数据迁移上云
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。
使用 Rsync迁移 NAS rsync工具介绍 一个远程数据同步工具，可在本地及远程主机之间的同步。相比于 scp主要有以下优 点：传输前会进行检测，跳过最终修改时间戳和文件大小一致的文件 传输前会对数据进行压缩 支持断点续传 操作步骤 步骤1 NAS服务器安装 rsync，安装命令：yum install rsync-y 47 文档版本：20201013 数据...
同地域跨可用区容灾
场景描述 面向阿里云公共云客户， 1.业务在同一个地域（Region） 2.应用已经无状态 3.在不大幅增加成本的情况下，希望获得支持业务的跨可用区（Zone）容灾能力 3.希望对整体的应用做容灾备份（简称容灾），而非单独的数据库或存储等 解决问题 提供云上高可用架构方案并提供可参考的跨可用区架构提供简单的容灾演练 产品列表 云服务器（ECS）、数据库（RDS）、专有络（VPC）、负载均衡（SLB）、消息队列（MQ）等
主备切换时间一般 30 秒内完成，极端情况下视主从节 点数据同步耗时有所增加；切换速度与主从同步的数据量等有关 2.主备切换过程中哪些操作可以进行？哪些操作不能进行？主备库切换过程中，有很多操作无法执 行，例如管理数据库和账号、切换网络类型等；主备库切换工程中建议都不要进行任何操作，建 议切换完成以后再正常...
企业上云数据安全
场景描述 企业是否选择上公共云，或者哪些系统或数据上 公共云，对数据安全的关心是重要因素之一。本 最佳实践重点在于介绍狭义的数据加密存储安 全范畴，即首先使用SDDP产品进行敏感数据发 现和分级分类，然后对高级别敏感数据进行按 需、不同类型的全链路加密存储。 解决问题 1.帮助客户发现敏感数据 2.对敏感数据进行分类、分级 3.对不同级别的数据如何选择加密方式 4.具体如何进行加密 产品列表 敏感数据识别SDDP 密钥管理服务KMS 云数据库RDS 对象存储OSS
本最佳实践重点在于介绍狭义的数据加密 存储安全范畴，即首先使用 SDDP产品进行敏 感数据发现和分级分类，然后对高级别敏感数 据进行按需、不同类型的全链路加密存储。解决问题 1.帮助客户发现敏感数据 2.对敏感数据进行分类、分级 3.对不同级别的数据如何选择加密方式 4.具体如何进行加密 产品列表 敏感数据识别 SDDP 密钥...
多媒体数据存储与分发
以搭建一个多媒体数据存储与分发服务为例，搭建一个多媒体数据存储与分发服务。
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备案控制台多媒体数据存储与分发方案介绍方案优势应用场景方案部署方案权益多媒体数据存储与分发视频、图文类多媒体数据量快速增长，内容不断丰富，多媒体数据存储与分发解决方案融合对象存储 OSS、内容分发 CDN、智能媒体管理 IMM 等产品能力，解决...
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解决方案
数据总线Datahub
数据总线(DataHub)服务是阿里云提供的流式数据(Streaming Data)服务，它提供流式数据的发布(Publish)和订阅(Subscribe)的功能，拥有高吞吐量、高稳定性、低成本等特点，与阿里云大数据生态系统完美打通，让您可以轻松构建基于流式数据的分析和应用。
强大的数据同步能力.<查看全部产品.数据总线(DataHub)服务是阿里云提供的流式数据(Streaming Data)服务，它提供流式数据的发布(Publish)和订阅(Subscribe)的功能，让您可以轻松构建基于流式数据的分析和应用.通过数据总线，您可以实时接入APP、WEB、IoT和数据库等产生的异构数据，统一管理，并投递到下游的分析、归档等系统...
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云产品
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL数据仓库
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版（简称AnalyticDB）是融合数据库、大数据技术于一体的云原生企业级数据仓库平台。云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版支持数据实时写入和同步更新、实时计算和实时服务，可用于构建企业级报表系统、数据仓库和数据服务引擎。
支持将MySQL分库分表的数据聚合到同一张表中，提供全局数据分析能力.云服务器ECS.云数据库RDS MySQL版.推荐搭配产品.通用：BI报表分析加速.与多种BI工具高度兼容，开箱即用.查看更多商品.新开窗口打开.查看全部日志.查看更多商品.新开窗口打开.——打造一站式实时湖仓，可替换CDH/TDH/开源自建/云服务-Spark/Hive/Presto等....
