Oracle RAC 12C云上部署
Oracle RAC架构迁移上云，提供高并发，高吞吐，高安全等特性，适用于金融，电力，电信，制造业等传统客户的核心交易系统。
（rac1，rac2两个节点）mkdir-p/u01/app/oraInventory mkdir-p/u01/app/oracle mkdir-p/u01/app/grid/product/12.2.0/grid_1 mkdir-p/u01/app/oracle/product/12.2.0/db_1 mkdir-p/u01/app/grid_base mkdir/u01/app/grid_home chmod-R775/u01/app/chownroot:oinstall/u01 chownroot:oinstall/u01/app chowngrid:oinstall/u...
Oracle数据库与应用迁移PolarDB
场景描述 本最佳实践适用于Oracle数据库及应用迁 移到阿里云PolarDB数据库（Oracle兼容 版）。通过ADAM将Oracle数据库迁移到 PolarDB数据库，可以降低应用升级、运 维成本，同时提升系统弹性，实现数据库 及应用全栈上云。 解决问题 1.解决Oracle及其应用迁移上阿里云， 通过ADAM评估迁移工具，降低迁移 风险，提高迁移效率。 2.使用PolarDB（Oracle兼容版）数据 库，提升数据库并发读能力，降低运维 成本。 产品列表 数据库和应用迁移（ADAM） PolarDB（Oracle兼容版） 云服务器（ECS） 专有网络（VPC）
方案优势 将 Oracle数据库迁移到阿里云 PolarDB数据库降低运维成本，方便扩展，满足数 文档版本：20220210 1 Oracle数据库与应用迁移 PolarDB 最佳实践概述 据库弹性需求。迁移过程中采用 ADAM评估分析工具，在迁移前就对数据和应用改造的工作量和 风险完全掌握，便于决策并有效降低实施风险。迁移过程中通过专业工具，自动...
数据库异地灾备
场景描述 适用于不满足于单地域，对数据可靠性 （RPO）和服务可用性（RTO）要求更高 的，希望防范断电、断网等机房故障，抵 御地震、台风等自然灾害，具备异地容灾 备份恢复能力的客户业务场景。 解决问题 1.实时备份，RPO达到秒级 2.表级恢复，故障恢复时间大大缩短 3.长期归档，自动管理备份生命周期 4.异地灾备，构建数据库灾备中心 产品列表 专有网络VPC 云服务器ECS 弹性公网IP（EIP） 负载均衡SLB 云数据库RDSMySQL 数据库备份服务DBS 对象存储服务OSS 数据湖分析服务DLA 数据管理服务DMS 数据传输服务DTS
步骤7 完成数据库恢复配置之后，预检查将会检查所有前面的配置选项、数据库连通性、数 据库权限等内容。预检查完成后，单击立即启动。步骤8 在恢复任务列表，可以看到该恢复任务状态从初始化中，运行中，变到完成，单击管 理，可查看恢复任务详情。文档版本：20220207 84 数据库异地灾备 容灾演练 步骤9 恢复完成后，点击 ...
弹性裸金属自建ORACLE数据库单机版
场景描述 1.客户业务系统选型ORACLE数据库且不愿 做业务改造：由于历史原因，客户业务系统 只支持ORACLE数据库。适配开源数据库 业务改造量大，客户没有技术/时间去做改 造。 2.高性能：客户希望拥有比虚拟机更高的性能 和稳定性，以保障数据库高性能，支撑高并 发的业务系统； 3.高可用：在单机条件下，极端情况下数据库 发生宕机时，客户希望能快速拉起数据库服 务，减少停机时间； 4.数据安全性：极端情况下能找回数据。数据 备份和恢复更方便。
2.如何利用云上资源和产品优势兼顾单机数 据库的可用性；3.如何快速备份和恢复数据库数据，保证云上 数据的安全性。产品列表 最佳实践频道 阿里云最佳实践分享群 专有网络 VPC 弹性公网 IP 弹性裸金属服务器 块存储 云速搭 CADT 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 弹性裸金属（神龙）自建 ...
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...
弹性裸金属自建ORACLE数据库双机
场景描述 1.客户业务系统选型ORACLE数据库且不愿做 业务改造：由于历史原因，客户业务系统只支持 ORACLE数据库，客户没有技术/时间去做技术栈 改造。 2.高性能：希望拥有比虚拟机更高的性能和稳定 性，以保障数据库高性能，支撑高并发的业务系 统。 3.高可用：追求数据库服务的高可用，在某一台数 据库服务器宕机时快速切换备机，实现对业务应 用的最小影响。 4.数据安全性：极端情况下能找回数据，数据备份 和恢复更方便。
验证文档内容 文档版本：20220207 I 弹性裸金属自建 ORACLE数据库双机 前言 前言 概述 本实践演示基于弹性裸金属的云上 ORACLE双机搭建最佳实践，通过 DG实现两个 可用区实例数据同步，配合 TAF技术，在主库宕机时将应用连接切换到备库，保障数 据库高可用性。应用范围 第三方云平台或线下 IDC需要使用阿里云日志服务生态。...
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，选择对应的数 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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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
互联网电商行业离线大数据分析
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...
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 数 据 库 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，...
