消息队列 Kafka 版
云消息队列 Kafka 版是阿里云基于Apache Kafka构建的大数据消息中间件,广泛用于日志收集和分析、数据处理等场景。可提供全托管服务,用户无需部署运维,更专业、更可靠、更安全。
【Kafka 生态】在 Knative 上实现 Kafka 消息推送.【最佳实践】从开源 Kafka 迁移到消息队列 Kafka 最佳实践.100%兼容开源社区 Apache Kafka(0.10.0.0 及以上版本),业务代码无需任何改造,快速上云.提供全托管服务,用户只需专注于业务开发,无需部署运维,更专业、更弹性、更可靠.专业团队保障更高可用性,优化开源 ...
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消息队列 RocketMQ 版
云消息队列 RocketMQ 版是基于 Apache RocketMQ 构建的分布式消息中间件,广泛用于异步解耦、削峰填谷等场景。可支撑千万级并发、万亿级数据洪峰,更稳定,更安全。
消息在集群内广播,确保每条消息推送给集群内所有订阅者,确保消息被集群内的每个订阅者消费.通过动态路由规则配置,解决消息的跨地域、远距离、毫秒级实时同步难题,确保地域之间的数据一致性与完整性.高速通道百万级 TPS 传输能力,多维度消息路由规则,毫秒级实时同步.支持断点续传,任意节点故障,同步链路仍可秒级恢复...
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消息队列 MQTT 版
云消息队列 MQTT 版是专为移动互联网(MI)、物联网(IoT)领域设计的消息产品,覆盖直播互动、金融支付、智能餐饮、即时聊天、移动 Apps、智能设备、车联网等多种应用场景;通过对 MQTT、WebSocket 等协议的全面支持,连接端云之间的双向通信,实现 C2C、C2B、B2C 等业务场景之间的消息通信,可支撑千万级设备与消息并发。
可支撑千万级设备在线连接,百万级消息并发,万亿级消息流转,毫秒级消息推送;分布式理念进行设计,无单点瓶颈,各组件之间均可以无限水平扩展,确保容量可弹性伸缩,并对用户透明;支持设备级权限控制,支持临时 Token 服务以及 SSL/TLS 传输加密通信,确保用户数据安全可靠;可以支持消息队列 MQTT 和消息队列 RocketMQ ...
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消息队列 ApsaraMQ
云消息队列 ApsaraMQ 是阿里云自主研发的消息队列服务系列产品的总称,旨在为开发者和企业的不同业务场景提供强大、可靠、低成本、高弹性且易于管理的消息服务。云消息队列 ApsaraMQ 全系列产品提供 Serverless 化的消息服务,按实际使用量付费,自适应弹性,跨可用区容灾,帮助客户降低使用和维护成本,专注业务创新。
采用 HTTP RESTful 标准,方便易用,快速接入,跨网络能力强,轻松实现消息推送与事件通知;查看消息队列的产品简介.如何快速使用消息队列 MQ.详细介绍 MQ 的开发者使用指南.MQ 常见问题处理与分享.消息队列(Message Queue,简称 MQ)是构建分布式互联网应用的基础设施,通过 MQ 实现的松耦合架构设计可以提高系统可用性...
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新版产品集合页
基于丰富的产品,将计算、存储、网络、数据库、大数据、人工智能等最新产品技术与场景深度融合,为开发者打造稳定可靠的云基础设施以及云原生的开发环境。
行业物联网生活物联网平台(飞燕平台)为解决设备快速智能化中常遇到的设备连接、App端控制、设备消息推送、语音控制、设备管理、数据统计等问题,提供了一整套配置化方案。云投屏无需连接任何插线或转接头,只需要连接网络,在电脑桌面端上操作投屏,即可将电脑屏幕完整投放到显示屏幕上。Serverless阿里云是国内唯一入选...
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中间件
阿里云中间件产品支撑了淘宝、天猫、盒马、菜鸟、高德等阿里巴巴集团核心业务,整合了阿里云计算、存储、网络等基础产品,服务百万企业与开发者,助力系统稳定高效运行。
相关产品 云消息队列 Kafka 版 最佳实践 骑士卡:基于 Kafka 搭建消息中心,上亿消息推送轻松完成 二维火 二维火使用阿里云云微消息队列 MQTT,可实现智能设备端之间、智能设备端与云端微服务之间的完全互通,同时满足业务对于高可用、高并发、安全性等需求。相关产品 云消息队列 MQTT 版 最佳实践 二维火:智能餐饮云端...
