云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版
阿里云MPP架构的云原生数据仓库，可提供PB级海量数据在线/离线分析服务，是面向各行各业的有竞争力的数仓方案，真正做到“人人可用的数据分析服务”。
查看数据库全部产品.云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版.企业级能力完备，极具性价比，兼容 PG/Greenplum 开源生态及 Oracle/TD 语法生态;自研云原生存算分离架构，具备秒级弹性和数据共享等国内领先的产品能力;具备高吞吐的实时数据加工及分析能力，打造全 SQL 体验的一站式实时数仓；自研高性能的向量检索引擎，...
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小型互联网迁移阿里云
场景描述 本方案主要适用于中小型互联网企业，从他云 迁移到阿里云的最佳实践。方案中会概述网络 规划、服务器、数据库、存储数据、Kafka和 镜像数据的迁移方案描述。同时在实践环节， 增加服务器和RDS的迁移操作演练和验证。 解决问题 提供服务器、数据库等关键环节的平滑迁移方 案 提供云上高可用架构参考 提供模拟简单的演练回归流程机制 产品列表 云服务器（ECS）、迁云工具（SMC）、数据库 （RDS）、数据库（Redis）、数据传输（DTS）、 负载均衡（SLB）、专有络（VPC）等
如果 binlog没有打开，那么需要修改源数 据库配置文件中的 log_bin，开启二进制日志 log_bin=mysql_bin。配置完成后重启源 数据库,参考 MySQL，重新进行预检查。访问数据库：mysql-h-P 3306-u admin-p 输入密码：show global variables like"log_bin;文档日期：20200114 30 小型互联网迁移上阿里云最佳实践 数据迁移准备 ...
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
产品列表 适用云资源 混合云备份 HBR ECS文件系统 云服务器 ECS NAS文件 文件系统 NAS OSS文件 对象存储 OSS ECS上自建的 SQL Server数据库 ECS上自建的 My SQL 数据库 ECS上自建的 Oracle 数据库 ECS上自建的 SAP HANA数据库 阿里云最佳实践技术分享群 最佳实践频道 云服务器 ECS（产品名称）文档模板（手册名称）/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。
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...
ACK集群神龙资源错峰利用
场景描述 使用ACK构建容器集群环境，神龙资源为 集群节点资源部署应用。在主业务低谷 期，通过将部分神龙节点从容器集群中移 除，更换镜像切换操作系统及应用环境， 使得这部分神龙实例资源服务于其他业 务。在主业务高峰期前将神龙资源重新加 入ACK集群。从而达到错峰利用神龙资源 的目的，以便充分利用神龙资源，降低资 源成本。 解决问题 1.基于ACK及神龙资源构建容器集群环 境，典型部署应用。 2.ACK内挂载NAS存储。 3.ACK集群神龙实例节点移除和重新加入 集群。 产品列表 弹性裸金属服务器EBM 容器服务ACK 专有网络VPC 弹性公网IPEIP 负载均衡SLB 云数据库RDS MySQL版 云数据库Redis版 文件存储NAS 访问控制RAM 日志服务SLS 云监控CloudMonitor 运维编排OOS
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和 MariaDB引擎，提供了容灾、备份、恢复、监控、迁移等方面全套解决方案，彻底解决数据库运维烦恼。详见：https://www.aliyun.com/product/rds/mysql 云数据库 Redis版：高可靠双机热备架构及可无缝扩展的集群架构，满足高读写 ...
大数据workshop
大数据workshop
在 HoloWeb控制台，选择 SQL编辑器，然后点击新增 SQL窗口，选择对应的数 据库，编辑填写相应的 DDL建表语句（默认数据表的属性是列存模式，列存模式更 适合 OLAP数据分析，数据表的行存模式更适合高 QPS点查询场景）。1.首先创建 ads_province_info表。文档版本：20210628（发布日期）42 阿里云最佳实践大数据 WorkShop ...
