云消息队列 RocketMQ 版
云消息队列 RocketMQ 版是基于 Apache RocketMQ 构建的分布式消息中间件，广泛用于异步解耦、削峰填谷等场景。可支撑千万级并发、万亿级数据洪峰，更稳定，更安全。
“阿里云提供的开源版本和云版本的RocketMQ，都大大方便了我们内部异步消息队列的使用/运维/可靠等多方面的诉求，支撑了大量的业务线以及非常高的并发量，同时保证了非常高的可用率。——大搜车基础技术团队负责人 芋头.编程猫CTO：“RocketMQ是我们中国软件界的骄傲，其开源版本成为Apache的金牌项目而被广泛使用，而作为...
来自：
云产品
云上高并发系统改造
场景描述 随着业务的发展，系统并发压力越来越大，如何 进行系统改造以满足高并发场景的业务需求成 为了一个技术难题。本实践抽象于客户的实际场 景，提供高并发下系统改造的理论指导和部分实 操演示。主要适用于以下场景： 1.系统并发压力大，需要进行系统应用改造。 2.数据层并发压力大，需进行分库分表改造。 3.数据库数据量巨大，亟待分库分表解决查询 和写入瓶颈的场景。 方案优势/解决问题 1.在水平扩展阶段，我们除了通过SLB做负载 均衡外，我们可以通过SLB下挂nginx的方 式，增加负载均衡侧的可扩展性 2.在数据库拆分阶段，在做好数据规划后，我 们借助DTS进行数据迁移，通过DRDS将 RDS MySQL的数据拆分到多个分库和分 表中。 产品列表 专用网络VPC 负载均衡SLB 云服务器ECS 数据库RDSMySQL 数据传输服务DTS PrivateZone 分布式关系型数据库DRDS
云上高并发系统改造 最佳实践 场景描述 部署架构图 随着业务的发展，系统并发压力越来越大，如 何进行系统改造以满足高并发场景的业务需 求成为了一个技术难题。本实践抽象于客户的 实际场景，提供高并发下系统改造的理论指导 和部分实操演示。主要适用于以下场景：1.系统并发压力大，需要进行系统应用改 造。2.数据层并发...
媒体处理MPS
阿里云媒体处理（ApsaraVideo for Media Processing，原MTS）是一种多媒体数据处理服务。它以经济、弹性和高可扩展的转换方法，将多媒体数据转码成适合在全平台播放的格式。并基于海量数据深度学习，对媒体的内容、文字、语音、场景多模态分析，实现智能审核、内容理解、智能编辑。
基于先进的内容接入与分发网络和大规模分布式实时视频处理技术（含窄带高清™）打造的音视频直播平台，提供易接入、低延迟、高并发、高清流畅的音视频直播服务.视频直播 Live.RTS是一款超低延时、高并发、低卡顿的视频直播产品。它将延时从标准视频直播的3秒-6秒降低至毫秒级别，且提供更强的抗丢包能力，适用于对网络延时...
来自：
云产品
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...
云消息队列 Kafka 版
云消息队列 Kafka 版是阿里云基于Apache Kafka构建的大数据消息中间件，广泛用于日志收集和分析、数据处理等场景。可提供全托管服务，用户无需部署运维，更专业、更可靠、更安全。
云消息队列 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、更安全.查看产品文档.购买云消息队列 Confluent 版....
来自：
云产品
视频网站的存储与媒体处理方案
基于阿里云服务提供高可靠存储和实时自动化服务的一种视频存储和处理解决方案，根据企业业务需求，支持视频存储、水印、转码、点播等能力。
产品解决方案文档与社区权益中心定价云市场合作...查看详情网站静态资源访问加速本方案使用阿里云CDN产品来分发OSS上的网站静态文件，不仅可以降低源站的负载压力，还能够提升网站的访问性能，同时还能在高并发场景下为您节约成本。查看详情技术解决方案咨询我们将根据您提交的需求，安排技术解决方案专家为您服务！立即咨询
来自：
解决方案
函数计算实现弹性音视频处理系统
场景描述 本示例通过函数计算部署一个高弹性高可用的 音视频处理系统。尤其适合视频网站使用，每天 有大量的上传视频，需要及时转码处理以适配各 种终端及网络条件，要求短时间内准备大量的计 算资源进行大规模并行转码处理，同时希望基于 FFmpeg自建的转码服务能简单迁移。 解决问题 1.如何使用函数计算部署音视频处理系统。 2.如何进行系统的压测。 产品列表 函数计算服务 文件存储NAS 对象存储OSS 函数工作流FnF 日志服务SLS
尤其适合视频网站 使用，每天有大量的上传视频，需要及时转码处 理以适配各种终端及网络条件，要求短时间内准 备大量的计算资源进行大规模并行转码处理，同 时希望基于 FFmpeg自建的转码服务能简单迁 移。解决问题 1.如何使用 Function Compute 部署音视频 处理系统。2.如何进行系统的压测。产品列表 最佳实践频道 Function...
