云消息队列 Confluent 版
云消息队列 Confluent 版是阿里云与 Apache Kafka 项目创始团队所创立的 Confluent 公司合作，基于 Apache Kafka 核心能力提供的企业级全托管消息队列服务，旨在为企业提供集成消息流式处理与大数据系统的一站式解决方案。
云消息队列 Confluent 版正式发布！云消息队列 Confluent 版正式发布！查看全部产品.云消息队列 Confluent 版是阿里云与 Apache Kafka 项目创始团队所创立的 Confluent 公司合作，基于 Apache Kafka 核心能力提供的企业级全托管消息队列服务，旨在为企业提供集成消息流式处理与大数据系统的一站式解决方案.查看产品文档.云...
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基于函数计算FC实现阿里云Kafka消息轻量级ETL处理
在大数据ETL场景，Kafka是数据的流转中心，Kafka中的数据一般是原始数据，可能存在多种数据混杂的情况，需要进一步做数据清洗后才能进行下一步的处理或者保存。利用函数计算FC，可以快速高效的搭建数据处理链路，用户只需要关注数据处理的逻辑，数据的触发，弹性伸缩，运维监控等阿里云函数计算都已经做了集成，函数计算FC也支持多种下游，OSS/数据库/消息队列/ES等都可以自定义的对接
利用函数计算 FC，可以快速高效的搭建数据处理链路，用户只需要 关注数据处理的逻辑，数据的触发，弹性伸缩，运维监控等阿里云函数计算都已经做了集成，函 产品列表 数计算 FC也支持多种下游，OSS/数据库/消息队 列/ES等都可以自定义的对接。专有网络 VPC 阿里云交换机 解决问题 阿里云安全组•快速搭建起数据处理全链路 ...
SLS数据入湖Kafka最佳实践
应用和数据分散在多云或混合云，在面对多云/混合云这样大的趋势下，数据无法进行统一的聚合、分析处理和导出等，本方案给出了在多云/混合云场景下，构建通过标准的Kafka协议和托管服务，SLS可以连接Kafka数据入湖导入，然后进行统一的海量数据的集中存储、智能转储、聚合分析查询等。
云消息队列Kafka版：是阿里云基于ApacheKafka构建的高吞吐量、高可扩 展性的分布式消息队列服务，广泛用于日志收集、监控数据聚合、流式数据处 理、在线和离线分析等场景，是大数据生态中不可或缺的产品之一，阿里云提 供全托管服务，用户无需部署运维，更专业、更可靠、更安全. Serverless应用引擎SAE...
基于函数计算FC实现企业级权限精准控制Kafka跨实例消息同步
应用场景 在大数据场景，企业的Kafka实例可能存在多种情况，比如使用阿里云Kafka服务，可能是自建开源Kafka，或者是其他云上的云Kafka。不同的业务使用不同类型的Kafka实例，在这个前提下Kafka实例之间可能会需要消息同步的情况： 同帐号容灾场景：比如Kafka实例都是阿里云Kafka，但是Kafka实例会有主备之分，需要将主Kafka实例的消息实时同步到备Kafka。 跨帐号或异地容灾：这类场景比如主Kafka是阿里云Kafka，备Kafka是IDC开源自建Kafka，或者是其他云上的Kafka。 不同业务之间消息同步：因为现在的业务通常不会是信息孤岛，都需要消息互通，所以可能是A业务的Kafka实例消息需要同步到B业务的Kafka实例，并且这两个Kafka实例归属不同的RAM角色，有自己独自的权限控制。 解决问题 解决使用开源组件做消息同步的高成本问题。 解决使用开源组件做消息同步的并发性能、稳定性问题。 解决使用开源组件做消息同步的可靠性问题（重试机制，容错机制，死信队列等）。 大幅提升构建消息同步架构的效率，降低构建复杂度问题。
（这里有异步调用和同步调用两种方式，为了能快速消费消 息，这里选择异步调用，并且两种调用方式的正文负载大小不同，同步调用为32MB，异步调用为128KB） 触发器启用状态：勾选 批量推送：默认关闭。（可以选择开启，然后可以设置批量推送的条数，批量推送 间隔，根据需求选择是否批量推送） 推送格式：RawData（也...
