基于函数计算FC实现阿里云Kafka消息轻量级ETL处理
基于函数计算FC实现阿里云Kafka消息轻量级ETL处理
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
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 产品列表 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。专有网络 VPC 阿里云交换机 解决问题 阿里云安全组•快速搭建起数据处理全链路 ...
来自: 最佳实践 相关产品:对象存储 OSS,函数计算,消息队列 Kafka 版
混合云数据库统一管理
混合云<em>数据库</em>统一管理
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
其中杭州部署 MySQL数据库数据库网关,上海部署 PgSQL 据库。注意:上述模板中“自建 MySQL”和“自建 PgSQL”已经和公网 IP绑定,在部署完 数据库软件后,可以解绑公网 IP。模拟仅有内网 IP的数据库服务器。步骤3 部署所有资源。单击部署资源,单击下一步,直到完成资源部署。文档版本:20201224(发布日期)8 混合云...
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基于DDH+MyBase降本合规
基于DDH+MyBase降本合规
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。
RDS:Relational Database Service,简称 RDS,是一种稳定可靠、可弹性伸缩 的在线数据库服务。基于阿里云分布式文件系统和 SSD盘高性能存储,RDS支 持 MySQL、SQL Server、PostgreSQL、PPAS和 MariaDB引擎,提供了容灾、备份、恢复、监控、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦恼。云速搭 CADT:是一款为上云...
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Function Compute构建高弹性大数据采集系统
Function Compute构建高弹性大数据采集系统
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
文档版本:20210806(发布日期)31 Function Compute构建高弹性大数据采集系统 创建削峰填谷函数 步骤3 创建成功后,如下图所显示数据库处于运行中状态。步骤4 获取 RDS的链接地址。文档版本:20210806(发布日期)32 Function Compute构建高弹性大数据采集系统 创建削峰填谷函数 3.4.2.登录 DMS并创建表格 步骤1 在 ...
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E-HPC低成本实现量化策略回测
E-HPC低成本实现量化策略回测
在量化交易场景下,量化策略的构建流程一般包括:想法、数据获取、建模、回测、结果分析等,在回测过程中往往需要海量的算力,进行大量数据的分析和处理,如何快速、高效和低成本的进行批量任务的调度,并快速获取结果是量化领域遇到的普遍挑战,这也是云计算能够带给客户的巨大优势。
广泛应用于企业级应用 共享、容器、AI机器学习、Web 服务和内容管理、应用程序开发和测试、媒体 和娱乐工作流、数据库备份等场景。详见:https://www.aliyun.com/product/nas 对象存储 OSS:是一款海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务,提供 99.9999999999%(12个 9)的数据持久性,99.995%的数据可用性。多种存储...
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Openstack迁移DDH
Openstack迁移DDH
场景描述 在线下IDC中,很多用户使用OpenStack构建云环境,本 文介绍如何将线下IDC中基于OpenStack构建的云服务器 迁移到阿里云专有宿主机(DDH)上,从而实现业务平滑 上云的同时,显著降低成本。 解决问题 1.如何将OpenStack中的云服务器迁移 DDH上。 2.如何使用DDH构建云上环境。 产品列表 专有宿主机DDH 对象存储OSS 服务器迁移中心SMC 专有网络VPC
DatabaseService(Trove)数据库服务  DataProcessing(Sahara)数据处理 余下章节中,本文将构建一个OpenStack的模拟环境,并实际创建一个虚拟机实例,然后将这个虚拟机实例迁移到阿里云的DDH上。由于模拟环境资源限制,本文用于 演示的实例采用cirros操作系统,cirros是一个极简的定制化的云上OS,详见 ...
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企业上云数据安全
企业上云数据安全
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
pip install PyMySQL 若安装的 PyMySQL 版本号>1.0,修 改 连 接 语 句 为:db=pymysql.connect(host=dbhost,user=dbuser,password=dbpass,database=dbname)步骤4 通过运行脚本 python insert_demodata_into_TDE_finance_table.py(使用前先替换文 件里 rds的域名,用户名以及密码),往 finance表中插入一条数据,...
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小型互联网迁移阿里云
小型互联网迁移阿里云
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
如果 binlog没有打开,那么需要修改源 据库配置文件中的 log_bin,开启二进制日志 log_bin=mysql_bin。配置完成后重启源 数据库,参考 MySQL,重新进行预检查。访问数据库:mysql-h-P 3306-u admin-p 输入密码:show global variables like"log_bin;文档日期:20200114 30 小型互联网迁移上阿里云最佳实践 数据迁移准备 ...
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企业上云workshop
企业上云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
文档版本:20210617 14 企业上云 workshop-IDC业务迁移上云 RDS实例配置 2.RDS实例配置 使用云架构设计工具 CADT完成资源环境部署后进入资源配置阶段,首先登录阿里云 官网,对 RDS资源实例进行初始化配置,确认 Wordpress应用数据库用户、创建 据库以及配置数据库集群访问白名单,并记录数据库集群访问地址。2.1.确认...
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游戏数据运营融合分析
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
文档版本:20210224 47 游戏数据运营融合分析 部署 RDS-ADB高性能数据采集 步骤8 登录数据库管理系统,创建数据库 appdb_all。文档版本:20210224 48 游戏数据运营融合分析 部署 RDS-ADB高性能数据采集 文档版本:20210224 49 游戏数据运营融合分析 部署 RDS-ADB高性能数据采集 2.5.创建和配置 DTS同步链路 创建 DTS...
