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全域采集与增长分析Quick Tracking
全域采集与增长分析（Quick Tracking）是阿里云推出的应用数据采集及分析产品，为运营、BI、产品和决策层提供一站式数据化运营服务：通用的多维度用户行为分析、自助分析功能、数据无缝对接其他大数据产品，助每个企业实现基于大数据技术的精细化运营能力。
购买Quick Tracking专家服务，为您提供包括指标体系设计、埋点方案设计、场景化数据分析方法论等相关产品咨询服务.11A_更多产品与服务-copy.11A_【标题】更多产品与服务.唐家哲,靖鑫,也树.智能用户增长（Quick Audience）以消费者为核心，通过丰富的用户洞察模型和便捷的策略配置，完成消费者多维洞察分析和多渠道触达，...
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边缘安全加速 ESA 产品功能
ESA边缘安全加速基于全球3200+节点，提供边缘加速、边缘安全、边缘计算的产品能力，费用构成简单易懂，提供丰富的监控报表、日志工具，为客户网站提供一流性能体验。
流量分析通过分析应用层（L7）访问日志数据，为您提供多维度、可视化的流量分析展示，展示流量和安全态势全景图，帮您分析攻击、用户行为和缓存命中率。即使日志通过即时日志，在ESA控制台上实时查看站点访问日志，能够帮助您定位攻击、排查系统故障、调试或测试站点网络连接等。实时日志将大量的网络日志数据进行实时投递...
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全域采集与增长分析 相关资源
阿里云的全域采集与增长分析工具（QuickTracking）配备了详尽的产品文档，旨在助您迅速掌握QuickTracking。此外我们为开发者提供了全方位的API服务和SDK资源，以便您在阿里云社区可以和更多开发者交流。
A：Quick Tracking是一款多端（App端、H5和小程序）用户行为数据统计分析的工具。针对每一端，开发者都需将Quick Tracking的SDK集成在工程中，才能对客户端数据进行采集和传递。为了适配更多的开.查看详情Q：如何在Quick Tracking中使用OpenAPI？A：由于数据敏感，API ID、API Secret相关只在主账号中可见，具体展示位置为...
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全域采集与增长分析 产品概述
阿里云全域采集与增长分析(QuickTracking)通过行为采集分析、私域标签画像、性能体验监控、隐私采集授权管理等数据采集与洞察服务，提供基于大数据计算的流量统计分析能力，助力企业营销增长第一公里。
为您智能生成埋点方案与埋点代码，高效采集行为数据安全合规隐私合规管理与偏好授权管理，合法合规的采集并使用数据高性价比灵活的计费模式，多种版本及规格可选，低成本开启行为数据分析之旅1/0产品动态全域采集与增长分析，Quick Tracking帮助您实现全域数据采集、用户增长和体验提升！纯血鸿蒙Quick Tracking 支持纯血...
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全域采集与增长分析 产品功能
阿里云全域采集与增长分析(QuickTracking)提供采集管理、行为分析、用户画像、性能体验监测和隐私合规管理几大功能，帮助企业快速构建全渠道用户行为采集和分析体系。
一分钟了解采集管理Quick Tracking采集管理，旨在通过系统提供采集管理相关功能，助力客户高效构建自己业务网站&APP&小程序的流量采集埋点体系、开发测试流程和分析元数据。行为分析灵活可自定义看板支持按业务逻辑搭建核心概览、用户运营、活动等多场景看板。10余种分析模型提供事件分析、留存分析、漏斗分析、路径分析、...
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智能用户增长 产品功能
阿里云智能用户增长QuickAudience，新一代数据+AI驱动的智能营销增长平台，以完整的产品矩阵能力和全域数据驱动的智能技术，帮助企业实现一站式的全渠道消费者智能运营。
立即购买管理控制台智能用户增长产品功能全域数据汇集驱动，沉淀企业数据资产一方数据获取覆盖业务数据、行为数据、体验数据等获取、分析、洞察，实现客户分析。二方数据回流沉淀全渠道媒体曝光、点击等数据，提供全渠道会员通的能力，打通公私域信息，实现全渠道会员信息整合。全域标签内置预置丰富的全域标签，覆盖基础...
