云速搭构建大规模云手机压测集群
在互联网游戏行业新游发行前、金融行业的基金或券商APP在大版本更新前，均需要将APP部署到大规模测试环境中进行压测，确保大规模并发场景下对APP本身可靠性和后台业务系统的稳定性及资源准备情况做好验证。 本实践设计一个游戏压测场景，在阿里云的多地域快速部署共一万台云手机，每台云手机之间网络可互通，每台云手机通过阿里云提供的NAT网关可访问互联网。
文档版本：20220901 24 云速搭构建大规模云手机压测集群 大批量部署云手机 步骤7 重新拖入一个交换机到架构图，参数上述步骤，选择已有交换机，再加入 1000个云手 机。注意：① 需要将安全组覆盖图中所有的云手机。② 可按此方法配置本 Region需要配置的云手机。文档版本：20220901 25 云速搭构建大规模云手机压测集群 大批...
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
步骤6 确认消息被推送到消息队列 Kafka（实际消息条数大于 100，因为有系统启动的日志 也被收集到 kafka，这部分日志会在 Flink流处理时，进行 ETL过滤）。步骤7（可选）查看消息队列 Kafka中的 filebeat的消息格式。文档版本：20201224 44 基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 日志采集 日志模拟方式二：通过调用 ...
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。
文档版本：20211222 22 开源 Flink迁移实时计算Flink全托管版 作业迁移 步骤4 由于使用了 JDBC connector，需要通过“高级配置”-“附加依赖文件”增加“mysql-connector-java-8.0.27.jar”和“flink-connector-jdbc_2.11-1.13.0.jar”(可通过 https://search.maven.org/ 页面下载)，注意请将依赖文件的版本与 Flink 集群的...
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
其 中 Account ID、Access Key Id 你可以从控制台的右上方获得：获取 accout id 获取 access key ID 和 access key secret：文档版本：20210806（发布日期）24 Function Compute构建高弹性大数据采集系统 创建削峰填谷函数 在弹出的页面，查看 access key id和 access key secret，如果没有的话，需要手 动创建。...
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