数据安全中心
敏感数据保护（Sensitive Data Discovery and Protection），在满足等保v2.0“安全审计”、等保v3.0及“个人信息保护”的合规要求的基础上，为客户提供敏感数据识别、分级分类、数据安全审计、数据脱敏、智能异常检测等数据安全能力，形成一体化的数据安全解决方案。
从海量数据中发现和锁定保护对象，通过内置算法规则和自定义敏感数据识别规则，对其存储的数据库类型数据以及非数据库类型文件进行整体扫描、分类、分级，并根据结果做进一步的安全防护，如细粒度访问控制、加密保存等.敏感数据识别.细粒度行为审计追溯的能力，可审计用户终端信息、使用工具、数据信息、返回结果等详细信息...
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数据管理DMS
数据管理DMS是基于阿里巴巴集团十余年的数据库服务平台的云版本，提供免安装、免运维、即开即用、多种数据库类型与多种环境统一的web数据库管理终端；可以为企业用户快速复制搭建与阿里集团同等安全、高效、规范的数据库DevOps研发流程解决方案。
更多产品与服务.SQL Server是发行最早的商用数据库产品之一，支持复杂的SQL查询，性能优秀，对基于Windows平台.NET架构的应用程序具有完美的支持.云数据库RDS SQL Server 版.高可靠双机热备架构及可无缝扩展的集群架构，满足高读写性能场景及容量需弹性变配的业务需求.云数据库 Redis 版.云数据库MongoDB版支持ReplicaSet和...
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云产品
Databricks数据洞察
阿里云Databricks数据洞察是基于Apache Spark的全托管数据分析平台, 内核采用更高效、稳定的商业版Databricks Runtime和Delta Lake。可满足数据分析师、数据工程师和数据科学家在大数据场景下对数据湖分析、实时数仓、离线数仓、BI数据分析、AI机器学习等需求
与阿里云RAM集成，可以根据用户和角色做权限控制，保障数据安全性.Databricks数据洞察是基于Apache Spark的全托管数据分析平台,内核采用更高效稳定的商业版Databricks Runtime和Delta Lake，满足用户对数据湖分析、实时数仓、离线数仓、BI数据分析、AI机器学习等场景需求。因产品服务策略调整，本产品将于2023年10月23日...
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云产品
数据迁移上云
随着越来越多的企业选择将业务系统上云，各种类型的数据如何便捷、平滑的迁移上 云，成了用户上云较为关注的点；业务上云后，因为业务或者其他方面调整等因素， 也存在如跨区域，跨账号等数据迁移的场景。针对以上需求，阿里云上提供了较为丰 富的工具（如ossimport）、服务(在线迁移服务)，旨在能够帮助客户便捷进行数据迁 移。 本文通过云架构设计工具CADT来快速创建云上基础资源，并以杭州区域来模拟线 下IDC（或友商），深圳区域模拟阿里云云上资源。通过云上的工具命令、服务来提 供常见数据迁移场景的最佳实践。
相比于 scp主要有以下优 点：传输前会进行检测，跳过最终修改时间戳和文件大小一致的文件 传输前会对数据进行压缩 支持断点续传 操作步骤 步骤1 NAS服务器安装 rsync，安装命令：yum install rsync-y 47 文档版本：20201013 数据迁移上云最佳实践 通过CEN跨区域迁移NAS 步骤2 执行 rsync-avzP-e 'ssh-p 22'/data/*root@172....
电商网站数据埋点及分析
场景描述 数据埋点是数据产品经理、数据运营以及数据分 析师，基于业务需求（例如：CPC点击付费广 告中统计每一个广告位的点击次数），产品需求 （例如：推荐系统中推荐商品的曝光次数以及点 击的人数）对用户行为的每一个事件对应的位置 进行开发埋点，并通过SDK上报埋点的数据结 果，记录数据汇总后进行分析，推动产品优化或 指导运营。 解决问题 1.电商网站广告位效果统计分析 2.电网网站推荐商品曝光、点击、购买等行为统 计分析 3.电商网站用户分布分析 4.电商网站页面热点图分析等 产品列表 日志服务SLS Dataworks 云服务器ECS 云数据库RDS版 负载均衡SLB 专有网络VPC
文档版本：20220127 I 电商网站数据埋点及分析 前言 前言 概述 本文以电商网站为例，使用日志服务采集日志，RDS作为后端数据存储服务并使用日 志服务对数据进行分析。数据埋点是数据产品经理、数据运营以及数据分析师，基于 业务需求（例如：CPC点击付费广告中统计每一个广告位的点击次数），产品需求（例 如：推荐系统中...