RocketMQ性能压测快速方案
在客户对产品性能存疑或者给客户进行POC验证时可以用本实践来快速完成性能测试。
云消息队列RocketMQ版：是阿里云基于ApacheRocketMQ构建的低延迟、高 并发、高可用、高可靠的分布式“消息、事件、流”统一处理平台，面向互联网分布 式应用场景提供微服务异步解耦、流式数据处理、事件驱动处理等核心能力。文档版本：20240506 6RocketMQ性能压测快速方案 前置条件 前置条件 在进行本文操作之前，您需要...
基于函数计算FC实现阿里云Kafka消息内容控制MongoDB DML操作
在大数据ETL场景，将Kafka中的消息流转到其他下游服务是很常见的场景，除了常规的消息流转外，很多场景还需要基于消息体内容做判断，然后决定下游服务做何种操作。 该方案实现了通过Kafka中消息Key的内容来判断应该对MongoDB做增、删、改的哪种DML操作。 当Kafka收到消息后，会自动触发函数计算中的函数，接收到消息，对消息内容做判断，然后再操作MongoDB。用户可以对提供的默认函数代码做修改，来满足更复杂的逻辑。 整体方案通过CADT可以一键拉起依赖的产品，并完成了大多数的配置，用户只需要到函数计算和MongoDB控制台做少量配置即可。
l 云消息队列 Kafka 版：云消息队列 Kafka 版是阿里云提供的分布式、高吞吐、可扩展的消 息队列服务。云消息队列 Kafka 版广泛用于日志收集、监控数据聚合、流式数据处理、在 线和离线分析等大数据领域，已成为大数据生态中不可或缺的部分。l 云数据库 MongoDB 版（ApsaraDB for MongoDB）：完全兼容 MongoDB 协议，基于...
Kafka性能压测快速方案
产品性能基线测试场景需要对产品进行性能测试得到详细的压测数据，本方案可以快速构建测试的客户端（kafka官方的压测客户端）和不同的Kafka服务端（ SSD云盘版、高效云盘、Serverless版三种实例），方便客户进行POC完成性能验证。
消息队列kafkaserverless版本身实例未提供具体的云盘类型来选择，其性能表现只 与购买实例时预留的写入、读取的指标有关，写入峰值为预留写入的2倍，读取峰值 为读取预留的2倍 应用场景 借助CADT迅速的搭建Kafka不同类型的实例，并构建压测环境，快速对不同的实例 配置的性能进行压测，以验证不同配置对性能影响，帮助客户...
基于SpringCloud应用玩转MSE实践
随着业务不断创新，大型的单个应用和服务会被拆分为数个甚至数十个微服务，微服务架构已经被广泛应用。 微服务的好处在于快速迭代，如何在迭代过程中保障线上流量不受损。依赖开源产品缺少无运维工具，常常需要投入较大的运维人力和成本。 本实践提供基于云原生应用产品提供微服务注册配置中心、微服务治理和云原生网关等一系列高性能和高可用的企业级云服务能力。
云消息队列 MQ（RocketMQ）：是构建分布式互联网应用的基础设施，通过 MQ 实现的松耦合架构 设计可以提高系统可用性以及可扩展性，是适用于现代应用的优秀设计方案。MQ 产品生态丰富，多 个子产品线联合打造金融级高可用消息服务以及对物联网的原生支持，覆盖金融保险、（新）零售、物联网、移动互联网、教育、物流、...
