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。
SLS 数据入湖 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、...
可观测链路 OpenTelemetry版结合日志服务SLS关联分析最佳实践
可观测链路 OpenTelemetry 版为分布式应用的开发者提供了完整的调用链路还原、调用请求量统计、链路拓扑、应用依赖分析等工具，可以帮助开发者快速分析和诊断分布式应用架构下的性能瓶颈，当应用出现业务异常问题时，您可以在可观测链路 OpenTelemetry 版控制台关联查看日志进行分析，精准定位业务异常。
文档版本：20240428 IV 可观测链路 OpenTelemetry 版结合日志服务 SLS最佳实践 最佳实践概述●进阶查询&分析：基于存储 Trace明细数据的 LogStore提供自定义查询和分析数据 的能力可根据用户需求自定义仪表板和告警，并实现链路关联日志查询的场景。部署架构 架构说明 1个 ACK集群，1个日志服务 SLS实例（跳过部署）●CADT...
RocketMQ性能压测快速方案
在客户对产品性能存疑或者给客户进行POC验证时可以用本实践来快速完成性能测试。
文档版本：20240506 16RocketMQ性能压测快速方案 部署基础环境 应用计价成功后，CADT会实时生成一个应用架构成本分析报告，可以单击查看报告。步骤13如果确认价格符合预期，可以单击下一步：确认订单。确认订单阶段会列出架构中所有的产品及其价格，需要用户确认无误后勾选接受《云 速搭服务条款》，此时下一步：支付并创建...
基于函数计算FC实现物联网音视频处理
在物联网场景中，智能设备会产生大量的非结构化数据，并且采集量和频率都很高。比如各类摄像头（家用摄像头、车载摄像头、工业监控摄像头等）采集的数据。企业需要对这些非结构化数据做快速的分析和处理，然后应用到下游业务中，所以需要一套高并发、低成本、自动化的方案。该最佳实践就适用于这类场景。
应用场景 在物联网场景中，智能设备会产生大量的非结构化数 据，并且采集量和频率都很高。比如各类摄像头（家 用摄像头、车载摄像头、工业监控摄像头等）采集的 数据。企业需要对这些非结构化数据做快速的分析和 处理，然后应用到下游业务中，所以需要一套高并发、低成本、自动化的方案。该最佳实践就适用于这类场 景。解决...
通过ES兼容接口方式使用Kibana访问SLS数据
自建ELK日志系统的客户迁移到阿里云日志服务SLS后，对SLS查询分析语法不太熟悉的客户，可以继续沿用原有的查询分析习惯，在不改变使用方式习惯的情况下，通过Elasticsearch兼容接口的方式使用Kibana访问SLS。
工作原理 Kibana：用于查询、分析和可视化展示数据 Elasticsearch：用于存储Kibana的Meta数据，主要为配置信息，由于Kibana的Meta 信息经常需要更新，而SLS不支持更新操作，因此需要部署一个Elasticsearch专门 用于存储kibana的Meta数据 Proxy：用于区分Kibana对Meta数据和日志服务Elasticsearch兼容接口的API请求，需要...
基于函数计算FC实现大语言模型部署
在现代AI应用中， Qwen /chatglm2-6b 和Stable Diffusion等模型因其强大的功能而受到关注。然而，这些模型对计算资源的高需求和复杂的运维管理成为部署时的挑战。基于函数计算FC的无服务器计算模式为这类模型的部署提供了全新的解决方案。用户只需关注模型的部署和调用逻辑，而无需关心底层的服务器配置、资源分配和扩展性等问题。函数计算FC能够自动处理函数的执行环境，包括冷启动、弹性伸缩等，确保模型能够在大规模的请求下稳定运行。
应用场景 在文本理解与创作、智能客服、情感分析等领域，Qwen/chatglm2-6b等模型的部署至关重要。这些场景 通常需要处理大量的数据，并实时生成准确的响应。通过将 Qwen/chatglm2-6b等部署在函数计算 FC 上，提供了高效、弹性、低成本的部署解决方案。解决问题•简化模型部署流程•全链路自适应弹性，无需为流量峰谷做频繁...