智能数据建设与治理Dataphin
Dataphin遵循阿里巴巴集团多年实战沉淀的大数据建设OneData体系（OneModel、OneID、OneService），集产品、技术、方法论于一体，一站式地为您提供集数据引入、规范定义、智能建模研发、数据萃取、数据资产管理、数据服务等的全链路智能数据构建及管理服务。助您打造属于自己的标准统一、资产化、服务化和闭环自优化的智能数据体系，驱动创新。
满足成熟企业对数据中台建设的诉求，通过盘点企业的数据资产，形成统一的规范及标准进行数据资产的治理，构建标准统一、口径一致、质量可靠的企业数据中台.智能研发版￥25,000/月 起.适合业务快速调整、快速转型的初创期企业，可灵活应对变化及时做出调整，此版本极具性价比，可快速帮助企业完成数仓的建设.敏捷研发版￥4,...
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云产品
云Clickhouse冷热数据分层存储
基于云ClickHouse可以给电商、游戏、互联网以及其他行业提供高性能、高稳定性、低维护成本、高性价比的实时数据分析、精准营销、业务运营、业务分析、业务预警、业务营销、数仓加速等场景化方案，本实践会向客户提供数据库低维护成本、数据库链路构建、冷热分层存储、快熟分析等操作实践。 解决问题 1. 维护成本低不用建设维护体系，稳定性高，数据倾斜自动均衡。 2. 完善的数据同步链路，可以平滑将业务库、大数据、日志服务的数据同步到Clickhouse，降低研发成本。 3. 平滑升级版本，业务中断小。 冷热分层后透明读取，帮客户节约整体数据存储成本。
冷热分层存储参考文档：https://help.aliyun.com/document_detail/202879.html 冷数据的移动是由后台自动完成，对数据访问的使用没有影响，热存储和冷存储混合 查询访问性能有一定影响。步骤1 建库、建表。通过 DMS登录云 ClickHouse集群并建表，注意该表在建表的时候设置 TTL策略。本 实例中的 TTL表超过 50天的数据会自动...
DTS数据同步集成MaxCompute数仓
场景描述 本文Step by Step介绍了通过数据传输服务 DTS实现从云数据库RDS到MaxCompute的 数据同步集成，并介绍如何使用DTS和 MaxCompute数仓联合实现数据ETL幂等和数 据生命周期快速回溯。 解决问题 1.实现大数据实时同步集成。 2.实现数据ETL幂等。 3.实现数据生命周期快速回溯。 产品列表 MaxCompute 数据传输服务DTS DataWorks 云数据库RDS MySQL 版
同时能满足用户对数据治理、质量管理需求，赋予用户对外提供数据服务的能力。更多信息，请参见：https://data.aliyun.com/product/ide VPC：Virtual Private Cloud，简称 VPC。基于阿里云创建的自定义私有网络,不 同的专有网络之间二层逻辑隔离，可以在自己创建的专有网络内创建和管理云产 品实例，比如 ECS、负载均衡、RDS...
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
通过对数据源的连接和数据集的创建，对数据进行即时的分析与查询；通过电子表格或仪表板功能，以拖拽的方式进 行数据的可视化呈现。更多信息，请参见 help.aliyun.com/document_detail/33813.html 文档版本：20210224 V 游戏数据运营融合分析 目录 目录 文档版本信息.I 法律声明.II 前言.III 目录.VI 最佳实践概述.1 前置...
