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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

在企业级客户场景中，对云资源的使用通常需要经过内部OA流程审批通过后再进行部署。本最佳实践致力于提供一个通用解决方案，以解决OA云资源申请流程中的自动化问题，提高运维效率，以更好地支撑业务创新。

场景描述 Spring Cloud Netflix微服务应用迁移到EDAS 服务（SpringCloud Alibaba云版本）的方法， 迁移后充分利用阿里云监控、调用链、限流降级 等能力，优化应用生命周期管理。 解决问题 1.帮助自建SpringCloudNetflix微服务应用 通过简单修改迁移到阿里云企业级分布式 应用服务（EDAS）平台。 2.迁移到EDAS后，简化应用的运维，提升监 控、调用链探测、限流降级等管理能力，提 高对应用的全生命周期管理。 产品列表 企业级分布式应用服务（EDAS） 负载均衡（SLB） 专有网络（VPC） 云服务器（ECS）

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。

场景描述 场景1：自建Hadoop集群数据（HDFS）迁移到 阿里云EMR集群的HDFS文件系统； 场景2：自建Hadoop集群数据（HDFS）迁移到 计算存储分离架构的阿里云EMR集群，以OSS 和JindoFS作为EMR集群的后端存储。 解决的问题 客户自建Hadoop迁移到阿里云EMR集群的 技术方案； 基于IPSecVPN隧道构建安全和低成本数据 传输链路 产品列表 E-MapReduce，VPC，ECS，OSS，VPN网关。

大数据workshop

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

在互联网、游戏行业中，常常需要对用户行为日志进行分析，通过数据挖掘，来更好地支持业务运营，比如用户轨迹，热力图，登录行为分析，实时业务大屏等。当业务数据量达到千亿规模时，常常导致分析不实时，平均响应时间长达10分钟，影响业务的正常运营和发展。 本实践介绍如何快速收集海量用户行为数据，实现秒级响应的实时用户行为分析，并通过实时流计算Flink/Blink、云数据库ClickHouse等技术进行深入挖掘和分析，得到用户特征和画像，实现个性化系统推荐服务。 通过云数据库ClickHouse替换原有Presto数仓，对比开源Presto性能提升20倍。 利用云数据库ClickHouse极致分析性能，千亿级数据分析从10分钟缩短到30秒。 云数据库ClickHouse批量写入效率高，支持业务高峰每小时230亿的用户数据写入。 云数据库ClickHouse开箱即用，免运维，全球多Region部署，快速支持新游戏开服。 Flink+ClickHouse+QuickBI

场景描述 本实践针对资讯聚合类业务场景，Step by Step介绍 如何搭建实时数仓。 解决问题 1.如何搭建实时数仓。 2.通过实时计算Flink实现实时ETL和数据流。 3.通过实时计算Flink实现实时数据分析。 4.通过实时计算Flink实现事件触发。 产品列表 实时计算 专有网络VPC 云数据库RDSMySQL版 分析型数据库MySQL版 消息队列Kafka 对象存储OSS NAT网关 DataV数据可视化

实践目标 学习搭建一个实时数据仓库，掌握数据采集、存储、计算、输出、展示等整个业务流程。 整个实时数据仓库系统全部基于阿里云产品进行架构搭建，用户可以掌握并学会运用各个服务组件及各个组件之间如何联动。 理解阿里云原生实时离线一体数仓解决方案架构以及掌握交付落地的实践使用方法。 前置知识要求 熟练掌握SQL语法 对大数据体系系统知识有一定的了解

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。

场景描述 自建数据湖与云数仓的融合解决方案，将 MaxCompute与自建的Hive集群做数据打 通，通过存储共享，元数据镜像等方式，解 决传统模式下的存储冗余，计算资源弹性能 力弱的痛点。可大幅度增强系统的资源弹 性，解决业务高峰期计算资源不足的问题。 方案优势 1.业务无侵入性：现有业务无需改造。 2.性能优化：MaxCompute在SQL上做 了大量优化与能力沉淀，可提高SQL 运行性能，降低计算成本。 3.灵活管理：元数据实时同步，无需额外 管理数据同步任务。 4.资源弹性：利用MaxCompute计算池 弹性进行海量数据计算。 解决问题 1.增强业务高峰期的资源弹性。 2.优化自建数据湖的数据治理能力。 3.减少跨平台数据处理的存储冗余。 产品列表 专有网络VPC 云服务器ECS 访问控制RAM 运维编排OOS MaxCompute（原ODPS） 云企业网CEN

场景描述 本方案适用于使用GPU进行AI在线推理的场 景。在推理之前，模型已经训练完成。例如,刷脸 支付中，我们在刷脸的时候，就是推理的一个过 程。再比如图像分类，目标检测，语音识别，语 义分析等返回结果的过程。 解决问题 使用GPU云服务器搭建推理环境 使用容器服务Kubernetes版构建推理 环境 使用NAS存储模型数据 使用飞天AI加速推理工具加速推理 产品列表 GPU云服务器 容器服务Kubernetes版 NAS共享存储

