智能用户增长 产品功能
阿里云智能用户增长QuickAudience，新一代数据+AI驱动的智能营销增长平台，以完整的产品矩阵能力和全域数据驱动的智能技术，帮助企业实现一站式的全渠道消费者智能运营。
立即购买管理控制台智能用户增长产品功能全域数据汇集驱动，沉淀企业数据资产一方数据获取覆盖业务数据、行为数据、体验数据等获取、分析、洞察，实现客户分析。二方数据回流沉淀全渠道媒体曝光、点击等数据，提供全渠道会员通的能力，打通公私域信息，实现全渠道会员信息整合。全域标签内置预置丰富的全域标签，覆盖基础...
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云产品
智能用户增长 产品概述
阿里云智能用户增长QuickAudience通过整合私域数据和第三方数据，实现了全域消费者运营增长，打通了从数据采集、大数据计算、标签洞察到自动化营销触达的全流程，为企业提供一站式数字化营销解决方案。
10Salesforce X QuickAudience开箱即用版本介绍版本发布2024-06-21最新版本的主要更新内容产品简介智能用户增长Quick Audience是一款全渠道消费者分析、智能内容管理和自动化触达运营的工具，支持全渠道消费者数据的融合、分析及应用，支持用户One-ID归一、场景化的算法模型、智能营销内容生成、自动化触达通道矩阵，广泛...
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全域采集与增长分析 产品概述
阿里云全域采集与增长分析(QuickTracking)通过行为采集分析、私域标签画像、性能体验监控、隐私采集授权管理等数据采集与洞察服务，提供基于大数据计算的流量统计分析能力，助力企业营销增长第一公里。
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 助理备案控制台全域采集与增长分析产品概述产品功能选型与定价相关资源控制台文档联系我们立即购买全域采集与增长分析企业级流量统计分析产品，构筑企业数字化营销增长第一公里立即购买管理控制台全面捕获用户行为与性能体验数据的全链路打通，...
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云产品
边缘安全加速 ESA 产品功能
ESA边缘安全加速基于全球3200+节点，提供边缘加速、边缘安全、边缘计算的产品能力，费用构成简单易懂，提供丰富的监控报表、日志工具，为客户网站提供一流性能体验。
流量分析通过分析应用层（L7）访问日志数据，为您提供多维度、可视化的流量分析展示，展示流量和安全态势全景图，帮您分析攻击、用户行为和缓存命中率。即使日志通过即时日志，在ESA控制台上实时查看站点访问日志，能够帮助您定位攻击、排查系统故障、调试或测试站点网络连接等。实时日志将大量的网络日志数据进行实时投递...
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云产品
RDS+ClickHouse构建一站式HTAP
通过融合MySQL和ClickHouse的数据同步能力，用户可以在一个可视化窗口中简单灵活地配置和管理实时数据同步，这为业务报表统计、交互式运营分析和实时数仓等提供了便利。
在线部署 适用客户 大数据实时处理需求用户 寻求高性能查询处理的用户 需要事务处理与分析一体化解决方案的用户 方案优势 为什么选择RDS+ClickHouse构建一站式HTAP 集成便捷 MySQL+ClickHouse解决方案可以无缝集成到现有的MySQL数据库环境中，降低迁移成本。实时数据同步 MaterializedMySQL实现MySQL数据到ClickHouse的实时...
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技术解决方案
实时可观测，即时应对风险
本方案使用日志服务，基于采集的日志数据实现对业务与 IT 系统的监控告警与问题排查，解决性能优化、安全威胁、业务数据分析等问题，从而保障业务稳定性，同时提升客户满意度。
数据处理分析能力 丰富的处理能力和集成生态 支持SQL查询、实时计算等，可与阿里云其他服务（如EMR、大数据分析平台、机器学习服务等）无缝集成，支持复杂数据处理和分析任务。安全管理复杂 需要自行配置和管理安全措施，合规成本和难度高。安全性与合规性 全面的安全措施 由阿里云提供强大的安全保障，如数据加密、访问...
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技术解决方案
基于函数计算FC实现物联网音视频处理
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。
应用场景 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。解决...
移动开发平台 mPaaS
阿里云移动开发平台 mPaaS提供App开发、测试、运营及运维等云到端的一站式解决方案，帮助企业快速构建高质量的移动应用，阿里云快速开发平台提升企业产品生态发展。
移动分析MAS 通过统计和分析客户端流量、性能质量和用户行为等数据，用数据实现产品、运营、推广的决策；通过对闪退的分析，快速定位闪退原因，提高程序稳定性。数据同步移动数据同步 MSS，通过一个安全的数据通道 TCP+SSL，及时、准确、有序地将服务器端的业务数据，主动的同步（SYNC）到客户端 App。安全加固为移动应用...
