企业级云灾备与数据管理
本方案以备份 ECS 文件为例，介绍如何部署一个简单的云灾备环境，以满足常见的数据保护需求。
热数据通过备份在出现丢失或者损坏时能够很快恢复，因行规安全要求海量历史冷数据需要长时间保留数十年甚至更长，通过策略化归档低成本长期存储。方案部署01部署准备开通云备份、ECS，部署 ECS，并确定需要备份的 ECS 文件目录。02 创建备份计划创建备份计划，包括新建备份库来存放备份数据，同时确定备份库的加密方式和...
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解决方案
数据集成 Data Integration
阿里云数据集成 Data Integration是跨异构数据、低成本、弹性扩展的数据采集同步平台，为DataX的商业版，支持ETL，支持50+数据源跨网络离线(全量/增量)同步。
活动中涉及“折扣”、“优惠”、“×折”或“省×元”，指相同规格产品的价格在本次活动与无任何活动时的比较.保障高峰期调度任务稳定运行及数据定时产出.独享调度资源组.保障高峰期数据集成任务稳定运行及数据定时产出.独享数据集成资源组.阿里巴巴十二年数据中台建设黄金搭档，快速落地企业大数据开发与治理平台.数据开发...
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云产品
数据传输服务DTS
阿里云数据传输服务集数据迁移、订阅及实时同步功能于一体，能够解决公共云、混合云场景下，远距离、毫秒级异步数据传输难题，支持关系型数据库、NoSQL、大数据(OLAP)等数据源，其底层基础设施采用阿里双11异地多活架构，为数千下游应用提供实时数据流，已在线上稳定运行7年之久。
数据分析在提高企业洞察力和用户体验方面发挥着举足轻重的作用，且实时数据分析能够让企业更快速、灵活地调整市场策略，适应快速变化的市场方向和消费者体验。通过数据传输服务可以在不影响线上业务的情况下，将数据同步至分析系统中进行实时分析，助力业务发展.可以将源端数据库数据实时同步到数据仓库，构建实时分析数仓...
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云产品
数据传输解决方案
数据传输解决方案支持关系型数据库、NoSQL、大数据(OLAP)等数据源间的数据传输。 它是一种集数据迁移、数据订阅及数据实时同步于一体的数据传输服务。数据传输致力于在公共云、混合云场景下，解决远距离、毫秒级异步数据传输难题。
实时数据仓库、实时搜索、数据汇总.跨境实时同步.轻量级业务解耦.架构覆盖场景.RPO：0-亚秒级.数据传输特性.数据传输服务DTS业务架构.从RDS向后端数据汇总，获得全局业务的实时统计、BI报表和分析.数据传输DTS.云数据库MySQL.云服务器ECS.其业务系统的数据变化，以订阅消息的方式，快速向下游分发.数据传输DTS.云数据库...
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解决方案
基于DataWorks的大数据一站式开发及数据治理
概述 基于Dataworks做大数据一站式开发，包含数据实时采集到kafka通过实时计算对数据进行ETL写入HDFS，使用Hive进行数据分析。通过Dataworks进行数据治理，数据地图查看数据信息和血缘关系，数据质量监控异常和报警。 适用场景 日志采集、处理及分析 日志使用Flink实时写入HDFS 日志数据实时ETL 日志HIVE分析 基于dataworks一站式开发 数据治理 方案优势 大数据一站式开发，完善的数据治理能力。 性能优越：高吞吐，高扩展性。 安全稳定：Exactly-Once，故障自动恢复，资源隔离。 简单易用：SQL语言，在线开发，全面支持UDX。 功能强大：支持SQL进行实时及离线数据清洗、数据分析、数据同步、异构数据源计算等Data Lake相关功能 ，以及各种流式及静态数据源关联查询。
在 PB 级别 的数据集上可以支持亚秒级别的处理延时，赋能用户标准实时数据处理流程和行 业解决方案；支持 Datastream API 作业开发，提供了批流统一的 Flink SQL，简 化 BI 场景下的开发；可与用户已使用的大数据组件无缝对接，更多增值特性助力 企业实时化转型。详情请查看 ...
云原生数据湖分析DLA
阿里云云原生数据湖分析是新一代大数据解决方案，采取计算与存储完全分离的架构，支持对象存储(OSS)、RDS(MySQL等)、NoSQL(MongoDB等)数据源的消息实时归档建仓，提供Presto和Spark引擎，满足在线交互式查询、流处理、批处理、机器学习等诉求。内置大量优化+弹性，比开源自建集群最高降低50%+的成本，最快可1分钟级拉起300个计算节点，快速满足业务资源要求。
支持构建实时数据湖，支持DB的CDC与消息数据（如Kafka）入湖，构建大规模的可以增删改查的数据集，延迟大约为10分钟.支持联合查询，支持通过标准JDBC的方式，对散落在各种类型的数据源比如MySQL，SQL Server，PostgreSQL、OSS的数据实现聚合查询.兼容MySQL协议，无需ETL，可使用SQL直接分析OSS等数十种源数据，快速低成本...
