管理：元数据实时同步，无需额外 管理数据同步任务。 4.资源弹性：利用MaxCompute计算池 弹性进行海量数据计算。 解决问题 1.增强业务高峰期的资源弹性。 2.优化自建数据湖的数据治理能力。 3.减少跨平台数据处理的存储冗余。 产品列表 专有网络VPC 云服务器ECS 访问控制RAM 运维编排OOS MaxCompute（原ODPS） 云企业网CEN
创建 Hive数据库和表 需要在 EMR集群通过 hive命令创建测试用的数据库和表，并插入测试数据。步骤1 登录 EMR的 master节点，输入 hive 命令。若无法远程 ssh，请检查对应的安全组 是否开放 22端口。hive 步骤2 创建数据库 create database aliyun_bp;步骤3 创建表 use aliyun_bp;create table bp_articles(id string,...
利用交互式分析(Hologres)进行数据查询
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，热数 据存储在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...
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...
基于SLS实现统一告警最佳实践
告警对于企业的开发运维，安全运维，业务运维有着至关重要的作用。然而很多企业在告警运维方面存在着重复建设、监控质量差、告警风暴、触达不人性化、无法闭环等问题。 针对企业在告警管理方面存在的痛点问题，SLS告警提供了一站式云上告警管理方案，具有弹性易用、稳定可靠、功能持续升级、成本更低、噪音更少等优势。企业可以将现有的监控方案系统无缝接入到SLS告警平台，实现在SLS上一站式管理告警。
web-mysql zabbix-agent#安装 mariadb数据库 yum install-y mariadb-server systemctl start mariadb.service systemctl enable mariadb.service#导入 Zabbix数据到 Mysql数据库 mysql-uroot-p Enter password:/空密码直接按回车键 文档版本：20211021 60 基于 SLS实现统一告警最佳实践 配置自定义告警#执行 SQL脚本 ...
自建数据库迁移到云数据库
本方案介绍如何将网站的自建数据库迁移至云数据库 RDS，解决您随着业务增长可能会面临的数据库运维难题。数据库采用高可用架构，支持跨可用区容灾，给业务带来数据安全、可用性、性能和成本方面收益。方案提供了快速体验教程，模拟了数据库迁移所需的工作，帮助您快速上手。
为了消除性能、安全、扩展性方面的隐患，您可能会选择将数据库和应用分开部署。但数据库迁移工作并不简单，并且实现高可用和读写分离也很复杂，需要大量的时间和人力成本。如果您的业务在未来会持续增长，建议您尽早将数据库迁移到云数据库上。云数据库 RDS 可以让您使用一写多读、故障自动切换、自动备份等关键特性的同时...
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解决方案
数据库自动扩缩容和自动SQL优化
方案使用数据库自治服务DAS实现RDS MySQL数据库的自动扩缩容和自动SQL优化，将基于人工的手动式运维转变为基于智能的主动式持续优化，具有数据库运维成本低，服务稳定性高的优势。
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数据库自动扩缩容和自动SQL优化方案介绍方案优势应用场景方案部署方案权益数据库自动扩缩容和自动SQL优化方案使用数据库自治服务DAS实现RDS MySQL数据库的自动扩缩容和自动SQL优化，将基于人工的手动式运维转变为基于智能的主动式持续优化...
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解决方案
云数据库RDS SQL Server版
阿里云SQL Server数据库已含微软License，支持复杂的SQL查询，性能优秀，对基于Windows平台.NET架构的应用程序具有完美的支持，广泛应用于新零售、医疗、房地产等行业。
云数据库SQL Server版已通过ISO 20000、SOC、PCI-DSS、等保三级等十项安全合规认证.3层安全防护，十项安全合规认证.系统资源监控.提供CPU利用率、IOPS、连接数、磁盘空间等实例信息实时监控及报警，随时随地了解实例动态.智能优化方案支持.自动化的智能巡检诊断，支持定制化监控项关注，提供专业的SQL语句优化意见及实例...
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云产品
数据库和应用迁移 ADAM
数据库和应用迁移 Advanced Database & Application Migration（以下简称 ADAM）是一款把数据库和应用迁移到阿里云（公共云或专有云）的产品，支持 Oracle、Teradata、Db2 的异构迁移上云。ADAM 全面评估上云可行性、成本和云存储选型，内置实施协助、数据迁移、应用迁移等工具，确保可靠、快速、低成本上云。
数据库和应用迁移 Advanced Database&Application Migration（以下简称 ADAM）是一款把数据库和应用迁移到阿里云（公共云或专有云）的产品，支持 Oracle、Teradata、Db2 的异构迁移上云。ADAM 全面评估上云可行性、成本和云存储选型，内置实施协助、数据迁移、应用迁移等工具，确保可靠、快速、低成本上云.数据库和应用迁移...
