游戏数据运营融合分析
场景描述 1.游戏行业有结构化和非结构化数据融合分 析需求的客户。 2.游戏行业有数据实时分析需求的客户，无法 接受T+1延迟。 3.对数据成本有一定诉求的客户，希望物尽其 用尽量优化成本。 4.其他行业有类似需求的客户。 方案优势/解决问题 1.秒级实时分析：依托ADB计算密集型实例， 秒级监控DAU等数据，为广告投放效果提 供有力的在线决策支撑。 2.高效数据融合分析：打通结构化和非结构化 数据，支撑产品体验分析；广告买量投放效 果实时（分钟级）分析，渠道的评估更准确。 3.低成本：DLA融合冷数据分析+ADB存储密 集型温数据分析+ADB计算密集型热数据分 析，在满足各种分析场景需求的同时，有效 地降低的客户的总体使用成本。 4.学习成本低：DLA和ADB兼容标准SQL语 法，无需额外学习其他技术。 产品列表 专有网络VPC、负载均衡SLB、NAT网关、弹性公网IP 云服务器ECS、日志服务SLS、对象存储OSS 数据库RDSMySQL、数据传输服务DTS、数据管理DMS 分析型数据库MySQL版ADS 数据湖分析DLA、QuickBI
来源分析 游戏玩家来源分析里面，新增设备分析用来预测该款游戏的生命周期和拉新效率等，文档版本：20210224 112 游戏数据运营融合分析 经典游戏数据运营分析场景列举 均为评价该款游戏是否被玩家广泛接受的一个非常重要的指标，一个典型的来源分 析如下图所示：如此统计新增设备、新增玩家等计算的 SQL示例通常如下：...
Spark on ECI大数据分析
场景描述 方案优势 1.计算引擎弹性扩缩容，兼顾资源弹性与计 算资源成本优化。 2.计算与存储分离架构，结合阿里云原生云 存储产品，海量数据湖优势。 3.Kubernetes原生的调度性能优势，提升在 大规模分析作业时的分析性能优势分。 4.集群资源隔离和按需分配。 解决问题 1.计算资源弹性能力不足，计算资源成本管 控能力欠缺. 2.集群资源调度能力和隔离能力不足。 3.计算与存储无法分离，大数据量分析时出 现数据存储资源瓶颈。 4.Spark submit方式提交分析作业参数支持 有限等缺点。 产品列表 容器服务Kubernetes版(ACK) 弹性容器实例(ECI) 文件存储HDFS 对象存储OSS 专有网络VPC 容器镜像服务ACR
即可使用具备无限容量及性能扩展、单一 命名空间、多共享、高可靠和高可用等特性的分布式文件系统，适用于对吞吐性 能和延迟要求较高的大数据分析与机器学习的业务需求场景。ACK：容器服务 ACK（Alibaba Cloud Container Service for Kubernetes）提供高 可性能可伸缩的容器应用管理服务，支持企业级 Kubernetes容器化应用...
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
java-jar game-server-0.0.2-SNAPSHOT.jar-spring.profiles.active=prod&文档版本：20201224 40 基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 游戏服构建 步骤14 验证，进行可用性、连通性测试,访问游戏服对外暴露的接口/api/v1/game-server 文档版本：20201224 41 基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 日志采集 5....
车辆数据安全稳定上云和分析
阿里云物联网平台提供全托管的企业级实例服务，无需自建物联网基础设施即可实现车辆数据的安全稳定上云。
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车辆数据安全稳定上云和分析方案介绍方案优势应用场景方案部署车辆数据安全稳定上云和分析该方案为车企提供安全稳定的车辆数据上云和分析服务。阿里云物联网平台提供全托管的企业级实例服务，无需自建物联网基础设施即可实现车辆数据的安全...
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解决方案
基于云速搭CADT快速构建药物筛选批量计算环境-serverless版
本方案基于云速搭 CADT提供一个快速构建云上Serverless版HPC批量计算环境的模板，针对生物制药领域的药物筛选场景，提供开箱即用的整套解决方案工具包，整个云上环境仅需1个小时即可完成自动化部署搭建。
文件存储 NAS：阿里云文件存储 NAS是一个可共享访问，弹性扩展，高可靠，高性 能的分布式文件系统。它基于 POSIX 文件接口，天然适配原生操作系统，提供共 享访问，同时保证数据一致性和锁互斥。文件存储 NAS中的数据自动地在可用区 内以多副本冗余方式存储，避免数据的单点故障风险，提供高达 99.999999999%的 数据可靠性...
在线业务一站式性能优化
使用DCDN来同时加速源站的动态资源和静态资源，一方面通过全球分布式缓存来提高静态内容分发速度，另一方面通过动态选路技术来提高动态内容全链路传输速度。
应用场景访问电商网站访问电商网站需保障两类页面的访问性能，第一类是商品详情页，能快速加载商品图片信息，第二类是订单交易页面，需要能够流畅地走完订单交易流程，要实现这两个目标需要同时对网站的静态资源（例如商品图片）和动态资源（例如订单交易信息）进行访问性能优化，DCDN同时提供了对静态资源和动态资源的加速...
