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。
云数据库RDS SQL Server 版企业集群版Alwayson架构，支持一写多读模式，可支持弹性添加多个只读节点，分摊读性能压力；内置数据库自治服务节约50%数据库运维成本，将更多精力集中在SQL上线把关和业务查询逻辑优化等.某ERP软件服务商.客户将业务顺利搬迁上云，大幅降低成本。SQL Server支持在线升配，更强的弹性助力客户轻松...
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云产品
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
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 阿里云最佳实践分享群 最佳实践频道 如二维码过期，请搜索群号：31852400 文档版本信息 企业上云数据安全 阿里云 企业上云数据安全 最佳实践 文档版本：20150122（发布日期）II 文档版本信息 企业上云数据安全 文档版本信息 文本...
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
电商网站页面热点图分析等 产品列表 最佳实践频道 阿里云最佳实践分享群 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 云速搭 CADT 云服务器 ECS（产品名称）文档模板（手册名称）/文档版本信息 阿里云 企业上云实践 电商网站数据埋点及分析 最佳实践 文档版本：20220127 文档版本：...
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
大数据近实时数据投递 MaxCompute 最佳实践 业务架构 最佳实践 解决问题 场景描述 混合云环境下，现有业务系统零改造，打通数据 本文介绍离线大数据场景使用 MaxCompute构建云 上云链路。上近实时数仓，打通云下数据上云链路，解决数据复 使用 UDF实现复杂数据类型转换和数据动态分 杂类型支持和动态分区问题，满足高级数据...
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...
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
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。方案优势 支持超过10亿条元数据规模的数据管理，同时支持高可靠和高可用。 支持元数据实时备份和重建集群快速恢复...
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。
详见：https://www.aliyun.com/product/kubernetes 云数据库 RDS MySQL版：MySQL 是全球最受欢迎的开源数据库之一，作为开 源软件组合 LAMP（Linux+Apache+MySQL+Perl/PHP/Python）中的重要一 环，广泛应用于各类应用场景。文档版本：20220209 III 异地双活场景下的数据双向同步 前言 详见：...
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
文档版本：20201224 66 基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 数据可视化 步骤4 在添加数据源页面云数据库页签下，单击 ClickHouse。步骤5 在添加 ClickHouse数据源页面（此次采用外网地址作为演示），配置以下参数。步骤6 如果连接测试失败，请按照提示，在 Clickhouse的安全设置里面，加上对应 IP段的 白名单。文档...
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。
云数据库 RDSMySQL 版：基于阿里巴巴的 MySQL源码分支，经过双十一高并发、大数据量的考 验，拥有优良的性能。RDSMySQL支持实例管理、账号管理、数据库管理、备份恢复、白名单、透 明数据加密以及数据迁移等基本功能，还支持读写分离、SQL审计、多可用区集群等高级功能。 云服务器ECS：是阿里云提供的性能卓越、稳定...
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
产品列表 专有网络 VPC 日志服务 SLS 链路追踪 Tracing Analysis 云服务器 ECS 云数据库 RDS 最佳实践频道 阿里云最佳实践技术分享群 函数计算 FC 消息队列 Kafka 版 性能测试 PTS 云速搭 CADT 如二维码过期，请搜索群号：31852400 云服务器 ECS（产品名称）文档模板（手册名称）/文档版本信息 阿里云 Function Compute构建...
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。
文档版本：20201020 43 基于 Dataworks的大数据一站式开发及数据治理 数据治理 步骤4 添加规格，比如本例监控错误数的波动情况，如果波动上升进行报警，即错误率飙升 的时候给我们报警，进一步查询错误原因。步骤5 可以先试跑测试数据规则。步骤6 关联调度，每次调度后都会检测数据规则。步骤7 添加 hive_log节点进行关联，...
混合云HBR云上备份VMware虚拟机
场景描述 本文主要介绍一种简单且具备成本效益的混合云下 的备份解决方案，可以为任何位置的客户虚拟机和数 据提供强有力的保护，包括企业数据中心、远程和分 支机构以及云上资源；支持加密、压缩、重删，保证 数据快速、安全、高效地备份到云上，本文重点介绍 混合云下的VMware虚拟机备份。 解决问题 1.混合云下的备份解决方案。 2.VMware虚拟机备份解决方案。 产品列表 1.弹性裸金属服务器 2.文件系统NAS 3.弹性公网IP 4.NAT网关
混合云HBR云上备份VMware虚拟机 最佳实践 业务架构图 场景描述 本文主要介绍一种简单且具备成本效益的混合云下 的备份解决方案，可以为任何位置的客户虚拟机和数 据提供强有力的保护，包括企业数据中心、远程和分 支机构以及云上资源；支持加密、压缩、重删，保证 数据快速、安全、高效地备份到云上，本文重点介绍 混合云下...
