远程办公-AD管控下的弹性云桌面
远程办公-AD管控下的弹性云桌面
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。
文档版本:20201210 35 远程办公-AD管控下的弹性云桌面最佳实践 场景 1:新建云上 AD并在同一 VPC中部署云桌面 更多细节详见:《从 Windows以 AD域用户身份挂载并使用阿里云 SMB协议文件 》https://help.aliyun.com/document_detail/160154.html?spm=a2c4g.11186623.6.607. 4ce2697cJEAf4b 文档版本:20201210 36 远程...
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可观测监控 Prometheus 版
覆盖业务自定义监控/应用组件监控/云服务监控/容器监控/系统监控等场景。默认集成Grafana看板与智能告警,全面优化系统可用性与查询能力,用户无需关注系统可用性与Exporter集成。帮助企业快速搭建一站式指标可观测体系。
能够帮助开发者快速分析和诊断分布式应用架构下的性能瓶颈,提高微服务时代下的开发诊断效率.可观测链路 OpenTelemetry 版.作为云原生的运维数据可视化平台,面向用户提供免运维和快速启动 Grafana 运行环境的能力,默认集成如数据库 MySQL、消息队列 RockteMQ、实时计算 Flink、Elasticsearch、可观测监控 Prometheus 版、...
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Spring Cloud Netflix应用迁移EDAS
Spring Cloud Netflix应用迁移EDAS
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)
由于本最佳实践采用 Mac系统开发,如果使用 Windows平台请自行找到 hosts文 件。其中所有 MongoDB的 IP都设置为安装的 MongoDB的 ECS IP地址,而 rabbitmq 的 IP设置为安装的 ECS IP地址。2.修改配置文件中所有 password变量的值为常量”password”。请替换配置文件中,如下变量的值为 password。{CONFIG_SERVICE_PASSWORD}...
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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
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。
yum install-y java java-1.8.0-openjdk-devel.x86_64 ssh slave1"yum install-y java java-1.8.0-openjdk-devel.x86_64"ssh slave2"yum install-y java java-1.8.0-openjdk-devel.x86_64"ssh slave3"yum install-y java java-1.8.0-openjdk-devel.x86_64"步骤5 下载并解压缩 Hadoop 2.10.1文件包。1.下载软件包,下面两...
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自建Hadoop迁移MaxCompute
自建Hadoop迁移MaxCompute
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。
名词解释 HDFS Hadoop 分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文 件系统,它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时,它和其他的分布式 文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉 价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应 用。VPN...
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应用实时监控服务ARMS
作为云原生可观测平台,应用实时监控服务 ARMS 包含前端监控、应用监控、云拨测等模块。覆盖浏览器、小程序、APP、分布式应用、容器等不同可观测环境与场景。帮助企业实现全栈性能监控与端到端追踪诊断。提高监控效率,压降运维工作量。
通过与 Grafana 联动,向客户提供箱即用的应用概览大盘,实时展示监控应用的 会话数、PV/UV、访问速度、JS 错误率、崩溃率等关键指标.数据探索.支持快捷筛选和自定义维度搜索两种方式,对数据进行过滤筛选,支持维度丰富的指标聚合、展示能力.根据用户 ID 实现全链路追踪,复现用户访问的行为轨迹,包括页面加载、接口...
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函数计算FC
阿里云函数计算(Function Compute)是一个事件驱动的全托管计算服务。通过函数计算,您无需管理服务器等基础设施,只需编写代码并上传。函数计算会为您准备好计算资源,以弹性、可靠的方式运行您的代码。更棒的是,您只需要为代码实际运行消耗的资源付费,代码未运行则不产生费用。
面向开发者和中小企业打造的一站、全云端的开发平台,打开浏览器就可以开发、调试、上线,所测即所得.便捷的开发工具帮助您流畅地在本地开发调试部署.便捷的开发工具.允许您自行控制实例的分配和释放,长驻的执行环境彻底消除实例冷启动带来的延时毛刺.根据请求数系统动态分配执行环境,轻松应对业务洪峰.丰富的资源类型...
