基于SpringCloud应用玩转MSE实践
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。
熔断效果展示 推送开关后,程序的慢调用生效,就会触发熔断规则:观察mseconsumer应用的接口详情,在客户端看到具体熔断信息。路径:治理中心-应用治理-接 口详情。文档版本:20240229基于SpringCloud玩转MSE 9.一键释放云资源 场景已经完成,可以将验证通过的环境直接用于生产。如果不再使用该架构,也可以通过CADT释放...
来自: 最佳实践 相关产品:弹性公网IP,容器服务 ACK,日志服务(SLS),NAT网关,微服务引擎,消息队列 RocketMQ 版,云速搭
新版产品集合页
基于丰富的产品,将计算、存储、网络、数据库、大数据、人工智能等最新产品技术与场景深度融合,为开发者打造稳定可靠的云基础设施以及云原生的开发环境。
行业物联网城市物联网平台城市数字化、智能化的底座、“新基建”的必备基础设施,智能化每一个城市数字空间,助力打造“善政、惠民、兴业”的新型智慧城市生活物联网平台(飞燕平台)为解决设备快速智能化中常遇到的设备连接、App端控制、设备消息推送、语音控制、设备管理、数据统计等问题,提供了一整套配置化方案。...
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实时计算Flink版
实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务,具备实时应用的作业开发、数据调试、运行与监控、自动调优、智能诊断等全生命周期能力。内核引擎100%兼容Apache Flink,2倍性能提升,拥有FlinkCDC、动态CEP等企业级增值功能,内置丰富上下游连接器,助力企业构建高效、稳定和强大的实时数据应用。
主要业务场景包括实时反欺诈、实时大屏、实时精准推送等.行业解决方案.2024-04-01版本发布.Apache Flink 荣获 2023 年度 SIGMOD 系统奖.实时计算Flink版包年最高可享35折.实时湖仓Hologres连接器优化.MaxCompute连接器支持能力提升.OceanBase支持源表CDC读取能力.近期重要功能.Flink入门训练营.基于Flink+Hologres搭建实时...
来自: 云产品
消息服务MNS
消息服务 MNS 是一款易集成、高并发、可弹性扩展的轻量消息队列服务。消息服务的轻量队列模型、按量后付费的计费模式、自动适应高并发的弹性可扩展能力,让开发者低成本快速构建分布式、松耦合系统,高效地传递数据和通知消息。
消息推送通知是运营方法中使用频率较高的一种。它可以在某个时间节点提醒用户进行某项操作,比如上新活动推送、有趣新闻内容提醒、或派送优惠券通知等,增强用户黏性.设计运营通知.云消息队列 MQ.推荐搭配使用.用户信息注册.用户信息注册.通过奖品队列,完成用户在线抽奖和奖品随机生成.前端抽奖系统和后段奖品系统松耦合....
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基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析
基于Flink+ClickHouse构建<em>实时</em>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 确认消息推送消息队列 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,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 ...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,弹性公网IP,实时计算,Quick BI,消息队列 Kafka 版,云数据库 ClickHouse
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。
移动、物联网定制,千万级设备同时在线以及毫秒级的消息推送能力,平滑的线性扩展能力,对业务完全透明.支持 MQTT 标准协议,WebSocket 协议.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,...
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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。
多渠道数据推送.支持钉钉、邮件、短信、Webhook 等10+监控数据源,确保及时触达.告警协作提升协同效率.基于钉钉的 ChatOps,借助报警管理、报警记录、历史查看,让告警变得可协作,可追溯,可统计.提供异常检查、智能降噪等算法能力有效减少无效告警.告警根因分析.基于应用上下文的告警根因分析,提升故障定位效率.智能告警...
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中间件
阿里云中间件产品支撑了淘宝、天猫、盒马、菜鸟、高德等阿里巴巴集团核心业务,整合了阿里云计算、存储、网络等基础产品,服务百万企业与开发者,助力系统稳定高效运行。
骑士卡:基于 Kafka 搭建消息中心,上亿消息推送轻松完成.使用阿里云的 Kafka 完成了骑士卡消息中心高吞吐量,稳定以及可扩展的目标。目前,消息中心作为业务运营推广的基石,发挥着重要作用,对于新业务的接入,现有业务可以做到无侵入,尽可能的减少了故障发生的可能.全球购骑士卡.云消息队列 Kafka 版.二维火:智能餐饮...
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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。
如何使用 Pushgateway 推送监控数据.容器监控&自建 Prometheus 对接.相较于 Prometheus 开源版本性能提升 20 倍,有效降低运维成本 90%以上.体验可观测监控 Prometheus 版.相关帮助文档.一分钟完成接入.解决常见使用问题.数据采集性能较开源版本提升 20 倍 支持长时间区间数据秒级查询.全托管式服务,运维成本降低 90%按...
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微服务引擎MSE
微服务引擎 MSE 面向业界注册配置中心、分布式协调、云原生网关、微服务治理和分布式任务调度等主流开源项目,提供商业版服务。
查询注册中心服务的推送和配置中心的配置变更发布和推送,清晰观测推送功能的履约情况,从而提高问题的排查效率.提供符合 K8s Ingress 标准的下一代网关,将流量网关、微服务网关和 WAF 安全网关三合一,具备高集成、易使用、易扩展、热更新的特点.三合一网关同时完成流量分发、微服务治理和 Waf 防护,优化链路 RT,降低...
