金融分布式架构SOFAStack
阿里云金融分布式架构SOFAStack为金融用户提供全栈式的基础架构能力，是集项目管理、微服务开发、发布部署、监控运维、容灾高可用等全栈式解决方案，助力客户应用轻松转型分布式架构，保证风险安全的同时帮助业务需求敏捷迭代，支撑金融业务创新，开发人员学习成本最多可降低92%、应用开发效率可最多提升80%、运维人力成本最多可节省90%
中台屏蔽技术复杂性，使得业务无感知，使得中台参与者能以统一的标准进行协同和技术开发，降低协作成本。能够基于已有的系统能力进行定制扩展或配置，提升复用性同时又满足差异性的要求.提供金融级分布式框架和金融级分布式数据库，支持多租户，支持海量用户的高业务并发场景。提供大数据和人工智能的中台能力建设，支持...
来自：
云产品
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
更多信 息，请参见：https://www.aliyun.com/product/bigdata/sc Quick BI 数据可视化分析平台：阿里云上客户都在用的 BI产品——无缝对接各类 云上数据库和自建数据库，大幅提升数据分析和报表开发效率，0代码鼠标拖拽式 文档版本：20201224 III 基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 前言 操作交互，让业务人员也能...
游戏数据运营融合分析
场景描述 1.游戏行业有结构化和非结构化数据融合分 析需求的客户。 2.游戏行业有数据实时分析需求的客户，无法 接受T+1延迟。 3.对数据成本有一定诉求的客户，希望物尽其 用尽量优化成本。 4.其他行业有类似需求的客户。 方案优势/解决问题 1.秒级实时分析：依托ADB计算密集型实例， 秒级监控DAU等数据，为广告投放效果提 供有力的在线决策支撑。 2.高效数据融合分析：打通结构化和非结构化 数据，支撑产品体验分析；广告买量投放效 果实时（分钟级）分析，渠道的评估更准确。 3.低成本：DLA融合冷数据分析+ADB存储密 集型温数据分析+ADB计算密集型热数据分 析，在满足各种分析场景需求的同时，有效 地降低的客户的总体使用成本。 4.学习成本低：DLA和ADB兼容标准SQL语 法，无需额外学习其他技术。 产品列表 专有网络VPC、负载均衡SLB、NAT网关、弹性公网IP 云服务器ECS、日志服务SLS、对象存储OSS 数据库RDSMySQL、数据传输服务DTS、数据管理DMS 分析型数据库MySQL版ADS 数据湖分析DLA、QuickBI
来源分析 游戏玩家来源分析里面，新增设备分析用来预测该款游戏的生命周期和拉新效率等，文档版本：20210224 112 游戏数据运营融合分析 经典游戏数据运营分析场景列举 均为评价该款游戏是否被玩家广泛接受的一个非常重要的指标，一个典型的来源分 析如下图所示：如此统计新增设备、新增玩家等计算的 SQL示例通常如下：...
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测
本篇最佳实践先创建EMR集群作为数据湖对象，Hive元数据存储在DLF，外表数据存储在OSS。然后使用阿里云数据仓库MaxCompute以创建外部项目的方式与存储在DLF的元数据库映射打通，实现元数据统一。最后通过一个毒蘑菇的训练和预测demo，演示云数仓MaxCompute如何对于存储在EMR数据湖的数据进行加工处理以达到业务预期。
相关命令可 以下载后浏览：gitclonehttps:/best-practice:Abcd123456@codeup.aliyun.com/best-practice/bp/199.git 使用场景 针对分析师如何利用MaxComputeIn-databaseML 能力，通过湖仓一体架构对海量OSS 非结构化、半结构化数据做数据分析和机器学习模型构建、训练和应用。业务架构基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖...
容器场景下的应用性能监控、调用链拓扑、内存剖析
场景描述 随着云原生及微服务技术的普及，越来越多的系统已经通过云原生和微服务技术实现企业的降本增效，同时因微服务及云原生的复杂性给系统运维带来非常大的挑战，云原生应用监控arms通过全链路应用监控，从端到端及代码级别的链路下钻能力、CPU、内存持续剖析及诊断能力，帮助客户降低系统故障定位难度，此demo，您将体验arms的链路监控、内存剖析等能力 应用场景 微服务+容器场景下链路调用拓扑，调用链可以显示出服务之间的调用顺序和层次关系，帮助开发人员理解和追踪代码的执行流程 在分布式系统中，一个请求往往需要通过多个服务来完成。当出现问题时，如请求超时、错误或异常，很难快速定位问题所在。 解决问题 调用链可以帮助运维人员解决以下问题： · 故障排查：当请求失败或出现错误时，调用链可以显示整个请求的路径和每个服务的执行情况，从而帮助运维人员快速定位问题所在。 · 性能优化：通过调用链，运维人员可以了解请求在系统中的执行时间和瓶颈所在，从而进行优化。 · 系统监测：调用链可以提供实时的系统监测和分析，帮助运维人员了解系统的健康状况和资源利用情况。
容器场景下的应用性能监控、调用链拓扑、内存剖析 最佳实践 场景描述 业务架构 随着云原生及微服务技术的普及，越来越多的系 统已经通过云原生和微服务技术实现企业的降 本增效，同时因微服务及云原生的复杂性给系统 运维带来非常大的挑战，云原生应用监控arms 通过全链路应用监控，从端到端及代码级别的链 路下钻能力、CPU...
