全域采集与增长分析 产品功能
阿里云全域采集与增长分析(QuickTracking)提供采集管理、行为分析、用户画像、性能体验监测和隐私合规管理几大功能，帮助企业快速构建全渠道用户行为采集和分析体系。
10余种分析模型提供事件分析、留存分析、漏斗分析、路径分析、session分析等多种分析模型，也为您提供了直接使用SQL查询底层数据的能力，满足日常不同业务分析场景需求。可视化组件提供多种组件模型，让你的看板“更有逻辑”。二次开发阿里云SAAS支持通过SLS同步明细数据，可用于与其他数据融合使用场景。一分钟了解行为...
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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。
Kafka 最佳实践 业务架构 场景描述 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...
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。
填写要做熔断的接口/hellorest，如下图所 示：配置防护规则，设置统计窗口时长（5秒），最小请求数目（1）、阀值类型选（慢调用比例），慢调用RT（3000ms），熔断比例阀值（30%）并开启：文档版本：20240229基于SpringCloud玩转MSE 上图对应的规则：5秒终内只要有10%的请求响应时间超过3S，并且最小请求数目>1就触发熔 断。...
云上日志集中审计
场景描述 云上的各类云产品和客户部署的业务系统会产生各类 日志，企业合规及安全运营等都需要在一个地方能 集中的查看和分析日志；目前各云产品日志大部分 都进了sls，但都是产品独立的project，不方便集中 审计；客户的业务系统日志各种形态都有；多云和混 合云的场景，日志也需要能集中审计。 解决问题 1.所有日志集中到SLS一个中心project下。 2.满足等保合规和内部合规需求。 3.满足运维和安全运营需求。 产品列表 日志服务SLS 专有网络VPC 弹性公网IPEIP 负载均衡SLB 云服务器ECS 云数据库RDS 云防火墙CFW
2019年实施的《网络安全等级保护 2.0标准》要求，“网络系统操作、重要存储操 作、计算系统操作、安全系统操作需详细记录，审计管理员的操作本身也需要记录 并审计”，“集中收集、集中分析，集中存储时长要求（180天以上）；对审计数据 的保护（备份、防修改、覆盖、防止中断等）；需提供分析、监控报警等支持可疑 行为...
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
对于需要频繁查询 的热数据，本阶段数据选型建议如下：文档版本：20210224 2 游戏数据运营融合分析 最佳实践概述 1)若统计分析的单表小于 500w，且数据库服务器空闲，在不影响业务的前 提下，可以直接在 RDS MySQL进行查询，这样整体成本最低。2)若单表数据大于 500w，或数据库服务器 CPU性能告急，或分析性能达不 到业务...
云数据库产品总览（瑶池）
阿里云提供完善的数据库解决方案，多款数据库产品，满足99%的业务场景，荣获Gartner、信通院等国内外多项认证。轻松满足高可靠、高可用性、高性能等数据库需求；运维工作量大幅减少，让企业一站式享受数据上云及分布式架构的技术红利！
通过PolarDB多主集群、HTAP和透明冷热数据分层的方案，升级了SaaS数据库架构，解决了易仓跨境SaaS遇到的单实例海量表维护困难，租户资源调配和利用低效，数据量大存储成本高，数据库实例多数据集成成本高，店铺和商品多维统计分析性能差等一系列数据库痛点。不仅大幅提升数据库资源调配效率和利用率，而且实现了持续降本...
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智能商业分析 Quick BI
瓴羊智能商业分析 Quick BI 是阿里云用户臻选的数据可视化工具，大幅提升数据分析和报表开发效率，一站式满足企业各种场景的数据分析和决策的诉求。
可按需增购赠送基础容量，可按需增购数据准备(轻量ETL)不支持不支持赠送基础容量，可按需增购组织管理群工作空间单工作空间多工作空间多工作空间组织管理不支持支持支持权限管理不支持支持支持统计分析不支持支持支持资源包管理不支持不支持支持开放集成对接钉钉/企微/飞书不支持不支持支持开放API不支持不支持支持数据服务...
