Oracle数据库与应用迁移PolarDB
Oracle<em>数据库</em>与应用迁移PolarDB
场景描述 本最佳实践适用于Oracle数据库及应用迁 移到阿里云PolarDB数据库(Oracle兼容 版)。通过ADAM将Oracle数据库迁移到 PolarDB数据库,可以降低应用升级、运 维成本,同时提升系统弹性,实现数据库 及应用全栈上云。 解决问题 1.解决Oracle及其应用迁移上阿里云, 通过ADAM评估迁移工具,降低迁移 风险,提高迁移效率。 2.使用PolarDB(Oracle兼容版)数据 库,提升数据库并发读能力,降低运维 成本。 产品列表 数据库和应用迁移(ADAM) PolarDB(Oracle兼容版) 云服务器(ECS) 专有网络(VPC)
方案优势 将 Oracle数据库迁移到阿里云 PolarDB数据库降低运维成本,方便扩展,满足 文档版本:20220210 1 Oracle数据库与应用迁移 PolarDB 最佳实践概述 据库弹性需求。迁移过程中采用 ADAM评估分析工具,在迁移前就对数据和应用改造的工作量和 风险完全掌握,便于决策并有效降低实施风险。迁移过程中通过专业工具,自动...
来自: 最佳实践 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,云数据库PolarDB,数据库和应用迁移 ADAM,云速搭
弹性裸金属自建ORACLE数据库双机
弹性裸金属自建ORACLE<em>数据库</em>双机
场景描述 1.客户业务系统选型ORACLE数据库且不愿做 业务改造:由于历史原因,客户业务系统只支持 ORACLE数据库,客户没有技术/时间去做技术栈 改造。 2.高性能:希望拥有比虚拟机更高的性能和稳定 性,以保障数据库高性能,支撑高并发的业务系 统。 3.高可用:追求数据库服务的高可用,在某一台数 据库服务器宕机时快速切换备机,实现对业务应 用的最小影响。 4.数据安全性:极端情况下能找回数据,数据备份 和恢复更方便。
验证文档内容 文档版本:20220207 I 弹性裸金属自建 ORACLE数据库双机 前言 前言 概述 本实践演示基于弹性裸金属的云上 ORACLE双机搭建最佳实践,通过 DG实现两个 可用区实例数据同步,配合 TAF技术,在主库宕机时将应用连接切换到备库,保障 据库高可用性。应用范围 第三方云平台或线下 IDC需要使用阿里云日志服务生态。...
来自: 最佳实践 | 相关产品:块存储,云服务器ECS,弹性公网IP,弹性裸金属服务器(神龙),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。
场景金融链接器通过联合阿里巴巴消费与产业互联网场景及外部合作场景,提供面向消费者、企业的金融链接数智科技服务。云行情基于行情中心服务提供一站云行情产品服务,有效改进用户体验、降低技术和成本门槛、提升整体效率。营销引擎云码营销引擎云码(Intelligent Marketing Engine)是阿里云-企业云服务的数字化营销...
来自: 云产品
在线教育流量洪峰
在线教育流量洪峰
1. 通过Tair缓存的性能增强型解决高并发读的性能问题,通过持久内存型解决大并发写性能及数据可靠性问题。 2. PolarDB作为主数据库保存业务的交易数据,通过弹性能力和并发SQL解决性能瓶颈。 3. ADB+QuickBI提供的数据仓库方案通过分时弹性能力和实时业务展现能力。
TPC-H提供测试用数据模型和测试 ,MySQL提供客户端连接 PolarDB进行操作。cd/root/2.18.0_rc2/dbgen/mysql-h-u test001-p PolarDB URL在页面获取:u 步骤2 登录数据库并执行语句 use tpch;source dss.ddl 文档版本:20210120 25 在线教育流量洪峰最佳实践 主数据库大流量方案 在数据库页面可以看到表已经创建。步骤3 ...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云数据库 Redis 版,云数据库PolarDB,云原生数据仓库AnalyticDB My,Quick BI
大数据workshop
大数据workshop
大数据workshop
在 HoloWeb控制台,选择 SQL编辑器,然后点击新增 SQL窗口,选择对应的 据库,编辑填写相应的 DDL建表语句(默认数据表的属性是列存模式,列存模式更 适合 OLAP数据分析,数据表的行存模式更适合高 QPS点查询场景)。1.首先创建 ads_province_info表。文档版本:20210628(发布日期)42 阿里云最佳实践大数据 WorkShop ...
