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
融合分析架构特点：数据采集：ￚ 通过阿里云日志服务广泛的日志采集能力，通过泛在的日志服务等产品、开 源工具，从服务器、终端采集多维度、多种类游戏日志，行为、指标数据。数据存储与投递：ￚ 利用 OSS近乎无限的云数据湖存储能力，利用 DLA内建的灵活可定制的 ETL能力。ￚ 打通 SLS->OSS->DLA->ADB,进行数据湖投递、...
数据总线Datahub
数据总线(DataHub)服务是阿里云提供的流式数据(Streaming Data)服务，它提供流式数据的发布(Publish)和订阅(Subscribe)的功能，拥有高吞吐量、高稳定性、低成本等特点，与阿里云大数据生态系统完美打通，让您可以轻松构建基于流式数据的分析和应用。
数据总线(DataHub)服务是阿里云提供的流式数据(Streaming Data)服务，它提供流式数据的发布(Publish)和订阅(Subscribe)的功能，让您可以轻松构建基于流式数据的分析和应用.查看全部日志.提供多种SDK、API和Flume、Logstash等第三方插件，让您高效便捷的把数据接入到数据总线.提供DataConnector模块，稍作配置即可把接入的...
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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
满足高性能、高稳定性、可弹性的计算需求.Databricks Delta Lake为数据湖分析提供了ACID事务能力，轻松处理包含数十亿文件的PB级表的元数据信息，实现了批流一体的数据处理方式.同时满足数据科学家、数据工程师以及业务分析师的计算需求，提供交互式的协同分析工作平台.计算存储分离，减少数据冗余，实现多引擎间的数据共享...
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云产品
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
结论：云数据库 ClickHouse更加适合海量数据分析型业务、大宽表聚合查询分析、数 据 Hash对齐 Join场景、实时日志分析场景等等 文档版本：20201224 6 基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 架构设计 2.架构设计 2.1.架构图 本实践主要以流处理为主线，搭建实验环境，构建在线用户行为分析平台：2.2.核心模块 游戏服...
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...
数据管理与服务
数据管理与服务作为阿里云产品六大版块之一，面向不同业务场景，阿里云提供数据存储、分析、应用等全链路能力，满足企业客户全方位的数据处理需求，实现计算和存储分离、资源解耦、数据移动减化，用以满足行业快速发展的需求和趋势，利用数据重塑其业务。
云数据库RDS MySQL从入门到高阶.DataWorks全链路数据治理包含智能数据建模、全域数据集成、高效数据开发、主动数据治理、全面数据安全、快速分析服务六大产品能力，覆盖数据的全生命周期。本篇全域数据集成向开发者介绍通过DataWorks数据集成在多表多表、多表到单表、单表到单表等场景下，进行实时或离线同步的技术选型与...
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云产品
智能数据标注PAI-iTAG
智能数据标注PAI-iTAG是一款智能化数据标注平台，支持图像、文本、视频、音频等多种数据类型的标注以及多模态的混合标注。智能标注PAI-iTAG提供了丰富的标注内容组件和题目组件，可以直接使用平台预置的标注模板，也可以根据场景自定义模板进行数据标注。
智能数据标注 PAI-iTAG 是一款智能化数据标注平台，支持图像、文本、视频、音频等多种数据类型的标注以及多模态的混合标注。智能数据标注 PAI-iTAG 提供了丰富的标注内容组件和题目组件，可以直接使用平台预置的标注模板，也可以根据场景自定义模板进行数据标注.智能数据标注 PAI-iTAG.查看PAI-iTAG产品文档.快速入门PAI-...
