智能数据建设与治理Dataphin
Dataphin遵循阿里巴巴集团多年实战沉淀的大数据建设OneData体系(OneModel、OneID、OneService),集产品、技术、方法论于一体,一站式地为您提供集数据引入、规范定义、智能建模研发、数据萃取、数据资产管理、数据服务等的全链路智能数据构建及管理服务。助您打造属于自己的标准统一、资产化、服务化和闭环自优化的智能数据体系,驱动创新。
立即开通(半托管版).<查看全部产品.Dataphin是阿里巴巴集团OneData数据治理方法论内部实践的云化输出,一站提供数据采、建、管、用全生命周期的大数据能力,以助力企业显著提升数据治理水平,构建质量可靠、消费便捷、生产安全经济的企业级数据中台。Dataphin提供多种计算平台支持及可拓展的开放能力,以适应各行业企业的...
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数据传输服务DTS
阿里云数据传输服务集数据迁移、订阅及实时同步功能于一体,能够解决公共云、混合云场景下,远距离、毫秒级异步数据传输难题,支持关系型数据库、NoSQL、大数据(OLAP)等数据源,其底层基础设施采用阿里双11异地多活架构,为数千下游应用提供实时数据流,已在线上稳定运行7年之久。
提供数据迁移、数据同步、数据订阅链路的十个实时性能指标和监控视图,直观监控各条链路的健康状况,辅助用户进行故障诊断.查看同步链路状态和性能>.闭环的报警监控管理.可灵活配置任务延迟、任务状态等监控指标,对链路实时监控报警,并在故障消除后通知用户,实现监控、报警的闭环管理.大幅度降低运维成本.丰富的性能...
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数据传输
云数据传输是一种为云上流量提供统一计费和出账服务的服务开通型产品。支持对公网类产品的公网流量按照阶梯计费,用量越大单价越低;对跨地域类产品的跨地域流量按流量计费,这种计费方式更加灵活
数据传输 Cloud Data Transfer(简称“CDT”),是一种为云上流量提供统一计费和出账服务的开通型产品。提供更灵活优惠的计费方式,助您降低 IT 成本.支持公网类产品流量阶梯累积计费,用量越大单价越低.支持跨地域类产品按流量计费,无需提前规划带宽,计费方式更灵活.公网类产品支持云服务器 ECS、弹性公网IP、传统型...
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工业数据中台解决方案
以企业IT&OT数据为基础,结合数据汇聚&治理能力,实现数据资产化、数据服务化,打造统一标准、稳定可靠的数据资产,发挥数据价值,完成端到端的数据敏捷交付、部署、应用。
河钢数字技术股份有限责任公司与阿里合作,借助阿里数据中台主数据治理解决方案,为河钢集团构建河钢集团中央数字中心主数据管理平台,平台以集团钢铁主业为实施范围,以营销主数据为实施内容,旨在借助大数据、云计算技术,搭建以主数据管理为核心的集团数据中台基础,构建一个全面、统一、完整的主数据标准化体系,支撑...
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数据迁移上云
<em>数据</em>迁移上云
随着越来越多的企业选择将业务系统上云,各种类型的数据如何便捷、平滑的迁移上 云,成了用户上云较为关注的点;业务上云后,因为业务或者其他方面调整等因素, 也存在如跨区域,跨账号等数据迁移的场景。针对以上需求,阿里云上提供了较为丰 富的工具(如ossimport)、服务(在线迁移服务),旨在能够帮助客户便捷进行数据迁 移。 本文通过云架构设计工具CADT来快速创建云上基础资源,并以杭州区域来模拟线 下IDC(或友商),深圳区域模拟阿里云云上资源。通过云上的工具命令、服务来提 供常见数据迁移场景的最佳实践。
示例应用场景 线下 IDC数据 迁移至阿里云 OSS 线下 NAS数据迁移至阿里云 NAS 线上杭州区域 NAS数据通过 CEN迁 移至深圳区域 NAS 最佳实践频道 阿里云最佳实践分享群 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 企业上云实践 数据迁移上云最佳实践 文档版本:20201013 文档版本:20150122(发布日期...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,对象存储 OSS,文件存储NAS,云企业网,云速搭CADT
数据传输解决方案
数据传输解决方案支持关系型数据库、NoSQL、大数据(OLAP)等数据源间的数据传输。 它是一种集数据迁移、数据订阅及数据实时同步于一体的数据传输服务。数据传输致力于在公共云、混合云场景下,解决远距离、毫秒级异步数据传输难题。
通过数据订阅实现缓存更新策略.DTS产品介绍.DTS数据迁移.DTS数据订阅.DTS数据同步.DTS基于数据库日志监听解析的技术实现非侵入的增量数据实时采集。可将MySQL,PostgreSQL、Oracle、DB2及SQLServer等数据库的增量日志实时采集,实现多种数据库的零停机上云迁移.支持多种数据库的零停机上云迁移.DTS可实现MySQL、Oracle、...
