MaxFrame
MaxFrame 是由阿里云自研的分布式计算框架，支持 Python 编程接口并可直接使用 MaxCompute 计算资源及数据接口，同时与 MaxCompute Notebook、镜像管理等功能共同构成了 MaxCompute 完整的 Python 开发生态。用户可以以更熟悉、高效的方式进行大规模数据处理、可视化数据分析及科学计算、ML/AI 开发等工作。
熟悉 Python 开发生态，需要开箱即用的 Python 开发环境快速进行数据科学、大规模数据处理及交互式数据探索等开发.处理数据量大、处理逻辑复杂，需要基于 MaxCompute 海量数据及弹性计算资源及 MaxFrame 分布式能力进行大规模数据分析、处理及数据挖掘，提高开发效率.面向 Data+AI 开发，需要依赖第三方或自定义镜像完成...
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云产品
大模型RAG对话系统部署
大模型RAG对话系统最佳实践，旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术，从而显著提升对话系统的性能，使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践，您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。
文档版本：20240131 4 大模型RAG对话系统部署最佳实践 最佳实践概述 人工智能平台 PAI（Platform of Artificial Intelligence）：是面向企业客户及开发者，提供轻量化、高性价比的云原生人工智能，涵盖 DSW交互式建模、Designer拖 拽式可视化建模、DLC分布式训练到 EAS模型在线部署的全流程。检索分析服务 Elasticsearch版...
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
Presto,支持 SQL 并提供了一个标准数据库的语法特性，但其不是一个通常意义上的 关系数据库，而是定位在数据仓库和数据分析业务的分布式 SQL引擎，为交互式查询 而设计，比较适合的应用场景有 ETL、Ad-Hoc查询、海量结构化数据与半结构化数据 分析以及海量多维数据聚合与报表。在如下的两个测试场景下，ClickHouse明显比 ...
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：...
阿里云数据库快速搭建疫情分析系统最佳实践
疫情态势分析和防控任务迫在眉睫，如果快速搭建高效的疫情态势分析系统是众多部门和单位的难题，阿里云polardb for PG+Ganos解决方案可在极短时间内完成分析系统搭建，有效助力疫情防。 方案优势： 1、性能优越：Ganos作为自研的时空数据库引擎，相比postgis性能更优秀。 2、安全稳定：故障自动切换自愈，资源隔离，多副本存储。 3、简单易用：开箱即用，兼容postgresql，打通quickbi快速搭建数据分析展示。 4、功能强大：相比postgis在时空模型上做了较多扩充，支持几何模型，栅格模型，网络模型，时空轨迹模型，点云模型，拓扑网络模型。
更多信息，请参见：www.aliyun.com/product/ecs QuickBI：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代码鼠标拖拽式操作交互，让业务人员 也能轻松实现海量数据可视化分析。更多信息，请参见：www.aliyun.com/product/bigdata/bi Polardb：云原生关系型数据库 ...
全域采集与增长分析Quick Tracking
全域采集与增长分析（Quick Tracking）是阿里云推出的应用数据采集及分析产品，为运营、BI、产品和决策层提供一站式数据化运营服务：通用的多维度用户行为分析、自助分析功能、数据无缝对接其他大数据产品，助每个企业实现基于大数据技术的精细化运营能力。
缺乏全域采集技术能力，较难感知用户交互路径与性能体验.全域数据汇集能力弱.难以长期有效维持数据采集规范和质量，数据“缺错乱重”.数据质量把控能力弱.崩溃、卡顿、加载慢等问题频现，直接影响业务转化表现.用户性能问题定位难.个保法背景下，个人隐私授权数据采集和应用存在合规风险.采集应用合规难实践.埋点管理、开发...
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云产品
RDS MySQL迁移至PolarDB MySQL版
RDS MySQL的数据可在线实时同步到PolarDB MySQL版，并且升级切换后的PolarDB集群包含源RDS实例的账号信息、数据库、IP白名单和必要的参数。
一键部署手动部署方案权益优惠购买免费试用解决方案推荐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构建提供了便利。在这个窗口中，用户可以轻松选择需要同步的表和字段，设置同步...