企业构建统一CMDB数据源
典型场景 l 企业/ISV构建多云CMDB平台，对接数十款产品的API，拉取、清洗、格式化、存储配置数据是复杂且高成本的工作。 l 企业日常的资源管理，需依赖资源配置历史、资源关系数据进行故障溯源和影响评估。 解决方案 l 企业管理账号设置Config配置数据投递，将所有账号的资源配置快照和历史归集到统一地址留存。 l 使用OSS做长期归档，使用SLS做实时分析和监听。获取全量资源数据并及时感知云上资源的变更。 l 将数据集成到自有CMDB平台 客户价值 l 基于配置审计简单便捷的持续收集云上资源配置数据，在自建CMDB过程中节省大量人力和时间成本。 l 跨账号统一收集数据，实现中心化的资源配置管理。 l 实现资源配置数据的持续收集和监听，及时感知云上资源的增删改，洞察异常变更。
资源管理平台（CMDB）最重 要的是构建完整可靠的底层数据，需要获取各 个云平台的所有资源配置数据，对数据进行持 续的下载、数据格式抽象统一、数据清洗、资 源关系解析和长期留存等处理，用可靠的数据 支持基于资源数据构建的运维管理流程和 Devops 程序。当使用的云平台比较多、使用 云产品比较多样、云上部署规模越来越...
互联网电商行业离线大数据分析
电商网站销售数据通过大数据分析后将业务指标数据在大屏幕上展示，如销售指标、客户指标、销售排名、订单地区分布等。大屏上销售数据可视化动态展示，效果震撼，触控大屏支持用户自助查询数据，极大地增强数据的可读性。
RDSMySQL支持实例管理、账号管理、数据库管理、备份恢复、白名单、透 明数据加密以及数据迁移等基本功能，还支持读写分离、SQL审计、多可用区集群等高级功能。 云服务器ECS：是阿里云提供的性能卓越、稳定可靠、弹性扩展的IaaS（InfrastructureasaService）级别云计算服务。云服务器ECS免去了您采购IT硬件的前期准备，让...
大数据近实时数据投递MaxCompute
本文介绍离线大数据场景使MaxCompute构建云 上近实时数仓，打通云下数据上云链路，解决数据复杂类型支持和动态分区问题，满足高级数据处理需求的最佳实践。 l混合云环境下，现有业务系统零改造，打通数据上云链路。 l使用UDF实现复杂数据类型转换和数据动态分区。 l使用DataWorks配置周期调度业务流程，数据自动入仓。 l借助MaxCompute优化计算引擎，实现降本增效。 产品列表 云服务器ECS 专有网络VPC 访问控制RAM 数据总线DataHub E-MapReduceEMR DataWorks 大数据计算服务MaxCompute
同时能满足用户对数据治 理、质量管理需求，赋予用户对外提供数据服务的能力。详见：https://www.aliyun.com/product/bigdata/ide 文档版本：20240419 IV 大数据近实时数据投递 MaxCompute 目录 目录 文档版本信息.I 法律声明.II 前言.III 目录.V 最佳实践概述.1 前置条件.2 1.资源环境部署.3 2.EMR Kafka集群配置Topic.9 2...
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
Function Compute构建高弹性大数据采集系统 最佳实践 业务架构 场景描述 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...
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
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）。Presto,支持 SQL 并提供了一个标准数据库的语法特性，但其不是一个通常意义上的 关系数据库，而是定位在数据仓库和数据分析...
异地双活场景下的数据双向同步
概述 随着客户业务规模的扩大，对系统高可用性要求越来越高，越来越多用户采用异地双活/多活架构，多活架构往往涉及业务侧做单元化改造，本方案仅模拟用户已做单元化改造后的数据双向同步，数据库采用双主架构，本地写本地读，同时又保证双库的数据一致性，为业务增加可用性和灵活性。 适用场景 数据库双向同步 数据库全局ID不冲突 双活架构的数据库建设问题 技术架构 本实践方案基于如下图所示的技术架构和主要流程编写操作步骤： 方案优势 DTS双向同步，采用独立模块避免数据同步占用系统资源。 奇偶ID涉及，避免数据冲突。 DTS多种处理冲突的方式供业务选择。 安全：原生的多租户系统，以项目进行隔离，所有计算任务在安全沙箱中运行。
步骤4 这时需要用户手动去判断数据已哪个单元的为准，对数据修复后重启任务。说明：本方案先简单重启任务，跳过错误。文档版本：20220209 59 异地双活场景下的数据双向同步 模拟业务测试 4.2.单元化 ID模拟测试 说明：为了避免数据冲突，双活业务需要做到单元内自闭环，本方案仅模拟双活场景 下的数据库处理，不涉及流量...
利用交互式分析(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
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...
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