机场视频监控
场景描述 该最佳实践适用于国内机场的视频监控行业，将线下视频文件通过混合云阵列缓存后，通过专线上传到阿里云OSS上。 也适用于其他混合云场景中，利用阵列缓存文件，并通过网络传输到阿里云OSS上的场景。 解决问题 1.通过混合云阵列+专线将线下文件传到阿 里云OSS上 2.通过阿里云OSS跨区域复制功能实现异 地文件备份 3.通过OSS的自动生命周期管理功能实现 文件生命周期管理 产品列表 OSS对象存储 混合云阵列 高速通道（专线）
配置数据通道 您可以为块级数据服务(例如iSCSI、Fibre、SAS)或文件级数据服务(例如CIFS/SMB、AFP、NFS、FTP)设置通道界面。在设置首页面，点击访问 进入如下页面，13 企业上云实践 机场视频监控最佳实践 点击“通道&网络”， 选择要编辑的通道，我们这里编辑通道4. 点击编辑。1 2 3 进入如下页面， 在接口下面的...
云原生数据湖分析DLA
阿里云云原生数据湖分析是新一代大数据解决方案，采取计算与存储完全分离的架构，支持对象存储(OSS)、RDS(MySQL等)、NoSQL(MongoDB等)数据源的消息实时归档建仓，提供Presto和Spark引擎，满足在线交互式查询、流处理、批处理、机器学习等诉求。内置大量优化+弹性，比开源自建集群最高降低50%+的成本，最快可1分钟级拉起300个计算节点，快速满足业务资源要求。
无基础设施和管理成本，互联网直接访问，开箱即用，按需付费，不需要长期持有分析成本，升级期间对业务影响小，产品迭代敏捷快速.Presto引擎.Presto引擎是数据湖分析基于Presto打造的交互式分析引擎，接入MySQL协议，可使用任何兼容MySQL协议的工具来进行数据分析，适合Adhoc查询、BI分析、轻量级ETL等数据分析场景.Spark...
来自：
云产品
Spark on ECI大数据分析
场景描述 方案优势 1.计算引擎弹性扩缩容，兼顾资源弹性与计 算资源成本优化。 2.计算与存储分离架构，结合阿里云原生云 存储产品，海量数据湖优势。 3.Kubernetes原生的调度性能优势，提升在 大规模分析作业时的分析性能优势分。 4.集群资源隔离和按需分配。 解决问题 1.计算资源弹性能力不足，计算资源成本管 控能力欠缺. 2.集群资源调度能力和隔离能力不足。 3.计算与存储无法分离，大数据量分析时出 现数据存储资源瓶颈。 4.Spark submit方式提交分析作业参数支持 有限等缺点。 产品列表 容器服务Kubernetes版(ACK) 弹性容器实例(ECI) 文件存储HDFS 对象存储OSS 专有网络VPC 容器镜像服务ACR
Spark on Kubernetes解决方案的用户 对 Spark大数据分析平台计算资源成本控制考虑的用户 需要有灵活可扩展计算平台资源弹性及管控的用户 名词解释 文件存储 HDFS：阿里云文件存储 HDFS是面向阿里云 ECS实例及容器服务等计 算资源的文件存储服务，允许用户像在 Hadoop分布式文件系统中管理和访问数 据，无需对数据分析应用做...
基于弹性供应组构建大数据分析集群
场景描述 基于弹性供应组（APG）搭建spark计算集 群，提供一键开启跨售卖方式、跨可用区、 跨实例规格的计算集群交付模式的实践。 方案优势 1.超低成本：跨售卖方式提供计算实 例，按秒计费，可全部使用spot实例 交付，最高可省90%成本。 2.稳定可靠：跨可用域、跨实例规格， 降低spot被集体释放的风险；自动托 管，分钟级巡检，动态保证集群的算 力。 3.快速交付：单次可在5分钟内交付 2000个实例。 4.多策略组合：可分别指定spot和按量 实例的交付策略，以及差额补足的策 略，包括成本最低、打散和折中。 解决问题 1.大规模计算集群成本高。 2.创建ECS实例方式单一，无法跨计费 方式、可用区及规格等核心参数。 3.当可用区资源紧张，无法自动保证基于 spot类型的稳定算力。 产品列表 专有网络VPC 云服务器ECS
应用范围 适合无状态的应用场景，比如可横向伸缩的 Web站点服务、图像渲染、大数据分析、并行计算等。名词解释 按量付费：是一种先使用后付费方式。使用这种方式，您可以按需取用资源，随时 开启和释放资源，无需提前购买大量资源。与传统主机投入相比，成本可以降低 30%－80%。开通按量付费的 ECS资源时，阿里云账户余额...