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解决方案
数据库自动扩缩容和自动SQL优化
方案使用数据库自治服务DAS实现RDS MySQL数据库的自动扩缩容和自动SQL优化，将基于人工的手动式运维转变为基于智能的主动式持续优化，具有数据库运维成本低，服务稳定性高的优势。
方案部署方案权益优惠购买免费试用解决方案推荐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构建提供了便利。在这个窗口中，用户可以轻松选择需要同步的表和字段，设置同步频率和条件...
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解决方案
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构建提供了便利。
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备案控制台RDS+ClickHouse构建一站式HTAP方案介绍方案优势应用场景方案部署方案权益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...，这为业务报表统计、交互式运营分析和实时数仓构建提供了便利...
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解决方案
实时同步RDS与Redis构建缓存一致性
通过DTS数据订阅能力，用户可以实时订阅RDS日志数据变更，并将其写入Redis以实现缓存数据的更新，可以实现MySQL与Redis之间的缓存同步一致性。
查看详情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构建提供了便利。在这个窗口中，用户可以轻松选择需要同步的表和字段，设置同步频率和条件，并监控同步状态和性能。这样一来，...
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解决方案
自建Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云Databricks数据洞察
场景描述 客户在IDC或者公有云环境自建Hadoop集群构建数据仓库和分析系统，购买阿里云Databricks数据洞察集群之后，涉及到数仓数据和元数据的迁移以及Hive版本的订正更新。 方案优势 1. 全托管Spark集群免运维，节省人力成本。 2. Databricks数据洞察与阿里云其他产品（OSS、RDS、MaxCompute、EMR）进行深度整合，支持以这些产品为数据源的输入和输出。 3. 使用Databricks Runtime商业版引擎相比开源Spark性能有3-5倍的提升。 解决问题 1. Hive数仓数据迁移OSS方案。 2. Hive元数据库迁移阿里云RDS方案。 3. Hive跨版本迁移到Databricks数据洞察使用Delta表查询以提高查询效率。
需要有灵活可扩展的计算平台、弹性可伸缩集群资源及灵活管控的用户 名词解释 Databricks数据洞察：是基于 Apache Spark的全托管大数据分析平台，产品内核 引擎使用 Databricks Runtime，并针对阿里云平台进行优化，使用 Notebook交互 式数据分析，Python库便捷安装，使用 Delta表存储比其他使用 Spark查询性能 有 5-10倍的...
数据库异地灾备
场景描述 适用于不满足于单地域，对数据可靠性 （RPO）和服务可用性（RTO）要求更高 的，希望防范断电、断网等机房故障，抵 御地震、台风等自然灾害，具备异地容灾 备份恢复能力的客户业务场景。 解决问题 1.实时备份，RPO达到秒级 2.表级恢复，故障恢复时间大大缩短 3.长期归档，自动管理备份生命周期 4.异地灾备，构建数据库灾备中心 产品列表 专有网络VPC 云服务器ECS 弹性公网IP（EIP） 负载均衡SLB 云数据库RDSMySQL 数据库备份服务DBS 对象存储服务OSS 数据湖分析服务DLA 数据管理服务DMS 数据传输服务DTS
无服务器（Serverless）化的云上交互式查询分析服务。无需 ETL，就可通过此服务在云上通过标准 JDBC 直接对阿里云 OSS、TableStore、RDS等不同数据源里存储的数据轻松进行查询 和分析。DLA 无缝集成各类商业分析工具，提供便捷的数据可视化。详见：https://www.aliyun.com/product/datalakeanalytics DMS：数据管理服务...
Databricks数据洞察
阿里云Databricks数据洞察是基于Apache Spark的全托管数据分析平台, 内核采用更高效、稳定的商业版Databricks Runtime和Delta Lake。可满足数据分析师、数据工程师和数据科学家在大数据场景下对数据湖分析、实时数仓、离线数仓、BI数据分析、AI机器学习等需求
快速拉起Spark全托管的集群，操作简单，按需付费.全托管分析平台.用户根据需求设置节点数量，支持集群高可用....同时满足数据科学家、数据工程师以及业务分析师的计算需求，提供交互式的协同分析工作平台.计算存储分离，减少数据冗余，实现多引擎间的数据共享，降低数据存储成本，内置对OSS的访问性能优化.
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