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
场景描述 云原生和大数据时代的到来,用户在拥抱云原生进行容器化改造的同时也专注于数据 分析，希望能够将云原生容器化编排改造带来的计算资源弹性、计算资源成本优化、计算与存储分离、资源调度隔离等优势与大数据分析进行结合，因此可以将大数据分 析与容器编排调度主流技术 Kubernetes相结合，同时结合阿里云提供的弹性...
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...
SLS多云日志采集、处理及分析
场景描述 从第三方云平台或线下IDC服务器上采集 日志写入到阿里云日志服务，通过日志服务 进行数据分析，帮助提升运维、运营效率， 建立DT 时代海量日志处理能力。 针对未使用其他日志采集服务的用户，推荐 在他云或线下服务器安装logtail采集并使用 Https安全传输；针对已使用其他日志采集 工具并且已有日志服务需要继续服务的情 况，可以通过Log producer SDK写入日志 服务。 解决问题 1.第三方云平台或线下IDC客户需要使用 阿里云日志服务生态的用户。 2.第三方云平台或线下IDC服务器已有完 整日志采集、处理及分析的用户。 产品列表 E-MapReduce 专有网络VPC 云服务器ECS 日志服务LOG DCDN
文档版本：20211203 24 SLS多云日志采集、处理及分析 Logtail日志采集处理分析 注意：查询分析设置的修改操作只会对新写入的数据生效，如果您需要提前对查询分 析设置的某些字段分析统计生效，请使用指定字段查询的自定义方式在日志写入到日 志库之前进行开启统计查询。步骤4 再次启动日志发生器和停止日志发生器。按云...
SAE-ACK应用双跑最佳实践
场景描述 实现ACK、SAE中部署的应用在东西向和南北向互通，实现SAE-ACK应用双跑。 应用场景 该最佳实践应用于两类场景： l 因为SAE支持更丰富自动扩缩指标（比如QPS，RT，TCP连接数等），所以将相对稳态的应用部署在ACK中，将相对弹性波动大的应用部署在SAE，借助SAE更强大的自动扩缩应对流量洪峰。 l 将K8s架构迁移到Serverless架构时，需要平滑过渡，所以该最佳实践中的双跑架构可以有效帮用户平滑的完成迁移。
阿里云微服务引擎（MSE）解决问题 阿里云容器服务（ACK） 安全组 因为K8s的HPA设置相对复杂，默认提供 云速搭CADT 的CPU和内存不能满足实际需求（尤其是 Java技术栈），所以可以将弹性波动大的服 务部署在SAE，借助SAE更丰富的HPA规 则应对流量脉冲。 K8s架构向Serverless架构迁移的平滑过 渡。最佳实践...
基于SpringCloud应用玩转MSE实践
随着业务不断创新，大型的单个应用和服务会被拆分为数个甚至数十个微服务，微服务架构已经被广泛应用。 微服务的好处在于快速迭代，如何在迭代过程中保障线上流量不受损。依赖开源产品缺少无运维工具，常常需要投入较大的运维人力和成本。 本实践提供基于云原生应用产品提供微服务注册配置中心、微服务治理和云原生网关等一系列高性能和高可用的企业级云服务能力。
方案优势 本实践通过云速搭CADT，一键完成基础环境的搭建和部 署，提供可视化部署方案和stepbystep实操指导：1、高可靠：支持多可用区容灾，具备完善的流量防护、健 康检测、自动恢复等能力，优化大量可用性痛点，保证引 擎持久稳定运行。2、低成本：节省用户自建网关、注册配置中心、微服务治 理体系的人力成本，高性能及...