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
文档版本：20210224 101 游戏数据运营融合分析 数据分析及展示 步骤2 创建 quickBI数据集，对近一个小时每分钟活跃用户数进行分析。文档版本：20210224 102 游戏数据运营融合分析 数据分析及展示 文档版本：20210224 103 游戏数据运营融合分析 数据分析及展示 步骤3 新建仪表板，展现分析结果。文档版本：20210224 104 游戏...
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...
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。
互联网电商行业离线大数据分析 最佳实践 业务架构 场景描述 本实践介绍了使用阿里云MaxCompute、数据库（RDS）、DataWorks等产品实现电商网站离线数据分 析，分析后的业务指标数据实时在大屏展示。通过完整 的实践Demo为例，提供从电商网站搭建，数据从RDS 同步到MaxCompute、再到DataWorks进行数据分析，最后在大屏上展示...
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
步骤4 双击画布中的region、vpc、vswitc、EMR、ECS、OSS等元素可以对其进行配置，主要配置如下：文档版本：20200331 10数据湖-在线学习场景数据分析 基础环境配置 文档版本：20200331 11数据湖-在线学习场景数据分析 基础环境配置 步骤5 修改完成后，确认无误后保存应用，之后单击应用>部署应用。步骤6 资源验证、费用确认...
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测
本篇最佳实践先创建EMR集群作为数据湖对象，Hive元数据存储在DLF，外表数据存储在OSS。然后使用阿里云数据仓库MaxCompute以创建外部项目的方式与存储在DLF的元数据库映射打通，实现元数据统一。最后通过一个毒蘑菇的训练和预测demo，演示云数仓MaxCompute如何对于存储在EMR数据湖的数据进行加工处理以达到业务预期。
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测实践 业务架构 场景描述 数据湖和数据仓库是当前大数据技术条件下构建分布式系 统的两种数据架构设计取向，数据湖偏向灵活性，数据仓 库侧重成本、性能、安全、治理等企业级特性。但是数据 湖和数据仓库的边界正在慢慢模糊，数据湖自身的治理能 力、数据仓库延伸到外部...
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
开启查询分析功能 步骤1 在使用 SLS的数据分析功能进行分析之前，必须开启分析功能才能进行数据分析（未 开启分析之前的数据无法进行分析）。鼠标移至查询分析，点击设置按钮。步骤2 点击“+”添加自定义需要分析的字段（即日志采集上来的字段），设置类型（bhv_value 需要累计，故设置为 doblue），设置别名（即 SQL查询时...
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...
基于MaxCompute的大数据BI分析
场景描述 本文以电商行业为例，将业务数据和日志数据使用 MaxCompute做ETL之后，同步到ADB进行实时 分析，之后通过QuickBI进行快速可视化展示。 解决问题 1.互联网行业、电商、游戏行业等网站、App、 小程序应用内BI分析场景。 2.可扩展到各类网站BI分析场景使用。 产品列表 1.MaxCompute 2.分析型数据MySQL版 3.日志服务SLS 4.QuickBI 5.云服务器ECS 6.RDSMySQL版
文档版本：20211213 1 基于 MaxCompute的大数据 BI分析 最佳实践概述 方案优势 以 Hologres+QuickBI快速实时数据分析的核心能力为切入点，将客户的业务数 据、日志数据引导至阿里云的日志服务和分析性数据库。融合阿里云的日志服务 SLS 的生态，增强用户体验(如无缝对接 Flink、Elasticsearch、RDS、Hologres、EMR、dataV ...
数据库异地灾备
场景描述 适用于不满足于单地域，对数据可靠性 （RPO）和服务可用性（RTO）要求更高 的，希望防范断电、断网等机房故障，抵 御地震、台风等自然灾害，具备异地容灾 备份恢复能力的客户业务场景。 解决问题 1.实时备份，RPO达到秒级 2.表级恢复，故障恢复时间大大缩短 3.长期归档，自动管理备份生命周期 4.异地灾备，构建数据库灾备中心 产品列表 专有网络VPC 云服务器ECS 弹性公网IP（EIP） 负载均衡SLB 云数据库RDSMySQL 数据库备份服务DBS 对象存储服务OSS 数据湖分析服务DLA 数据管理服务DMS 数据传输服务DTS
步骤7 完成数据库恢复配置之后，预检查将会检查所有前面的配置选项、数据库连通性、数 据库权限等内容。预检查完成后，单击立即启动。步骤8 在恢复任务列表，可以看到该恢复任务状态从初始化中，运行中，变到完成，单击管 理，可查看恢复任务详情。文档版本：20220207 84 数据库异地灾备 容灾演练 步骤9 恢复完成后，点击 ...