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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。
阿里云云消息队列 MQTT+云消息队列 RocketMQ 产品组合能高效实现移动客户端和云端的双向打通,可支持千万级别的客户端同时在线,通过分布式架构设计,各组件都可以无限水平扩展,吞吐量理论上无上限.Apache Kafka 全托管消息服务,大数据生态中不可或缺的消息产品,具备箱即用、无缝迁移、安全可靠、免运维等特点....
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Spark on ECI大数据分析
Spark on ECI大数据分析
场景描述 方案优势 1.计算引擎弹性扩缩容,兼顾资源弹性与计 算资源成本优化。 2.计算与存储分离架构,结合阿里云原生云 存储产品,海量数据湖优势。 3.Kubernetes原生的调度性能优势,提升在 大规模分析作业时的分析性能优势分。 4.集群资源隔离和按需分配。 解决问题 1.计算资源弹性能力不足,计算资源成本管 控能力欠缺. 2.集群资源调度能力和隔离能力不足。 3.计算与存储无法分离,大数据量分析时出 现数据存储资源瓶颈。 4.Spark submit方式提交分析作业参数支持 有限等缺点。 产品列表 容器服务Kubernetes版(ACK) 弹性容器实例(ECI) 文件存储HDFS 对象存储OSS 专有网络VPC 容器镜像服务ACR
本地具备 Java应用开发 IDE工具例如 IntelliJ IDEA 以及 Maven,同时具备一定 的 Java应用开发能力。本实践所有重要示例代码和命令行可以从如下 git地址获取:git@code.aliyun.com:best-practice/160.git 文档版本:20200409 1 Spark on ECI大数据分析 方案背景 方案背景 场景需求 云原生和大数据时代的到来,用户在拥抱云...
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基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析
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
表结构说明:步骤2 创建分布式表,分布式表本身并不存储数据,它基于本地表里面的数据,提供一个 布式访问数据的框架,比如这里的分布式表 d_user_behavior_uv,它基于本地表 user_behavior_uv_local,选择 Distrubted表引擎,它后面的参数,依次是集群名、库 名、表名、数据分配方式。说明:创建分布式表的 SQL语句,...
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利用交互分析(Hologres)进行数据查询
利用交互<em>式</em>分析(Hologres)进行数据查询
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
基于ODPSCMD进行开发 前提条件 客户端(odpscmd)基于Java开发。在安装前,请确保您的设备上有Java8或 以上版本。在配置客户端之前,请确保您已创建好项目空间。详情请参见创建项目空间(https://help.aliyun.com/document_detail/27815.html)。操作步骤 步骤1 安装客户端 1.下载客户端 ...
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MaxCompute湖仓一体方案
MaxCompute湖仓一体方案
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
更多信息,请参见:www.aliyun.com/product/odps HDFS:Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件上的 布式文件系统,它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时,它和其他的 布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS 是一个高度容错性的系统,适合部署 在廉价的机器上。HDFS 能提供高吞吐量的数据...
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新零售商超基于Serverless服务化改造
新零售商超基于Serverless服务化改造
某零售商超行业龙头企业,主要业务涵盖购物中心、大卖场、综合超市、标准超市、精品超市、便利店、无人值守智慧商店等零售业态,涉及全渠道零售、仓储物流、餐饮、消费服务、数据服务、金融业务、跨境贸易等领域。为了持续支持业务高速且稳定地发展,其在快速上云后,将核心业务改造为全Serverless架构的中台模式,采用函数计算 + API网关 + 表格存储OTS 作为计算网络存储核心,弹性支撑日常和大促峰谷所需资源,轻松支撑618/双11/双12大促。 核心价值 l 全 Serverless 架构:FC + API 网关 + OTS Serverless 解决方案。 l 弹性高可用:毫秒级弹性扩容、充足的资源池水位、跨可用区高可用。 l 敏捷开发免运维:函数式极简编程可专注于业务创新,无采购和部署成本、提供监控报警等完备的可观测能力。
敏捷开发免运维:函数极简编程可专注于 业务创新,无采购和部署成本、提供监控报警 等完备的可观测能力。产品列表 最佳实践频道 阿里云最佳实践技术分享群 专有网络 VPC 云服务器 ECS API网关 表格存储 OTS 数据传输服务 DTS 函数计算 FC 如二维码过期,云速搭 CADT 请搜索群号:31852400 新零售商超基于 Serverless服务...