基于HBR云上统一备份
场景描述 混合云备份（简称HBR）是一种简单易用且高性价 比的在线备份服务，可以为阿里云ECS，NAS，OSS 以及自建机房内的各类数据提供安全，高效的保护。 本文介绍如何通过HBR对云上数据进行统一备份管 理。 解决问题 1.备份阿里云云上数据。 2.备份数据中心数据。 适用云资源 ECS文件系统 NAS文件 OSS文件 ECS上自建的MySQL、Oracle、SQLServer数据库 ESC上自建的SAPHANA数据库 产品列表 1.HBR备份服务 2.云服务器ECS 3.文件系统NAS 4.对象存储OSS 云上统一备份 云下统一备份 上云备份 备份上云
SELECT Count(*)FROM[AdventureWorksDW2017].[dbo].[DimCustomer]文档版本：20210402 137 HBR云上统一备份 ECS自建SQL Server备份 步骤10 重复步骤 5到步骤 9，将数据库恢复到第一次执行全量备份时的状态（18484条数 据），观测结果符合预期。文档版本：20210402 138 HBR云上统一备份 ECS自建SQL Server备份 文档版本：...
弹性裸金属自建ORACLE数据库双机
场景描述 1.客户业务系统选型ORACLE数据库且不愿做 业务改造：由于历史原因，客户业务系统只支持 ORACLE数据库，客户没有技术/时间去做技术栈 改造。 2.高性能：希望拥有比虚拟机更高的性能和稳定 性，以保障数据库高性能，支撑高并发的业务系 统。 3.高可用：追求数据库服务的高可用，在某一台数 据库服务器宕机时快速切换备机，实现对业务应 用的最小影响。 4.数据安全性：极端情况下能找回数据，数据备份 和恢复更方便。
验证文档内容 文档版本：20220207 I 弹性裸金属自建 ORACLE数据库双机 前言 前言 概述 本实践演示基于弹性裸金属的云上 ORACLE双机搭建最佳实践，通过 DG实现两个 可用区实例数据同步，配合 TAF技术，在主库宕机时将应用连接切换到备库，保障数 据库高可用性。应用范围 第三方云平台或线下 IDC需要使用阿里云日志服务生态。...
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
异地灾备，构建数据库灾备中心 产品列表 最佳实践频道 阿里云最佳实践分享群 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 RDS MySQL 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 云速搭 CADT 文档模板（手册名称）/文档版本信息 Oracle数据库与...
系统可信
系统可信是用于实现云租户计算环境底层高等级安全的主要功能之一。通过在可信ECS实例等计算环境中提供虚拟信任根、启动信任链和远程证明机制，系统可信为用户提供了针对环境启动阶段和运行阶段的全方位可信保障，构建了基于硬件的完善安全体系。系统可信的主体功能是保护系统启动过程中的关键组件，以及保护用户指定的关键应用。产品的优势在于：第一，针对国家等级保护2.0规范要求，助力用户计算环境高分通过合规测评；第二，基于安全芯片，构建涵盖计算环境各层面的完整可信链。产品所针对的场景，主要是用户需要高分通过等级保护测评，彰显安全可信方面的先进性，以及需要底层高等级安全的场景。
云数据库RDS SQL Server 版.SQL Server是发行最早的商用数据库产品之一，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.新用户选购SQL Server最低2折起。点此查看优惠>.新用户选购最低2折起。点此查看>.频道页banner-copy.孙慧颖,靖鑫,也树.MySQL低至1折起，前往限时优惠活动！1元体验...
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混合云数据库统一管理
本最佳实践描述在混合云场景下，用户利用数据库网关将IDC自建数据库和云上RDS实例统一管理。通过DMS管理云上RDS实例和IDC自建数据库，并通过DTS实现IDC数据库和云上RDS的数据同步， DBS将数据备份到云上
混合云数据库统一管理 最佳实践 业务架构 场景描述 本最佳实践描述在混合云场景下，用户利用 数据库网关将 IDC自建数据库和云上 RDS 实例统一管理。通过 DMS管理云上 RDS 实例和 IDC自建数据库，并通过 DTS实现 IDC数据库和云上 RDS的数据同步，DBS 将数据备份到云上。解决问题 1.通过数据库网关将 IDC数据库和云上 数据库...
基于SLS实现统一告警最佳实践
告警对于企业的开发运维，安全运维，业务运维有着至关重要的作用。然而很多企业在告警运维方面存在着重复建设、监控质量差、告警风暴、触达不人性化、无法闭环等问题。 针对企业在告警管理方面存在的痛点问题，SLS告警提供了一站式云上告警管理方案，具有弹性易用、稳定可靠、功能持续升级、成本更低、噪音更少等优势。企业可以将现有的监控方案系统无缝接入到SLS告警平台，实现在SLS上一站式管理告警。
web-mysql zabbix-agent#安装 mariadb数据库 yum install-y mariadb-server systemctl start mariadb.service systemctl enable mariadb.service#导入 Zabbix数据到 Mysql数据库 mysql-uroot-p Enter password:/空密码直接按回车键 文档版本：20211021 60 基于 SLS实现统一告警最佳实践 配置自定义告警#执行 SQL脚本 ...
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