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场景描述 本方案适用于自然语言训练场景，使用神龙 GPU云服务器（SCCGN6）+CPFS进行NLP的 训练，采用Bert模型。这里不使用容器，直接 使用裸机进行NLP的Bert训练，使用飞天AI加 速训练工具可以有效提升多机多卡的训练效率。 解决问题 使用神龙GPU云服务器搭建NLP训练环 境 使用SCC的RDMA网络 使用CPFS存储训练数据 使用飞天AI加速训练工具加速训练 产品列表 神龙GPU云服务器（SCCGN6） SCC超级计算集群 CPFS共享存储

场景描述 本文以ECS、RDS、SLB搭建一个小型的WEB系 统为例，介绍如何利用OOS在运维常见的部署系统、 扩容系统、回收系统三个场景中添加审批流程，并以 钉钉通知到对应的审批人员。 解决问题 1.对接阿里云API，通过OOS模板执行运维 任务，实现了运维自动化与可视化。 2.运维操作集成了RAM访问控制权限管理， 无需担心操作安全，并可以快速增加审批流 程，提高运维安全与效率。 产品列表 1.运维编排OOS 2.访问控制RAM 3.云服务器ECS 4.RDSMySQL版 5.负载均衡SLB

场景描述 场景一：大型图库智能管理通过深度学习算法，自动识别图像中的常见的场景，客户可以基于函数计算对接智能媒体管理的图像识别功能，轻松实现图片的自动管理和分组，完成大型图像库的智能管理。 场景二：身份证图片过滤 通过扫描存储在OSSbucket中的图片，通 过智能媒体管理进行身份证识别，找到海量图片中的身份证图片，对敏感信息进行处理。 解决问题 1.通过无服务器计算实现图片处理自动化 2.OSS触发器的使用 3.使用函数计算调用阿里云的AIP或SDK 产品列表 函数计算 智能媒体管理IMM 对象存储OSS

当前互联网很多场景都存在需要将大量的数据信息采集起来然后传输到后端的各类系统服务中，对数据进行处理、分析，形成业务闭环。比如游戏行业中的游戏发行、游戏运营，产互行业中的数字营销，物联网、车联网行业中的硬件、车辆信息上报等等。这些场景普遍存在数据采集量大、数据传输需要稳定且吞吐量大的特点，给整个数据采集传输系统带来很大的挑战。在这个场景中，有三个关键的环节，数据采集、数据传输、数据处理。该最佳实践主要涉

弹性加速计算实例EAIS通常与ECS配合使用，在大规模的弹性推理场景中，需要实现ECS弹性扩容的过程中自动创建弹性EAIS实例，并绑定到ECS上。当前弹性伸缩组ESS暂不满足此特殊场景的弹性伸缩需求。 本方案将通过结合CADT API、函数计算和Serverless工作流，演示如何快速且以可视化的方式进行此场景的弹性伸缩。

在游戏行业的很多SLG游戏作品中，为了防止客户端作弊，在每局战斗之后，在客户端预判玩家胜利的情况下，需要服务端来进行战斗数据的结算，从而确定玩家是不是真正的胜利。战斗结算是强CPU密集型，结算系统每日需要大量的计算力，尤其是开服或者活动期间忽然涌入的大量玩家，导致需要的计算量瞬间几倍增长，同时需要结算系统保持稳定的延时来保证玩家的用户体验。 1. ECI支持500台实例30S弹出，快速解决业务模块扩容压力。FaaS毫秒级伸缩扩容，化解算力瓶颈，平滑解决暴增调用请求。 2. 降低成本：ECI每天弹性运行8小时，与6代同规格包月相比节省成本40%+，FaaS按需付费，即开即用，节省预留资源消耗。 3. 免运维：FaaS和ECI都是全托管免运维的服务，客户专注业务开发即可。 4. 模块公共化：减轻游戏逻辑服的压力，结算需求复用到类似需求的游戏。

