影视数据分发汇集与传输加速
影视<em>数据</em>分发汇集与传输加速
场景描述 使用阿里云对象存储服务OSS及OSSBrowser 工具,实现影视数据多用户多地域分发、汇集, 以及传输加速的最佳实践。 解决问题 1.跨地域、多角色、分权限文件上传、下载。 2.基于OSS及其客户端实现Serverless文件 分发服务(可替换传统FTP服务)。 3.OSS文件传输全球加速。 产品列表 lOSS lRAM
影视数据分发汇集与传输加速 场景描述 业务架构 使用阿里云对象存储服务 OSS及 OSSBrowser 工具,实现影视数据多用户地域分发、汇集,以及传输加速的最佳实践。解决问题 1.跨地域、角色、分权限文件上传、下载。2.基于 OSS及其客户端实现 Serverless文件 分发服务(可替换传统 FTP服务)。3.OSS文件传输全球加速。产品...
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基于弹性供应组构建大数据分析集群
基于弹性供应组构建大<em>数据</em>分析集群
场景描述 基于弹性供应组(APG)搭建spark计算集 群,提供一键开启跨售卖方式、跨可用区、 跨实例规格的计算集群交付模式的实践。 方案优势 1.超低成本:跨售卖方式提供计算实 例,按秒计费,可全部使用spot实例 交付,最高可省90%成本。 2.稳定可靠:跨可用域、跨实例规格, 降低spot被集体释放的风险;自动托 管,分钟级巡检,动态保证集群的算 力。 3.快速交付:单次可在5分钟内交付 2000个实例。 4.多策略组合:可分别指定spot和按量 实例的交付策略,以及差额补足的策 略,包括成本最低、打散和折中。 解决问题 1.大规模计算集群成本高。 2.创建ECS实例方式单一,无法跨计费 方式、可用区及规格等核心参数。 3.当可用区资源紧张,无法自动保证基于 spot类型的稳定算力。 产品列表 专有网络VPC 云服务器ECS
基于弹性供应组构建大数据分析集群最佳实践 业务架构 场景描述 基于弹性供应组(APG)搭建 spark计算集 群,提供一键开启跨售卖方式、跨可用区、跨实例规格的计算集群交付模式的实践。方案优势 1.超低成本:跨售卖方式提供计算实 例,按秒计费,可全部使用 spot实例 交付,最高可省 90%成本。2.稳定可靠:跨可用域、跨实例...
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数据湖-在线学习场景数据分析
<em>数据</em>湖-在线学习场景<em>数据</em>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
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 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。方案优势  支持超过10亿条元数据规模的数据管理,同时支持高可靠和高可用。 支持元数据实时备份和重建集群快速恢复...
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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、校园管理能力等等方面...
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数据集成 Data Integration
阿里云数据集成 Data Integration是跨异构数据、低成本、弹性扩展的数据采集同步平台,为DataX的商业版,支持ETL,支持50+数据源跨网络离线(全量/增量)同步。
可以将指定数据源中的数据,通过简单的配置,一次性的实时同步到Hologres中,支持整库内批量多表同步,同时也支持全增量一体化同步,先全量数据迁移,然后实时增量保持更新.数据集成 Data Integration提供多种数据源之间进行不同数据同步场景的同步解决方案(DataX不支持),支持ETL,助力企业数据更高效、更便捷的一键上云...
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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。
云原生数据湖分析(DLA)产品退市公告.云原生数据湖分析(DLA)产品退市公告.Serverless Presto版本解决如下场景业务挑战:快速搭建报表,例如QuickBI加速,友盟返还数据分析;支持轻量级的ETL,简单利用SQL就可以实现快速的清洗.在开源Apache Spark基础上研发,兼容Spark、pySpark生态,开源算法库等.在开源Presto基础上...
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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 ...