云消息队列 Kafka 版
云消息队列 Kafka 版是阿里云基于Apache Kafka构建的大数据消息中间件，广泛用于日志收集和分析、数据处理等场景。可提供全托管服务，用户无需部署运维，更专业、更可靠、更安全。
云消息队列 MQ.应用实时监控服务 ARMS.推荐搭配使用.构建日志分析平台.构建日志分析平台.通过云消息队列 Kafka 版可以实时收集网站活动数据（包括用户浏览页面、搜索及其他行为等）。发布-订阅的模式可以根据不同的业务数据类型，将消息发布到不同的 Topic；还可通过订阅消息的实时投递，将消息流用于实时监控与业务分析或...
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云消息队列 MQTT 版
云消息队列 MQTT 版是专为移动互联网(MI)、物联网(IoT)领域设计的消息产品，覆盖直播互动、金融支付、智能餐饮、即时聊天、移动 Apps、智能设备、车联网等多种应用场景；通过对 MQTT、WebSocket 等协议的全面支持，连接端云之间的双向通信，实现 C2C、C2B、B2C 等业务场景之间的消息通信，可支撑千万级设备与消息并发。
云消息队列 MQ.推荐搭配产品.随着物联网行业的快速发展，智能点餐服务已成为餐饮行业中的标配，消费者可通过手机 Apps(如 Android/iOS）在餐桌上扫码，并可以连接商家的智能系统，从而实现自助下单与自助支付.消费者、商家、后厨，全自助的智能设备端+云服务的双向通信能力，快速形成高效的智能点餐系统.MQTT 标准协议，...
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云消息队列 RocketMQ 版
云消息队列 RocketMQ 版是基于 Apache RocketMQ 构建的分布式消息中间件，广泛用于异步解耦、削峰填谷等场景。可支撑千万级并发、万亿级数据洪峰，更稳定，更安全。
云消息队列 MQ.推荐搭配使用.诸如秒杀、抢红包、企业开门红等大型活动时皆会带来较高的流量脉冲，或因没做相应的保护而导致系统超负荷甚至崩溃，或因限制太过导致请求大量失败而影响用户体验，削峰填谷是解决该问题的有效方式.RocketMQ 超高性能的消息处理能力可以承接流量脉冲而不被击垮，在确保系统可用性同时，因快速...
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云消息队列 ApsaraMQ
云消息队列 ApsaraMQ 是阿里云自主研发的消息队列服务系列产品的总称，旨在为开发者和企业的不同业务场景提供强大、可靠、低成本、高弹性且易于管理的消息服务。云消息队列 ApsaraMQ 全系列产品提供 Serverless 化的消息服务，按实际使用量付费，自适应弹性，跨可用区容灾，帮助客户降低使用和维护成本，专注业务创新。
云消息队列 RabbitMQ 版是一款兼容 AMQP 0-9-1 协议，解决开源稳定性痛点的消息队列产品，同时具备按量后付费的售卖模式开箱即用、无需评估容量等优势.云消息队列 RabbitMQ 版.移动互联网、物联网、互动直播原生支持，万物互联，端与云双向通信，支撑千万级设备同时在线.云消息队列 MQTT 版.消息服务是一款易集成、高并发、...
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开源Flink迁移实时计算Flink全托管版最佳实践
本方案介绍如何将自建开源Flink集群的流式任务（包含Datastream、Table/SQL、PyFlink任务）迁移至阿里云实时计算全托管版。
参见：https://www.aliyun.com/product/rds/mysql 消息队列 Kafka 版:是阿里云基于 Apache Kafka 构建的高吞吐量、高可扩展性 的分布式消息队列服务，广泛用于日志收集、监控数据聚合、流式数据处理、在线 和离线分析等场景，是大数据生态中不可或缺的产品之一，阿里云提供全托管服 务，用户无需部署运维，更专业、更可靠、...
基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析
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
部署消息队列 Kafka 消息队列 Kafka版是阿里云提供的分布式、高吞吐、可扩展的消息队列服务。广泛用 于日志收集、监控数据聚合、流式数据处理、在线和离线分析等大数据领域，已成为 大数据生态中不可或缺的部分。步骤1 登录阿里云消息队列 Kafka版控制台。（https://kafka.console.aliyun.com）步骤2 切换地域为华东 1...
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
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