云数据库RDS PostgreSQL
云数据库RDS PostgreSQL 版完全兼容开源PostgreSQL，基于云原生架构，软硬协同优化，提供稳定可靠、高性价比的数据库服务。通过丰富的插件拓展，支撑各领域场景化业务，如自研Ganos多维多模时空引擎及开源PostGIS地理信息引擎、向量引擎、时序引擎等百余款插件。
推荐搭配产品 云服务器 ECS 对象存储 OSS产品动态2020-04-03 新功能/规格 RDS PostgreSQL 支持SQL Server和Sybase外部表 查看详情 2020-04-06 新功能/规格 RDS PostgreSQL V11发布时空管理插件ganos 2.7版本,增强空间栅格对象处理 查看详情 2020-04-06 新功能/规格 RDS PostgreSQL V11发布oss_fdw冷热分离存储插件 查看详情...
来自：
云产品
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。
【Kafka Connect】将 SQL Server 数据同步至消息队列 Kafka 版.【Kafka Connect】从 MySQL 同步至消息队列 Kafka 版.【Kafka 生态】在 Knative 上实现 Kafka 消息推送.【最佳实践】从开源 Kafka 迁移到消息队列 Kafka 最佳实践.100%兼容开源社区 Apache Kafka（0.10.0.0 及以上版本），业务代码无需任何改造，快速上云.提供...
来自：
云产品
云数据库RDS SQL Server版
阿里云SQL Server数据库已含微软License，支持复杂的SQL查询，性能优秀，对基于Windows平台.NET架构的应用程序具有完美的支持，广泛应用于新零售、医疗、房地产等行业。
高可用版基础上增加只读实例，主实例与只读实例自动同步数据，相比阿里云SQL Server高可用版最高提升七倍读性能，支持 SQL Server 企业版.3层安全防护，十项安全合规认证.云数据库SQL Server版已通过ISO 20000、SOC、PCI-DSS、等保三级等十项安全合规认证.SQL Server实例可设置允许连接实例的IP白名单，严格控制访问源；...
来自：
云产品
云数据库 RDS
阿里云云数据库RDS是一种安全稳定可靠、高性价比、可弹性伸缩的关系型数据库服务，支持包括 MySQL、PostgreSQL、SQL Server 等数据库引擎，拥有全套解决方案助力企业轻松数据库上云。
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AI 助理备案控制台云数据库 RDS云数据库 RDS云数据库 RDS MySQL 版云数据库 RDS PostgreSQL 版云数据库 RDS SQL Server 版云数据库 RDS MariaDB 版瑶池数据库产品概述产品功能选型与定价入门与试用技术解决方案相关资源控制台文档联系我们立即购买高...
来自：
云产品
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
基于阿里云分布式文件系统和 SSD盘高 性能存储，RDS支持 MySQL、SQL Server、PostgreSQL、PPAS（Postgre Plus Advanced Server，高度兼容 Oracle数据库）和 MariaDB TX引擎，并且提供了 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：...
异地双活场景下的数据双向同步
概述 随着客户业务规模的扩大，对系统高可用性要求越来越高，越来越多用户采用异地双活/多活架构，多活架构往往涉及业务侧做单元化改造，本方案仅模拟用户已做单元化改造后的数据双向同步，数据库采用双主架构，本地写本地读，同时又保证双库的数据一致性，为业务增加可用性和灵活性。 适用场景 数据库双向同步 数据库全局ID不冲突 双活架构的数据库建设问题 技术架构 本实践方案基于如下图所示的技术架构和主要流程编写操作步骤： 方案优势 DTS双向同步，采用独立模块避免数据同步占用系统资源。 奇偶ID涉及，避免数据冲突。 DTS多种处理冲突的方式供业务选择。 安全：原生的多租户系统，以项目进行隔离，所有计算任务在安全沙箱中运行。
适用场景◆数据库双向同步◆数据库全局 ID不冲突◆双活架构的数据库建设问题 技术架构 本实践方案基于如下图所示的技术架构和主要流程编写操作步骤：方案优势 DTS双向同步，采用独立模块避免数据同步占用系统资源。奇偶 ID涉及，避免数据冲突。文档版本：20220209 1 异地双活场景下的数据双向同步 最佳实践概述 DTS多种处理...
企业上云数据安全
场景描述 企业是否选择上公共云，或者哪些系统或数据上 公共云，对数据安全的关心是重要因素之一。本 最佳实践重点在于介绍狭义的数据加密存储安 全范畴，即首先使用SDDP产品进行敏感数据发 现和分级分类，然后对高级别敏感数据进行按 需、不同类型的全链路加密存储。 解决问题 1.帮助客户发现敏感数据 2.对敏感数据进行分类、分级 3.对不同级别的数据如何选择加密方式 4.具体如何进行加密 产品列表 敏感数据识别SDDP 密钥管理服务KMS 云数据库RDS 对象存储OSS
本最佳实践重点在于介绍狭义的数据加密 存储安全范畴，即首先使用 SDDP产品进行敏 感数据发现和分级分类，然后对高级别敏感数 据进行按需、不同类型的全链路加密存储。解决问题 1.帮助客户发现敏感数据 2.对敏感数据进行分类、分级 3.对不同级别的数据如何选择加密方式 4.具体如何进行加密 产品列表 敏感数据识别 SDDP 密钥...