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基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析
基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析
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
步骤6 确认消息推送消息队列 Kafka(实际消息条数大于 100,因为有系统启动的日志 也被收集到 kafka,这部分日志会在 Flink流处理时,进行 ETL过滤)。步骤7(可选)查看消息队列 Kafka中的 filebeat的消息格式。文档版本:20201224 44 基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 日志采集 日志模拟方式二:通过调用 ...
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
事件总线 EventBridge
事件总线 EventBridge是阿里云提供的一款无服务器事件总线服务,支持阿里云服务、自定义应用、SaaS应用以标准化、中心化的方式接入,并能够以标准化的 CloudEvents 1.0 协议在这些应用之间路由事件,帮助您轻松构建松耦合、分布式的事件驱动架构。
消息推送通知是运营方法中使用频率较高的一种。它可以在某个时间节点提醒用户进行某项操作,比如上新活动推送、有趣新闻内容提醒、或派送优惠券通知等,增强用户黏性.服务Knative&FC目标事件.开箱即用,高性价比的统一的事件源集成中心.函数计算和Knative都作为云原生的serverless解决方案,对用户的事件进行处理 ...
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实时计算Flink版
实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务,具备实时应用的作业开发、数据调试、运行与监控、自动调优、智能诊断等全生命周期能力。内核引擎100%兼容Apache Flink,2倍性能提升,拥有FlinkCDC、动态CEP等企业级增值功能,内置丰富上下游连接器,助力企业构建高效、稳定和强大的实时数据应用。
主要业务场景包括实时反欺诈、实时大屏、实时精准推送等.唐家哲,靖鑫,也树.钱大妈风控业务架构,主要由事件接入,风险应对,风险感知,风险回溯四个部分构成,阿里云实时计算Flink版产品在线ETL加工实时用户画像标签和销售事实指标,为钱大妈实时规则引擎的事件接入提供了重要的数据源支持。该风控技术方案已应用于钱大妈...
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应用高可用服务AHAS
应用高可用服务AHAS是阿里云基于内部高可用架构最佳实践而打造的商业化产品,主要提供多活容灾MSHA、容灾演练CHAOS等能力,帮助用户全面提升业务稳定性。
可在控制台上进行开关的 实时 查看与推送,可以进行单机推送、全局灰度推送及全局全量推送等多种推送方式。此外,可在控制台上查看开关的不同值的分布情况,进行线上 配置一致性 的排查.MSHA(Multi-Site High Availability),在阿⾥巴巴电商业务环境演进出来的多活容灾架构解决⽅案,将业务恢复和故障恢复解耦,基于灵活...
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Spark on ECI大数据分析
Spark on ECI大数据分析
场景描述 方案优势 1.计算引擎弹性扩缩容,兼顾资源弹性与计 算资源成本优化。 2.计算与存储分离架构,结合阿里云原生云 存储产品,海量数据湖优势。 3.Kubernetes原生的调度性能优势,提升在 大规模分析作业时的分析性能优势分。 4.集群资源隔离和按需分配。 解决问题 1.计算资源弹性能力不足,计算资源成本管 控能力欠缺. 2.集群资源调度能力和隔离能力不足。 3.计算与存储无法分离,大数据量分析时出 现数据存储资源瓶颈。 4.Spark submit方式提交分析作业参数支持 有限等缺点。 产品列表 容器服务Kubernetes版(ACK) 弹性容器实例(ECI) 文件存储HDFS 对象存储OSS 专有网络VPC 容器镜像服务ACR
2.在容器镜像服务 ACR控制台上可以看到镜像已经推送到了私像仓库。2.4.准备 Spark应用镜像 步骤1 编写示例 WordCount函数并打包。本地开发环境使用 IntelliJ IDEA,创建 Maven工程,创建的 Maven工程结构如下图 所示,并将修改后的 core-site.xml文件放入应用项目的 resources目录,这里以编写 一个常见的 WordCount函数...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,对象存储 OSS,容器服务 ACK,弹性容器实例 ECI,文件存储HDFS
微服务引擎MSE
微服务引擎 MSE 面向业界注册配置中心、分布式协调、云原生网关、微服务治理和分布式任务调度等主流开源项目,提供商业版服务。
流量防护规则可实现秒级推送并实时生效,提供机器维度、接口维度、集群维度的秒级流量水位分布分析功能,可以结合业务场景快速配置告警及流控后的返回行为.利用功能开关作为业务的配置管理中心,动态实时管理代码中的任意业务配置项,而无需额外编写相关的配置管理逻辑.确保应用发布的可观测、可灰度、可回滚,使用金丝雀...