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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...
新零售商超基于Serverless服务化改造
某零售商超行业龙头企业，主要业务涵盖购物中心、大卖场、综合超市、标准超市、精品超市、便利店、无人值守智慧商店等零售业态，涉及全渠道零售、仓储物流、餐饮、消费服务、数据服务、金融业务、跨境贸易等领域。为了持续支持业务高速且稳定地发展，其在快速上云后，将核心业务改造为全Serverless架构的中台模式，采用函数计算 + API网关 + 表格存储OTS 作为计算网络存储核心，弹性支撑日常和大促峰谷所需资源，轻松支撑618/双11/双12大促。 核心价值 l 全 Serverless 架构：FC + API 网关 + OTS Serverless 解决方案。 l 弹性高可用：毫秒级弹性扩容、充足的资源池水位、跨可用区高可用。 l 敏捷开发免运维：函数式极简编程可专注于业务创新，无采购和部署成本、提供监控报警等完备的可观测能力。
您只需在 Tablestore相应的表中 文档版本：20210519 23 新零售商超基于 Serverless服务化改造 架构环境搭建 直接创建多元索引，便可完成历史数据的多条件组合查询、模糊查询、地理位置查询、存在性查询、简单的统计聚合与分析等。3.4.搭建会员服务 3.4.1.下载代码 步骤5 代码下载地址：...
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
基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 最佳实践 业务架构 背景描述 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...
云效应用交付平台AppStack
阿里云云效AppStack是以应用为核心的云原生应用交付平台，提供一站式应用交付能力，帮助企业建立应用持续交付整体解决方案，加速企业云原生与DevOps转型，提升团队研发效能。
云效应用交付平台 AppStack.云效AppStack是以应用为中心的云原生应用交付平台，提供应用全生命周期管理、研发流程管理（CI/CD）、测试环境管理、部署运维等一...MySQL数据库+Quick BI数据可视化分析最佳实践.云数据库专属集群重磅发布.MySQL 三节点企业版发布通用型规格.MySQL 支持高可用版升级到三节点企业版.88A_活动与推广.
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云上持续审计合规最佳实践
本方案是面向云上资源的操作审计和配置审 计，提供的最佳实践。适用于企业型客户。通过最佳实践帮助客户在本场景下更好的使用 阿里云，涉及到配置审计、操作审计、函数计算、SLS、OSS 等服务的实践操作。 解决问题 企业会面临外部对企业云上信息系统的合规要求，如等保2.0法规要求。 同时当云上资源达到一定规模时，在内部会制定合规管控的基线，满足自身管理效率和安全合规的需 求。 包括记录云上资源管理的操作日志、资源配置变更日志，还需依赖云平台提供的持续监控和自动告警能力，实现合规性的自主监管。
'-' 查询指定 AK的操作事件：*and event.userIdentity.accessKeyId:[AK]|SELECT"event.serviceName"as serviceName,"event.eventName"as eventName 查询有访问操作的 IP，以及 IP的操作事件统计 统计所有访问的 IP：*not event.sourceIpAddress:Internal|SELECT DISTINCT"event.sourceIpAddress"as ip 分析访问 IP的城市和...
云消息队列 RocketMQ 版
云消息队列 RocketMQ 版是基于 Apache RocketMQ 构建的分布式消息中间件，广泛用于异步解耦、削峰填谷等场景。可支撑千万级并发、万亿级数据洪峰，更稳定，更安全。
天猫双11大促，各个分会场琳琅满目的商品需要实时感知价格变化，大量并发访问数据库导致会场页面响应时间长，集中式缓存因为带宽瓶颈限制商品变更的访问流量，通过 MQ 构建分布式缓存，实时通知商品数据的变化；主题模型（Topic）.一对多消费模式，发布者可以将消息发送到主题，被一个或多个消费者同时消费，灵活，可扩展性...
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