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教育数据中台解决方案
阿里云教育数据中台解决方案,为教育行业的客户提供一站式数据汇聚、治理加工、质量保证、数据可视化、数据应用等全方位的解决方案,为学校以及教育管理机构提升数据价值和扩展数据应用场景提供助力。
基于阿里云数据中台方法论,将各类数据规范嵌入到整个方案过程中,解决各类行业的数据问题,包括但不限于数据孤岛、数据质量差、数据融合度低、数据价值低、数据运维管理难度大等等一系列问题.数据规范化,数据问题迎刃而解.帮助学校提升数据治理能力、考核评价能力、业务决策能力、学生服务能力、校园管理能力等等多方面...
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数据湖构建 Data Lake Formation
数据湖构建服务是阿里云上数据湖架构中的核心部分,助力用户构建数据湖系统。支持多数据源实时入湖,实现湖上元数据统一管理,提供企业级权限控制,无缝对接多种计算引擎,打破孤岛,洞察业务价值
支持多种数据类型和入湖渠道 支持数据统一清洗.智能元数据识别服务 统一收集避免分散管理.企业级数据权限管理 用户可以针对库、、字段分别设置权限.支持上游多种计算引擎 轻松构建全链路数据湖服务.兼容Hive Metastore 提供多语言Open API,易集成.独有JindoFS数据加速功能 提供高性能数据湖分析加速能力.云栖大会-云原生...
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云原生数据湖分析DLA
阿里云云原生数据湖分析是新一代大数据解决方案,采取计算与存储完全分离的架构,支持对象存储(OSS)、RDS(MySQL等)、NoSQL(MongoDB等)数据源的消息实时归档建仓,提供Presto和Spark引擎,满足在线交互式查询、流处理、批处理、机器学习等诉求。内置大量优化+弹性,比开源自建集群最高降低50%+的成本,最快可1分钟级拉起300个计算节点,快速满足业务资源要求。
数据湖分析采用Serverless形态,无基础设施和管理成本,互联网直接访问,开箱即用,按需付费,不需要长期持有分析成本,升级期间对业务影响小,产品迭代敏捷快速.Presto引擎.Presto引擎是数据湖分析基于Presto打造的交互分析引擎,接入MySQL协议,可使用任何兼容MySQL协议的工具来进行数据分析,适合Adhoc查询、BI分析、...
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数据可视化DataV
数据可视化DataV是阿里云一款数据可视化应用搭建工具,旨让更多的人看到数据可视化的魅力,帮助非专业的工程师通过图形化的界面轻松搭建专业水准的可视化应用,满足您会议展览、业务监控、风险预警、地理信息分析等多种业务的展示需求。
生产全流程动态模拟.DataV在数据智能分析领域,通过AI智能分析与数据可视化的结合,为高频数据处理场景提供了一套简单易用的可视化分析工具,通过具象、生动、有趣的方式快速理解数据,让更多用户能便捷高效地利用数据可视化技术获得信息表达的优势和乐趣、获得全新数据互动体验;自动化数据洞察能力,利用智能AI推荐,帮助...
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云Clickhouse冷热数据分层存储
云Clickhouse冷热<em>数据</em>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。
热存可存储数据物理大小=云 ClickHouse集群磁盘 空间*(1- 移 动 因 子),关 于 移 动 因 子描述 参 考:https://help.aliyun.com/document_detail/202879.html 通过该步骤创建一个宽并写入大量数据,突破“热存可存储数据物理大小”,触发部 文档版本:20210416 42 云 ClickHouse冷热数据分层存储最佳实践 ...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云数据库RDS MySQL 版,数据传输,日志服务(SLS),云数据库 ClickHouse
云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版
阿里云MPP架构的云原生数据仓库,可提供PB级海量数据在线/离线分析服务,是面向各行各业的有竞争力的数仓方案,真正做到“人人可用的数据分析服务”。
关联及探索性数据查询,在不改变用户数据模型的情况下可实现高速的数据关联查询,大幅提高企业内分析效率.复杂数据查询加速.入仓即可用的实时性,同时广泛支持主流商业智能工具,可稳定,实时,高效的支持企业数字化运营.实时商业智能.实时日志分析.游戏互联网游戏日志实时分析实时分析.云原生数据仓库AnalyticDB ...
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湖仓一体架构EMR元数据迁移DLF
湖仓一体架构EMR元<em>数据</em>迁移DLF
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。
湖仓一体架构 EMR元数据迁移 DLF最佳实践 业务架构 场景描述 解决的问题 通过 EMR+DLF数据湖方案,可以为企业提供数据 EMR元数据迁移至 DLF 湖内的统一的元数据管理,统一的权限管理,支持多 元数据迁移验证 源数据入湖以及一站式数据探索的能力。本方案支 数据一致性校验 持已有 EMR集群元数据库使用 RDS或内置 MySQL ...