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SLS多云日志采集、处理及分析
SLS多云日志采集、处理及分析
场景描述 从第三方云平台或线下IDC服务器上采集 日志写入到阿里云日志服务,通过日志服务 进行数据分析,帮助提升运维、运营效率, 建立DT 时代海量日志处理能力。 针对未使用其他日志采集服务的用户,推荐 在他云或线下服务器安装logtail采集并使用 Https安全传输;针对已使用其他日志采集 工具并且已有日志服务需要继续服务的情 况,可以通过Log producer SDK写入日志 服务。 解决问题 1.第三方云平台或线下IDC客户需要使用 阿里云日志服务生态的用户。 2.第三方云平台或线下IDC服务器已有完 整日志采集、处理及分析的用户。 产品列表 E-MapReduce 专有网络VPC 云服务器ECS 日志服务LOG DCDN
步骤10 通过 Log producer提交日志推送,把采集的日志发送到日志服务(这里把日志的相 关字段通过 logItem进行包装)。文档版本:20211203 62 SLS多云日志采集、处理及分析 编写 Spark作业源码解读及问题排查 步骤11 参考 pom.xml文件添加相关的 maven依赖及相关配置。Spark作业源码编译及问题排查 步骤1 进入源码所在的主...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,日志服务(SLS),NAT网关,E-MapReduce,全站加速 DCDN,云速搭CADT
基于k8s多集群隔离环境下的devops实现
基于k8s多集群隔离环境下的devops实现
场景描述 DevOps是一组过程、方法与系统 的统称,并通过工具实现自动化部署, 确保部署任务的可重复性、减少部署出 错的可能性。随着微服务、中台架构的 兴起,devops重要性日益显著。 本方案使用两个独立的k8s集群: 用户已有的k8s模拟测试,ack集群模 拟生产环境,保证环境的高度隔离,互 不影响。通过gitlab+Jenkins的黄金组 合,实现容器应用的自动化构建和持续 部署,提高迭代效率。 解决问题 1.微服务应用的CI/CD。 2.测试和生产环境的高度隔离。 3.自动化的测试与部署。 4.现有CI对接ACK。 产品列表 专有网络VPC 容器服务ACK 容器镜像服务ACR 弹性公网IP 负载均衡SLB
由于是在 PiggyMetrics下的子项目 Account Service直接修改,采用以下命令将修改 后的项目推送到 gitlab:文档版本:20220121 32 基于 K8S多集群隔离环境下的 DevOps实现 项目源码准备 cd~/piggymetrics/account-service/目录地址按实际情况 git init git remote add origin ssh:/git@xxxx:xx/piggymetrics/account-service...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,弹性公网IP,容器服务 ACK,容器镜像服务 ACR
通过RocketMQ事务消息实现分布式事务
在日益复杂的分布式系统中,确保数据一致性成为一大挑战。本方案利用RocketMQ强大事务消息能力,确保跨服务事务的高可靠与最终一致性,同时还实现了事务处理的高效执行,是构建高性能、高可用分布式系统的关键路径。
RocketMQ通过事务消息机制,确保消息的高可靠性和系统的高并发处理能力,此处使用两台ECS分别作为生产者和消费者,实现分布式业务场景的消息生产与消费,通过RocketMQ实现跨服务器的消息传递和处理。立即部署 35分钟 20元(方案过程中产生流量在10GB以内,且体验时长不超过12小时。如果您调整了资源规格、使用时长,或执行...