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
JindoFS缓存模式 兼容现有OSS存储方式，文件以对象的形式存储在OSS上，每个文件根据实际访问 情况会在本地进行数据和元数据的缓存，从而提高访问数据以及元数据的性能，Cache 模式提供不同元数据同步策略以满足用户在不同场景下的需求。缓存模式最大的特点就是兼容性，保持了OSS原有的对象语义，集群中仅做缓存，因 此...
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。
MySQL、SQL Server->SQL Server、PostgreSQL->PostgreSQL、MongoDB->MongoDB、Redis->Redis、Oracle->Oracle等多种数据源到RDS的上云迁移。查看迁移支持的数据库类型>异构数据源间数据迁移 支持Oracle->MySQL、MySQL->DRDS、MySQL->OceanBase、DB2->MySQL等异构数据源间的数据迁移。热迁移 支持数据的结构迁移、全量迁移、...
来自：
云产品
数据传输解决方案
数据传输解决方案支持关系型数据库、NoSQL、大数据(OLAP)等数据源间的数据传输。 它是一种集数据迁移、数据订阅及数据实时同步于一体的数据传输服务。数据传输致力于在公共云、混合云场景下，解决远距离、毫秒级异步数据传输难题。
可将MySQL，PostgreSQL、Oracle、DB2及SQLServer等数据库的增量日志实时采集，实现多种数据库的零停机上云迁移.支持数据异地灾备、双活数据中心的构建.DTS可实现MySQL、Oracle、PolarDB-X、PostgreSQL等多种数据源的实时同步，实现数据异地灾备。基于MySQL的实时双向同步技术，可快速帮助用户构建低成本的双活数据中心.支持...
来自：
解决方案
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。
数据集成 Data Integration是阿里集团对外提供的可跨异构数据存储系统的、可靠、安全、低成本、可弹性扩展的数据同步平台，为400对数据源提供不同网络环境下的全量/增量数据进出通道.20+种异构数据源.20+种异构数据源.支持关系型数据库、大数据存储、非结构化存储、NoSql数据库之间的数据同步.支持经典/专有等网络环境.支持...
来自：
云产品
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。
支持数据库（RDS、PolarDB-X、PolarDB、Oracle、SQL Server等），大数据（Flink、Hadoop、EMR、MaxCompute）、OSS、日志数据（Kafka、SLS等）以及本地数据导入.支持多数据源接入.支持一键建仓，通过简单几步配置即可将RDS、PolarDB MySQL、或者日志服务中某个日志库中的数据快速同步到ADB集群中。支持将MySQL分库分表的数据...
来自：
云产品
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。
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核心能力，并以MaxCompute与Hologres引擎为例，演示云上数据同步操作步骤最佳实践.PolarDB-X（开源版）从入门到实战.2021年10月20日，阿里云正式开源云原生分布式数据库PolarDB-X的源代码，...
来自：
云产品
大数据近实时数据投递MaxCompute
本文介绍离线大数据场景使MaxCompute构建云 上近实时数仓，打通云下数据上云链路，解决数据复杂类型支持和动态分区问题，满足高级数据处理需求的最佳实践。 l混合云环境下，现有业务系统零改造，打通数据上云链路。 l使用UDF实现复杂数据类型转换和数据动态分区。 l使用DataWorks配置周期调度业务流程，数据自动入仓。 l借助MaxCompute优化计算引擎，实现降本增效。 产品列表 云服务器ECS 专有网络VPC 访问控制RAM 数据总线DataHub E-MapReduceEMR DataWorks 大数据计算服务MaxCompute
consumer.sh-bootstrap-server core-1-1:9092-topic message-from-beginning-max-messages 10 文档版本：20240419 15 大数据近实时数据投递 MaxCompute 4.EMR Kafka数据拉取至消息队列 Kafka 在本实践中，云上环境使用独立 ECS部署 MirrorMaker服务同步 EMR Kafka集群 数据至云上阿里云消息队列 Kafka，再通过数据同步至 ...
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
4.数据生态：打通云上各个数据源，方便数据同步和迁移。数据可视化（QuickBI）：是一个专为云上用户量身打造的新一代智能 BI服务平台。它可以提供海量数据实时在线分析服务，支持拖拽式操作和丰富的可视化效果，帮助您轻松自如地完成数据分析、业务数据探查、报表制作等工作。文档版本：20201224 8 基于 Flink+ClickHouse...
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。
适用场景 电商网站数据看板 全国/全球业务态势分析 联网金融风险数据监控 方案架构 本实践方案架构如下图所示： 用户订单等数据同步到MaxCompute 通过Dataworks对原始数据进行处理并形成开放API 需要展示的结果数据以API的形式通过DataV在大屏上展示互联网电商行业离线大数据分析 最佳实践概述 方案优势 ...
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
3.4.3.Kafka配置 在场景中，数据量是比较大的，所以对 Kafka的性能要求也是比较高的，相比开源自 建，使用云上的 Kafka省去很多的运维操作，比如：我们不再需要再维护 Kafka集群的各个节点 不需要关心主从节点数据同步问题 可以快速、动态扩展 Kafka集群规格，动态增加 Topic，动态增加分区数。完善的指标监控功能，消息...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您