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SLS多云日志采集、处理及分析
SLS多云日志采集、处理及分析
场景描述 从第三方云平台或线下IDC服务器上采集 日志写入到阿里云日志服务,通过日志服务 进行数据分析,帮助提升运维、运营效率, 建立DT 时代海量日志处理能力。 针对未使用其他日志采集服务的用户,推荐 在他云或线下服务器安装logtail采集并使用 Https安全传输;针对已使用其他日志采集 工具并且已有日志服务需要继续服务的情 况,可以通过Log producer SDK写入日志 服务。 解决问题 1.第三方云平台或线下IDC客户需要使用 阿里云日志服务生态的用户。 2.第三方云平台或线下IDC服务器已有完 整日志采集、处理及分析的用户。 产品列表 E-MapReduce 专有网络VPC 云服务器ECS 日志服务LOG DCDN
步骤10 通过 Log producer提交日志推送,把采集的日志发送到日志服务(这里把日志的相 关字段通过 logItem进行包装)。文档版本:20211203 62 SLS多云日志采集、处理及分析 编写 Spark作业源码解读及问题排查 步骤11 参考 pom.xml文件添加相关的 maven依赖及相关配置。Spark作业源码编译及问题排查 步骤1 进入源码所在的主...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,日志服务(SLS),NAT网关,E-MapReduce,全站加速 DCDN,云速搭CADT
基于函数计算FC实现阿里云Kafka消息轻量级ETL处理
基于函数计算FC实现阿里云Kafka<em>消息</em>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
(这里有异步调用和同步调用两种方式,为了能快速消费 ,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(也可以...
来自: 最佳实践 | 相关产品:对象存储 OSS,函数计算,消息队列 Kafka 版
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
基于函数计算FC实现企业级权限精准控制Kafka跨实例<em>消息</em>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 ,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...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,函数计算,消息队列 Kafka 版
SLS数据入湖Kafka最佳实践
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。
这里需要注意,如果通过CADT创建的VPC、vswitch中人工通过其他方式添加了 资源,如通过控制台或者API等购买了ECS,释放因为这些非CADT部署的资 源会依赖VSW和VPC,会出现释放失败。遇到这类问题请先去控制台人工进行资 源清理后,在CADT中再次释放资源即可。步骤1对等连接路由策略释放,其中 步骤2打开云速搭 CADT管理...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,日志服务(SLS),Serverless 应用引擎,消息队列 Kafka 版
基于函数计算FC实现阿里云Kafka消息内容控制MongoDB DML操作
基于函数计算FC实现阿里云Kafka<em>消息</em>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 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...
来自: 最佳实践 | 相关产品:函数计算,消息队列 Kafka 版,云数据库 MongoDB版
RocketMQ性能压测快速方案
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。
一键释放资源.29 文档版本:20240506 IIIRocketMQ性能压测快速方案 最佳实践概述 最佳实践概述 方案概述 消息队列RocketMQ5.0版提供多种消息收发实例规格,在创建实例按照消息读写 TPS总和选择满足业务的规格大小,本实验进行性能压测,来验证实例的消息读写 TPS能力是否符合规格定义的TPS峰值大小。应用场景 借助CADT...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,弹性公网IP,消息队列 RocketMQ 版,云速搭
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...
来自: 解决方案
消息推送
移动网关服务,源于阿里云移动开发平台。消息推送 MPS,针对不同的场景推出多种推送类型,满足个性化推送需求。集成了多家手机厂商的推送功能,方便快速集成移动终端推送功能,与 App 用户保持互动,从而有效地提高用户留存率,提升用户体验。
消息有效期内,消息推送 MPS 确保消息能够在用户在线下发,保障最终送达率.自定义消息有效期.消息推送 MPS 将小米、华为、Oppo、Vivo 等三方渠道整合,覆盖国内近 90%安卓机型用户.集成多个三方渠道.App 保活状态下 100ms 到达;集成三方安卓渠道下非保活 App 300ms 到达.推送到达率保障.开通 mPaaS,创建 mPaaS App,并...
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基于OSS Object FC实现非结构化文件实时处理最佳实践
基于OSS Object FC实现非结构化文件<em>实时</em>处理最佳实践
现在绝大多数客户都有很多非结构化的数据存在OSS中,以图片,视频,音频居多。举一个图片处理的场景,现在各种终端种类繁多,不同的终端对图片的格式、分辨率要求也不同,所以一张图片往往会有很多张衍生图,那如果所有的衍生图都存在OSS中,那存储的成本会增加,所以就可以通过OSS Object FC的方案,在不同的终端请求时,对OSS中的原图基于终端的要求做实时处理,然后响应返回,这样OSS中只需要存储原图即可。音视频也有类似的场景。
比如请求时实时加水印、 美颜处理、实时裁剪图片、实时截帧等。部署架构 名词解释  OPAP(ObjectProcessAccessPoint):是在AP的能力上,拓展了FC功能,通过OPAP访问 的GetObject会触发FC。其他类型的请求会退化到绑定的AP。文档版本:20240304 4基于OSSObjectFC实现非结构化文件实时处理最佳实践 最佳实践概述  AP...
来自: 最佳实践 | 相关产品:对象存储 OSS,函数计算
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。
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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