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云产品
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
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
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。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...
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
它底层的数据流基础设施为 文档版本：20210224 IV 游戏数据运营融合分析 前言 阿里双 11异地多活基础架构，为数千下游应用提供实时数据流，已在线上稳 定运行 5年之久。您可以使用数据传输轻松构建安全、可扩展、高可用的数据 架构。更多信息，请参见：help.aliyun.com/document_detail/26592.html RDS：云数据库 RDS MySQL...
云Clickhouse冷热数据分层存储
基于云ClickHouse可以给电商、游戏、互联网以及其他行业提供高性能、高稳定性、低维护成本、高性价比的实时数据分析、精准营销、业务运营、业务分析、业务预警、业务营销、数仓加速等场景化方案，本实践会向客户提供数据库低维护成本、数据库链路构建、冷热分层存储、快熟分析等操作实践。 解决问题 1. 维护成本低不用建设维护体系，稳定性高，数据倾斜自动均衡。 2. 完善的数据同步链路，可以平滑将业务库、大数据、日志服务的数据同步到Clickhouse，降低研发成本。 3. 平滑升级版本，业务中断小。 冷热分层后透明读取，帮客户节约整体数据存储成本。
云 ClickHouse冷热数据分层存储最佳实践 技术架构 场景描述 基于云 ClickHouse可以给电商、游戏、互联网以及其他行业提供高性能、高稳定 性、低维护成本、高性价比的实时数据分 析、精准营销、业务运营、业务分析、业 务预警、业务营销、数仓加速等场景化方 案，本实践会向客户提供数据库低维护成 本、数据库链路构建、冷热...
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...
电商网站数据埋点及分析
场景描述 数据埋点是数据产品经理、数据运营以及数据分 析师，基于业务需求（例如：CPC点击付费广 告中统计每一个广告位的点击次数），产品需求 （例如：推荐系统中推荐商品的曝光次数以及点 击的人数）对用户行为的每一个事件对应的位置 进行开发埋点，并通过SDK上报埋点的数据结 果，记录数据汇总后进行分析，推动产品优化或 指导运营。 解决问题 1.电商网站广告位效果统计分析 2.电网网站推荐商品曝光、点击、购买等行为统 计分析 3.电商网站用户分布分析 4.电商网站页面热点图分析等 产品列表 日志服务SLS Dataworks 云服务器ECS 云数据库RDS版 负载均衡SLB 专有网络VPC
全面提升海量日志处理能力，实时挖掘数据价值，智能 助力研发/运维/运营/安全等场景。更多信息，请参见日志服务简介 https://www.aliyun.com/product/sls 专有网络 VPC：Virtual Private Cloud，简称 VPC，是基于阿里云创建的自定义私 有网络，不同的专有网络之间二层逻辑隔离。您可以在自己创建的专有网络内创 建和管理云...
互联网电商行业离线大数据分析
电商网站销售数据通过大数据分析后将业务指标数据在大屏幕上展示，如销售指标、客户指标、销售排名、订单地区分布等。大屏上销售数据可视化动态展示，效果震撼，触控大屏支持用户自助查询数据，极大地增强数据的可读性。
互联网电商行业离线大数据分析 最佳实践 业务架构 场景描述 本实践介绍了使用阿里云MaxCompute、数据库（RDS）、DataWorks等产品实现电商网站离线数据分 析，分析后的业务指标数据实时在大屏展示。通过完整 的实践Demo为例，提供从电商网站搭建，数据从RDS 同步到MaxCompute、再到DataWorks进行数据分析，最后在大屏上展示...
异地双活场景下的数据双向同步
概述 随着客户业务规模的扩大，对系统高可用性要求越来越高，越来越多用户采用异地双活/多活架构，多活架构往往涉及业务侧做单元化改造，本方案仅模拟用户已做单元化改造后的数据双向同步，数据库采用双主架构，本地写本地读，同时又保证双库的数据一致性，为业务增加可用性和灵活性。 适用场景 数据库双向同步 数据库全局ID不冲突 双活架构的数据库建设问题 技术架构 本实践方案基于如下图所示的技术架构和主要流程编写操作步骤： 方案优势 DTS双向同步，采用独立模块避免数据同步占用系统资源。 奇偶ID涉及，避免数据冲突。 DTS多种处理冲突的方式供业务选择。 安全：原生的多租户系统，以项目进行隔离，所有计算任务在安全沙箱中运行。
它底层的数据流基础设施为阿里双 11异地多 活基础架构，为数千下游应用提供实时数据流，已在线上稳定运行 6年之久。您 可以使用数据传输轻松构建安全、可扩展、高可用的数据架构。详见：https://www.aliyun.com/product/dts 云企业网：阿里云致力于为用户提供优质、高效、稳定的网络传输环境，云企业网（Cloud Enterprise ...
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