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云产品
基于MyBase构建自主可控数据库和高弹性应用实践
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。
云数据库专属集群为 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 数 据 库 合 规 性、安 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...
基于函数计算FC实现阿里云Kafka消息内容控制MongoDB DML操作
在大数据ETL场景，将Kafka中的消息流转到其他下游服务是很常见的场景，除了常规的消息流转外，很多场景还需要基于消息体内容做判断，然后决定下游服务做何种操作。 该方案实现了通过Kafka中消息Key的内容来判断应该对MongoDB做增、删、改的哪种DML操作。 当Kafka收到消息后，会自动触发函数计算中的函数，接收到消息，对消息内容做判断，然后再操作MongoDB。用户可以对提供的默认函数代码做修改，来满足更复杂的逻辑。 整体方案通过CADT可以一键拉起依赖的产品，并完成了大多数的配置，用户只需要到函数计算和MongoDB控制台做少量配置即可。
24 文档版本：20240304 基于函数计算 FC 实现阿里云 Kafka 消息内容控制 MongoDB DML 操作 场景验证 创建 库和集合 2.3.MongoDB 步骤1 点击页面右上角登录数据库按钮，进入 DMS 管理平台。输入 MongoDB 用户名和密码(在基础环境搭建的步骤 10 中配置,用户名默认为 root，模版中密码默认为 123456!qaz)，管控模式选择自由...
云数据库 RDS MySQL 版
阿里云云数据库RDS MySQL是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线MySQL数据库服务, 提供了高可用、高可靠、高安全、易运维等一站式的数据库解决方案，帮助您免除MySQL运维的烦恼。
—— 慧策（北京掌上先机网络科技有限公司）CIO 王兴华常见问题选型计费稳定性安全合规Q：RDS MySQL 与自建 MySQL 数据库对比优势A：云数据库 RDS MySQL 提供高可用、高可靠、高安全、可扩展的托管数据库服务，同性能的 RDS MySQL 数据库价格相比 ECS 自建 MySQL 数据库和自购服务器搭建 MySQL 数据库更加低廉，能够节约大....
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云产品
云数据库 SelectDB 版
阿里云数据库 SelectDB 是现代化实时数据仓库 SelectDB 在阿里云上的全托管服务，内核基于业界领先的开源分析型数据库 Apache Doris 研发，由阿里云和飞轮科技联合打造。阿里云数据库 SelectDB 聚焦于满足企业级大数据分析需求，广泛应用于实时报表分析、即席多维分析、日志检索分析、数据联邦与查询加速等场景，致力于为客户提供极致性能、简单易用的数据分析服务。
兼容 MySQL 连接协议和语法，无缝对接数十款数据库和大数据生态产品，降低用户学习成本。提供可视化开发工具，简化数据开发过程。产品功能弹性伸缩按需进行弹性扩缩容，扩缩容过程分钟级完成、无需停服。数据湖分析 支持丰富的数据湖类型，如Hive、Iceberg、Hudi等，支持湖数据的查询与回写。半结构化数据分析提供简单极速...
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云产品
数据库自治服务DAS
阿里云数据库自治服务（Database Autonomy Service，简称DAS）是一种基于机器学习和专家经验实现数据库自感知、自修复、自优化、自运维及自安全的云服务，帮助用户消除数据库管理的复杂性及人工操作引发的服务故障，有效保障数据库服务的稳定、安全及高效。
数据库自治服务（Database Autonomy Service，简称DAS）是一种基于机器学习和专家经验实现数据库自感知、自修复、自优化、自运维及自安全的云服务，帮助用户消除数据库管理的复杂性及人工操作引发的服务故障，有效保障数据库服务的稳定、安全及高效.查看产品文档.数据库自治服务 DAS.数据库的问题排查和性能优化一直都是...
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云数据库专属集群MyBase
云数据库专属集群MyBase是阿里云专为企业级用户定制优化的解决方案。支持MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Redis和MongoDB数据库。具有云资源独享、支持资源超分配，自主可运维、开放权限等特点。MyBase不仅能保障客户独享云资源更加安全、享受到云数据库服务的便捷灵活，同时还满足企业对数据库合规性、安全性和高性能的要求。
基于 MyBase 构建自主可控数据库和高弹性应用实践.数字化城市创新行｜企业上云的数据库演进之路.重新定义云数据库新形态-云数据库专属集群 MyBase.MyBase MySQL 主从版发布，经典的一主多从架构且从库可参与高可用切换.MyBase SQL Server 发布 webshell 远程桌面连接到主机 Windows OS.MyBase 发布集群画像功能,可对数据库...
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