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数据同步服务
数据同步 MSS，源于阿里云移动开发平台。移动数据同步 MSS，通过一个安全的数据通道 TCP+SSL，及时、准确、有序地将服务器端的业务数据，主动的同步（SYNC）到客户端 App。提供增量、可靠的消息触达能力，将聊天消息按发送方的发送顺序，有序推送至指定用户。可以动态地将配置信息进行全设备推送，保证在线 APP 可实时接收推送数据。
移动数据同步 MSS，通过一个安全的数据通道 TCP+SSL，及时、准确、有序地将服务器端的业务数据，主动的同步（SYNC）到客户端 App.查看产品文档，快速上手.数据同步 MSS.查看 mPaaS 产品文档.移动开发平台的常见使用问题.快速接入支付宝原生扫码组件.mPaaS 小程序.移动安全加固.发布服务 MDS.网关服务 MGS.移动分析 MAS.智能...
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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
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。方案优势 支持超过10亿条元数据规模的数据管理，同时支持高可靠和高可用。 支持元数据实时备份和重建集群快速恢复...
数据传输服务DTS
阿里云数据传输服务集数据迁移、订阅及实时同步功能于一体，能够解决公共云、混合云场景下，远距离、毫秒级异步数据传输难题，支持关系型数据库、NoSQL、大数据(OLAP)等数据源，其底层基础设施采用阿里双11异地多活架构，为数千下游应用提供实时数据流，已在线上稳定运行7年之久。
可以将源端数据库数据实时同步到数据仓库，构建实时分析数仓，也可以根据调度策略的配置，定期地将源库中的结构和存量数据迁移至目标库中，构建更加灵活的数据仓库（例如构建T+1的周期性数仓）.实时同步功能支持将并发粒度缩小到事务级别，能够并发同步同张表的更新数据，提升同步性能；支持多并发压缩传输，降低传输链路对...
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数据集成 Data Integration
阿里云数据集成 Data Integration是跨异构数据、低成本、弹性扩展的数据采集同步平台，为DataX的商业版，支持ETL，支持50+数据源跨网络离线(全量/增量)同步。
实时数据同步功能，方便您使用单表同步或整库同步方式，将源端数据库中部分或全部表的数据变化实时同步至目标数据库中，实现目标库实时保持和源库的数据对应.全增量一体化同步.数据集成支持同步解决方案功能，您可以通过配置同步规则同步整库的离线全量和实时增量数据，支持一键同步至Elasticsearch、MaxCompute、Hologres....
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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。
云上用户通过云企业网+NAS在线迁移服务实现跨区域、跨账号迁移 NAS上的数 据，并确保能实现增量迁移（减少业务停机时长）。示例应用场景 线下 IDC数据 迁移至阿里云 OSS 线下 NAS数据迁移至阿里云 NAS 线上杭州区域 NAS数据通过 CEN迁移至深圳区域 NAS 方案架构 1 文档版本：20201013 数据迁移上云最佳实践 最佳实践概述 2 ...
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。
在线下零售餐饮行业的场景中，随着业务的发展，客户的门店数量及会员数量快速扩张，传统的数据加工处理和管理能力已经无法匹配业务的发展，在此情景下，客户通过阿里云对企业的业务系统和数据平台进行升级，基于Dataphin快速构建企业数据中台的数据，并结合Quick BI进一步实现对会员数据的分析和挖掘，最终实现业务上千人...
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自建Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云Databricks数据洞察
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Databricks数据洞察集群之后，涉及到数仓数据和元数据的迁移以及Hive版本的订正更新。 方案优势 1. 全托管Spark集群免运维，节省人力成本。 2. Databricks数据洞察与阿里云其他产品（OSS、RDS、MaxCompute、EMR）进行深度整合，支持以这些产品为数据源的输入和输出。 3. 使用Databricks Runtime商业版引擎相比开源Spark性能有3-5倍的提升。 解决问题 1. Hive数仓数据迁移OSS方案。 2. Hive元数据库迁移阿里云RDS方案。 3. Hive跨版本迁移到Databricks数据洞察使用Delta表查询以提高查询效率。
自建 Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云 Databricks数据洞察 业务架构 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 Databricks数据洞察集群之后，涉及到数仓数 据和元数据的迁移以及 Hive版本的订正更新。方案优势 1.全托管 Spark集群免运维，节省人力成 本。2.Databricks数据洞察...
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