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本地数据中心基于SMB/NFS协议访问对象存储最佳实践
本地<em>数据</em>中心基于SMB/NFS协议访问对象存储最佳实践
1. 云存储扩容和迁移 集成智能缓存算法,自动识别冷热数据,将热数据保留在本地缓存,保证数据访问体验,无感知的将海量云存储数据接入本地数据中心,拓展存储空间。同时在云端 保留全量数据(冷+热)保证数据的一致性 2.云容灾 随着云计算的普及,越来越多的用户把自己的业务放到了云上。但是随着业务的发展,如何提高业务的可靠性和连续性,跨云容灾是一个比较热门的话题。借助云存 储网关对虚拟化的全面支持,可以轻松应对各种第三方云厂商对接阿里云的数据容灾。 3. 多地数据共享和分发 通过多个异地部署的文件网关实例,对接同一个阿里云OSS Bucket,可以实现快速的异地文件共享和分发,非常适合多个分支机构之间互相同步和共享数据。 4. 适配传统应用 有很多用户在云上的业务是新老业务的结合,老业务是从数据中心迁移过来的使用的是标准的存储协议,例如: NFS/SMB/iSCSI。新的应用往往采用比较新的技 术,支持对象访问的协议。如何沟通两种业务之间的数据是一个比较麻烦的事情,云存储网关正好起到一个桥梁的作用,可以便捷的沟通新旧业务,进行数据交换。 5. 替代 ossfs 和 ossftp ossfs 和 ossftp 都是基于文件协议的开源工具,用户可以通过它们直接上传文件到OSS。但是这两个开源文件都不建议在生产环境使用(POSIX 兼容度低),同时挂 载在用户的客户端需要额外的配置和缓存资源,对于多个客户端的情况安装配置繁琐。通过文件网关的服务可以完美替代 ossfs 和 ossftp。通过创建文件网关,用 户只需要执行简单的挂载(NFS)和映射(Windows SMB)就可以像使用本地文件系统一样使用 OSS。
本地数据中心基于 SMB/NFS协议访问对象存储 最佳实践 业务架构 场景描述 本地数据中心在本地存储有限的情况下可以基 于云存储网关搭建一个海量文件系统的文件存 储服务,实现数据中心互相之间高效的同步 和共享数据。云存储网关以对象存储 OSS为后 端存储,为云上和云下应用提供业界标准的文件 服务(NFS和 SMB)和块...
来自: 最佳实践 | 相关产品:对象存储 OSS,云存储网关
Spark on ECI大数据分析
Spark on ECI大<em>数据</em>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
Spark on Kubernetes解决方案的用户 对 Spark大数据分析平台计算资源成本控制考虑的用户 需要有灵活可扩展计算平台资源弹性及管控的用户 名词解释 文件存储 HDFS:阿里云文件存储 HDFS是面向阿里云 ECS实例及容器服务等计 算资源的文件存储服务,允许用户像在 Hadoop分布式文件系统中管理和访问 ,无需对数据分析应用做...
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数据管理与服务
数据管理与服务作为阿里云产品六大版块之一,面向不同业务场景,阿里云提供数据存储、分析、应用等全链路能力,满足企业客户全方位的数据处理需求,实现计算和存储分离、资源解耦、数据移动减化,用以满足行业快速发展的需求和趋势,利用数据重塑其业务。
本篇全域数据集成向开发者介绍通过DataWorks数据集成在多表多表多表到单表、单表到单表等场景下,进行实时或离线同步的技术选型与核心能力,并以MaxCompute与Hologres引擎为例,演示云上数据同步操作步骤最佳实践.全链路数据治理-全域数据集成.2021年10月20日,阿里云正式开源云原生分布式数据库PolarDB-X的源代码,将自...
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数据资源平台
阿里云数据资源平台是构建数据智能的全流程平台,提供数据汇聚、数据加工与治理、数据分析、资产管理和统一服务等功能,帮助金融、政府及企业客户实现数据资源管理,潜在规律挖掘,业务决策优化。
查看更教程.数据同步-新建云计算资源.数据同步-新建离线数据同步任务.数据同步-新建实时数据同步任务.数据同步-新建配置化数据同步任务.视频跳转链接.查看更教程.统一服务-连接云计算资源.统一服务-创建并管理应用.统一服务-数据查询.统一服务-创建API.统一服务-测试API.统一服务-编辑并上线API.统一服务-调用API.统一...
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数据管理DMS
数据管理DMS是基于阿里巴巴集团十余年的数据库服务平台的云版本,提供免安装、免运维、即开即用、多种数据库类型与多种环境统一的web数据库管理终端;可以为企业用户快速复制搭建与阿里集团同等安全、高效、规范的数据库DevOps研发流程解决方案。
产品与服务.查看更产品.库仓一体解决方案.快速了解建仓、ETL、数据报表的使用.DMS构建企业极致数据安全管控.全面了解DMS核心功能及使用场景.研发流程解决方案.详细介绍研发规范、研发流程、审批流程的设计与实践.数据安全解决方案.详细介绍数据安全中权限相关的管理实践.数据开发解决方案.详细介绍数仓开发相关功能的...
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数据安全中心
敏感数据保护(Sensitive Data Discovery and Protection),在满足等保v2.0“安全审计”、等保v3.0及“个人信息保护”的合规要求的基础上,为客户提供敏感数据识别、分级分类、数据安全审计、数据脱敏、智能异常检测等数据安全能力,形成一体化的数据安全解决方案。
数据安全中心提供数据发现、数据分类分级、数据脱敏、数据审计及数据风险治理5大核心能力,助力企业更好的符合《数据安全法》、《个人信息保护法》各项要求.《数据安全法》、《个人信息保护法》施行.《数据出境安全评估办法》于2022年5月19日,国家互联网信息办公室2022年第10次室务会议审议通过,自2022年9月1日起施行。本...