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云产品
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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云产品
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。
实时数据同步功能，方便您使用单表同步或整库同步方式，将源端数据库中部分或全部表的数据变化实时同步至目标数据库中，实现目标库实时保持和源库的数据对应.全增量一体化同步.数据集成支持同步解决方案功能，您可以通过配置同步规则同步整库的离线全量和实时增量数据，支持一键同步至Elasticsearch、MaxCompute、Hologres....
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云产品
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。
本办法为了规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全、自由流动。数据处理者向境外提供在中华人民共和国境内运营中收集和产生的重要数据和个人信息的安全评估，适用本办法.《数据出境安全评估办法》施行.2023年北京2月27日电，国务院印发《数字中国建设整体布局规划》。《规划》...
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云产品
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。
百万级实时数据同步能力，利用孪生计算引擎，针对百万级工业设备并发任务，支持秒级更新同步；工业数据模型同步能力，利用GIM、BoE解析和自动建模能力，支持基于工业数据模型的孪生体构建能力；DataV-孪生仿真.对象存储 OSS.工业孪生仿真.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，...
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云产品
企业构建统一CMDB数据源
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。
通常情况下，资源配置信息更新会在 10分钟内完成，少数情况最长会在 T+2完 成数据同步。目前支持的产品和事件类型，请持续关注支持的产品列表：https://help.aliyun.com/document_detail/127411.html 文档版本：20210827 4 企业构建统一 CMDB数据源 前序工作 2.前序工作 2.1.场景说明 本实践重点模拟云上资源配置变更信息，...
本地数据中心基于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。
共享目录下的数据通过缓存盘传至阿里云 OSS，也可以通过缓存盘将 阿里云 OSS数据同步到本地。步骤1 打开缓存设置页面，单击创建。步骤2 单击选择。文档版本：20210525 45 本地数据中心基于 SMB/NFS协议访问对象存储 配置本地云存储网关 步骤3 选中磁盘，单击确认。步骤4 单击确认。磁盘总容量是 80GB，缓存占用 80%，所以...
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
JindoFS缓存模式 兼容现有OSS存储方式，文件以对象的形式存储在OSS上，每个文件根据实际访问 情况会在本地进行数据和元数据的缓存，从而提高访问数据以及元数据的性能，Cache 模式提供不同元数据同步策略以满足用户在不同场景下的需求。缓存模式最大的特点就是兼容性，保持了OSS原有的对象语义，集群中仅做缓存，因 此...
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。
通过控制台的简单配置，即可完成数据同步导入OSS，将原来占用RDS计算资源的部分业务，迁移到数据湖分析+OSS上来，降低了对RDS业务库的压力.丰富的生态支持，支持Microstrategy、MySQL Workbench等多种GUI管理工具，支持QuickBI、Tableau、DataV等多种可视化工具.兼容MySQL协议，基于SQL分析，没有学习成本，屏蔽了底层技术...
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云产品
云Clickhouse冷热数据分层存储
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。
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。4.冷热分层后透明读取，帮客户节约整体 数据存储成本。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 云 ClickHouse 冷热数据分层存储 最佳实践 文档版本：20210416...
Function Compute构建高弹性大数据采集系统
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
3.4.3.Kafka配置 在场景中，数据量是比较大的，所以对 Kafka的性能要求也是比较高的，相比开源自 建，使用云上的 Kafka省去很多的运维操作，比如：我们不再需要再维护 Kafka集群的各个节点 不需要关心主从节点数据同步问题 可以快速、动态扩展 Kafka集群规格，动态增加 Topic，动态增加分区数。完善的指标监控功能，消息...
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。
适用场景 电商网站数据看板 全国/全球业务态势分析 联网金融风险数据监控 方案架构 本实践方案架构如下图所示： 用户订单等数据同步到MaxCompute 通过Dataworks对原始数据进行处理并形成开放API 需要展示的结果数据以API的形式通过DataV在大屏上展示互联网电商行业离线大数据分析 最佳实践概述 方案优势 ...
基于DataWorks的大数据一站式开发及数据治理
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。
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。安全：原生的多租户系统，以项目进行隔离，所有计算任务在安全沙箱中运行。文档版本：20201020 2 基于 Dataworks的大数据一站式开发及数据治理 前置条件 前置条件 在进行本文操作...
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