企业级分布式应用服务EDAS
阿里云企业级分布式应用服务EDAS是一个围绕应用和微服务的PaaS平台，提供多样的应用发布能力和轻量级微服务解决方案，帮助用户解决在应用和服务管理过程中监控、诊断和高可用运维问题，完全兼容Dubbo和Spring Cloud，助您轻松转型企业级互联网架构。
分布式任务调度 SchedulerX 支持 Golang 任务.API 快速访问.近期重要功能.EDAS 可以帮助我做什么.阿里云EDAS 3.0 助力成都信通“消费券”项目，平稳度过大流量、高并发的业务场景.成都信通“消费券”项目.阿里云EDAS 3.0 助力佐朋数科轻松驾驭容器快速上云.深圳佐朋数科.通过引入阿里云原生产品方案，畅捷通的系统架构在...
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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。
提供单机、广播、Map、MapReduce 和分片等多种分布式编程模型，简单几行代码即可通过您自己的机器自建分布式引擎，进行大数据跑批.全面的监控指标，丰富及时的报警方式，便于运维人员快速定位和解决线上问题.支持秒级别调度、轻量级分布式计算，可以助力您完成准实时的大数据跑批.通过分布式架构、数据三备份、消息 At-...
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通过PAI-灵骏分布式训练和部署Llama 2模型
以 Meta 最新开源的大语言模型 Llama2 为例，通过PAI-灵骏完成了大语言模型的高效分布式训练、三阶段指令微调、模型离线推理验证以及在线服务部署等完整的开发链路。
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通过PAI-灵骏分布式训练和部署Llama 2模型方案介绍方案优势应用场景方案部署通过PAI-灵骏分布式训练和部署Llama 2模型我们以 Meta 最新开源的大语言模型 Llama2 为例，通过PAI-灵骏完成了大语言模型的高效分布式训练、三阶段指令微调、模型...
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区块链分布式身份服务解决方案
区块链分布式身份服务解决方案提供基于区块链技术的实体身份标识及可信数据交换服务，具有分布式、多中心等特性。该服务符合 W3C DID 以及 W3C VC 规范，实体可以对数字身份进行便捷的创建、验证、管理。此外，实体之间能够进行可验证声明的颁发，用以满足复杂的场景需求。
实现物流运单的数据增信，帮助业务平台构建行业信用体系，打通金融和保险等服务，并提供实时、穿透式监管和追溯能力.助力智慧城市与一站式政务服务，提升跨部门协同效率，降低身份认证服务的建设和应用成本，提高居民办理业务的用户体验.作为互联网诞生以来最有争议的话题，身份和数据不仅是人们在互联网上的足迹和现实世界...
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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
表结构说明：步骤2 创建分布式表，分布式表本身并不存储数据，它基于本地表里面的数据，提供一个分 布式访问数据的框架，比如这里的分布式表 d_user_behavior_uv，它基于本地表 user_behavior_uv_local，选择 Distrubted表引擎，它后面的参数，依次是集群名、库 名、表名、数据分配方式。说明：创建分布式表的 SQL语句，...
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、...
Spring Cloud Netflix应用迁移EDAS
场景描述 Spring Cloud Netflix微服务应用迁移到EDAS 服务（SpringCloud Alibaba云版本）的方法， 迁移后充分利用阿里云监控、调用链、限流降级 等能力，优化应用生命周期管理。 解决问题 1.帮助自建SpringCloudNetflix微服务应用 通过简单修改迁移到阿里云企业级分布式 应用服务（EDAS）平台。 2.迁移到EDAS后，简化应用的运维，提升监 控、调用链探测、限流降级等管理能力，提 高对应用的全生命周期管理。 产品列表 企业级分布式应用服务（EDAS） 负载均衡（SLB） 专有网络（VPC） 云服务器（ECS）
2.4节介绍部署微服务应用依赖的 RabbitMQ消息队列。2.5节介绍部署微服务应用依赖的 MongoDB数据库。2.6节介绍修改应用启动成功线下微服务应用。2.2.构建 PiggyMetrics本地开发环境 步骤1 下载项目源码。git clone https://github.com/sqshq/piggymetrics.git 步骤2 自行安装 JAVA环境和 MAVEN编译环境。1.请自行完成下载 ...
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
同时针对传统的企业级应用，因数据不断扩充，急需更强计算能力的在线 事务型数据库，DRDS 近两年在复杂 SQL 优化、并行计算、分布式事务等方面取 得重大进展，可以有效满足此类诉求。注意点：虽然 DRDS支持平滑扩容，但扩容的扩展性有一定的局限性，推荐创建 DRDS 数据库时要考虑未来 2-3年数据的增长预期，做好 RDS 数量...
云速搭CADT部署PolarDB-X 1.0
通过云速搭 CADT 实现云原生分布式数据库 PolarDB-X 1.0 的部署。
详见：https://www.aliyun.com/product/developerservices/cadt 云原生分布式数据库 PolarDB-X：PolarDB-X 是由阿里巴巴自主研发的云原生分 布式数据库，具备水平扩容、金融级高可用、HTAP混合负载、兼容 MySQL 等 重要特性，专注解决超高并发吞吐、海量数据存储、大表瓶颈等数据库瓶颈难题，历经各届天猫双 11及阿里云各...
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