分布式任务调度 SchedulerX
SchedulerX 是阿里巴巴自研的基于 Akka 架构的分布式任务调度平台（兼容开源 XXL-JOB/ElasticJob/K8s Job/Spring Schedule），支持 Cron 定时、一次性任务、任务编排、分布式数据处理，具有高可用、可视化、可运维、低延时等能力。
支持秒级别调度、轻量级分布式计算，可以助力您完成准实时的大数据跑批.通过分布式架构、数据三备份、消息 At-least-once delivery、failover、定期轮检等多种手段，保证任务调度和运行的高可靠.多层次安全防护，支持 HTTPS 和 VPC 访问。多用户隔离机制，支持命名空间和应用级别的隔离.提供托管式的任务管理、易接入、易...
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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。
一键接入常见云服务，覆盖数据库、中间件等主流应用组件，以及 Java/Go 等主流编程语言构建的应用，支持 ECS 集群中间件的免 Agent 安装监控.创建对应组件的 Exporter，完成数据接入.基于云上存储，存储容量无上限.受限于存储容量.内置 Grafana，各类常见监控模板开箱即用.需要单独部署 Grafana，并自行配置看板.集成 ARMS ...
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可观测链路 OpenTelemetry 版
针对 PHP、C++、Go、Node.js 等多语言应用，提供端到端全链路追踪、应用监控与告警、链路拓扑、日志关联分析能力，并基于 OpenTelemetry 开源标准，兼容 Jaeger、Zipkin、SkyWalking 等开源项目数据上报。快速发现分布式应用架构下的性能瓶颈，缩短错/慢调用根因定位耗时，提高全栈开发与诊断效率。
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、日志服务SLS等各类阿里云服务数据源，并提供丰富的数据看板，让运维监控更加高效、精细.可观测可视化 Grafana 版.基于开源 ...
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基于MaxCompute的大数据BI分析
场景描述 本文以电商行业为例，将业务数据和日志数据使用 MaxCompute做ETL之后，同步到ADB进行实时 分析，之后通过QuickBI进行快速可视化展示。 解决问题 1.互联网行业、电商、游戏行业等网站、App、 小程序应用内BI分析场景。 2.可扩展到各类网站BI分析场景使用。 产品列表 1.MaxCompute 2.分析型数据MySQL版 3.日志服务SLS 4.QuickBI 5.云服务器ECS 6.RDSMySQL版
文档版本：20211213 1 基于 MaxCompute的大数据 BI分析 最佳实践概述 方案优势 以 Hologres+QuickBI快速实时数据分析的核心能力为切入点，将客户的业务数 据、日志数据引导至阿里云的日志服务和分析性数据库。融合阿里云的日志服务 SLS 的生态，增强用户体验(如无缝对接 Flink、Elasticsearch、RDS、Hologres、EMR、dataV ...
AHAS多活容灾MSHA
多活容灾MSHA是在阿里电商业务环境演进出来的多活容灾商业化产品，是应用高可用服务AHAS的核心模块，为客户提供容灾架构建设能力。横向支持容灾架构的上线、运维、演练、切流，升级到下线。纵向支持业务流量的全链路管理，从流量接入到服务化调用再到异步化消息，最终完成数据落库。
提供故障演练Chaos的能力，丰富的故障注入可模拟真实的故障场景进行容灾演练，有效消除灾难发生时切换失败的情况.支持丰富的容灾架构，可选择适合自身的容灾架构，且支持平滑的架构演进.丰富的容灾架构.支持接入层、服务层、数据层全业务层级，具备全栈的容灾管控能力.一站式容灾管控.基于确定性的容灾切换流程编排和统一...
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企业级分布式应用服务EDAS
阿里云企业级分布式应用服务EDAS是一个围绕应用和微服务的PaaS平台，提供多样的应用发布能力和轻量级微服务解决方案，帮助用户解决在应用和服务管理过程中监控、诊断和高可用运维问题，完全兼容Dubbo和Spring Cloud，助您轻松转型企业级互联网架构。
自动支持实例监控、服务/接口监控、数据库调用等监控视图，原生 K8s 资源维度的 Prometheus 监控视图.更融合，监控一体化.阿里云EDAS 3.0 助力成都信通“消费券”项目，平稳度过大流量、高并发的业务场景.成都信通“消费券”项目.阿里云EDAS 3.0 助力佐朋数科轻松驾驭容器快速上云.深圳佐朋数科.通过引入阿里云原生产品方案...
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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。
比如数据是否要做到无状态，无状态的话水平 文档版本：20210519 3 新零售商超基于 Serverless服务化改造 前置条件 扩展会比较容易，而如果是有状态，数据可能就需要做缓存，这就会涉及到数 据库相关的问题，例如数据过期、一致性等。如果对这些了解不够透彻，做水 平扩展就会比较困难。ￚ 水位监控 许多开发者在水位监控上...