来自: 最佳实践 | 相关产品:E-MapReduce,数据湖构建
数据中台安全解决方案
针对阿里云提供的数据中台解决方案,基于数据全生命周期安全管控,结合云上客户最佳实践,为客户提供可参考的数据中台安全解决方案。
本方案围绕阿里云各类数据中台解决方案,基于《数据安全成熟度模型》国家标准,以数据流转为核心安全关注点,分层分步构建数据中台安全架构,保障企业核心数据安全.降低数据中台人为操作风险.提升数据中台数据流转可控.保障数据中台整体数据安全.可以解决的问题.普适性:适用于各行业的数据中台能力构建.完整性:事前、事...
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交通数据中台解决方案
阿里云交通数据中台解决方案提供从交通数据接入到数据应用的全链路智能数据构建与管理能力,帮助客户快速形成数据资产、挖掘数据价值、赋能交通业务,助力交通行业数字化转型及智能应用的创新和推广。
阿里云交通数据中台解决方案提供从交通数据接入到数据应用的全链路智能数据构建与管理能力,帮助客户快速形成数据资产、挖掘数据价值、赋能交通业务,助力交通行业数字化转型及智能应用的创新和推广.交通数据中台解决方案.本方案充分汇聚交通行业中各类结构化、非结构化等多源异构数据,打通数据之间的内在联系,支持全业务...
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DataWorks数据安全合规服务
DataWorks数据安全合规服务是基于蚂蚁安全实验室核心能力,结合已获取多项专利的AI检测能力,对App进行隐私安全合规分析的专家服务,助力客户全面、准确、高效地规避合规风险。
提供DataWorks移动应用合规检测的详细使用说明.<查看全部产品.DataWorks数据安全合规服务可对App进行隐私安全合规分析,支持敏感权限风险识别、个人信息采集行为检测、三方SDK风险检测、隐私政策合规检测等多项检测,助力企业和开发者全面、准确、高效地规避合规风险.DataWorks数据安全合规服务.数据安全合规服务.购买数据...
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保险数据中台解决方案
保险数据中台解决方案为保险企业提供完整数据中台方案,包含数据中台内容建设、数据资产管理、数据智能研发、数据消费、数据服务、数据实验室等组成部分,适应数字产业发展,以金融科技为企业赋能。
阿里云提供保险企业完整数据中台方案,包含数据中台内容建设、数据资产管理、数据智能研发、数据消费、数据服务、数据实验室等组成部分.保险数据中台解决方案.提供快速、完全托管的 PB 级数据仓库解决方案,使您可以经济并高效的分析处理海量数据.全生命周期数据应用开发,闭环涵盖数据业务全流程。提供可靠的数据保护伞等...
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企业数据资产在线运营解决方案
企业数据资产在线运营解决方案,端到端全链路的电力企业数据中台规划、设计、建设和运营方案,助力电网公司数据中台建设。
基于中台模式的企业数据运营服务体系以业务视角管理和运营数据资产,其向上赋能业务应用,向下连接企业源端数据,是企业业务创新和数据智能化的引擎,帮助企业建立可持续开展企业数据治理的能力,推动企业以数据运营实现价值共创.企业数据资产在线运营解决方案.全流程数据处理工具,全链路数据运营服务支撑体系,满足电网...
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跨链数据可信连接服务
跨链数据连接服务 ODATS 是利用蚂蚁区块链领先技术实现的跨链数据连接服务。通过制定标准化的区块链UDAG全栈跨链协议,保证跨链交易的安全性、可扩展性及可靠性,打破区块链数据孤岛,实现同构及异构链之间的可信互通,助力企业之间可信协作,促进产业生态可信融合。
支持TEE、零知识证明等可验证隐私计算,完成对区块链数据的存在性认证,生成认证证明,保障链上数据隐私,降低跨链认证的复杂度,提高通讯效率.高安全、高性能.可视化控制台快速注册区块链,便捷的授权流程保护链上数据隐私,标准通用的跨链合约,支持各类跨链场景信任可信传递.便捷接入、高效协同.<产品聚合页.跨链数据...
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DTS数据同步集成MaxCompute数仓
DTS<em>数据</em>同步集成MaxCompute数仓
场景描述 本文Step by Step介绍了通过数据传输服务 DTS实现从云数据库RDS到MaxCompute的 数据同步集成,并介绍如何使用DTS和 MaxCompute数仓联合实现数据ETL幂等和数 据生命周期快速回溯。 解决问题 1.实现大数据实时同步集成。 2.实现数据ETL幂等。 3.实现数据生命周期快速回溯。 产品列表 MaxCompute 数据传输服务DTS DataWorks 云数据库RDS MySQL 版
数据抽取不幂等或容错率低,如凌晨 0:00启动的 ETL任务因为各种原因(数据库 HA切换、网络抖动或 MAXC写入失败等)失败后,再次抽取无法获取 0:00时的 状态。2.针对不规范设计,如没有 create_time/update_time的历史遗留,传统 ETL需 全量抽取。3.实时性差,抽取数据+重试任务往往需要 1-3小时。另外数据库的数据...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云数据库RDS MySQL 版,数据传输,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute
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