智能应对流量变化，容器化集群的弹性攻略
本方案使用应用型负载均衡和容器服务Kubernetes版智能分配网络流量，提高应用的高可用性和吞吐量，使用Kubernetes的cluster-autoscaler社区开源组件以及Kubernetes的Horizontal Pod Autoscaler内置组件进行弹性伸缩，提升资源利用率，缩减资源成本。
在采用Kubernetes作为容器化平台来发展现代化应用架构的场景中，确保应用的高可用性是关键，它不仅保障了业务的持续运作，而且为应用的水平动态伸缩提供了支撑。这种水平伸缩机制能够根据实际需求精确地调整资源分配，以防资源被浪费。在用户请求较少时，它能自动缩减资源的分配，帮助减轻财务开支。相反，在遭遇用户请求...
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技术解决方案
云数据库 Tair（兼容 Redis）产品概述
阿里云数据库Tair（兼容Redis®）能够应对开源Redis难以覆盖的场景，并提供稳定的高性能、低时延服务，包括多线程处理能力、多种存储介质等更多企业级服务，广泛应用于缓存、内存存储场景。
数据备份与恢复：云数据库 Tair 支持按备份集恢复数据和按时间点恢复数据，可最大限度地避免误操作带来的数据损失。容灾安全自动主备切换：当云数据库 Tair 监测到实例的主节点不可用时，会自动触发主备切换，将备节点提升为主节点，保障实例的可用性。同城容灾：云数据库 Tair 支持双机房的同城容灾架构，主备机房数据通过...
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云产品
自建数据库迁移到云数据库
本方案介绍如何将网站的自建数据库迁移至云数据库 RDS，解决您随着业务增长可能会面临的数据库运维难题。数据库采用高可用架构，支持跨可用区容灾，给业务带来数据安全、可用性、性能和成本方面收益。
业务发展的不同阶段对于数据库运维的需求 业务初期 在业务初期，您可能会为了控制成本选择在应用服务器上自建数据库。但随着业务增长，这种应用和数据库部署在一个服务器上的架构，会有性能、安全、扩展性方面的隐患。业务开始增长 为了消除性能、安全、扩展性方面的隐患，您可能会选择将数据库和应用分开部署。但数据库...
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技术解决方案
应对高并发，利用Redis版缓存实现极速响应
随着业务发展，承载业务的应用将会面临更大的流量压力，如何降低系统的响应时间，提升系统性能成为了每一位开发人员需要面临的问题，使用缓存是首选方案。本方案介绍如何运用云数据库Redis版构建缓存为应用提速。
随着业务发展，承载业务的应用将会面临更大的流量压力，如何降低系统的响应时间，提升系统性能成为了每一位开发人员需要面临的问题，使用缓存是首选方案。本方案介绍如何运用云数据库Redis版构建缓存为应用提速。应对高并发，利用Redis版缓存实现极速响应 随着业务发展，承载业务的应用将会面临更大的流量压力，如何降低...
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技术解决方案
高效防护 Web 应用
随着网络技术的不断发展，您的Web应用如果没有流量入口的防护，会面临诸多风险。本方案以ECS实例接入WAF为例，推荐您使用Web应用防火墙（WAF）开启应用防护，避免网站服务器被恶意入侵导致性能异常等问题，保障网站的业务安全和数据安全。同时，为您节约开发成本，满足行业合规要求。
部署和容灾 云上自动部署，多集群自动容灾 公共云/混合云/多云灵活部署，云上多集群自动容灾调度，自带一定程度的DDoS防御。架构与部署 高效防护 Web 应用 WAF支持为ECS实例开启安全防护。将ECS实例接入WAF后，实例所有的Web业务流量将被指定网关牵引到WAF进行检测。WAF过滤Web应用攻击后，将正常的业务流量转发回ECS服务器...
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技术解决方案
开源大数据平台 E-MapReduce 产品概述
开源大数据平台 E-MapReduce是阿里云提供的云原生开源大数据平台，支持多种主流开源大数据组件，具备灵活弹性的资源调度和控制能力。适用于PB 级数据处理、交互分析和机器学习，帮助客户高效构建云端企业级数据湖技术架构。
01喜马拉雅“阿里云的开源大数据平台可以兼容业界开源大数据协议，在合作的过程中，我们也能感受到阿里云开源开放的态度，这点非常符合喜马拉雅坚持走开源大数据的发展理念。喜马拉雅大数据工程负责人陈叶超强调。EMR on ECSE-MapReduce Serverless StarRocks 版了解更多02猿辅导为了应对不同的业务场景，我们希望能够有一...