传统企业业务上云基础安全防护
场景描述 越来越多的企业客户选择把自己的生产系统部 署在公共云平台上，以满足自身业务的发展及弹 性扩缩容、稳定性等方面的需求。如何在公共云 上构建基本的网络安全、主机安全、入侵检测、 运维审计等方案，是企业首选的最佳实践。 解决问题 1.服务器安全、应用安全 2.网络安全、数据安全 3.安全审计、安全管理 产品列表 云安全中心 Web应用防火墙 云防火墙 SSL证书 数据库审计 堡垒机
云安全中心：云安全中心是一个实时识别、分析、预警安全威胁的统一安全管理 系统，通过防勒索、防病毒、防篡改、合规检查等安全能力，帮助用户实现威胁 检测、响应、溯源的自动化安全运营闭环，保护云上资产和本地主机并满足监管 合规要求。 堡垒机：集中管理资产权限，全程记录操作数据，实时还原运维场景，助力企业 ...
云速搭部署云安全中心最佳实践
本实践通过云速搭实现云安全中心的部署。
专有网络由逻辑网络设备（如虚拟路由器，虚拟交 换机）组成，可以通过专线/VPN等连接方式与传统数据中心组成一个按需定制的 网络环境，实现应用的平滑迁移上云。详见：https://www.aliyun.com/product/vpc 云服务器 ECS：云服务器 ECS（Elastic Compute Service）是一种简单高效、处 理能力可弹性伸缩的计算服务。帮助您...
企业多账号环境下的安全资源统一管控最佳实践
某地产公司在上海、杭州设有两个分公司，公司使用阿里云支撑各分公司的 IT 业务系统，这些系统由各分公司独立负责，包括独立负责云上业务账号的创建、员工权限的分配管理、资源的购买、IT 风险的管控、安全管理等。由于公司业务发展较快，各分公司创建了非常多的业务账号来承载新的业务，每个业务账号独立管理，带来了非常大的管理问题。人员权限管理混乱，离职员工在云上的身份梳理不清难以及时清理造成极大的安全隐患；账号权限过大、使用弱密码可能造成账号被盗数据泄露；公司内部缺乏统一的合规基线和安全管控，各业务系统各自为政，数据泄露、业务中断、安全入侵风险升级。 为了提升云上的管控效率和安全性，总公司成立新的信息安全中心和阿里云对接。信息安全中心的定位是统一采购安全产品，集中保障云上资源的安全性。
企业多账号环境下的安全资源统一管控最佳实践 业务架构 场景描述 某地产公司在上海、杭州设有两个分公司，公 司使用阿里云支撑各分公司的 IT业务系统，这 些系统由各分公司独立负责，包括独立负责云 上业务账号的创建、员工权限的分配管理、资 源的购买、IT风险的管控、安全管理等。由于 公司业务发展较快，各分公司创建了...
云安全中心
阿里云云安全中心（态势感知）是一个实时识别、分析、预警安全威胁的服务器主机安全管理系统，通过防勒索、漏洞扫描修复、防病毒、防篡改、合规检查等安全能力，帮助用户实现威胁检测、响应、溯源的自动化安全运营闭环，保护云上主机、本地服务器和容器安全，并满足监管合规要求。
数据安全中心.推荐搭配使用.等保合规场景.等保合规安全解决方案.云安全中心支持阿里云、线下IDC、其他云厂商等多种环境下的服务器主机，通过云安全中心控制台实现对云上、云外服务器的统一防护及运维，包括病毒查杀、漏洞扫描、防勒索等安全防护，降低安全管理成本.在网络可通的条件下，只需要在线下或者他云服务器主机上...
来自：
云产品
AK防泄漏
场景描述 用户名密码是开发运维人员访问阿里云控制台 的凭据，AK是软件程序访问阿里云资源的凭据。 如果AK被泄露，那么会造成非常严重的后果， 比如资源被释放导致业务不可用、大量服务器被 创建用来挖矿，等等。采用合适的方式来使用、 保护AK，是每一个云客户都必须关注的问题。 解决问题 1.避免AK被泄露 2.改进已经错误使用AK的方法 产品列表 访问控制RAM 云服务器ECS 操作审计Action Trail 云安全中心
如果 AK被泄露，那么会造成非 常严重的后果，比如资源被释放导致业务不 可用、大量服务器被创建用来挖矿，等等。采用合适的方式来使用、保护 AK，是每一 个云客户都必须关注的问题。解决问题 1.避免 AK被泄露 2.改进已经错误使用 AK的方法 demo架构图：产品列表 访问...该报告是 T+1的离线数据分析报告。文档版本：20220211 49
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