SLS多云日志采集、处理及分析
场景描述 从第三方云平台或线下IDC服务器上采集 日志写入到阿里云日志服务，通过日志服务 进行数据分析，帮助提升运维、运营效率， 建立DT 时代海量日志处理能力。 针对未使用其他日志采集服务的用户，推荐 在他云或线下服务器安装logtail采集并使用 Https安全传输；针对已使用其他日志采集 工具并且已有日志服务需要继续服务的情 况，可以通过Log producer SDK写入日志 服务。 解决问题 1.第三方云平台或线下IDC客户需要使用 阿里云日志服务生态的用户。 2.第三方云平台或线下IDC服务器已有完 整日志采集、处理及分析的用户。 产品列表 E-MapReduce 专有网络VPC 云服务器ECS 日志服务LOG DCDN
SLS多云日志采集、处理及分析 最佳实践 业务架构 场景描述 从第三方云平台或线下 IDC服务器上采集 日志写入到阿里云日志服务，通过日志服 务进行数据分析，帮助提升运维、运营效 率，建立 DT 时代海量日志处理能力。针对未使用其他日志采集服务的用户，推 荐在他云或线下服务器安装 logtail采集并使 用 Https安全传输；针对...
自然语言处理NLP
自然语言处理是为各类企业及开发者提供的用于文本分析及挖掘的核心工具，已经广泛应用在电商、文化娱乐、金融、物流等行业客户的多项业务中。自然语言处理API可帮助用户搭建内容搜索、内容推荐、舆情识别及分析、文本结构化、对话机器人等智能产品，也能够通过合作，定制个性化的解决方案。
通过自然语言处理技术，快速解析用户输入的自然语言中所表达的意图，并根据相关意图做出对应的反馈，以实现人与机器之间的自然交互，让机器具备与人做对话沟通的能力.对话指令解析.基础QA搭建.智能语音交互.推荐搭配使用.人机对话系统的搭建.对商品的评价内容进行观点提取和分析，帮助卖家更好的了解商品在买家中的口碑情况...
来自：
云产品
超级计算集群实现自然语言处理训练
场景描述 本方案适用于自然语言训练场景，使用神龙 GPU云服务器（SCCGN6）+CPFS进行NLP的 训练，采用Bert模型。这里不使用容器，直接 使用裸机进行NLP的Bert训练，使用飞天AI加 速训练工具可以有效提升多机多卡的训练效率。 解决问题 使用神龙GPU云服务器搭建NLP训练环 境 使用SCC的RDMA网络 使用CPFS存储训练数据 使用飞天AI加速训练工具加速训练 产品列表 神龙GPU云服务器（SCCGN6） SCC超级计算集群 CPFS共享存储
系统架构图如下：1企业上云实践 基于超级计算集群的自然语言处理AI训练 方案优势 SCC超级计算集群 神龙服务器提供弹性+裸金属服务器性能，无性能损耗 RDMA计算网络提供低延迟，高带宽网络传输，低至2us延迟，带宽可达50Gb/s 强大的计算能力，SCCGN6每台配置最新8个V100的GPU 并行存储CPFS 提供高带宽，高...
人工智能-自然语言处理-中心词识别
多语言中心词（目前支持中文及英文）基于海量数据，使用电商标题中心词以及类目进行训练，通过给每个词计算一个相关性分数来衡量每个词与句子的相关性程度，进而识别并提取出句子的中心词。适用于提取电商搜索query、标题及其他类似短文本（一般小于25个词）的中心词。
查看自然语言处理的简介.了解如何开通服务及调用方式.了解数据格式要求.了解如何接入各API.模型语言无关性，支持中/英/俄/西等多个语种.依托阿里丰富大规模电商场景，借助电商大数据完成中心词建模.海量电商数据建模.基于卷积的深度语义网络CDSSM模型，借助电商类目体系，提升关键词提取准确率.深度语义模型.借助语料丰富的...
来自：
云产品
云速搭部署SLS实现日志采集处理分析
通过云速搭部署ECS+SLS，在ECS上安装logtail收集Nginx应用日志写入SLS。通过日志生成器模拟Nginx日志生成，并通过SLS进行日志分析。
云速搭部署 SLS实现日志采集处理分析 文档版本信息 云速搭 部署 SLS实现日志采集处理分析 最佳实践 文档版本：20211203（发布日期）云速搭部署 SLS实现日志采集处理分析 文档版本信息 文档版本信息 文本信息 属性 内容 文档名称 云速搭部署 SLS实现日志采集处理分析 文档编号 276 文档版本 V1.0 版本日期 2021-12-03 文档...