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企业轻量级数据分析解决方案
企业轻量级数据分析解决方案,为用户提供低门槛的数据存储与分析能力。帮助用户快速实现数据赋能,解锁数据运营能力。
数据需求变化,需要快速构建 BI 报表能力.上手快:数据分析服务兼容 MySQL 语法,学习成本低.零部署:全托管,服务开箱即用,无需复杂部署过程.更安全:安全合规,满足企业数据可靠性和安全性要求.分析型数据库ADB.DataV数据可视化.企业轻量级数据分析解决方案.ADB 与 Quick BI 实现数据实时分析.互联网电商与游戏行业...
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数据同步服务
数据同步 MSS,源于阿里云移动开发平台。移动数据同步 MSS,通过一个安全的数据通道 TCP+SSL,及时、准确、有序地将服务器端的业务数据,主动的同步(SYNC)到客户端 App。提供增量、可靠的消息触达能力,将聊天消息按发送方的发送顺序,有序推送至指定用户。可以动态地将配置信息进行全设备推送,保证在线 APP 可实时接收推送数据。
客户端初始化成功时,服务端可一次性推送个业务数据,减少不同业务的请求.只在有增量数据时才推送业务数据,可有效减少冗余数据的传输,降低网络成本.当服务端发生数据变化时,可在最短时间内将变化数据直接推送至客户端,无需等待客户端请求.数据无感知推送,在渲染客户端界面之前,数据已到位,降低了用户等待时间.实时...
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自建Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云Databricks数据洞察
自建Hive<em>数据</em>仓库跨版本迁移到阿里云Databricks<em>数据</em>洞察
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Databricks数据洞察集群之后,涉及到数仓数据和元数据的迁移以及Hive版本的订正更新。 方案优势 1. 全托管Spark集群免运维,节省人力成本。 2. Databricks数据洞察与阿里云其他产品(OSS、RDS、MaxCompute、EMR)进行深度整合,支持以这些产品为数据源的输入和输出。 3. 使用Databricks Runtime商业版引擎相比开源Spark性能有3-5倍的提升。 解决问题 1. Hive数仓数据迁移OSS方案。 2. Hive元数据库迁移阿里云RDS方案。 3. Hive跨版本迁移到Databricks数据洞察使用Delta表查询以提高查询效率。
自建 Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云 Databricks数据洞察 业务架构 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 Databricks数据洞察集群之后,涉及到数仓 和元数据的迁移以及 Hive版本的订正更新。方案优势 1.全托管 Spark集群免运维,节省人力成 本。2.Databricks数据洞察...
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HDFS,spark
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”。
多表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 ...
来自: 云产品
企业构建统一CMDB数据
企业构建统一CMDB<em>数据</em>源
典型场景 l 企业/ISV构建多云CMDB平台,对接数十款产品的API,拉取、清洗、格式化、存储配置数据是复杂且高成本的工作。 l 企业日常的资源管理,需依赖资源配置历史、资源关系数据进行故障溯源和影响评估。 解决方案 l 企业管理账号设置Config配置数据投递,将所有账号的资源配置快照和历史归集到统一地址留存。 l 使用OSS做长期归档,使用SLS做实时分析和监听。获取全量资源数据并及时感知云上资源的变更。 l 将数据集成到自有CMDB平台 客户价值 l 基于配置审计简单便捷的持续收集云上资源配置数据,在自建CMDB过程中节省大量人力和时间成本。 l 跨账号统一收集数据,实现中心化的资源配置管理。 l 实现资源配置数据的持续收集和监听,及时感知云上资源的增删改,洞察异常变更。
获取ECS网络信息 本章节,我们以ECS资源的网络配置数据为例,使用 python脚本模拟将资源配置 导入企业自有系统。用到了配置审计的 API,在使用前需要导入阿里云 SDK 核心库:aliyun-python-sdk-core:在账号情况下,列出主账号下指定账号 组的所有资源数据:在账号情况下,查询指定资源的详细数据 注意:上述两个...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,日志服务(SLS),配置审计
云上数据集成解决方案
云上数据集成解决方案提供可跨异构数据存储系统、可靠、安全、低成本、可弹性扩展的数据传输交互服务,有效帮助您解 决云环境、个人站点环境下异构数据存储系统的数据互通难题,让您数据不再成为孤岛!助您实现大数据分析和实时商务智能。
离线(批量)的数据同步主要通过定义数据来源和去向的数据源和数据集,由数据集成提供一套抽象化的数据抽取插件(称之为Reader)、数据写入插件(称之为Writer),并基于此框架设计一套简化版的中间数据传输格式,从而达到任意结构化、半结构化数据源之间数据传输的目的。这期间也会涉及到数据源本身所处的网络,针对于各种...
来自: 解决方案
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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