场景描述 1.跨境对象存储数据传输需求。 2.对跨境传输成本控制严苛。 3.能接受一定程度网络抖动带来的文件同步 延迟。 4.系统需要有足够的弹性和扩展性应对大规 模文件的写入。 方案优势/解决问题 1.运维低成本：开发人员关注代码逻辑即可； 2.网络成本低：相比CEN高速通道的方式网 络成本降低； 3.同步服务部署成本低：文件发生变化触发函 数计算任务，按量触发，不用准备ECS； 4.弹性高效：一个文件同步触发一个函数工作 流任务，充分利用资源高效同步。 产品列表 专用网络VPC 云服务器ECS 弹性公网IP 函数计算 对象存储OSS 函数工作流

某零售商超行业龙头企业，主要业务涵盖购物中心、大卖场、综合超市、标准超市、精品超市、便利店、无人值守智慧商店等零售业态，涉及全渠道零售、仓储物流、餐饮、消费服务、数据服务、金融业务、跨境贸易等领域。为了持续支持业务高速且稳定地发展，其在快速上云后，将核心业务改造为全Serverless架构的中台模式，采用函数计算 + API网关 + 表格存储OTS 作为计算网络存储核心，弹性支撑日常和大促峰谷所需资源，轻松支撑618/双11/双12大促。 核心价值 l 全 Serverless 架构：FC + API 网关 + OTS Serverless 解决方案。 l 弹性高可用：毫秒级弹性扩容、充足的资源池水位、跨可用区高可用。 l 敏捷开发免运维：函数式极简编程可专注于业务创新，无采购和部署成本、提供监控报警等完备的可观测能力。

场景描述 传统动静不分离的产品架构，随着访问量在增 长，性能会成为瓶颈。在这种情况下，用户可以 通过利用OSS和CDN对网站进行架构优化， 做到网站文件的动静分离，提升用户访问体验， 实现成本可控。本方案使用函数计算监听前端代 码库提交的分支变更，上传分支文件至OSS，通 过CDN进行前端资源加速。 方案优势 1.面向serverless：无需购买服务器 2.免运维：无需部署配置Jenkins 3.提供日志查询、性能监控和报警等功能 4.一站式：事件驱动方式触发响应 5.费用极低：按需付费 产品列表 专有网络VPC 对象存储OSS 日志服务SLS 函数计算 CDN

本方案是面向云上资源的操作审计和配置审 计，提供的最佳实践。适用于企业型客户。通过最佳实践帮助客户在本场景下更好的使用 阿里云，涉及到配置审计、操作审计、函数计算、SLS、OSS 等服务的实践操作。 解决问题 企业会面临外部对企业云上信息系统的合规要求，如等保2.0法规要求。 同时当云上资源达到一定规模时，在内部会制定合规管控的基线，满足自身管理效率和安全合规的需 求。 包括记录云上资源管理的操作日志、资源配置变更日志，还需依赖云平台提供的持续监控和自动告警能力，实现合规性的自主监管。

本文介绍离线大数据场景使MaxCompute构建云 上近实时数仓，打通云下数据上云链路，解决数据复杂类型支持和动态分区问题，满足高级数据处理需求的最佳实践。 l混合云环境下，现有业务系统零改造，打通数据上云链路。 l使用UDF实现复杂数据类型转换和数据动态分区。 l使用DataWorks配置周期调度业务流程，数据自动入仓。 l借助MaxCompute优化计算引擎，实现降本增效。 产品列表 云服务器ECS 专有网络VPC 访问控制RAM 数据总线DataHub E-MapReduceEMR DataWorks 大数据计算服务MaxCompute

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

概述 基于Dataworks做大数据一站式开发，包含数据实时采集到kafka通过实时计算对数据进行ETL写入HDFS，使用Hive进行数据分析。通过Dataworks进行数据治理，数据地图查看数据信息和血缘关系，数据质量监控异常和报警。 适用场景  日志采集、处理及分析  日志使用Flink实时写入HDFS  日志数据实时ETL  日志HIVE分析  基于dataworks一站式开发  数据治理 方案优势  大数据一站式开发，完善的数据治理能力。  性能优越：高吞吐，高扩展性。  安全稳定：Exactly-Once，故障自动恢复，资源隔离。  简单易用：SQL语言，在线开发，全面支持UDX。  功能强大：支持SQL进行实时及离线数据清洗、数据分析、数据同步、异构数据源计算等Data Lake相关功能 ，以及各种流式及静态数据源关联查询。