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相关产品：块存储,云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,弹性公网IP,数据传输,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,实时计算,数据总线,Quick BI,Hologres
互联网、电商Elasticsearch搜索
场景描述 每一个生活在互联网中的用户，每天都在经 历各种各样的“搜索”，查找电商网站商品、 信用卡账单、查电子发票、查附近的餐厅酒 店、查偶像、查交通等等。相对于传统的关 系型数据库，Elasticsearch只需要几毫秒的 时间，即可查询PB级数据并从中找到匹配 信息。利用Elasticsearch高可用性和易用 性，能够快速处理网站、APP丢给它的文本、 数字、日期、IP以及地理数据。 解决问题 1.电商网站商品、订单、物流等搜索 2.保险行业保单查询 3.互联网教育行业课程搜索 4.O2O行业地理位置搜索等 产品列表 云服务器ECS 专有网络VPC 负载均衡SLB 云数据库RDSMySQL版 Dataworks Elasticsearch 数据传输服务DTS
关系型数据库 RDS：Relational Database Service，简称 RDS，是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。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，...
跨云迁移单写双读过渡架构
概述 在搬站场景下，涉及迁移跨度较长，在过渡阶段客户需要跨云访问，如何保障数据链路的高可用尤为关键，采用专线和公网双备的方案保障数据传输的高可用，也降低双专线的迁移成本。 适用场景 数据迁移链路的高可用 跨云迁移过渡期架构 读写分类架构设计 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 在迁移时间持续较长的情况下，使用单写双读架构降低业务改造成本。 使用数据库网关做专线和公网互备。 流量逐渐灰度验证，保障迁移平滑过渡。 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。
步骤6 使用北京地域的公网 IP/search测试读本地域数据库成功（即读目标库成功）。在日志 里面也可以看到成功读取数据。说明：应用改造完成后可以打一个 ECS镜像，后续用镜像部署更多实例。文档版本：20201209 31 跨云迁移单写双读过渡架构 流量灰度测试 5.流量灰度测试 5.1.配置全局流量管理 步骤1 登录云解析 DNS控制台...
实时计算Flink版
实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务，具备实时应用的作业开发、数据调试、运行与监控、自动调优、智能诊断等全生命周期能力。内核引擎100%兼容Apache Flink，2倍性能提升，拥有FlinkCDC、动态CEP等企业级增值功能，内置丰富上下游连接器，助力企业构建高效、稳定和强大的实时数据应用。
内置集成数十种连接器，覆盖数据库、消息队列、OLAP引擎等系统。自助编写SQL使用全托管服务对数据进行实时流转集成，帮助企业构建数据中台.从海量数据中实时识别刷单作弊、恶意爬虫等业务风险，避免企业出现巨大的经济损失，还可借助CEP（复杂事件处理）直接在流式处理作业中执行异常情况检测.实时计算Flink版高效的状态...
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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。
支持数百上千维度任意组合查询，支持数十个表数千行SQL复杂关联查询.支持复杂SQL.支持数据实时增删改、具备在线分析和ETL计算一体化，实现大数据与数据库的融合。通过资源组隔离让在离线计算任务不相互影响，保证业务稳定运行.在离线一体化.采用计算和存储分离架构，支持分时弹性，实现按小时设置计算资源弹性扩容，解决...
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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
数据库审计的基本原理是旁路拦截SQL请求，并把SQL日志发送到服务器 做审计。SQL拦截是通过安装Agent的方式来实现的。根据数据库在云环境中的创建方式（RDS方式或ECS自建数据库方式），Agent程序 的部署位置分别是： ECS云服务器自建数据库：Agent程序需要部署在数据库所在的ECS云服务器上。 RDS云数据库实例：Agent程序...