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基于Flink的资讯场景实时数仓
基于Flink的资讯场景实时数仓
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
每个过程又会涉及多个系统,如数据加工部分会涉及到数据通道类 (如阿里云消息队列 Kafka等);数据多维分析会涉及到 OLAP相关系统(如阿里 云分析型数据库等)。实时数仓的数据处理过程涉及到以下几个关键环节:1.数据产生:一般场景下,数据有两个来源:a)用户行为日志:如用户在 App上的操作会产生一系列日志,包括...
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开源Flink迁移实时计算Flink全托管版最佳实践
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。
开源 Flink迁移实时计算 Flink全托管版 最佳实践 业务架构 场景描述 解决的问题 Flink全托管产品(Flink Serverless)是一款基于 Flink各类任务如何迁移 Apache Flink 构建的全托管产品,为您提供全托 数据准确性如何校验 管一站的实时计算服务,具有免运费、高增值、业务稳定性如何验证 低成本等特性。本方案介绍如何将...
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自建Hive数仓迁移到阿里云EMR
自建Hive数仓迁移到阿里云EMR
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EMR集群之 后,涉及到将数据仓库和Hive元数据的数据库迁 移上云。目前主流Hive数据仓库迁移场景为1.x 版本迁移到阿里云EMR(Hive2.x版本),涉及到 数据订正更新步骤。 解决的问题 Hive数据仓库的数据迁移方案 Hive元数据库的迁移方案 Hive跨版本迁移后的数据订正 产品列表 E-MapReduce,VPC,ECS,OSS,VPN网关。
基于阿里云分布式文件系统和 SSD盘高性能 存储,RDS支持 MySQL、SQL Server、PostgreSQL、PPAS(高度兼容 Oracle)和 MariaDB引擎,并且提供了容灾、备份、恢复、监控、迁移等方面的全套解决 方案。文档版本:20210721 IV 自建Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云 EMR 目录 目录 文档版本信息.I 法律声明.II 前言.III 目录.V ...
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基于Elasticsearch的订单检索加速最佳实践
基于Elasticsearch的订单检索加速最佳实践
随着企业信息化程度越来越高,核心业务数据存储在传统关系型数据库中不可避免地会遇到一个问题:单表记录不断增多,数据检索速度会变慢,尤其是对中文的模糊查询(建立普通索引完全不起作用)。虽然数据库自身在不断完善,但效果有限且没办法灵活扩展,复杂场景无法应对。 本方案基于阿里云Elasticsearch作为二级索引库,数据集成产品提供Binlog实时订阅,实时解析、增量数据实时更新及二级索引库之间进行数据实时同步,为数据库提供“能力增益”, 不仅能从根本解决主库抗压问题,提升稳定性;同时支持高效率、高性能、高弹性、低成本、多复杂场景的检索加速服务。
基于阿里云分布式文件系统和 SSD盘高性能 存储,RDS 支持 MySQL、SQL Server、PostgreSQL、PPAS(Postgre Plus Advanced Server,高度兼容 Oracle数据库)和 MariaDB TX引擎,并且提供了 容灾、备份、恢复、监控、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦 恼。更多信息,请参见:...
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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湖数据分析预测
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 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...
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移动开发秘籍:云上高效构建App
使用移动研发平台EMAS和研发协同平台云效来提供一站式App的开发、测试、运维、运营等应用全生命周期的管理能力,提升开发效率,降低运维成本。
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方案导读通过EMAS快速开发App方案介绍方案优势方案部署方案权益移动开发秘籍:云上高效构建App本方案使用移动研发平台EMAS和研发协同平台云效来提供一站App的开发、测试、运维、运营等应用全生命周期的管理能力,提升开发效率,降低运维...
来自: 解决方案
移动开发平台 mPaaS
阿里云移动开发平台 mPaaS提供App开发、测试、运营及运维等云到端的一站式解决方案,帮助企业快速构建高质量的移动应用,阿里云快速开发平台提升企业产品生态发展。
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移动开发平台 mPaaS产品简介产品优势产品功能产品选型入门与试用技术解决方案产品定价安全合规常见问题移动开发平台 mPaaS为 App 开发、测试、运营及运维提供云到端的一站解决方案,实现移动应用的快速搭建。立即购买免费试用快捷入口...
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