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。
解决的问题 客户基于ECS、IDC自建或友商自建了大数据集群，自建Hadoop集群搬迁到 MaxCompute 为了降低企业大数据计算平台的成本，提高大数 自建Hbase集群搬迁到云 Hbase 据应用开发效率，更有效保障数据安全，把大数据 自建 Kafka 或服务器数据实时同步到 集群的数据、作业、调度任务以及业务数据库整体 MaxCompute 迁移到...
Serverless 应用引擎SAE
Serverless 应用引擎 SAE（Serverless App Engine）是一款零代码改造、极简易用、自适应弹性的应用全托管平台。SAE 让您免运维 IaaS和 K8s，秒级完成从源代码/代码包/ Docker 镜像部署任何语言的在线应用（如 Web /微服务 /Job任务）到 SAE，并自动伸缩实例按使用量计费，开箱即用日志、监控、负载均衡等配套能力。
一站式快速上云，零改造迁移.SAE 根据请求数自动扩缩容实例，百毫秒级弹性效率，无请求时CPU不计费，还支持缩容到0，进一步降低使用成本.快速弹性、精益成本.应用新版本部署好后，秒级配置流量比例。同时提供面向应用的持久化存储方案，支持NAS、OSS网盘存储静态文件，增量更新站点。支持代码包部署，快速部署多站点到网站....
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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
提供用户在云上 使用开源技术建设数据仓库、离线批处理、在线流式处理、即时查询、机器学习等 场 景 下 的 大 数 据 解 决 方 案。更 多 信 息，请 参 见：https://www.aliyun.com/product/emapreduce 文档版本：20220402 III MaxCompute湖仓一体方案 目录 目录 文档版本信息.I 法律声明.II 产品介绍.III 目录.IV 最佳实践...
微服务应用问题定位及故障演练
场景描述 用户微服务架构应用基于阿里云 ACK 部署， 通 过 ARMS 监控发现微服务应用的容错能力是否 健壮， 容器编排配置是否合理， 以及节点故障引 发的问题等， 方案通过 AHAS 故障注入模拟生 产环境产生的故障， 通过 ARMS 及时发现问题、 定位问题， 并结合 ARMS 的告警功能快速发现 并解决问题。 发现调用下游一个服务实例出现异常。 发现业务 Pod 故障， 验证业务的稳定性。 发现调用数据库延迟故障， 验证 Pod 的水 平扩容能力。 解决问题 1. 定位并解决微服务应用的容错能力。 2. 定位并解决微服务应用编排合理性。 3. 发现故障并验证系统故障的告警时效性。 产品列表 应用高可用服务 AHAS 性能测试 PTS 应用实时监控服务 ARMS 容器服务 kubernetes 版 负载均衡 SLB 专有网络 VPC 日志服务 SLS
ahasAppName:gateway ahasNamespace:default ahasPilotAutoEnable:'on' 文档版本：20220331 17 微服务应用问题定位及故障演练 AHAS部署 步骤5 重复上面的步骤，为“account-service”、“auth-service”、“notification-service”、“statistics-service”等应用（AHAS仅支持 java应用）开启流控。可以看到相关应用 都添加...
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 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...
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）
扩容成功后，可以看到实例节点数增加为 2：文档版本：20200106 64 Spring Cloud Netflix应用迁移 EDAS 微服务应用部署 EDAS环境 步骤11 扩容节点配置域名信息。用 ssh登录该扩容节点:ssh-i edas root@{IP_addr} 在/etc/hosts文件增加 auth-service的地址配置信息。步骤12 购买负载均衡。1.登录负载均衡 SLB管理控制台。...
实时监控应用关键业务异常与告警
使用日志服务（SLS）基于收集的业务日志对业务实现监控与告警，能够帮助您了解应用的运行趋势，及时发现业务异常状态，采用具体措施以保证系统稳定性。
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日志监控的重要性与业务价值如何实现日志监控与传统方案对比应用场景方案部署方案权益实时可观测，即时应对风险为了保障业务稳定性、提升客户满意度，运维监控告警与故障定位（运维）、检测与防范安全威胁（安全）、业务数据分析...
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自建数据库迁移到云数据库
本方案介绍如何将网站的自建数据库迁移至云数据库 RDS，解决您随着业务增长可能会面临的数据库运维难题。数据库采用高可用架构，支持跨可用区容灾，给业务带来数据安全、可用性、性能和成本方面收益。方案提供了快速体验教程，模拟了数据库迁移所需的工作，帮助您快速上手。
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背景RDS 解决的问题如何迁移到 RDS迁移前后对比优惠购买自建数据库迁移到云数据库本方案介绍如何将网站的自建数据库迁移至云数据库 RDS，解决您随着业务增长可能会面临的数据库运维难题。数据库采用高可用架构，支持跨可用区容灾，...
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