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云Clickhouse冷热数据分层存储
云Clickhouse冷热数据分层存储
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。
更多信息,请参见 www.aliyun.com/product/dts 云数据库 RDS MySQL 版:云数据库 RDS MySQL 版是全球最受欢迎的开源 据库之一,作为开源软件组合 LAMP(Linux+Apache+MySQL+Perl/PHP/Python)中的重要一环,广泛应用于各类应用场景。更多信息,请参见 www.aliyun.com/product/rds/mysql 文档版本:20210416 IV 云 ...
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大数据workshop
大数据workshop
大数据workshop
在 HoloWeb控制台,选择 SQL编辑器,然后点击新增 SQL窗口,选择对应的 据库,编辑填写相应的 DDL建表语句(默认数据表的属性是列存模式,列存模式更 适合 OLAP数据分析,数据表的行存模式更适合高 QPS点查询场景)。1.首先创建 ads_province_info表。文档版本:20210628(发布日期)42 阿里云最佳实践大数据 WorkShop ...
来自: 最佳实践 | 相关产品:块存储,云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,弹性公网IP,数据传输,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,实时计算,数据总线,Quick BI,Hologres
金融专属大数据workshop
金融专属大数据workshop
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
在HoloWeb控制台,选择SQL编辑器,然后点击新增SQL窗口,选择对应的 据库,编辑填写相应的DDL建表语句(默认数据表的属性是列存模式,列存模式更 适合OLAP数据分析,数据表的行存模式更适合高QPS点查询场景)。1.首先创建ads_province_info表。文档版本:20210803(发布日期)39阿里云最佳实践金融大数据WorkShop 最佳...
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传统企业业务上云基础安全防护
传统企业业务上云基础安全防护
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
阿里云攻防对抗类的安全产品,即云盾系列,主要包括Web应用防火墙(WAF)、云 防火墙(四层防火墙)、云安全中心(原安骑士和态势感知)、高防IP、堡垒机、数据 审计、SSL证书。高防IP主要是防护大流量DDoS攻击,在云上不方便演练,所以被最佳实践中不包含 这个产品的PoC内容。云安全产品在云上的部署拓扑图:文档版本:...
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自建Hadoop迁移MaxCompute
自建Hadoop迁移MaxCompute
场景描述 客户基于ECS、IDC自建或在友商云平台自建了大数 据集群,为了降低企业大数据计算平台的成本,提高 大数据应用开发效率,更有效保障数据安全,把大数 据集群的数据、作业、调度任务以及业务数据库整体 迁移到MaxCompute和其他云产品。 解决的问题 自建Hadoop集群搬迁到MaxCompute 自建Hbase集群搬迁到云Hbase 自建Kafka或应用数据准实时同步到 MaxCompute 自建Azkaban任务迁移到Dataworks任务 产品列表 MaxCompute,Dataworks、云数据库Hbase版、Datahub、VPC,ECS。
VPN网关 VPN网关是一款基于 Internet的网络连接服务,通过加密通道的方式实现企业 中心、企业办公网络或 Internet终端与阿里云专有网络(VPC)安全可靠的连 接。VPN 网关提供 IPSec-VPN 连接和 SSL-VPN 连接。详情请查看 https://www.aliyun.com/product/vpn IPSec VPN 基于路由的 IPSec-VPN,不仅可以更方便的配置和...
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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
同时, 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...
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电商网站业务安全
电商网站业务安全
场景描述 业务运营活动是电商行业开展业务必不可少的 手段,但大流量带来的系统可用性、优惠券带来 的“薅羊毛”等问题屡见不鲜,都会影响到运营 效果、甚至出现负面影响。阿里云基于集团电商 业务多年的运营经验,为云上客户提供完整的电 商网站运营期间的防护方案。 解决问题 1.保障业务运维活动系统稳定运行 2.防止“薅羊毛” 3.运营优惠给到真实的客户 产品列表 爬虫风险管理 风险识别 DDoS防护包
配置项 说明 Database Server Host 输入 RDS数据库内网地址。Database Server Username 数据库账号,rds_admin。Database Server Password 数据库账号对应的密码。Database Name 数据库名称,magento。文档版本:20210806 12 企业上云实践 电商网站业务安全最佳实践|搭建电商网站 DEMO 步骤5 在 Step 3:Web Configuration...
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自建Hive数仓迁移到阿里云EMR
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 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 ...
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EMR集群安全认证和授权管理 
EMR集群安全认证和授权管理 
场景描述 阿里云EMR服务Kafka和Hadoop安全集群使 用Kerberos进行用户安全认证,通过Apache Ranger服务进行访问授权管理。本最佳实践中以 Apache Web服务器日志为例,演示基于Kafka 和Hadoop的生态组件构建日志大数据仓库,并 介绍在整个数据流程中,如何通过Kerberos和 Ranger进行认证和授权的相关配置。 解决问题 1.创建基于Kerberos的EMR Kafka和 Hadoop集群。 2.EMR服务的Kafka和Hadoop集群中 Kerberos相关配置和使用方法。 3.Ranger中添加Kafka、HDFS、Hive和 Hbase服务和访问策略。 4.Flume中和Kafka、HDFS相关的安全配 置。 产品列表:E-MapReduce、专有网络VPC、云服务器ECS、云数据库RDS版
详见:https://web.mit.edu/kerberos/krb5-1.4/krb5-1.4.1/doc/krb5- admin/domain_realm.html [capaths]为了执行直接(非分层)跨领域身份验证,需要一个数据库来构造领域 之间的 身份 验 证路径,本节用于定 义该 据库。详见:https://web.mit.edu/kerberos/krb5-1.4/krb5-1.4.1/doc/krb5-admin/capaths.html 文档版本...
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基于MaxCompute的大数据BI分析
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 、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
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