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智能用户增长 产品概述
阿里云智能用户增长QuickAudience通过整合私域数据和第三方数据，实现了全域消费者运营增长，打通了从数据采集、大数据计算、标签洞察到自动化营销触达的全流程，为企业提供一站式数字化营销解决方案。
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AI 助理备案控制台智能用户增长 Quick Audience产品概述产品功能选型与定价相关资源控制台文档联系我们立即购买新一代 数据+AI 的智能营销增长平台帮助企业实现一站式的全渠道消费者智能运营立即购买管理控制台数据驱动提供一方业务数据集成、二方...
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数据湖-在线学习场景数据分析
场景描述 本场景以在线教育中一个答题闯关类的应用为 例，使用WebServer来模拟演示这类日志数据 的分析处理。通过Nginx和Pythonflask搭建 WebServer，模拟应用中的关键页面，比如登 录、课程内容等，之后构造若干用户使用的模拟 日志数据，投递到数据湖进行分析后获取应用 PV、UV、课程内容访问排行、平均得分等等。 解决问题 基于数据湖（EMR+OSS）搭建大数据平台。 EMR和OSS使用和配置。 数据统一存储到OSS。 产品列表 E-MapReduce 对象存储OSS 云服务器ECS 访问控制RAM 专有网络VPC
借助EMR 可以简单快速的构建一个基于 Hadoop，Spark，Hive等大数据产品的计算集群，而且可以按需使用，其所有 Job完 文档版本：20200331 5数据湖-在线学习场景数据分析 数据湖 成之后，销毁集群，因为所有的数据都保存在OSS。此外，对于Hadoop集群上的任务，不同类型的任务对于机器配置的要求不同，比如 推荐和算法业务可能...
高效防护 Web 应用
随着网络技术的不断发展，您的Web应用如果没有流量入口的防护，会面临诸多风险。本方案以ECS实例接入WAF为例，推荐您使用Web应用防火墙（WAF）开启应用防护，避免网站服务器被恶意入侵导致性能异常等问题，保障网站的业务安全和数据安全。同时，为您节约开发成本，满足行业合规要求。
随着网络技术的不断发展，您的Web应用如果没有流量入口的防护，会面临诸多风险。本方案以ECS实例接入WAF为例，...安全合规 提供全面的数据、分析工具溯源支撑。优惠购买 阿里云为你推荐优惠购买云产品 优惠购买 10000009834 10000011758 10000011741 免费试用 10000007378 10000011871 10000011876 推荐解决方案 推荐解决方案
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技术解决方案
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，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...
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 101 游戏数据运营融合分析 数据分析及展示 步骤2 创建 quickBI数据集，对近一个小时每分钟活跃用户数进行分析。文档版本：20210224 102 游戏数据运营融合分析 数据分析及展示 文档版本：20210224 103 游戏数据运营融合分析 数据分析及展示 步骤3 新建仪表板，展现分析结果。文档版本：20210224 104 游戏...
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...
电商网站数据埋点及分析
场景描述 数据埋点是数据产品经理、数据运营以及数据分 析师，基于业务需求（例如：CPC点击付费广 告中统计每一个广告位的点击次数），产品需求 （例如：推荐系统中推荐商品的曝光次数以及点 击的人数）对用户行为的每一个事件对应的位置 进行开发埋点，并通过SDK上报埋点的数据结 果，记录数据汇总后进行分析，推动产品优化或 指导运营。 解决问题 1.电商网站广告位效果统计分析 2.电网网站推荐商品曝光、点击、购买等行为统 计分析 3.电商网站用户分布分析 4.电商网站页面热点图分析等 产品列表 日志服务SLS Dataworks 云服务器ECS 云数据库RDS版 负载均衡SLB 专有网络VPC
开启查询分析功能 步骤1 在使用 SLS的数据分析功能进行分析之前，必须开启分析功能才能进行数据分析（未 开启分析之前的数据无法进行分析）。鼠标移至查询分析，点击设置按钮。步骤2 点击“+”添加自定义需要分析的字段（即日志采集上来的字段），设置类型（bhv_value 需要累计，故设置为 doblue），设置别名（即 SQL查询时...
