分布式任务调度 SchedulerX
SchedulerX 是阿里巴巴自研的基于 Akka 架构的分布式任务调度平台（兼容开源 XXL-JOB/ElasticJob/K8s Job/Spring Schedule），支持 Cron 定时、一次性任务、任务编排、分布式数据处理，具有高可用、可视化、可运维、低延时等能力。
通过分布式架构、数据三备份、消息 At-least-once delivery、failover、定期轮检等多种手段，保证任务调度和运行的高可靠.多层次安全防护，支持 HTTPS 和 VPC 访问。多用户隔离机制，支持命名空间和应用级别的隔离.提供托管式的任务管理、易接入、易运维，大大降低了自建平台的成本的同时，提升了研发效能.通过轻量级分布式...
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Node.js性能平台
Node.js 性能平台（Node.js Performance Platform）是阿里云面向中大型 Node.js 应用提供性能监控、安全提醒、故障排查、性能优化等服务的整体性解决方案。凭借对 Node.js 内核深入的理解，我们提供完善的工具链和服务，协助客户主动、快速发现和定位线上问题。
兼容官方 LTS 版本.提供与 Node.js LTS 版本完全兼容的运行时....凭借对 Node.js 内核深入的理解，我们提供完善的工具链和服务，协助客户主动、快速发现和定位线上问题.Node.js 性能平台.查看Node.js性能平台所有相关文档.了解如何快速使用Node.js性能平台.更多问题交流讨论FAQ.来自阿里内部或客户的最佳实践.
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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
步骤6 当集群状态处于运行中后，单击集群 ID，复制 VPC地址和端口号（后续通过 Blink任 务将数据 ETL清洗后，导入到 ClickHouse）。步骤7 创建账号。文档版本：20201224 27 基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 基础环境部署 步骤8 添加白名单，填写集群所在 VPC的 IP段。文档版本：20201224 28 基于 Flink+...
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
更多信息，请参见：www.aliyun.com/product/fc 消息队列 Kafka版：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、文档版本：20210806（发布日期）III Function Compute构建高弹性大数据采集系统 产品介绍 流式数据处理、在线和离线分析等...
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。
参见：https://www.aliyun.com/product/rds/mysql 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、...
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