人工智能-自然语言处理-命名实体
我们为您提供的命名实体服务，可以帮助您快速识别文本中的实体，进而挖掘各实体间的关系，是进行深度文本挖掘，知识库构建等常用自然语言处理领域里的必备工具。目前主要针对电商领域，识别品牌、产品、型号等，同时也包括一些通用领域实体如人名、地名、机构名、时间日期等。
依托阿里大生态，历经多个领域业务场景锤炼，覆盖电商、娱乐、新闻等多个领域.基于百亿级别的数据反馈建立分析模型，提升模型的精度和适配性.海量数据建模.结合细分领域，构建细粒度标签，实体类别...利用情感分析能力，可以针对带有主观描述的自然语言文本，自动判断该文本的情感正负倾向并给出相应的结果.更多产品与服务.
来自：
云产品
人工智能-自然语言处理-词性标注
通过词性标注服务，用户可以快速的为每一个词附上对应的词性，结合分词服务，可以快速进行更深层次的文本挖掘处理，无需担心新词发现、歧义消除等问题。
支持文本实体抽取、文本分类等NLP定制化算法能力，用户无需拥有丰富的算法背景，仅需标注或上传适量文档数据，即可通过平台快速创建算法模型并使用.NLP自学习平台.基于电商行业的大量语料研发，对消费者历史评价和新增评价的商品维度属性自动解析，将文本转化为结构化属性字段，高效甄别正负面评价，同时根据情感强烈程度...
来自：
云产品
人工智能-自然语言处理-情感分析
又称倾向性分析，或意见挖掘，它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。利用情感分析能力，可以针对带有主观描述的自然语言文本，自动判断该文本的情感正负倾向并给出相应的结果。支持英语，泰语，越南语，印尼语。
自然语言处理.NLP自学习平台.文本信息抽取.智能文本分类.商品评价解析.又称倾向性分析，或意见挖掘，它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。利用情感分析能力，可以针对带有主观描述的自然语言文本，自动判断该文本的情感正负倾向并给出相应的结果。支持英语，泰语，越南语，印尼语。如有私有化...
来自：
云产品
人工智能-自然语言处理-多语言分词
将连续的自然语言文本，切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列，同时保持对数据、模型的不断迭代更新，目前支持简体中文、英文、泰文及越南语。
支持文本实体抽取、文本分类等NLP定制化算法能力，用户无需拥有丰富的算法背景，仅需标注或上传适量文档数据，即可通过平台快速创建算法模型并使用.NLP自学习平台.基于电商行业的大量语料研发，对消费者历史评价和新增评价的商品维度属性自动解析，将文本转化为结构化属性字段，高效甄别正负面评价，同时根据情感强烈程度...
来自：
云产品
人工智能-自然语言处理-信息抽取
抽取文本中具有特定意义的实体，当前已支持合同领域的文本信息抽取。如需更多实体类型的定制化抽取，请使用NLP自学习平台。
支持文本实体抽取、文本分类等NLP定制化算法能力，用户无需拥有丰富的算法背景，仅需标注或上传适量文档数据，即可通过平台快速创建算法模型并使用.NLP自学习平台.基于电商行业的大量语料研发，对消费者历史评价和新增评价的商品维度属性自动解析，将文本转化为结构化属性字段，高效甄别正负面评价，同时根据情感强烈程度...
来自：
云产品
人工智能-自然语言处理-文本分类
按照给定类目体系对输入文本进行自动分类，当前已支持新闻资讯领域和电商领域的文本分类。如需更多类目体系的定制化，请使用NLP自学习平台。
查看自然语言处理的简介.了解如何开通服务及调用方式.了解数据格式要求.了解如何接入各API.通过文章标签的计算，结合用户画像，实现精准的个性化推荐.通过分析各文本的标签，为聚合相同或相似文本提供前置服务.快速实现对文章的分类打标，有效管理内容库，提升检索效率.既支持层次结构(比如树状)的类目体系，也支持平层结构...
来自：
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
步骤3 从快速创建下选择基础网络，并拖拽至右侧空白画布处。文档版本：20201224 9 基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 基础环境部署 步骤4 以同样方式，拖拽 ECS、EIP至架构图中，如下图所示：步骤5 将 ECS和 EIP图标进行资源关联。单击创建连线，然后单击 EIP图标，按着鼠标不放，将连线的另一个端点，连接到 ECS ...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您