SLS数据入湖Kafka最佳实践
应用和数据分散在多云或混合云，在面对多云/混合云这样大的趋势下，数据无法进行统一的聚合、分析处理和导出等，本方案给出了在多云/混合云场景下，构建通过标准的Kafka协议和托管服务，SLS可以连接Kafka数据入湖导入，然后进行统一的海量数据的集中存储、智能转储、聚合分析查询等。
ECS-Kafka-SLS的数据入湖 步骤1通过CADT画布登录SLS（北京region）控制台，或者通过日志控制台Link访问（https://sls.console.aliyun.com/）步骤2查看在 ecs-app中投递到 kafka的数据（每次 10000条），已经通过 kafka-sls数 据入湖的通道，在sls已经可以查询到：文档版本：20240428 34SLS数据入湖Kafka最佳实践 场景验证 ...
移动开发平台 mPaaS
阿里云移动开发平台 mPaaS提供App开发、测试、运营及运维等云到端的一站式解决方案，帮助企业快速构建高质量的移动应用，阿里云快速开发平台提升企业产品生态发展。
容灾安全主备方案：移动网关双活，实时发布、数据分析等均为冷备，其中实时发布发布包的数据，可以通过AFS实现主备同步，只需要上传一次即可。容灾能力：数据同步能力RPO，容灾切换时长RTO。常见问题接入方案规划Q：如何接入Android端？A：接入移动开发平台 mPaaS 有 原生 AAR 方式 和 组件化方式（Portal&Bundle）两种接入...
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基于函数计算FC实现物联网音视频处理
在物联网场景中，智能设备会产生大量的非结构化数据，并且采集量和频率都很高。比如各类摄像头（家用摄像头、车载摄像头、工业监控摄像头等）采集的数据。企业需要对这些非结构化数据做快速的分析和处理，然后应用到下游业务中，所以需要一套高并发、低成本、自动化的方案。该最佳实践就适用于这类场景。
应用场景 在物联网场景中，智能设备会产生大量的非结构化数 据，并且采集量和频率都很高。比如各类摄像头（家 用摄像头、车载摄像头、工业监控摄像头等）采集的 数据。企业需要对这些非结构化数据做快速的分析和 处理，然后应用到下游业务中，所以需要一套高并发、低成本、自动化的方案。该最佳实践就适用于这类场 景。解决...
基于MSE云原生网关实现全链路灰度
在微服务场景中，应用间的调用是随机的。当您部署的Spring Cloud应用或Dubbo应用存在升级版本时，可能会导致无法将具有一定特征的流量路由到应用的目标版本。通过MSE提供的全链路灰度能力，您无需修改业务代码，就可以实现端到端的全链路流量控制。泳道可以将应用的相关版本隔离成一个独立的运行环境。通过设置泳道规则，可以将满足规则的请求流量路由到目标版本的应用。
应用A的基线版本 apiVersion:apps/v1 kind:Deployment metadata:name:spring-cloud-a namespace:mse-gray-demo spec:selector:matchLabels:app:spring-cloud-a template:metadata:labels:文档版本：20240429 18基于MSE云原生网关实现全链路灰度最佳实践 app:spring-cloud-a msePilotCreateAppName:spring-cloud-a ...
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
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。
kafka-message-sync.py：同步消息的示例代码 metadata_cloud_kafka_to_idc_kafka.py：阿里云Kafka向自建IDCKafka同步元数 据的示例代码。 metadata_cloud_kafka_to_cloud_kafka.py：阿里云Kafka向阿里云Kafka同步元数 据的示例代码。以上三份Python代码在文档后续内容中会替换到函数计算的函数中。文档版本：...
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