场景描述 本实践适用于使用弹性高性能计算EHPC+ 对象存储OSS运行仿真软件进行模型仿真 的场景中，这里运行的是LAMMPS这款开 源的仿真软件，数据通过OSS上传。 解决问题 1.使用EHPC运行工业仿真软件 2.使用OSS存储数据和代码 3.可视化计算结果 产品列表 弹性高性能计算E-HPC 对象存储OSS

本最佳实践，首先搭建一个简化的电商 demo 系统，然后为此 demo 系统构建一套离 线大数据分析系统。 实践目标 1. 学习搭建一个离线大数据分析系统，学习从数据采集到数据存储和业务分析的业 务流程。 2. 整个离线大数据分析系统全部基于阿里云产品进行搭建，学习掌运用各个服务组 件及各个组件之间如何联动。 背景知识要求 熟练掌握 SQL 语法 对大数据体系系统知识有一定的了解

本篇最佳实践先创建EMR集群作为数据湖对象，Hive元数据存储在DLF，外表数据存储在OSS。然后使用阿里云数据仓库MaxCompute以创建外部项目的方式与存储在DLF的元数据库映射打通，实现元数据统一。最后通过一个毒蘑菇的训练和预测demo，演示云数仓MaxCompute如何对于存储在EMR数据湖的数据进行加工处理以达到业务预期。

场景描述 客户基于ECS、IDC自建或在友商云平台自建了大数 据集群，为了降低企业大数据计算平台的成本，提高 大数据应用开发效率，更有效保障数据安全，把大数 据集群的数据、作业、调度任务以及业务数据库整体 迁移到MaxCompute和其他云产品。 解决的问题 自建Hadoop集群搬迁到MaxCompute 自建Hbase集群搬迁到云Hbase 自建Kafka或应用数据准实时同步到 MaxCompute 自建Azkaban任务迁移到Dataworks任务 产品列表 MaxCompute，Dataworks、云数据库Hbase版、Datahub、VPC，ECS。

本文档以一个简单的分子动力学算例，介绍阿里云EHPC分子动力学最佳实践。

在量化交易场景下，量化策略的构建流程一般包括：想法、数据获取、建模、回测、结果分析等，在回测过程中往往需要海量的算力，进行大量数据的分析和处理，如何快速、高效和低成本的进行批量任务的调度，并快速获取结果是量化领域遇到的普遍挑战，这也是云计算能够带给客户的巨大优势。

场景描述 本方案适用于使用弹性高性能计算 EHPC和文件存储NAS来搭建基础环 境，运行药物筛选应用AutodockVina 的场景中，这里采用批处理方式来提交 作业，并可以可视化计算结果。 方案架构 1.计算之前，将数据通过互联网/闪电立方/高速通道上传到阿里云OSS 2.计算时，将数据从OSS拉取到文件共享存储NAS上 3.计算时，在EHPC集群上进行，计算节点从NAS上读写数据 • 容量型NAS：低成本，大容量 • 性能型NAS：适合高IOPS应用，作为临时目录 • CPFS：适合超大规模，并行度极高的作业 4.计算节点： • 如果对计算时间不敏感，希望低成本运算，可选ECS实例 • 如果时效性要求高，建议采用SCC超级计算集群 5.可视化 • 如果可视化部分计算量不大，可以采用EHPC自带的可视化服务 解决问题 1.使用EHPC运行药物筛选应用 2.使用nas存储计算数据 3.使用OSS保存计算结果 • 通过分子对接（moleculardocking）模拟计算进行药物筛选，是模拟小分子配体和生物大分子受体的 相互作用，预测配体和受体的结合模式和亲和力。 • 通常，有很多已有的配体库，如商业化的Specs、Enamine和ChemDiv化合物库。提供大量配体，模 拟计算就是计算这些配体和给定受体的相互作用。 • 每次模拟计算通常处理一个配体和一个受体，不同配体之间没有依赖，因此可以同时大规模并行处 理。 本解决方案同样适用于有批量、高并发处理需求的其它生物、医药等场景。 产品列表 弹性高性能计算E-HPC 文件存储NAS 对象存储OSS