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
方案优势 支持超过10亿条元数据规模的数据管理，同时支持高可靠和高可用。 支持元数据实时备份和重建集群快速恢复导入。 支持数据归档备份和重建集群快速数据恢复。 支持冷热数据分层存储，可以对目录/表进行cache/archive操作。 支持缓存加速能力，提高数据吞吐100%以上，多个集群可以共享同一份缓存数据。 ...
资源管理
场景描述 随着企业IT成熟度不断提高、管理的云上资源 不断增多，如何对资源进行高效管理的问题就会 凸显出来。阿里云的资源管理服务支持您按照业 务需要搭建适合的资源组织关系，使用目录、资 源夹、账号、资源组分层次组织与管理您的全部 资源，更好的实现项目成功。 解决问题 1.按照企业组织结构管理账号体系。 2.指定结算账号进行统一结算 3.统一管理成员账号权限系统 4.账号下的资源按照资源组进行分类 5.可以按照自定义财务单元进行分账管理 产品列表 资源管理
随着组织机构上云的业务和范围不断增加，复杂的业务需求逐渐超出帐号管理体系的 能力范围，因此需要一种分组手段来统计业务维度的数据。分账就是典型场景之一。很多组织会根据不同的部门来分账，有些组织按照管理归属来分账，还有些会根据地 理位置来分账。不论哪种方式，本质上都是对于阿里云资源组能力的灵活运用。2.3章 ...
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL数据仓库
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版（简称AnalyticDB）是融合数据库、大数据技术于一体的云原生企业级数据仓库平台。云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版支持数据实时写入和同步更新、实时计算和实时服务，可用于构建企业级报表系统、数据仓库和数据服务引擎。
AnalyticDB MySQL使用文档.快速上手AnalyticDB MySQL.查看API使用文档.AnalyticDB MySQL技术交流.查看更多商品.流量成本的升高，用户更加成熟，迫使客户需进行更加精细化的市场营销，提供更高品质的产品。...统一的计费单位、数据管道、数据管理、数据访问，提升开发效率30%.更多应用场景请查看.最佳实践和社区文章.
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云产品
数据安全解决方案
数据是企业的核心资产，如何保护企业的云上数据，是每个企业管理者都应当重视的课题。在云平台提供更为安全便捷的数据保护能力的同时，阿里云根据自身多年的经验积累，结合大量云上客户的最佳实践，提供了一套完整的数据安全解决方案，帮助企业提升云上数据风险防御能力，实现企业核心及敏感数据安全可控。
数据存储阶段.密钥管理服务.阿里云建议引入“数据消敏区”的概念。对于需要重点处理的数据实现脱敏化处理.数据处理阶段.数据安全中心服务.针对数据生存周期各阶段开展安全监控和审计，以保证对数据的访问和操作均得到有效的监控和审计。阿里云提供数据安全中心服务等.数据安全中心服务.通过基于组织的数据安全需求和合规性...
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解决方案
在线教育流量洪峰
1. 通过Tair缓存的性能增强型解决高并发读的性能问题，通过持久内存型解决大并发写性能及数据可靠性问题。 2. PolarDB作为主数据库保存业务的交易数据，通过弹性能力和并发SQL解决性能瓶颈。 3. ADB+QuickBI提供的数据仓库方案通过分时弹性能力和实时业务展现能力。
TPC-H提供测试用数据模型和测试数 据，MySQL提供客户端连接 PolarDB进行操作。cd/root/2.18.0_rc2/dbgen/mysql-h-u test001-p PolarDB URL在页面获取：u 步骤2 登录数据库并执行语句 use tpch;source dss.ddl 文档版本：20210120 25 在线教育流量洪峰最佳实践 主数据库大流量方案 在数据库页面可以看到表已经创建。步骤3 ...
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
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 RDS MySQL、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、Quick BI 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 游戏数据运营融合分析 最佳实践 文档...
云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版
阿里云MPP架构的云原生数据仓库，可提供PB级海量数据在线/离线分析服务，是面向各行各业的有竞争力的数仓方案，真正做到“人人可用的数据分析服务”。
企业数据管理：.通义千问商业模型平台，提供持续演进的通义千问LLM模型以及行业大模型服务。大语言模型：.一站式大模型开发和应用.阿里云百炼 x ADB-PG向量引擎.AnalyticDB for PostgreSQL内置自研向量检索引擎，能力经多年市场考验，可服务于百亿级别数据检索。产品可帮助企业快速构建基于Retrieval架构的企业专属的知识库...
