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应用和数据分散在多云或混合云，在面对多云/混合云这样大的趋势下，数据无法进行统一的聚合、分析处理和导出等，本方案给出了在多云/混合云场景下，构建通过标准的Kafka协议和托管服务，SLS可以连接Kafka数据入湖导入，然后进行统一的海量数据的集中存储、智能转储、聚合分析查询等。

在物联网场景中，智能设备会产生大量的非结构化数据，并且采集量和频率都很高。比如各类摄像头（家用摄像头、车载摄像头、工业监控摄像头等）采集的数据。企业需要对这些非结构化数据做快速的分析和处理，然后应用到下游业务中，所以需要一套高并发、低成本、自动化的方案。该最佳实践就适用于这类场景。

在大数据ETL场景，Kafka是数据的流转中心，Kafka中的数据一般是原始数据，可能存在多种数据混杂的情况，需要进一步做数据清洗后才能进行下一步的处理或者保存。利用函数计算FC，可以快速高效的搭建数据处理链路，用户只需要关注数据处理的逻辑，数据的触发，弹性伸缩，运维监控等阿里云函数计算都已经做了集成，函数计算FC也支持多种下游，OSS/数据库/消息队列/ES等都可以自定义的对接

应用场景 在大数据场景，企业的Kafka实例可能存在多种情况，比如使用阿里云Kafka服务，可能是自建开源Kafka，或者是其他云上的云Kafka。不同的业务使用不同类型的Kafka实例，在这个前提下Kafka实例之间可能会需要消息同步的情况： 同帐号容灾场景：比如Kafka实例都是阿里云Kafka，但是Kafka实例会有主备之分，需要将主Kafka实例的消息实时同步到备Kafka。 跨帐号或异地容灾：这类场景比如主Kafka是阿里云Kafka，备Kafka是IDC开源自建Kafka，或者是其他云上的Kafka。 不同业务之间消息同步：因为现在的业务通常不会是信息孤岛，都需要消息互通，所以可能是A业务的Kafka实例消息需要同步到B业务的Kafka实例，并且这两个Kafka实例归属不同的RAM角色，有自己独自的权限控制。 解决问题 解决使用开源组件做消息同步的高成本问题。 解决使用开源组件做消息同步的并发性能、稳定性问题。 解决使用开源组件做消息同步的可靠性问题（重试机制，容错机制，死信队列等）。 大幅提升构建消息同步架构的效率，降低构建复杂度问题。

在大数据ETL场景，将Kafka中的消息流转到其他下游服务是很常见的场景，除了常规的消息流转外，很多场景还需要基于消息体内容做判断，然后决定下游服务做何种操作。 该方案实现了通过Kafka中消息Key的内容来判断应该对MongoDB做增、删、改的哪种DML操作。 当Kafka收到消息后，会自动触发函数计算中的函数，接收到消息，对消息内容做判断，然后再操作MongoDB。用户可以对提供的默认函数代码做修改，来满足更复杂的逻辑。 整体方案通过CADT可以一键拉起依赖的产品，并完成了大多数的配置，用户只需要到函数计算和MongoDB控制台做少量配置即可。

通过云原生微服务引擎MSE、SAE、PTS、ARMS产品，为spring cloud微服务应用提供部署和测试能力，提供一个经典微服务应用上云的典型架构，实现微服务应用的快速落地。

随着业务的发展，企业可能有将单ECS实例扩容至多个、将服务迁移到另一个ECS实例实现故障逃逸等诉求，并且期望在进行这些操作的同时保持对外提供服务的IP地址不变。

使用基于ESSD云盘的MySQL服务，可以确保数据一致性和可靠性，又能减少写入操作的次数和延迟，改善MySQL DoubleWrite机制带来的性能问题，提供更高性能的MySQL数据存储服务。

