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。
确认订单阶段会列出架构中所有的产品及其价格，需要用户确认无误后勾选接受《云 速搭服务条款》，此时下一步：支付并创建才会高亮，可以单击进行实际的资源购买 和部署。文档版本：20240428 12SLS数据入湖Kafka最佳实践 部署基础环境 步骤14 进入部署页面，过程中可切换到产品控制台查看资源创建情况，资源创建完成预 计...
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。
确认订单阶段会列出架构中所有的产品及其价格，需要用户确认无误后勾选接受《云 速搭服务条款》，此时下一步：支付并创建才会高亮，可以单击进行实际的资源购买和 部署。文档版本：20240506 17RocketMQ性能压测快速方案 部署基础环境 步骤14资源开始进行下单购买，请耐心等待资源创建 步骤15RocketMQ实例创建耗时需要10分钟...
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 ...
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。
Kafka性能压测快速方案 最佳实践 业务架构 场景描述 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。应用场景 有需要通过PoC得到Kafka产品...
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。
步骤30确认订单阶段会列出架构中所有的产品及其当天价格，需要用户确认无误后勾选接受《云速搭服务条款》，此时下一步：支付并创建才会高亮，可以单击进行实际的资源购 买和部署。文档版本：20240330 23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 部署基础环境 步骤31资源开始进行下单购买，请耐心等待资源...
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。
以下列举Kong的一些优势： 性能：对于非Java语言的微服务体系，三种引擎类型在能力上没有明显区别，Kong 引擎的性能更好，且支持GRPC这种常见的多语言协议。 集成K8s：Kong网关与阿里云容器服务Kubernetes版结合的更紧密，目前已经提供 了KongIngressController，且后续会继续无缝集成。 MSE注册中心：由于提供服务的...
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。
确认订单阶段会列出架构中所有的产品及其当天价格，需要用户确认无误后勾选接受《云速搭服务条款》，此时下一步：支付并创建才会高亮，可以单击进行实际的资源购 买和部署。19 文档版本：20240304 基于函数计算 FC 实现阿里云 Kafka 消息内容控制 MongoDB DML 操作 部署基础环境 资源开始进行下单购买，请耐心等待资源创建 ...
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。
根据业务场景，提供三种级别的消息传递服务质量进行选择.三种级别 QoS 支持.设备查询、分组在线设备管理、消息收发统计等.实时监控在线连接、消息堆积、投递延迟，及时发现问题.提供自助资源管理和运维功能，RESTful 标准，灵活便捷.提供一整套完善、便捷、易用的产品运维工具，帮助用户快速发现并处理问题.完善的运维配套....
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云产品
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。
ApsaraMQ 全景图.RocketMQ系列课：5.0新版本消息收发原理解析.RocketMQ系列课：5.0新版本可观测能力详解.RocketMQ系列课：5.0新版本弹性运维系列.RocketMQ系列课：生产实战监控告警.技术沙龙直播回放.ApsaraMQ 产品选型.云消息队列 RocketMQ 版是阿里云基于 Apache RocketMQ 构建的低延迟、高并发、高可用、高可靠、高弹性...
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云消息队列 RabbitMQ 版
云消息队列 RabbitMQ 版是阿里云打造的云消息服务，广泛用于海量队列分发、分布式定时任务等场景。支持 AMQP 协议，开箱即用，轻松实现快速上云，更专业、更可靠、更安全。
阿里云消息服务 MNS 是一种高效、可靠、安全、便捷、可弹性扩展的分布式消息服务。MNS能够帮助应用开发者在他们应用的分布式组件上自由的传递数据、通知消息，构建松耦合系统.消息服务 MNS.更多产品与服务.消息队列RabbitMQ Serverless系列资源包上线，最低50元起！消息产品家族训练营，期待您的报名！RocketMQ 5.0 商业化...
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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。
RocketMQ 的消费者类型详解与最佳实践.RocketMQ 客户端负载均衡机制详解及最佳实践.RocketMQ 重试机制详解及最佳实践.定位是 RocketMQ 轻量版，提供轻量模型、轻量 HTTP RESTful 协议，支持Serverless 弹性计费，拥有较强的灵活性；具备易集成等特点.消息服务 MNS.兼容 AMQP 标准协议以及 RabbitMQ 开源生态与多语言客户端...
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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 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、更安全.查看产品文档.购买云消息队列 Confluent 版....
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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。
为便于介绍，以上计算逻辑在自建集群上分别使用三种 API(Datastream、Table/SQL、PyFlink)来实现。请先下载实现代码 https://github.com/RealtimeCompute/flink2vvp，说明如下:Datastream：参考 DataStreamJobKafka2Rds.java Table/SQL：参考 TableJobKafka2Rds.java PyFlink：参考 pyflinkjobkafka2rds_old.py(迁 移 前)和...
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
产品列表 最佳实践频道 阿里云最佳实践分享群 专有网络 VPC 弹性公网 IP EIP 云服务器 ECS 消息队列 Kafka版 云数据库 ClickHouse 实时计算 Flink版 如二维码过期，Quick BI数据可视化分析平台 请搜索群号：31852400 云服务器 ECS（产品名称）文档模板（手册名称）/文档版本信息 阿里云 基于 Flink+ClickHouse 构建实时游戏...
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
安装 Fun Fun提供了三种安装方式：通过 npm 包管理安装 —— 适合所有平台（Windows/Mac/Linux）且已经预装了 npm 的开发者。通过下载二进制安装 —— 适合所有平台（Windows/Mac/Linux）。通过 Homebrew 包管理器安装 —— 适合 Mac 平台，更符合 MacOS 开发者 习惯。3.1.1.登录之前创建的 ECS 步骤1 在 CADT控制台应用...
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