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云产品
DTS数据同步集成MaxCompute数仓
场景描述 本文Step by Step介绍了通过数据传输服务 DTS实现从云数据库RDS到MaxCompute的 数据同步集成，并介绍如何使用DTS和 MaxCompute数仓联合实现数据ETL幂等和数 据生命周期快速回溯。 解决问题 1.实现大数据实时同步集成。 2.实现数据ETL幂等。 3.实现数据生命周期快速回溯。 产品列表 MaxCompute 数据传输服务DTS DataWorks 云数据库RDS MySQL 版
数据抽取不幂等或容错率低，如凌晨 0:00启动的 ETL任务因为各种原因(数据库 HA切换、网络抖动或 MAXC写入失败等)失败后，再次抽取无法获取 0:00时的数 据状态。2.针对不规范设计表，如没有 create_time/update_time的历史遗留表，传统 ETL需 全量抽取。3.实时性差，抽取数据+重试任务往往需要 1-3小时。另外数据库的数据...
湖仓一体架构EMR元数据迁移DLF
通过EMR+DLF数据湖方案，可以为企业提供数据湖内的统一的元数据管理，统一的权限管理，支持多源数据入湖以及一站式数据探索的能力。本方案支持已有EMR集群元数据库使用RDS或内置MySQL数据库迁移DLF，通过统一的元数据管理，多种数据源入湖，搭建高效的数据湖解决方案。
湖仓一体架构 EMR元数据迁移 DLF最佳实践 业务架构 场景描述 解决的问题 通过 EMR+DLF数据湖方案，可以为企业提供数据 EMR元数据迁移至 DLF 湖内的统一的元数据管理，统一的权限管理，支持多 元数据迁移验证 源数据入湖以及一站式数据探索的能力。本方案支 数据一致性校验 持已有 EMR集群元数据库使用 RDS或内置 MySQL ...
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
文档版本：20201224 28 基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 基础环境部署 步骤9 通过 DMS数据管理，登录云数据库 ClickHouse。步骤10 输入数据库账号和数据库密码，单击测试连接。文档版本：20201224 29 基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 基础环境部署 1.首次登录，按提示添加 IP网段到实例白名单中，...
利用交互式分析(Hologres)进行数据查询
场景描述：随着收集数据的方式不断丰富，企业信息化 程度越来越高，企业掌握的数据量呈TB、 PB或EB级别增长。同时，数据中台的快 速推进，使数据应用主要为数据支撑、用户 画像、实时圈人及广告精准投放等核心业务 服务。高可靠和低延时地数据服务成为企业 数字化转型的关键。 Hologres致力于低成本和高性能地大规模 计算型存储和强大的查询能力，为您提供海 量数据的实时数据仓库解决方案和实时交 互式查询服务。 解决问题 1.加速查询MaxCompute数据 2.快速搭建实时数据仓库 3.无缝对接主流BI工具 产品列表 MaxCompute Hologres 实时计算Flink 专有网络VPC DataWorks DataV
创建完成，在“云数据管理”菜单下，也可以看到对应的数据库：步骤3 用户授权。新创建的DB开启简单权限模型之后，若您需要为子账号授权，可以直接在管理控制 台可视化一键授权，操作简单，方便快捷，具体操作步骤如下：1.在HoloWeb中，进入安全中心>DB授权，单击用户授权，跳转到DB权限管理 页面，通过将用户加入对应用户组...
混合云数据库统一管理
本最佳实践描述在混合云场景下，用户利用数据库网关将IDC自建数据库和云上RDS实例统一管理。通过DMS管理云上RDS实例和IDC自建数据库，并通过DTS实现IDC数据库和云上RDS的数据同步， DBS将数据备份到云上
它是一种集数据管理、结构管理、用户授权、安全审计、数 据趋势、数据追踪于一体的数据管理服务。您可以使用数据管理服务实现易用的数据 库管理入口，让数据更安全、管理更高效、数据价值更清晰。DMS的主要功能包括：提供研发从线下环境结构设计到 SQLreview到生产发布的完整数据库研发流程。提供字段级别细粒度操作权限...
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