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、创建数 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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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,对象存储 OSS,负载均衡 SLB,弹性公网IP,文件存储NAS,云数据库PolarDB,Web应用防火墙,云防火墙,SSL证书,云速搭
自建K8S集群迁移ACK弹性裸金属集群
场景描述 在微服务化改造之后，企业在享受K8S带来应 用管理的便利的同时，存在硬件性能不足，本 地扩展性差，容器容灾难，K8S管理复杂等问 题。 解决问题 1.增强K8S扩展性：如何通过弹性裸金属服务 器的强劲硬件性能，实现云端资源急速扩 展，从容应对应用访问压力大的问题。 2.如何简化云端K8S运维：通过阿里云容器服 务（ACK）实现敏捷开发和部署落地，加速 企业业务迭代。 3.如何综合考虑迁移和容灾：如何整合云上和 云下容器资源实现遇到故障时可以通过健 康检查实现自动容灾。 4.如何不改应用上云：如何实现应用上云数据 库连接零修改。 5.数据库上云及回退：如何实现上云回退； 产品列表 ACK/ECS/SLB/NAT网关/弹性裸金属服务器/DTS/RDS MySQL
不改应用：应用通过域名访问数据库，云上环境通过 PrivateZone实现数据库域名 解析 RDS域名，实现应用上云数据库连接零修改。云上云下并行场景下，数据库层面通过 DTS同步链路实现双向同步，实现数据库 双活。文档版本：20220128 2 自建 K8S集群迁移 ACK弹性裸金属集群 前置条件 前置条件 在进行本文操作之前，您需要完成...
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
'$.site_channelid')assite_channelid,get_json_object(message,'$.ad_type')asad_type,get_json_object(message,'$.app_id')asapp_id,get_json_object(message,'$.app_name1')asapp_name1,get_json_object(message,'$.app_name')asapp_name,get_json_object(message,'$.app_ver')asapp_ver,get_json_object(message,'$.tag...
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
制造RDS数据库的SQL日志 步骤1.SSH到业务服务器APP002上，通过MySQL命令连接RDS服务。mysql-uappdb_admin-hrm-bp12ghbx71pe2p6lk.mysql.rds.aliyuncs.com-P3306–p 步骤2 执行一些sql命令，制造些SQL日志。showdatabases;文档版本：20220210 114传统企业业务上云基础安全防护 数据库审计 createuserselmanidentifiedby'your...
Dubbo应用上云
场景描述 本最佳实践适用于企业自建 Dubbo 应用上云， 应 用采用 docker 方式部署， 降低部署成本。同时利 用 MSE 提供 Zookeeper 服务注册管理。 通过阿 里云的 ARMS 和 AHAS 服务提供应用监控和服务 限流管理，简化运维并提供服务的全生命周期管 理。 解决问题 1. 自建 dubbo 应用迁移上阿里云。 2. 应用部署在容器内降低成本。 3. 通过 MSE 提供 ZK 服务，提高稳定性。 4. 通过 ARMS/AHAS 提供监控和服务限流能力 产品列表 容器服务 Kubernetes 版（ACK） 微服务引擎（MSE） 关系数据库服务（RDS） 应用高可用服务（AHAS） 应用实时监控服务（ARMS）
安装 MySQL数据库 在 ECS实例（dubbo-app）安装 MySQL 5.7数据库服务器，用于 demo应用使用。步骤1 SSH登录 dubbo-app。步骤2 安装 MySQL。wget ...
移动测试
阿里云移动测试（Mobile Testing）是为广大企业客户和移动开发者提供真机测试服务的云平台，拥有大量热门机型，提供7x24全天候App测试服务，帮助客户发现APP中的各类隐患（应用崩溃、各类兼容性问题、功能性问题、性能问题等），减少用户流失，提高APP质量和市场竞争力。
远程连接云真机，方便对手机进行操作、代码调试.远程真机测试.云服务器ECS.云数据库RDS MySQL 版.云数据库 Redis 版.推荐搭配使用.金融：混合应用场景.身份证自动上传、随机密码键盘识别.针对游戏测试难、验证难、场景多进行专项优化，提供高质量测试用例，进行性能瓶颈检测并提供解决方案，有效提升识别率，支持弱网验证....
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云产品
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 ...
基于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中查看数 据。（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_...
云上高并发系统改造
场景描述 随着业务的发展，系统并发压力越来越大，如何 进行系统改造以满足高并发场景的业务需求成 为了一个技术难题。本实践抽象于客户的实际场 景，提供高并发下系统改造的理论指导和部分实 操演示。主要适用于以下场景： 1.系统并发压力大，需要进行系统应用改造。 2.数据层并发压力大，需进行分库分表改造。 3.数据库数据量巨大，亟待分库分表解决查询 和写入瓶颈的场景。 方案优势/解决问题 1.在水平扩展阶段，我们除了通过SLB做负载 均衡外，我们可以通过SLB下挂nginx的方 式，增加负载均衡侧的可扩展性 2.在数据库拆分阶段，在做好数据规划后，我 们借助DTS进行数据迁移，通过DRDS将 RDS MySQL的数据拆分到多个分库和分 表中。 产品列表 专用网络VPC 负载均衡SLB 云服务器ECS 数据库RDSMySQL 数据传输服务DTS PrivateZone 分布式关系型数据库DRDS
云上高并发系统改造 最佳实践 场景描述 部署架构图 ...通常可以预估 1到 2 年的数据增长量，用估算出的总数据量除以总的物理分库数，再除以建议的最大数 据量 500万，即可得出每个物理分库上需要创建的物理分表数：物理分库上的物理分表数=向上取整(估算的总数据量/(RDS 实例数*8)/5,000,000)详细拆分 DEMO 可参考官网文 档：...
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