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在大数据ETL场景，Kafka是数据的流转中心，Kafka中的数据一般是原始数据，可能存在多种数据混杂的情况，需要进一步做数据清洗后才能进行下一步的处理或者保存。利用函数计算FC，可以快速高效的搭建数据处理链路，用户只需要关注数据处理的逻辑，数据的触发，弹性伸缩，运维监控等阿里云函数计算都已经做了集成，函数计算FC也支持多种下游，OSS/数据库/消息队列/ES等都可以自定义的对接

本最佳实践描述在混合云场景下，用户利用数据库网关将IDC自建数据库和云上RDS实例统一管理。通过DMS管理云上RDS实例和IDC自建数据库，并通过DTS实现IDC数据库和云上RDS的数据同步， DBS将数据备份到云上

场景描述 客户业务系统部署在IDC或者公有云环境，对业 务数据有云上备份需求。在客户交流过程中，基 于数据高可用和灾备需求，要求将数据备份至阿 里云OSS的存储空间，同时备份数据流基于 IPSecVPN/专线进行安全传输。 解决的问题 自建数据库的云上/跨云备份需求 DBS提供了完善的备份机制和API OSS的分层存储机制降低备份集储存成本 基于IPSecVPN/专线进行安全传输。 产品列表 VPC，ECS，DBS，VPN网关，OSS

阿里云对象存储 OSS（Object Storage Service）是一款海量、安全、低成本、高可靠的云备份服务，提供最高可达 99.995 % 的服务可用性。多种存储类型供选择，全面优化存储成本。

出版、金融、保险等传统行业一方面希望能借助云计算以更好地适应业务发展需求（政策上云），另一方面出于对降低单实例部署成本（CPU 超分超配）以及满足更严格合规和监管要求的考虑，希望能对云上资源有更多的自主控制权（监管合规）。从业务系统架构云上部署的角度，基于专有宿主机DDH 和云数据库专属集群MyBase 的解决方案，可以很好地满足这两方面的需求。 解决问题： 1. 国家政策上云趋势和需求 2. 更严格的云上安全合规要求 3. 对云上资源有更灵活的管控权 4. 有效降低企业上云的整体拥有成本（TCO） 方案优势： 1、单租户隔离 DDH和 MyBase都可以提供宿主机级别物理隔离，可以独占资源，可以开放更多接口 , 同时杜绝 多租户间 干扰 。 2、安全合规：在完备的隔离基础之上，开放更多数据库权限和 OS权限 。 3、资源灵活部署和调度 创建 ECS实例、从共享宿主机迁移 ECS实例至专有宿主机或在专有宿主机之间迁移 ECS实例时，若您不指定专有宿主机，系统将自动帮您选择专有宿主机部署实例。 针对于初始部署数据库实例时，提 供紧凑型和均衡型两种方式将数据库实例分不到不同的主机上。 4、超配 降本 DDH和 MyBase组合的方式可以实现资源自定义 CPU内存 配比以及CPU超分 ，可以降低单 ECS实例以及云数据库实例的部署成本。

阿里云视频直播服务（ApsaraVideo Live）是基于领先的内容接入与分发网络和大规模分布式实时流媒体转码技术打造的直播平台，提供便捷接入、高清流畅、低延迟、高并发的音视频云高清直播直播服务。

场景描述 越来越多的企业客户选择把自己的生产系统部 署在公共云平台上，以满足自身业务的发展及弹 性扩缩容、稳定性等方面的需求。如何在公共云 上构建基本的网络安全、主机安全、入侵检测、 运维审计等方案，是企业首选的最佳实践。 解决问题 1.服务器安全、应用安全 2.网络安全、数据安全 3.安全审计、安全管理 产品列表 云安全中心 Web应用防火墙 云防火墙 SSL证书 数据库审计 堡垒机

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

场景描述 企业是否选择上公共云，或者哪些系统或数据上 公共云，对数据安全的关心是重要因素之一。本 最佳实践重点在于介绍狭义的数据加密存储安 全范畴，即首先使用SDDP产品进行敏感数据发 现和分级分类，然后对高级别敏感数据进行按 需、不同类型的全链路加密存储。 解决问题 1.帮助客户发现敏感数据 2.对敏感数据进行分类、分级 3.对不同级别的数据如何选择加密方式 4.具体如何进行加密 产品列表 敏感数据识别SDDP 密钥管理服务KMS 云数据库RDS 对象存储OSS

通过EMR+DLF数据湖方案，可以为企业提供数据湖内的统一的元数据管理，统一的权限管理，支持多源数据入湖以及一站式数据探索的能力。本方案支持已有EMR集群元数据库使用RDS或内置MySQL数据库迁移DLF，通过统一的元数据管理，多种数据源入湖，搭建高效的数据湖解决方案。