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解决方案
MRACC加速倚天ECS实例Flink集群性能
希望了解Flink集群on倚天的部署架构。 通过神龙大数据加速引擎 Mracc 提升Flink集群性能。 希望实测了解倚天ECS实例运行Flink集群的性能 架构设计：利用阿里云官方架构设计模版，在此基础上二次定制（调整规格、资源数量、配置调整）。 快速完成PoC和生产环境的设计和部署
MRACC加速倚天 ECS实例 Flink集群性能 最佳实践 场景描述 本方案为 Flink集群 On阿里云 ECS部署提供一 个性能压测场景，ECS选择倚天 ARM架构实 例。在这个场景中，本方案将提供一个一键部署 的架构模板，并预置了相关软件的安装和压测脚 本的部署，为客户提供一个标准化环境用于测试 Flink 集群 On 倚天实例的性能。应用...
全域采集与增长分析Quick Tracking
全域采集与增长分析（Quick Tracking）是阿里云推出的应用数据采集及分析产品，为运营、BI、产品和决策层提供一站式数据化运营服务：通用的多维度用户行为分析、自助分析功能、数据无缝对接其他大数据产品，助每个企业实现基于大数据技术的精细化运营能力。
支持崩溃、卡顿、启动分析、网络分析等性能监控功能.Web端性能监控.支持JS异常、API请求、白屏、用户追踪等性能监控能力.小程序性能监控.支持JS异常、API请求、用户追踪等性能监控能力.移动端性能监控，快速定位异常问题，保障用户体验.商品规格与服务.查看产品文档.查看产品文档.<查看EMAS全部产品.提供APP/小程序/H5/Web/...
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云产品
移动分析
移动分析 MAS，源于阿里云移动开发平台。移动分析 MAS，通过多端埋点数据的采集与分析，实现产品核心指标监控。帮助企业更好的完成业务监控、用户洞察与行为分析，指导产品迭代，精细化产品运营，辅助营销决策，加速业务商业化。
移动分析 MAS 提供应用稳定性分析，包括闪退监控、异常监控、性能监控及用户诊断功能，帮助开发人员及时发现、定位问题.移动分析 MAS 提供应用问题诊断，包括个人用户诊断和诊断日志采集两部分.mPaaS 小程序.移动安全加固.发布服务 MDS.网关服务 MGS.数据同步 MSS.智能投放 MCDP.消息推送 MPS.解决方案：移动智能营销.解决...
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云产品
云原生数据湖分析DLA
阿里云云原生数据湖分析是新一代大数据解决方案，采取计算与存储完全分离的架构，支持对象存储(OSS)、RDS(MySQL等)、NoSQL(MongoDB等)数据源的消息实时归档建仓，提供Presto和Spark引擎，满足在线交互式查询、流处理、批处理、机器学习等诉求。内置大量优化+弹性，比开源自建集群最高降低50%+的成本，最快可1分钟级拉起300个计算节点，快速满足业务资源要求。
生产库与分析环境隔离，保持生产库更轻量，性能更好，历史数据在分析环境分析，对生产环境不造成影响.支持构建实时数据湖，支持DB的CDC与消息数据（如Kafka）入湖，构建大规模的可以增删改查的数据集，延迟大约为10分钟.支持联合查询，支持通过标准JDBC的方式，对散落在各种类型的数据源比如MySQL，SQL Server，PostgreSQL...
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云产品
数据湖-在线学习场景数据分析
场景描述 本场景以在线教育中一个答题闯关类的应用为 例，使用WebServer来模拟演示这类日志数据 的分析处理。通过Nginx和Pythonflask搭建 WebServer，模拟应用中的关键页面，比如登 录、课程内容等，之后构造若干用户使用的模拟 日志数据，投递到数据湖进行分析后获取应用 PV、UV、课程内容访问排行、平均得分等等。 解决问题 基于数据湖（EMR+OSS）搭建大数据平台。 EMR和OSS使用和配置。 数据统一存储到OSS。 产品列表 E-MapReduce 对象存储OSS 云服务器ECS 访问控制RAM 专有网络VPC
文档版本：20200331 6数据湖-在线学习场景数据分析 数据湖 JindoFS块存储模式 数据以Block形式存储在后端存储OSS上，本地Namespace服务维护元数据信息，该模式在性能上较优，无论是数据性能还是元数据性能。JindoFS块存储模式具有以下几个特点： 海量弹性的存储空间，基于OSS作为存储后端，存储不受限于本地集群，而且本 ...
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
基于 MaxCompute的大数据 BI分析 最佳实践 场景描述 业务架构 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 Hologres进行实时分 析，之后通过 Quick BI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...
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