基于丰富的产品，将计算、存储、网络、数据库、大数据、人工智能等最新产品技术与场景深度融合，为开发者打造稳定可靠的云基础设施以及云原生的开发环境。

1. 云存储扩容和迁移 集成智能缓存算法，自动识别冷热数据，将热数据保留在本地缓存，保证数据访问体验，无感知的将海量云存储数据接入本地数据中心，拓展存储空间。同时在云端 保留全量数据(冷+热)保证数据的一致性 2.云容灾 随着云计算的普及，越来越多的用户把自己的业务放到了云上。但是随着业务的发展，如何提高业务的可靠性和连续性，跨云容灾是一个比较热门的话题。借助云存 储网关对虚拟化的全面支持，可以轻松应对各种第三方云厂商对接阿里云的数据容灾。 3. 多地数据共享和分发 通过多个异地部署的文件网关实例，对接同一个阿里云OSS Bucket，可以实现快速的异地文件共享和分发，非常适合多个分支机构之间互相同步和共享数据。 4. 适配传统应用 有很多用户在云上的业务是新老业务的结合，老业务是从数据中心迁移过来的使用的是标准的存储协议，例如: NFS/SMB/iSCSI。新的应用往往采用比较新的技 术，支持对象访问的协议。如何沟通两种业务之间的数据是一个比较麻烦的事情，云存储网关正好起到一个桥梁的作用，可以便捷的沟通新旧业务，进行数据交换。 5. 替代 ossfs 和 ossftp ossfs 和 ossftp 都是基于文件协议的开源工具，用户可以通过它们直接上传文件到OSS。但是这两个开源文件都不建议在生产环境使用(POSIX 兼容度低)，同时挂 载在用户的客户端需要额外的配置和缓存资源，对于多个客户端的情况安装配置繁琐。通过文件网关的服务可以完美替代 ossfs 和 ossftp。通过创建文件网关，用 户只需要执行简单的挂载(NFS)和映射(Windows SMB)就可以像使用本地文件系统一样使用 OSS。

通过本篇最佳实践，可以熟悉容器及k8s的基本操作。基于eci的高弹性架构，能有效的应对业务流量洪峰，同时提升资源使用效率。

场景描述 传统企业将VMware迁移到阿里云弹性裸 金属，利用云计算平台提供的弹性基础设 施，降低部分运维成本和学习成本，使用其 擅长的技术工具专注自身业务，实现线下业 务平滑迁移上云。 解决问题 1.VMware业务平滑迁移上云 2.集成云产品能力增强业务创新 3.降低混合云成本和复杂度 4.增强系统可用性 产品列表 EBM神龙 ECS NAS OSS ENI NAT EIP

阿里云计算巢服务是一个面向ISV、SI、MSP和开发者的云集成PaaS平台，方便服务商更好的将产品、服务集成，借助云原生的能力提升软件服务交付、部署及后续管理。

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。

酒店上云是分阶段实施，线下和云上的混合云是长期 状态，需要保证线下多地域多分支、云上多地域之间 互相访问，且需要满足不同类型的企业节点的服务要 求，比如总部 IDC 要求带宽大，对安全可靠性要求 高等。

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

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

场景描述 在微服务化改造之后，企业在享受K8S带来应 用管理的便利的同时，存在硬件性能不足，本 地扩展性差，容器容灾难，K8S管理复杂等问 题。 解决问题 1.增强K8S扩展性：如何通过弹性裸金属服务 器的强劲硬件性能，实现云端资源急速扩 展，从容应对应用访问压力大的问题。 2.如何简化云端K8S运维：通过阿里云容器服 务（ACK）实现敏捷开发和部署落地，加速 企业业务迭代。 3.如何综合考虑迁移和容灾：如何整合云上和 云下容器资源实现遇到故障时可以通过健 康检查实现自动容灾。 4.如何不改应用上云：如何实现应用上云数据 库连接零修改。 5.数据库上云及回退：如何实现上云回退； 产品列表 ACK/ECS/SLB/NAT网关/弹性裸金属服务器/DTS/RDS MySQL

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

本文模拟了如下场景: 1. 线下 IDC 环境中部署了一个业务系统，业务是利用 wordpress 系统提供网站服务。 2. 本文详细介绍了如何将以上线下系统搬迁到云上， 包括如何在云上构建以上业务系统，如何迁移线下 系统到云上，如何割接。 3. 最后介绍了迁移上云后，如何部署安全系统。 解决问题 IDC 业务系统搬迁上云 云上构建业务系统 部署安全系统