本方案是面向云上资源的操作审计和配置审 计，提供的最佳实践。适用于企业型客户。通过最佳实践帮助客户在本场景下更好的使用 阿里云，涉及到配置审计、操作审计、函数计算、SLS、OSS 等服务的实践操作。 解决问题 企业会面临外部对企业云上信息系统的合规要求，如等保2.0法规要求。 同时当云上资源达到一定规模时，在内部会制定合规管控的基线，满足自身管理效率和安全合规的需 求。 包括记录云上资源管理的操作日志、资源配置变更日志，还需依赖云平台提供的持续监控和自动告警能力，实现合规性的自主监管。

在弹性云桌面中部署企业基础办公环境时，IT人员通常会面临以下问题，本文希望通过场景实践的方式，示范如何结合使用不同阿里云产品，来解决这些问题：用户如何管理？企业已有AD用户如何上云？云上共享文件服务权限怎么管？数据安全问题有保障吗？该如何设置？云桌面能使用本地机房或IDC中的服务吗？ 本文使用的应用场景： 场景1：客户A在云上新建Windows ActiveDirectory（以下简称AD）；弹性云桌面，和NAS文件存储服务部署在AD所在的VPC内。场景2：客户B在阿里云上已有AD和NAS。弹性云桌面创建在与AD不同的VPC中。AD与云桌面的VPC通过CEN连接。场景3：客户C在云下IDC有自建AD和文件服务。弹性云桌面创建在阿里云上。云下机房与阿里云弹性云桌面所在VPC通过IPsec VPN连接。 方案优势： 易部署：弹性云桌面支持快速便捷的桌面环境创建、部署、统一管控与运维。 CEN和VPN网关服务开通即用，配置实时生效，快速完成部署。 低成本：弹性云桌面无需前期传统硬件投资，帮您快速构建安全、高性能、低成本的桌面办公体系。可广泛应用于具有高数据安全管控、高性能计算等要求的金融、设计、视频、教育等领域。VPN网关基于Internet建立加密通道，比建立专线更便宜，快速实现混合云。 安全性：VPN网关使用IKE（秘钥交换协议）和IPSec对传输数据或进行加密，保证数据安全可靠。云桌面自带的安全策略保证数据不落地。 集中管控：通过Windows AD对云桌面用户和共享文件服务进行统一权限管控。可实现AD用户自动同步上云，和文件级别的权限管控。

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。

场景描述 本方案主要适用于中小型互联网企业，从他云 迁移到阿里云的最佳实践。方案中会概述网络 规划、服务器、数据库、存储数据、Kafka和 镜像数据的迁移方案描述。同时在实践环节， 增加服务器和RDS的迁移操作演练和验证。 解决问题 提供服务器、数据库等关键环节的平滑迁移方 案 提供云上高可用架构参考 提供模拟简单的演练回归流程机制 产品列表 云服务器（ECS）、迁云工具（SMC）、数据库 （RDS）、数据库（Redis）、数据传输（DTS）、 负载均衡（SLB）、专有络（VPC）等

大数据workshop

本文模拟了如下场景: 1. 线下 IDC 环境中部署了一个业务系统，业务是利用 wordpress 系统提供网站服务。 2. 本文详细介绍了如何将以上线下系统搬迁到云上， 包括如何在云上构建以上业务系统，如何迁移线下 系统到云上，如何割接。 3. 最后介绍了迁移上云后，如何部署安全系统。 解决问题 IDC 业务系统搬迁上云 云上构建业务系统 部署安全系统

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

基于云ClickHouse可以给电商、游戏、互联网以及其他行业提供高性能、高稳定性、低维护成本、高性价比的实时数据分析、精准营销、业务运营、业务分析、业务预警、业务营销、数仓加速等场景化方案，本实践会向客户提供数据库低维护成本、数据库链路构建、冷热分层存储、快熟分析等操作实践。 解决问题 1. 维护成本低不用建设维护体系，稳定性高，数据倾斜自动均衡。 2. 完善的数据同步链路，可以平滑将业务库、大数据、日志服务的数据同步到Clickhouse，降低研发成本。 3. 平滑升级版本，业务中断小。 冷热分层后透明读取，帮客户节约整体数据存储成本。

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Databricks数据洞察集群之后，涉及到数仓数据和元数据的迁移以及Hive版本的订正更新。 方案优势 1. 全托管Spark集群免运维，节省人力成本。 2. Databricks数据洞察与阿里云其他产品（OSS、RDS、MaxCompute、EMR）进行深度整合，支持以这些产品为数据源的输入和输出。 3. 使用Databricks Runtime商业版引擎相比开源Spark性能有3-5倍的提升。 解决问题 1. Hive数仓数据迁移OSS方案。 2. Hive元数据库迁移阿里云RDS方案。 3. Hive跨版本迁移到Databricks数据洞察使用Delta表查询以提高查询效率。