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云产品
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。
场景描述 针对已经启用微服务架构或者准备改造为微服务架构的用户，通过实践熟悉云上基于云原生产品的微服务 架构实践，熟悉服务注册和网关路由配置、全链路灰度发布、无损上下线、限流降级能力验证等。方案架构 文档版本：20240229基于SpringCloud应用玩转MSE 最佳实践概述 方案优势 本实践通过云速搭CADT，一键完成基础...
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
本实践将模拟某款游戏线上的用户行为数据，基于日志文件和实时产生的行为数据，我们可以做后续的实时用户行为分析实验，体验这套解决方案的落地实践。基本需求：从用户行为日志中，统计实时的 PV和 UV 统计每小时的访问量（PV），并且对用户进行去重（UV）说明:用户行为数据，进一步细分，可分为两大类，一类：用户行为习惯...
基于MaxCompute的大数据BI分析
场景描述 本文以电商行业为例，将业务数据和日志数据使用 MaxCompute做ETL之后，同步到ADB进行实时 分析，之后通过QuickBI进行快速可视化展示。 解决问题 1.互联网行业、电商、游戏行业等网站、App、 小程序应用内BI分析场景。 2.可扩展到各类网站BI分析场景使用。 产品列表 1.MaxCompute 2.分析型数据MySQL版 3.日志服务SLS 4.QuickBI 5.云服务器ECS 6.RDSMySQL版
基于 MaxCompute的大数据 BI分析 最佳实践 场景描述 业务架构 本文以电商行业为例，将业务数据和日志数据使用 MaxCompute做 ETL之后，同步到 Hologres进行实时分 析，之后通过 Quick BI进行快速可视化展示。解决问题 1.互联网行业、电商、游戏行业等网站、App、小程 序应用内 BI分析场景。2.可扩展到各类网站 BI分析场景...
云消息队列 Confluent 版
云消息队列 Confluent 版是阿里云与 Apache Kafka 项目创始团队所创立的 Confluent 公司合作，基于 Apache Kafka 核心能力提供的企业级全托管消息队列服务，旨在为企业提供集成消息流式处理与大数据系统的一站式解决方案。
实时响应客户互动行为，构建一个全面详尽的数据视图，去标识化地分析客户，以高效的方式实现与客户的互动——实时跨所有数据孤岛和系统，提供个性化的体验.通过采用松耦合的微服务架构设计，能够实现更高的敏捷性和更快的创新。使用 Confluent 将微服务彻底解耦，统一服务间的通信标准，并且有效消除维护独立数据状态的繁琐...
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基于Flink的资讯场景实时数仓
场景描述 本实践针对资讯聚合类业务场景，Step by Step介绍 如何搭建实时数仓。 解决问题 1.如何搭建实时数仓。 2.通过实时计算Flink实现实时ETL和数据流。 3.通过实时计算Flink实现实时数据分析。 4.通过实时计算Flink实现事件触发。 产品列表 实时计算 专有网络VPC 云数据库RDSMySQL版 分析型数据库MySQL版 消息队列Kafka 对象存储OSS NAT网关 DataV数据可视化
阿里云提供全托管服务，用 户无需部署运维，更专业、更可靠、更安全。更多信息，请参见：www.aliyun.com/product/kafka RDS：Relational Database Service，简称 RDS。阿里云关系型数据库是一种稳 定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。基于阿里云分布式文件系统和 SSD盘高 文档版本：20220223（发布日期）III 基于 Flink的...
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
游戏厂商对于渠道、用户和游戏表现的评估需要更加细化和 准确的数据的要求，希望利用优秀的数据分析工具来帮助团队更全面的分析市场和用 户的趋势，同时玩家的游戏行为和喜好也在慢慢变化，如何能够及时发现这些变化并 针对性地调整产品和游戏设计也是非常重要的，因此提出了如下业务要求：提供全面的游戏运营指标分析功能...
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
阿 里 云 账 户 余 额 大 于 100 元。登 录 阿 里 云 后，打 开 https://expense.console.aliyun.com/#/account/home查看余额。已经开通了如下服务：ￚ SLS日志服务 ￚ ECS服务器 ￚ VPC专有网络 ￚ SLB负载均衡 文档版本：20220127 I 电商网站数据埋点及分析 导读 1.导读 1.1.如何选择阅读内容 本方案介绍电商网站数据埋点...
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
数据湖-在线学习场景数据分析 最佳实践 场景描述 业务架构 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Python flask搭建Web Server，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...
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
Function Compute构建高弹性大数据采集系统 最佳实践 业务架构 场景描述 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...
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