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。
说明：这个 case下由于我在 DLF里面创建了其他数据库，所以和 EMR集群的数据 库不一致，实际是正常的。2.4.元数据服务切换到 DLF 步骤1 为了避免在迁移过程中元数据发生变化，建议在业务低峰期时先停止 HiveServer2和 Hive MetaStore，再进行切换(在正式开始迁移之前，建议先拿测试库跑所有流程，没 文档版本：20220125 24 ...
金融专属大数据workshop
实践目标 学习搭建一个实时数据仓库，掌握数据采集、存储、计算、输出、展示等整个业务流程。 整个实时数据仓库系统全部基于阿里云产品进行架构搭建，用户可以掌握并学会运用各个服务组件及各个组件之间如何联动。 理解阿里云原生实时离线一体数仓解决方案架构以及掌握交付落地的实践使用方法。 前置知识要求 熟练掌握SQL语法 对大数据体系系统知识有一定的了解
在HoloWeb控制台，选择SQL编辑器，然后点击新增SQL窗口，选择对应的数 据库，编辑填写相应的DDL建表语句（默认数据表的属性是列存模式，列存模式更 适合OLAP数据分析，数据表的行存模式更适合高QPS点查询场景）。1.首先创建ads_province_info表。文档版本：20210803（发布日期）39阿里云最佳实践金融大数据WorkShop 最佳...
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最佳实践
相关产品：块存储,云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,弹性公网IP,数据传输,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,实时计算,数据总线,Quick BI,Hologres
阿里云最佳实践离线大数据workshop
本最佳实践，首先搭建一个简化的电商 demo 系统，然后为此 demo 系统构建一套离 线大数据分析系统。 实践目标 1. 学习搭建一个离线大数据分析系统，学习从数据采集到数据存储和业务分析的业 务流程。 2. 整个离线大数据分析系统全部基于阿里云产品进行搭建，学习掌运用各个服务组 件及各个组件之间如何联动。 背景知识要求 熟练掌握 SQL 语法 对大数据体系系统知识有一定的了解
TIPs：如何注释代码段：选中之前的建表语句，mac上使用command+全部注释，windows上使用ctrl+全 部注释。这里ds设置为bizdate显示的日期，一般是当前日期的前一天，比如如果当前时间是 20210725，这里就写20210724.步骤10运行后，有结果输出。文档版本：20210802（发布日期）53阿里云最佳实践金融大数据WorkShop 构建离线大...
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相关产品：云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,日志服务（SLS）,大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,数据总线,Quick BI,云速搭
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。
将指定的整个数据库全部或者部分表一次性的全部同步至Elasticsearch，并且支持后续的实时增量同步模式，将新增数据持续同步至Elasticsearch.一键实时同步至MaxCompute.可以将指定数据源中的数据，通过简单的配置，一次性的实时同步到MaxCompute中，支持整库内批量多表同步，同时也支持全增量一体化同步，先全量数据迁移，...
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基于Elasticsearch的订单检索加速最佳实践
随着企业信息化程度越来越高，核心业务数据存储在传统关系型数据库中不可避免地会遇到一个问题：单表记录不断增多，数据检索速度会变慢，尤其是对中文的模糊查询（建立普通索引完全不起作用）。虽然数据库自身在不断完善，但效果有限且没办法灵活扩展，复杂场景无法应对。 本方案基于阿里云Elasticsearch作为二级索引库，数据集成产品提供Binlog实时订阅，实时解析、增量数据实时更新及二级索引库之间进行数据实时同步，为数据库提供“能力增益”， 不仅能从根本解决主库抗压问题，提升稳定性；同时支持高效率、高性能、高弹性、低成本、多复杂场景的检索加速服务。
步骤11 回到 rds的 dms界面中，对表 trading_order插入数据，再到 Elasticsearch中查看数 据。（dms登录方式本可查看文档章节 2.4创建 rds订单表”。在上图 dms中使用 insert into语句插入一条数据到 trading_order表中：insert into trading_order(order_amount,source_type,consignee_ada,order_type,company,consignee_...
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