SD-WAN解决方案
随着企业新兴业务的爆发、迅速增长，传统以昂贵MPLS专线为主的传统广域网互联难以支撑企业WAN的流量激增，SD-WAN逐渐成为企业总部分支互联在云时代的首选。 阿里云SD-WAN为企业总部多分支提供基于专线/Internet/4G等混合链路广域网互联接入服务，基于阿里云全球高质量传输网络优势，进一步平衡并优化企业应用，从而提高企业WAN网络的可靠性、灵活性和运维效率。
阿里云SD-WAN解决方案，依托于阿里巴巴优质的全球传输网络，通过SDN技术应用到广域网络，结合智能接入网关，企业总部及各分支能够就近接入阿里云POP点，快速、安全、简单地帮助企业构建广域互联网络，为客户提供了一站式云-网-端的云原生SD-WAN解决方案.SD-WAN解决方案.企业总部、数据中心及各分支通过智能接入网关SAG可...
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解决方案
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL数据仓库
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版（简称AnalyticDB）是融合数据库、大数据技术于一体的云原生企业级数据仓库平台。云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版支持数据实时写入和同步更新、实时计算和实时服务，可用于构建企业级报表系统、数据仓库和数据服务引擎。
支持数据在表和分区级别分为热数据和冷数据，热数据存储在高性能介质，加快查询计算速度；冷数据存储在便宜的HDD介质上，节约存储成本.冷热数据分层.查询速度快，支持对海量日志数据和业务进行即时的复杂关联计算，提高营销效果反馈及时性，快速调整投放策略.营销效果实时反馈.支持多业务数据源，结构化非结构化数据的实时...
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云产品
湖仓一体架构EMR元数据迁移DLF
通过EMR+DLF数据湖方案，可以为企业提供数据湖内的统一的元数据管理，统一的权限管理，支持多源数据入湖以及一站式数据探索的能力。本方案支持已有EMR集群元数据库使用RDS或内置MySQL数据库迁移DLF，通过统一的元数据管理，多种数据源入湖，搭建高效的数据湖解决方案。
湖仓一体架构 EMR元数据迁移 DLF最佳实践 业务架构 场景描述 解决的问题 通过 EMR+DLF数据湖方案，可以为企业提供数据 EMR元数据迁移至 DLF 湖内的统一的元数据管理，统一的权限管理，支持多 元数据迁移验证 源数据入湖以及一站式数据探索的能力。本方案支 数据一致性校验 持已有 EMR集群元数据库使用 RDS或内置 MySQL ...
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。
根据数据量和网络的情况，迁移所耗费的时间可能会持续数小时甚至数天，对业务影响较大。通过数据传输服务可轻松实现数据一键上云，将停机时间降低到分钟级.只需配置迁移的源、目标实例及迁移对象，即可实现业务平滑迁移，支持结构迁移、全量数据迁移及增量数据迁移.支持库表列三级对象名映射，实现对源实例跟目标实例的库名...
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云产品
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...
基于DataWorks的大数据一站式开发及数据治理
概述 基于Dataworks做大数据一站式开发，包含数据实时采集到kafka通过实时计算对数据进行ETL写入HDFS，使用Hive进行数据分析。通过Dataworks进行数据治理，数据地图查看数据信息和血缘关系，数据质量监控异常和报警。 适用场景 日志采集、处理及分析 日志使用Flink实时写入HDFS 日志数据实时ETL 日志HIVE分析 基于dataworks一站式开发 数据治理 方案优势 大数据一站式开发，完善的数据治理能力。 性能优越：高吞吐，高扩展性。 安全稳定：Exactly-Once，故障自动恢复，资源隔离。 简单易用：SQL语言，在线开发，全面支持UDX。 功能强大：支持SQL进行实时及离线数据清洗、数据分析、数据同步、异构数据源计算等Data Lake相关功能 ，以及各种流式及静态数据源关联查询。
基于 DataWorks的大数据一站式开发及数据治理 最佳实践 业务架构 场景描述 解决问题 本实践基于 Dataworks做大数据一站式开发，包含 日志采集、处理及分析 数据实时采集到 kafka 通过实时计算对数据进行 日志使用 Flink实时写入 HDFS ETL写入 HDFS，使用 Hive进行数据分析。通过 日志数据实时 ETL Dataworks进行数据治理，...
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
RDS基于阿里云分布式文件系统和 SSD盘高性 能存储，支持 MySQL、SQL Server、PostgreSQL、PPAS和 MariaDB引擎，提 供了容灾、备份、恢复、监控、迁移等方面的全套解决方案，彻底解决数据库运维 的烦恼。更多信息，请参见云数据库 RDS MySQL 版简介 文档版本：20220127 II 电商网站数据埋点及分析 前言 ...
DTS数据同步集成MaxCompute数仓
场景描述 本文Step by Step介绍了通过数据传输服务 DTS实现从云数据库RDS到MaxCompute的 数据同步集成，并介绍如何使用DTS和 MaxCompute数仓联合实现数据ETL幂等和数 据生命周期快速回溯。 解决问题 1.实现大数据实时同步集成。 2.实现数据ETL幂等。 3.实现数据生命周期快速回溯。 产品列表 MaxCompute 数据传输服务DTS DataWorks 云数据库RDS MySQL 版
数据抽取不幂等或容错率低，如凌晨 0:00启动的 ETL任务因为各种原因(数据库 HA切换、网络抖动或 MAXC写入失败等)失败后，再次抽取无法获取 0:00时的数 据状态。2.针对不规范设计表，如没有 create_time/update_time的历史遗留表，传统 ETL需 全量抽取。3.实时性差，抽取数据+重试任务往往需要 1-3小时。另外数据库的数据...
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...
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...
数据管理DMS
数据管理DMS是基于阿里巴巴集团十余年的数据库服务平台的云版本，提供免安装、免运维、即开即用、多种数据库类型与多种环境统一的web数据库管理终端；可以为企业用户快速复制搭建与阿里集团同等安全、高效、规范的数据库DevOps研发流程解决方案。
DMS提供全域数据资产管理、数据治理、数据库设计开发、数据集成（上云迁移、容灾、多活、ETL）、数据开发及数据消费服务等能力，致力于帮助企业高效、安全的挖掘数据价值，助力企业数字化转型.下载免登陆软件版.ADAM控制台.管理控制台-老版.数据管理 DMS.查看全部日志.DMS 企业新用户专享安全协同 3个实例 3个月免费试用，...
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云产品
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。
提供DataConnector模块，稍作配置即可把接入的数据实时同步到下游MaxCompute、OSS、TableStore等存储分析系统，极大减轻了数据链路的工作量.灵活的缓存时间，下游可重复消费，自动多备份，保障数据高可靠性.既有适合人交互的Web控制台，也有适合程序交互的API和SDK，满足各种使用需求.多样化的数据接入和同步能力，灵活的...
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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
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。
客户端初始化成功时，服务端可一次性推送多个业务数据，减少不同业务的请求.只在有增量数据时才推送业务数据，可有效减少冗余数据的传输，降低网络成本.当服务端发生数据变化时，可在最短时间内将变化数据直接推送至客户端，无需等待客户端请求.数据无感知推送，在渲染客户端界面之前，数据已到位，降低了用户等待时间.查看...
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云产品
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。
数据迁移上云 最佳实践 部署架构 场景描述 本最佳实践构建以下场景：以杭州地域模拟线下 IDC，使用 ECS+云 盘模拟本地存储数据，杭州地域模拟阿里 云。通过 ossimport、在线迁移服务等方式将 数据从第三方存储迁移到 OSS，并确保 在迁移时候不影响现有业务。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...
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