来自: 最佳实践 | 相关产品:块存储,云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,弹性公网IP,数据传输,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,实时计算,数据总线,Quick BI,Hologres
金融专属大数据workshop
金融专属大数据workshop
实践目标 学习搭建一个实时数据仓库,掌握数据采集、存储、计算、输出、展示等整个业务流程。 整个实时数据仓库系统全部基于阿里云产品进行架构搭建,用户可以掌握并学会运用各个服务组件及各个组件之间如何联动。 理解阿里云原生实时离线一体数仓解决方案架构以及掌握交付落地的实践使用方法。 前置知识要求 熟练掌握SQL语法 对大数据体系系统知识有一定的了解
在HoloWeb控制台,选择SQL编辑器,然后点击新增SQL窗口,选择对应的 据库,编辑填写相应的DDL建表语句(默认数据表的属性是列存模式,列存模式更 适合OLAP数据分析,数据表的行存模式更适合高QPS点查询场景)。1.首先创建ads_province_info表。文档版本:20210803(发布日期)39阿里云最佳实践金融大数据WorkShop 最佳...
来自: 最佳实践 | 相关产品:块存储,云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,弹性公网IP,数据传输,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,实时计算,数据总线,Quick BI,Hologres
企业上云workshop
企业上云workshop
本文模拟了如下场景: 1. 线下 IDC 环境中部署了一个业务系统,业务是利用 wordpress 系统提供网站服务。 2. 本文详细介绍了如何将以上线下系统搬迁到云上, 包括如何在云上构建以上业务系统,如何迁移线下 系统到云上,如何割接。 3. 最后介绍了迁移上云后,如何部署安全系统。 解决问题 IDC 业务系统搬迁上云 云上构建业务系统 部署安全系统
文档版本:20210617 14 企业上云 workshop-IDC业务迁移上云 RDS实例配置 2.RDS实例配置 使用云架构设计工具 CADT完成资源环境部署后进入资源配置阶段,首先登录阿里云 官网,对 RDS资源实例进行初始化配置,确认 Wordpress应用数据库用户、创建 据库以及配置数据库集群访问白名单,并记录数据库集群访问地址。2.1.确认...
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Dubbo应用上云
Dubbo应用上云
场景描述 本最佳实践适用于企业自建 Dubbo 应用上云, 应 用采用 docker 方式部署, 降低部署成本。同时利 用 MSE 提供 Zookeeper 服务注册管理。 通过阿 里云的 ARMS 和 AHAS 服务提供应用监控和服务 限流管理,简化运维并提供服务的全生命周期管 理。 解决问题 1. 自建 dubbo 应用迁移上阿里云。 2. 应用部署在容器内降低成本。 3. 通过 MSE 提供 ZK 服务,提高稳定性。 4. 通过 ARMS/AHAS 提供监控和服务限流能力 产品列表 容器服务 Kubernetes 版(ACK) 微服务引擎(MSE) 关系数据库服务(RDS) 应用高可用服务(AHAS) 应用实时监控服务(ARMS)
Dubbo应用上云 最佳实践 部署架构 场景描述 本最佳实践适用于企业自建 Dubbo应用上云,应 用采用 docker方式部署,降低部署成本。同时利 用 MSE提供 Zookeeper服务注册管理。通过阿 里云的 ARMS和 AHAS服务提供应用监控和服务 限流管理,简化运维并提供服务的全生命周期管 理。解决问题 1.自建 dubbo应用迁移上阿里云。2....
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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
关键技术选型 1.1.ClickHouse vs Presto 面对海量的数据,我们如何进行数据库的选项,这里对比了开源的两种常见分析性 据库。ClickHouse对数据采用有序存储的方式,其核心思想是充分利用了磁盘批量顺序读写 的性能要远远高于随机读写的特征,并且结合 LSM tree的设计进一步进行优化,使得 写性能达到最优(可达到 200MB/S...