场景描述 本方案适用从事全球化业务的客户，希望借助全球 互通的网络，实现多地域的互通。 同时在全球互联的网络下，搭建应用多地部署。如果 业务中涉及到高速通道，提供高速通道迁移云企业网 的操作演练；涉及到跨账号多VPC下的数据迁移和 同步，本方案提供详细的操作步骤，帮助客户快速完 成演练。 解决问题 借助云企业网解决网络互通 高速通道到云企业网的平滑迁移 RDS的数据互通，特别是跨账号多VPC的数据同步 应用的快速部署 产品列表 云企业网（CEN）、云服务器（ECS）、数据库（RDS）、 数据库（Redis）、数据传输（DTS）、负载均衡（SLB） 块存储、专有网络（VPC）

在弹性云桌面中部署企业基础办公环境时，IT人员通常会面临以下问题，本文希望通过场景实践的方式，示范如何结合使用不同阿里云产品，来解决这些问题：用户如何管理？企业已有AD用户如何上云？云上共享文件服务权限怎么管？数据安全问题有保障吗？该如何设置？云桌面能使用本地机房或IDC中的服务吗？ 本文使用的应用场景： 场景1：客户A在云上新建Windows ActiveDirectory（以下简称AD）；弹性云桌面，和NAS文件存储服务部署在AD所在的VPC内。场景2：客户B在阿里云上已有AD和NAS。弹性云桌面创建在与AD不同的VPC中。AD与云桌面的VPC通过CEN连接。场景3：客户C在云下IDC有自建AD和文件服务。弹性云桌面创建在阿里云上。云下机房与阿里云弹性云桌面所在VPC通过IPsec VPN连接。 方案优势： 易部署：弹性云桌面支持快速便捷的桌面环境创建、部署、统一管控与运维。 CEN和VPN网关服务开通即用，配置实时生效，快速完成部署。 低成本：弹性云桌面无需前期传统硬件投资，帮您快速构建安全、高性能、低成本的桌面办公体系。可广泛应用于具有高数据安全管控、高性能计算等要求的金融、设计、视频、教育等领域。VPN网关基于Internet建立加密通道，比建立专线更便宜，快速实现混合云。 安全性：VPN网关使用IKE（秘钥交换协议）和IPSec对传输数据或进行加密，保证数据安全可靠。云桌面自带的安全策略保证数据不落地。 集中管控：通过Windows AD对云桌面用户和共享文件服务进行统一权限管控。可实现AD用户自动同步上云，和文件级别的权限管控。

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。

MySQL架构是单线程处理SQL，遇到大并发复杂查询时，需要排队长时间等待，容易形成慢查询，影响业务。PolarDB并发查询能力可以很好解决此问题。

某金融科技公司，它主要提供信贷，理财，电商等 服务，目前已经拥有千万级注册用户。该公司在将 在线业务系统和大数据业务从自建 IDC 机房迁移 到阿里云后，今年大数据集群经历过多次因为资 源不足导致弹性扩容失败的故障，运维负责人非 常苦恼。由于该公司从事互联网金融的借贷业务， 白天的催收非常依赖晚上大数据计算的结果，若 因为资源不足导致计算结果失败则意味着白天催 收业务员无事可做，会对公司业务造成严重影响。 后来，通过阿里云解决方案架构师建议的方案，将 大数据集群迁移到资源较充足的可用区以及配置 弹性伸缩多规格 ECS 选型增加交付成功率等方 法，目前已阶段性的解决因资源不足导致弹性扩 容失败的问题，但该方案在 Spot 计算资源不足 时，启用大量按量收费算力，带来了较高的成本， 并且抢占式实例和按量付费实例都不保证资源 100%交付，还是存在交付失败的可能性，特别是 在双 11 期间由于其他客户的资源需求上升带来 的资源挤兑客观上存在，就进一步增加了弹性扩 容失败的风险，从而影响业务正常运行。

场景描述 云上的各类云产品和客户部署的业务系统会产生各类 日志，企业合规及安全运营等都需要在一个地方能 集中的查看和分析日志；目前各云产品日志大部分 都进了sls，但都是产品独立的project，不方便集中 审计；客户的业务系统日志各种形态都有；多云和混 合云的场景，日志也需要能集中审计。 解决问题 1.所有日志集中到SLS一个中心project下。 2.满足等保合规和内部合规需求。 3.满足运维和安全运营需求。 产品列表 日志服务SLS 专有网络VPC 弹性公网IPEIP 负载均衡SLB 云服务器ECS 云数据库RDS 云防火墙CFW

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。