消息推送
移动网关服务,源于阿里云移动开发平台。消息推送 MPS,针对不同的场景推出多种推送类型,满足个性化推送需求。集成了多家手机厂商的推送功能,方便快速集成移动终端推送功能,与 App 用户保持互动,从而有效地提高用户留存率,提升用户体验。
消息推送 MPS,针对不同的场景推出多种推送类型,满足个性化推送需求。集成了多家手机厂商的推送功能,方便快速集成移动终端推送功能,与 App 用户保持互动,从而有效地提高用户留存率,提升用户体验.全线降价,mPaaS 助力打造超级 App!点击查看.mPaaS 全线降价!点击查看.查看推送流程,了解更多.频道页banner.产品详情页...
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高弹性,低成本,云消息队列 RabbitMQ实践
随着业务增长,企业对消息队列性能和稳定性的需求提高,运维成本也随之增加。云消息队列 RabbitMQ 版通过架构优化避免了消息积压导致的内存泄漏和服务器故障等稳定性问题,解决了分布式系统中的脑裂难题,并支持弹性伸缩和按量计费,有效降低资源和运维成本。
随着业务增长,企业对消息队列性能和稳定性的需求提高,运维成本也随之增加。云消息队列 RabbitMQ 版通过架构优化避免了消息积压导致的内存泄漏和服务器故障等稳定性问题,解决了分布式系统中的脑裂难题,并支持弹性伸缩和按量计费,有效降低资源和运维成本。高弹性,低成本,云消息队列 RabbitMQ实践 随着业务增长,企业对...
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<em>消息</em>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
(可以选择开启,然后可以设置批量推送的条数,批量推送 间隔,根据需求选择是否批量推送推送格式:RawData(也可以选择标准的 CloudEvents格式,但函数中的代码需要 适配解析 CloudEvents格式的逻辑)重试策略:指数衰减重试。(也可以选择退避重试)容错策略:允许容错。(允许异常容错,当异常发生时不会阻塞执行,...
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
移动推送
阿里云移动推送(AliCloud Mobile Push)是提供给移动开发者的移动端消息推送服务,通过在App中集成推送功能,进行高效的App精准推送、实时的App消息推送,从而使业务及时触达用户,提高用户粘性。
移动推送是提供给移动开发者的移动端消息推送服务,通过在App中集成推送功能,进行高效、精准、实时的App消息推送,从而使业务及时触达用户,提高用户粘性.移动推送业务已全面支持Harmony NEXT版本,诚邀您接入使用.移动推送业务已全面支持Harmony NEXT版本,诚邀您接入使用.钉钉交流:35248489.钉钉交流:35248489.钉钉...
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基于函数计算FC实现企业级权限精准控制Kafka跨实例消息同步
基于函数计算FC实现企业级权限精准控制Kafka跨实例<em>消息</em>同步
应用场景 在大数据场景,企业的Kafka实例可能存在多种情况,比如使用阿里云Kafka服务,可能是自建开源Kafka,或者是其他云上的云Kafka。不同的业务使用不同类型的Kafka实例,在这个前提下Kafka实例之间可能会需要消息同步的情况: 同帐号容灾场景:比如Kafka实例都是阿里云Kafka,但是Kafka实例会有主备之分,需要将主Kafka实例的消息实时同步到备Kafka。 跨帐号或异地容灾:这类场景比如主Kafka是阿里云Kafka,备Kafka是IDC开源自建Kafka,或者是其他云上的Kafka。 不同业务之间消息同步:因为现在的业务通常不会是信息孤岛,都需要消息互通,所以可能是A业务的Kafka实例消息需要同步到B业务的Kafka实例,并且这两个Kafka实例归属不同的RAM角色,有自己独自的权限控制。 解决问题 解决使用开源组件做消息同步的高成本问题。 解决使用开源组件做消息同步的并发性能、稳定性问题。 解决使用开源组件做消息同步的可靠性问题(重试机制,容错机制,死信队列等)。 大幅提升构建消息同步架构的效率,降低构建复杂度问题。
(这里有异步调用和同步调用两种方式,为了能快速消费 ,这里选择异步调用,并且两种调用方式的正文负载大小不同,同步调用为32MB,异步调用为128KB) 触发器启用状态:勾选  批量推送:默认关闭。(可以选择开启,然后可以设置批量推送的条数,批量推送 间隔,根据需求选择是否批量推送) 推送格式:RawData(也...
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