EMR集群安全认证和授权管理
场景描述 阿里云EMR服务Kafka和Hadoop安全集群使 用Kerberos进行用户安全认证，通过Apache Ranger服务进行访问授权管理。本最佳实践中以 Apache Web服务器日志为例，演示基于Kafka 和Hadoop的生态组件构建日志大数据仓库，并 介绍在整个数据流程中，如何通过Kerberos和 Ranger进行认证和授权的相关配置。 解决问题 1.创建基于Kerberos的EMR Kafka和 Hadoop集群。 2.EMR服务的Kafka和Hadoop集群中 Kerberos相关配置和使用方法。 3.Ranger中添加Kafka、HDFS、Hive和 Hbase服务和访问策略。 4.Flume中和Kafka、HDFS相关的安全配 置。 产品列表：E-MapReduce、专有网络VPC、云服务器ECS、云数据库RDS版
本最佳实践中以 Apache 2.EMR服务的 Kafka和 Hadoop集群中 Web服务器日志为例，演示基于 Kafka和 Hadoop Kerberos相关配置和使用方法。的生态组件构建日志大数据仓库，并介绍在整个数 3.Ranger中添加 Kafka、HDFS、Hive和 据流程中，如何通过 Kerberos和 Ranger进行认证 Hbase服务和访问策略。和授权的相关配置。4.Flume...
基于ALB的统一流量调度和监控
企业在走向容器化过渡阶段，内部同时存在ECS应用和容器应用的情况，在多域名业务场景下，为了对应用的入方向流量进行统一的调度和监控，可通过ALB快速完成内部应用统一流量的管控。 典型场景 多域名转发到混合应用类型场景。 方案优势 1、 高弹性，高并发 2、 减少SLB+EIP数量 3、 一键WAF透明接入 4、 配置简单易上手 5、 统一流量运营分析
方案优势 – 高弹性，高并发 – 减少 SLB+EIP数量 – 一键 WAF透明接入 – 配置简单易上手 – 统一流量运营分析 产品列表 ACK集群 阿里云最佳实践技术分享群 最佳实践频道 云服务器 ECS 日志服务 SLS 应用型负载均衡 ALB 基于 ALB统一流量调度和监控 文档版本信息 阿里云 基于 ALB统一流量调度和监控 最佳实践 文档版本：...
远程办公-AD管控下的弹性云桌面
在弹性云桌面中部署企业基础办公环境时，IT人员通常会面临以下问题，本文希望通过场景实践的方式，示范如何结合使用不同阿里云产品，来解决这些问题：用户如何管理？企业已有AD用户如何上云？云上共享文件服务权限怎么管？数据安全问题有保障吗？该如何设置？云桌面能使用本地机房或IDC中的服务吗？ 本文使用的应用场景： 场景1：客户A在云上新建Windows ActiveDirectory（以下简称AD）；弹性云桌面，和NAS文件存储服务部署在AD所在的VPC内。场景2：客户B在阿里云上已有AD和NAS。弹性云桌面创建在与AD不同的VPC中。AD与云桌面的VPC通过CEN连接。场景3：客户C在云下IDC有自建AD和文件服务。弹性云桌面创建在阿里云上。云下机房与阿里云弹性云桌面所在VPC通过IPsec VPN连接。 方案优势： 易部署：弹性云桌面支持快速便捷的桌面环境创建、部署、统一管控与运维。 CEN和VPN网关服务开通即用，配置实时生效，快速完成部署。 低成本：弹性云桌面无需前期传统硬件投资，帮您快速构建安全、高性能、低成本的桌面办公体系。可广泛应用于具有高数据安全管控、高性能计算等要求的金融、设计、视频、教育等领域。VPN网关基于Internet建立加密通道，比建立专线更便宜，快速实现混合云。 安全性：VPN网关使用IKE（秘钥交换协议）和IPSec对传输数据或进行加密，保证数据安全可靠。云桌面自带的安全策略保证数据不落地。 集中管控：通过Windows AD对云桌面用户和共享文件服务进行统一权限管控。可实现AD用户自动同步上云，和文件级别的权限管控。
本最佳实践选用简单基 础的文件共享和管理方式作为演示用例，目的在于演示通过 AD管理 NAS的基本方 法，及方案可行性。现实中的业务场景，需要仔细规划文件访问策略。2.2.1.添加 NAS文件系统挂载点 步骤1 通过 https://nasnext.console.aliyun.com/cn-shanghai/filesystem 登录 NAS文件系统 控制台。步骤2 单击刚创建的文件...
VMware on 弹性裸金属
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VMwareon弹性裸金属 最佳实践 部署架构图 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 网络架构图 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...
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。
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 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：文档版本：20201020 1 基于 Dataworks的大数据一站式开发及数据治理 最佳实践概述 方案优势 大数据一站式开发，完善的...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您