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。
支持数据在表和分区级别分为热数据和冷数据，热数据存储在高性能介质，加快查询计算速度；冷数据存储在便宜的HDD介质上，节约存储成本.冷热数据分层.查询速度快，支持对海量日志数据和业务进行即时的复杂关联计算，提高营销效果反馈及时性，快速调整投放策略.营销效果实时反馈.支持多业务数据源，结构化非结构化数据的实时...
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Databricks数据洞察
阿里云Databricks数据洞察是基于Apache Spark的全托管数据分析平台, 内核采用更高效、稳定的商业版Databricks Runtime和Delta Lake。可满足数据分析师、数据工程师和数据科学家在大数据场景下对数据湖分析、实时数仓、离线数仓、BI数据分析、AI机器学习等需求
满足高性能、高稳定性、可弹性的计算需求.Databricks Delta Lake为数据湖分析提供了ACID事务能力，轻松处理包含数十亿文件的PB级表的元数据信息，实现了批流一体的数据处理方式.同时满足数据科学家、数据工程师以及业务分析师的计算需求，提供交互式的协同分析工作平台.计算存储分离，减少数据冗余，实现多引擎间的数据共享...
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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。
针对引擎及多种数据源的表和字段，提供质量六性监控能力，内置丰富的规则模板，同时支持针对数据源进行连通性和表结构异动性检测.通过配置识别规则，支持资产分类分级，内置丰富的脱敏算法，可在数据引入及开发时对敏感字段进行保护，提升数据资产安全性.基于计算存储资源消耗和生命周期等信息，自动识别需要优化的资产对象...
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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多个业务数据，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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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、数据订阅链路的数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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自建Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云Databricks数据洞察
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...
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
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。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...
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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数据安全解决方案
数据是企业的核心资产，如何保护企业的云上数据，是每个企业管理者都应当重视的课题。在云平台提供更为安全便捷的数据保护能力的同时，阿里云根据自身多年的经验积累，结合大量云上客户的最佳实践，提供了一套完整的数据安全解决方案，帮助企业提升云上数据风险防御能力，实现企业核心及敏感数据安全可控。
数据安全成熟度模型.DSMM模型中将数据安全过程维度分为数据全生命周期安全和数据通用安全两个过程，并将数据全生命周期划分为：数据采集安全、数据传输安全、数据存储安全、数据处理安全、数据交换安全、数据销毁安全六个阶段。数据生命周期安全共包含30个过程域，为企业保护数据提供了可落地的参考.数据安全生命周期过程域...
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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。
主要通过定义数据来源和去向的数据源和数据集，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.抽取、转换、导入.数据集成支持在数据抽取过程中进行简单的ETL数据转换操作（如日期...
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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。
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...
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。
热存可存储数据物理大小=云 ClickHouse集群磁盘 空间*(1-数 据 移 动 因 子)，关 于 数 据 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表并写入大量数据，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 ...
湖仓一体架构EMR元数据迁移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 ...
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