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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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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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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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:在多账号情况下,列出主账号下指定账号 组的所有资源数据:在多账号情况下,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...
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大数据近实时数据投递MaxCompute
大数据近实时<em>数据</em>投递MaxCompute
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
Kafka来源页面中,选择 Topic为 message 文档版本:20240419 31 大数据近实时数据投递 MaxCompute MaxCompute配置页面中,选择使用已有,选择 kafka_tmp_table,并将字段_value 连线 message 在分区设置中,按下方式进行配置。然后点击完成配置。文档版本:20240419 32 大数据近实时数据投递 MaxCompute 确认配置 在...
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云原生企业级数据湖解决方案
云原生企业级数据湖解决方案,数据湖解决方案,无缝对接多种计算分析平台,数据湖中的数据可以直接进行数据分析、处理。
OSS能支撑 EB 规模的数据湖,支持多种数据通道,全面覆盖日志、消息、数据库、HDFS 各种数据源•OSS 无缝对接EMR Hive、Spark、Presto、Impala 等大数据处理引擎,消除数据孤岛•阿里云 EMR 大数据专家级服务支持•阿里云 Data Lake Formation 提供数据湖元数据管理、数据湖加速等服务;EMR大数据专家级服务支持.WHY 阿里...
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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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企业上云数据安全
企业上云<em>数据</em>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
流程如下:对于客户端加密方式,分为用户自己管理密钥加密(CSE-C)和 KMS 托管密钥(CSE-KMS)加密两种,如下所示:文档版本:20210809 28 企业上云数据安全 OSS数据加密 使用客户端加密,可以使用客户端加密 SDK,在本地进行数据加密,并将加密后的 上传到 OSS。在这种场景下,用户需要管理加密过程以及加密密钥...
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,密钥管理服务,敏感数据保护,云速搭CADT
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...
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互联网电商行业离线大数据分析
互联网电商行业离线大<em>数据</em>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 ...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,API网关,云速搭CADT
Function Compute构建高弹性大数据采集系统
Function Compute构建高弹性大<em>数据</em>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
Function Compute构建高弹性大数据采集系统 最佳实践 业务架构 场景描述 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...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,日志服务(SLS),函数计算,消息队列 Kafka 版,云速搭CADT
异地双活场景下的数据双向同步
异地双活场景下的<em>数据</em>双向同步
概述 随着客户业务规模的扩大,对系统高可用性要求越来越高,越来越多用户采用异地双活/多活架构,多活架构往往涉及业务侧做单元化改造,本方案仅模拟用户已做单元化改造后的数据双向同步,数据库采用双主架构,本地写本地读,同时又保证双库的数据一致性,为业务增加可用性和灵活性。 适用场景 数据库双向同步 数据库全局ID不冲突 双活架构的数据库建设问题 技术架构 本实践方案基于如下图所示的技术架构和主要流程编写操作步骤: 方案优势 DTS双向同步,采用独立模块避免数据同步占用系统资源。 奇偶ID涉及,避免数据冲突。 DTS多种处理冲突的方式供业务选择。 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。
随着客户业务规模的扩大,对系统高可用性要求越 数据库双向同步 来越高,越来越多用户采用异地双活/多活架构,多 数据库全局 ID不冲突 活架构往往涉及业务侧做单元化改造,本方案仅模 双活架构的数据库建设问题 拟用户已做单元化改造后的数据双向同步,数据库 采用双主架构,本地写本地读,同时又保证双库的 一致性,为...
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基于DataWorks的大数据一站式开发及数据治理
基于DataWorks的大数据一站式开发及<em>数据</em>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。
基于 DataWorks的大数据一站式开发及数据治理 最佳实践 业务架构 场景描述 解决问题 本实践基于 Dataworks做大数据一站式开发,包含 日志采集、处理及分析 数据实时采集到 kafka 通过实时计算对数据进行 日志使用 Flink实时写入 HDFS ETL写入 HDFS,使用 Hive进行数据分析。通过 日志数据实时 ETL Dataworks进行数据治理,...
来自: 最佳实践 | 相关产品:块存储,云服务器ECS,E-MapReduce,DataWorks,实时计算,云速搭
利用交互式分析(Hologres)进行数据查询
利用交互式分析(Hologres)进行<em>数据</em>查询
场景描述:随着收集数据的方式不断丰富,企业信息化 程度越来越高,企业掌握的数据量呈TB、 PB或EB级别增长。同时,数据中台的快 速推进,使数据应用主要为数据支撑、用户 画像、实时圈人及广告精准投放等核心业务 服务。高可靠和低延时地数据服务成为企业 数字化转型的关键。 Hologres致力于低成本和高性能地大规模 计算型存储和强大的查询能力,为您提供海 量数据的实时数据仓库解决方案和实时交 互式查询服务。 解决问题 1.加速查询MaxCompute数据 2.快速搭建实时数据仓库 3.无缝对接主流BI工具 产品列表 MaxCompute Hologres 实时计算Flink 专有网络VPC DataWorks DataV
实时分析架构 加速查询MaxCompute离线数据 写入业务数据至离线数据仓库MaxCompute,通过Hologres直接加速查询或导入 至Hologres查询,并对接BI分析工具,实现实时分析离线数据。典型应用场景如 下:实时查询MaxCompute离线数据。分析MaxCompute离线数据报表。输出MaxCompute离线数据的在线应用,例如RESTfulAPI...
来自: 最佳实践 | 相关产品:大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,实时计算,Hologres,云速搭CADT
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖<em>数据</em>分析预测
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。
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测实践 业务架构 场景描述 数据湖和数据仓库是当前大数据技术条件下构建分布式系 统的两种数据架构设计取向,数据湖偏向灵活性,数据仓 库侧重成本、性能、安全、治理等企业级特性。但是数据 湖和数据仓库的边界正在慢慢模糊,数据湖自身的治理能 力、数据仓库延伸到外部...
来自: 最佳实践 | 相关产品:对象存储 OSS,E-MapReduce,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,API网关,数据湖构建,云速搭
跨链数据连接服务解决方案
利用蚂蚁区块链领先技术实现的跨链数据连接服务 Open Data Access Trusted Service(ODATS)。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。
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.跨链数据连接服务解决方案.大规模商用的溯源营销服务平台,利用区块链和物联网技术,...
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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,实现多个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
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