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云产品
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
如果开启了挂载公网和远程登录能力，建议您通过安全组严格控制可以访问 EMR集 群各项服务的来源 IP地址，建议使用最小授权原则和临时授予的方式进行控制。配置完成，单击下一步：确定。文档版本：20200330 16 EMR集群安全认证和授权管理 EMR Kafka安全集群 步骤10 在确认页面，各项信息确认无误后，勾选《E-MapReduce服务...
中小企业自建Hadoop集群上云解决方案
中小企业自建 Hadoop 集群上云解决方案，助力自建 Hadoop 用户快速构建云上半托管开源大数据平台，在保持原组件使用习惯延续的同时，充分利用云上服务特点，更加便捷地迭代企业大数据平台架构，聚焦业务价值开发。
中小企业自建Hadoop集群上云解决方案.基于阿里云 E-MapReduce、OSS、边缘网络加速等产品及服务，帮助自建 Hadoop 用户快速构建云上半托管开源大数据平台，在保持原自建 Hadoop 组件使用习惯延续的同时，充分利用云上服务特点，更加便捷地迭代企业大数据平台架构，聚焦业务价值开发.谢赟辉,靖鑫,也树.中小企业自建Hadoop集群...
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解决方案
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。
云服务器ECS（ElasticComputeService）：是阿里云提供的性能卓越、稳定可靠、弹性扩 展的IaaS（InfrastructureasaService）级别云计算服务。云服务器ECS免去了您采购IT 硬件的前期准备，让您像使用水、电、天然气等公共资源一样便捷、高效地使用服务器，实现计算资源的即开即用和弹性伸缩。阿里云ECS持续提供创新型...
Alibaba Cloud Linux
Alibaba Cloud Linux 是阿里云打造的 Linux 服务器操作系统发行版。为云上应用程序提供 Linux 社区的增强功能，同时通过引入更完善的发行版质量体系，确保产品品质，提供云上最佳用户体验。
报告梳理了国产服务器操作系统产业现状、技术难点及开源生态，对其发展趋势进行了研判，未来服务器操作系统将与云计算和 AI 进行深度融合，服务器操作系统的发展也将迈入新纪元。2023-11-292023 龙蜥社区白皮书从解决 CentOS 停服的问题出发为广大用户的业务连续性提供了坚定的保障，通过一云多芯、构建云原生基础设施等...
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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
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、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。产品列表 最佳...
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
付费分析.116 文档版本：20210224 VII 游戏数据运营融合分析 最佳实践概述 最佳实践概述 应用场景 游戏领域的竞争变得愈加激烈，在互联网高速增长的同时，流量成本不断升高，市场 营销开始往精细化发展。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...
RI和SCU全链路使用实践
场景描述 随着云计算的不断发展，更多的企业会使用云计算，且会有越来 越多的企业和用户开始重视云上使用成本。 其中计算和存储是云资源使用的主要服务之一。采用预留实例券 业务架构（RI）和存储容量单位包（SCU）可以帮助客户灵活的节省成本。 本文提供全链路使用实践，帮助客户快速验证云上服务，更合理 的使用RI/SCU。借助覆盖率指标和智能推荐，有效管理云上资 源成本。 用户价值 使用RI 和SCU，可以灵活抵扣相关资源。随时创建释放， 稳态业务资源效率提高。 一份RI 可以抵扣ECS+ACK+EMR+ECI 等服务，跨服务高 度灵活，无需再分开购买。 SCU可以跨可用区抵扣某个地域下所有类型的按量付费云 盘，简化购买与管理复杂度。 RI+SCU 大幅降低按量场景的计算和存储成本。 产品列表 专有网络VPC、容器服务Kubernetes 版ACK 云服务器ECS、预留实例券RI、存储容量单位包SCU
最佳实践频道 阿里云最佳实践分享群 产品列表 专有网络 VPC、容器服务 Kubernetes版 ACK、云服务器 ECS、预留实例券 RI、存储容量单位包 SCU 如二维码过期，请搜索群号：31852400 云服务器 ECS（产品名称）文档模板（手册名称）/文档版本信息 阿里云 RI和SCU全链路使用实践 文档版本：20200608（发布日期）文档版本：...
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