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。
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。在线部署 适用客户 需要对系统进行全面监控和故障快速定位的企业 追求高效运维分析的用户 安全与合规需求高的企业 方案...
来自：
技术解决方案
SLS数据入湖Kafka最佳实践
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。
云消息队列Kafka版：是阿里云基于ApacheKafka构建的高吞吐量、高可扩 展性的分布式消息队列服务，广泛用于日志收集、监控数据聚合、流式数据处 理、在线和离线分析等场景，是大数据生态中不可或缺的产品之一，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. Serverless应用引擎SAE...
RocketMQ性能压测快速方案
在客户对产品性能存疑或者给客户进行POC验证时可以用本实践来快速完成性能测试。
一键释放资源.29 文档版本：20240506 IIIRocketMQ性能压测快速方案 最佳实践概述 最佳实践概述 方案概述 消息队列RocketMQ5.0版提供多种消息收发实例规格，在创建实例时按照消息读写 TPS总和选择满足业务的规格大小，本实验进行性能压测，来验证实例的消息读写 TPS能力是否符合规格定义的TPS峰值大小。应用场景 借助CADT...
基于函数计算FC实现企业级权限精准控制Kafka跨实例消息同步
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。
（这里有异步调用和同步调用两种方式，为了能快速消费消 息，这里选择异步调用，并且两种调用方式的正文负载大小不同，同步调用为32MB，异步调用为128KB） 触发器启用状态：勾选 批量推送：默认关闭。（可以选择开启，然后可以设置批量推送的条数，批量推送 间隔，根据需求选择是否批量推送） 推送格式：RawData（也...
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。
MQ 产品生态丰富，多 个子产品线联合打造金融级高可用消息服务以及对物联网的原生支持，覆盖金融保险、（新）零售、物联网、移动互联网、教育、物流、能源、交通等行业。 弹性公网IP：是独立的公网IP资源，可与阿里云专有网络VPC类型的云服务器ECS、NAT网关、ENI 网卡、私网负载均衡SLB绑定，并可以动态解绑满足灵活管理...
Kafka性能压测快速方案
产品性能基线测试场景需要对产品进行性能测试得到详细的压测数据，本方案可以快速构建测试的客户端（kafka官方的压测客户端）和不同的Kafka服务端（ SSD云盘版、高效云盘、Serverless版三种实例），方便客户进行POC完成性能验证。
消息队列kafkaserverless版本身实例未提供具体的云盘类型来选择，其性能表现只 与购买实例时预留的写入、读取的指标有关，写入峰值为预留写入的2倍，读取峰值 为读取预留的2倍 应用场景 借助CADT迅速的搭建Kafka不同类型的实例，并构建压测环境，快速对不同的实例 配置的性能进行压测，以验证不同配置对性能影响，帮助客户...
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
通过下面的 Type 属性标明是服务，即 Aliyun:Serverless:Service。Properties：Properties下的属性都是该服务的各配置项。VpcConfig：服务的 VPC配置，包含：ￚ VpcId：VPC ID。ￚ VSwitchIds：交换机 ID，这里是数组，可以配置多个交换机。文档版本：20210806（发布日期）27 Function Compute构建高弹性大数据采集系统 ...
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
步骤1 运行 Git命令，进行本地下载游戏服代码，下载地址：https://code.aliyun.com/best- practice/game-server-188.git 步骤2 采用你熟悉的 IDE工具打开项目，比如这里采用了 IntelliJ Idea演示，详情见官网：https://www.jetbrains.com/idea/ （本模拟项目采用了典型的 MVC分层方式，进行服 务的构建）。步骤3（可选）本...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您