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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
3.数据加工:消息队列收到的原始数据,往往存在格式不齐或内容不全,需要经过 清洗(ETL)之后,才能更好的被下游业务使用。而整个 ETL过程,是实时数 仓架构设计上非常重要的一环,该环节要做到延时小,成本低,可扩展性好,业务 指标计算准确。在系统选型上,推荐使用实时计算 Flink对数据进行处理,因为 Flink具有...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,NAT网关,云原生数据仓库AnalyticDB My,云速搭CADT
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。
VPN网关 VPN网关是一款基于 Internet的网络连接服务,通过加密通道的方式实现企业 中心、企业办公网络或 Internet终端与阿里云专有网络(VPC)安全可靠的连 。VPN 网关提供 IPSec-VPN 连接和 SSL-VPN 连接。详情请查看 https://www.aliyun.com/product/vpn IPSec VPN 基于路由的 IPSec-VPN,不仅可以更方便的配置和...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,云数据库 HBase 版,数据总线,云速搭
EMR集群安全认证和授权管理 
EMR集群安全认证和授权管理 
场景描述 阿里云EMR服务Kafka和Hadoop安全集群使 用Kerberos进行用户安全认证,通过Apache Ranger服务进行访问授权管理。本最佳实践中以 Apache Web服务器日志为例,演示基于Kafka 和Hadoop的生态组件构建日志大数据仓库,并 介绍在整个数据流程中,如何通过Kerberos和 Ranger进行认证和授权的相关配置。 解决问题 1.创建基于Kerberos的EMR Kafka和 Hadoop集群。 2.EMR服务的Kafka和Hadoop集群中 Kerberos相关配置和使用方法。 3.Ranger中添加Kafka、HDFS、Hive和 Hbase服务和访问策略。 4.Flume中和Kafka、HDFS相关的安全配 置。 产品列表:E-MapReduce、专有网络VPC、云服务器ECS、云数据库RDS版
详见:https://web.mit.edu/kerberos/krb5-1.4/krb5-1.4.1/doc/krb5- admin/domain_realm.html [capaths]为了执行直接(非分层)跨领域身份验证,需要一个数据库来构造领域 之间的 身份 验 证路径,本节用于定 义该 据库。详见:https://web.mit.edu/kerberos/krb5-1.4/krb5-1.4.1/doc/krb5-admin/capaths.html 文档版本...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,E-MapReduce
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。
步骤2 部署完成后,重启 Hive MetaStore和 HiveServer2 步骤3 由于在创建 EMR集群时我们指定了 RDS for MySQL实例的数据库作为 Hive的元 据库,但是此时元数据库还未创建,因此在 EMR控制台可以看到 Hive MetaStore服 务异常停止。文档版本:20210721 25 自建Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云 EMR 创建 EMR集群 通过查看 ...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,对象存储 OSS,VPN网关,E-MapReduce,云速搭
云原生
阿里云拥有丰富的云原生产品家族,全面的云原生开源贡献,大规模的云原生应用实践,以及广泛的云原生客户群体,为企业数字创新提供全方位能力支撑。
阿里云支撑阿里巴巴核心系统全面云原生化,并助力十万家企业完成数字化转型.MSE 服务治理专业版以无侵入的方式提供了全链路灰度、离群实例摘除、金丝雀发布、微服务治理流量可观测等核心能力,以更经济的方式、更高效的路径帮助来电科技在云上快速构建起完整微服务治理体系.站酷通过使用服务网格 ASM,对多集群、多形态、...
来自: 云产品
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。
我们通过 MSE 云原生网关,将流量、安全、微服务网关三合一,大幅降低请求链路条、降低架构复杂度、运维和故障排查成本,例如降低整个链路 RT 峰值从500ms下降至峰值50ms,服务发布期间502降为0,499平均降低10%等.MSE 微服务治理以无侵入的方式提供了全链路灰度、离群实例摘除、微服务治理流量可观测等核心能力,以更...
来自: 云产品
基于MaxCompute的大数据BI分析
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 、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 ...
来自: 最佳实践 | 相关产品:日志服务(SLS),大数据计算服务 MaxCompute,云原生数据仓库AnalyticDB My,Quick BI,云速搭CADT
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
基于交互分析工具进行数据查询最佳实践 业务架构 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, 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。...
来自: 最佳实践 | 相关产品:大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,实时计算,Hologres,云速搭CADT
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 统的两种数据架构设计取向,数据湖偏向灵活性,数据仓 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...
来自: 最佳实践 | 相关产品:对象存储 OSS,E-MapReduce,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,API网关,数据湖构建,云速搭
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)
修改配置主要是由于 PiggyMetrics原来采用 docker部署,现在更改为微服务部署 ,并且部署了 MongoDB和 RabbitMQ服务器。需要将对应的配置修改,修改包括 两步:文档版本:20200106 28 Spring Cloud Netflix应用迁移 EDAS 搭建线下微服务应用环境 1.在开发本机对/etc/hosts文件增加对应服务的 IP地址解析。由于本最佳...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,负载均衡 SLB,企业级分布式应用服务 EDAS
通过ES兼容接口方式使用Kibana访问SLS数据
通过ES兼容接口<em>方式</em>使用Kibana访问SLS数据
自建ELK日志系统的客户迁移到阿里云日志服务SLS后,对SLS查询分析语法不太熟悉的客户,可以继续沿用原有的查询分析习惯,在不改变使用方式习惯的情况下,通过Elasticsearch兼容接口的方式使用Kibana访问SLS。
通过ES兼容接口方式使用Kibana访问SLS数据最佳实践 业务架构 场景描述 日志服务SLS提供Elasticsearch兼容接口,支 持客户将日志采集到日志服务后,仍可以继续沿 用Elasticsearch的查询方案,即通过使用 Kibana访问日志服务的Elasticsearch兼容 口,实现查询SLS数据。应用场景 自建ELK日志系统的客户迁移到阿里云日志服 务...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,容器服务 ACK,日志服务(SLS)
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