基于函数计算FC实现阿里云Kafka消息轻量级ETL处理
在大数据ETL场景，Kafka是数据的流转中心，Kafka中的数据一般是原始数据，可能存在多种数据混杂的情况，需要进一步做数据清洗后才能进行下一步的处理或者保存。利用函数计算FC，可以快速高效的搭建数据处理链路，用户只需要关注数据处理的逻辑，数据的触发，弹性伸缩，运维监控等阿里云函数计算都已经做了集成，函数计算FC也支持多种下游，OSS/数据库/消息队列/ES等都可以自定义的对接
对象存储 OSS：对象存储 OSS 是一款具有行业领先的安全、稳定、高性价比、高性能的 云存储服务，可以帮助各行业的客户在互联网应用、大数据分析、机器学习、数据归档等 各种使用场景存储任意数量的数据，以及进行任意位置的访问，同时通过丰富的数据处理 能力更便捷地使用数据。云速搭 CADT（Cloud Architect Design Tools...
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。方案提供了快速体验教程，模拟了数据库迁移所需的工作，帮助您快速上手。
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方案导读背景RDS 解决的问题如何迁移到...这样的解决方案不仅能够提高系统的响应速度，还能够保证数据的一致性和准确性，为用户提供更好的使用体验。查看详情技术解决方案咨询我们将根据您提交的需求，安排技术解决方案专家为您服务！立即咨询
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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。
步骤1 需要手动清理配置的好的4个函数 步骤2 OSS数据清理，进入OSS控制台，找到存放元数据信息的Bucket，删除三个存储Kafka 元数据的文件（这三以group_list_，topic_list_打头）。文档版本：20240330 61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 场景验证 步骤3 打开需要释放的应用,点击底部中间区域的...
容器场景下的应用性能监控、调用链拓扑、内存剖析
场景描述 随着云原生及微服务技术的普及，越来越多的系统已经通过云原生和微服务技术实现企业的降本增效，同时因微服务及云原生的复杂性给系统运维带来非常大的挑战，云原生应用监控arms通过全链路应用监控，从端到端及代码级别的链路下钻能力、CPU、内存持续剖析及诊断能力，帮助客户降低系统故障定位难度，此demo，您将体验arms的链路监控、内存剖析等能力 应用场景 微服务+容器场景下链路调用拓扑，调用链可以显示出服务之间的调用顺序和层次关系，帮助开发人员理解和追踪代码的执行流程 在分布式系统中，一个请求往往需要通过多个服务来完成。当出现问题时，如请求超时、错误或异常，很难快速定位问题所在。 解决问题 调用链可以帮助运维人员解决以下问题： · 故障排查：当请求失败或出现错误时，调用链可以显示整个请求的路径和每个服务的执行情况，从而帮助运维人员快速定位问题所在。 · 性能优化：通过调用链，运维人员可以了解请求在系统中的执行时间和瓶颈所在，从而进行优化。 · 系统监测：调用链可以提供实时的系统监测和分析，帮助运维人员了解系统的健康状况和资源利用情况。
步骤5 右上角选择最近5分钟点击聚合分析按钮，该demo的内存申请速度为60M/min，CPU使用量大约为30s/min，选择一个5分钟 的可以查看聚合分析相关效果：文档版本：20240329 39容器场景下的应用性能监控、调用链拓扑、内存剖析 场景验证 通过持续剖析，我们可以看到在这个5分钟时间段内的快照分析，最后一段代码我们 可以看到...
容器多云统一监控日志
多云、混合云成为常态，Forrester 报告中指出，未来 89% 的企业至少使用两个云，74% 的企业至少使用三个甚至更多公有云，在面对多云/混合云这样大的趋势下，Gartner报告指出，安全、运维复杂性、财务复杂性是多云架构的主要挑战，本方案给出了在多云/混合云场景下，构建基于容器环境下的统一管理、统一监控和统一日志方案，解决多云、混合云场景下，运维复杂性问题。 应用场景 客户在阿里云以外的其他云服务商（AWS、Azure、GCP、TencentCloud、HuaweiCloud等）或者IDC基于容器（Kubernetes）运行业务系统，希望构建容器场景下的统一监控日志系统，方便做不同大屏和问题分析定位。 解决问题 •构建容器多云统一监控和日志系统，在一个平台可以看到不同环境系统的运行情况。
容器多云统一监控日志 最佳实践 业务架构 场景描述 多云、混合云成为常态，Forrester报告中指出，未来89%的企业至少使用两个云，74%的企业 至少使用三个甚至更多公有云，在面对多云/混 合云这样大的趋势下，Gartner报告指出，安全、运维复杂性、财务复杂性是多云架构的主要挑 战，本方案给出了在多云/混合云场景下，构建 ...
基于OSS Object FC实现非结构化文件实时处理最佳实践
现在绝大多数客户都有很多非结构化的数据存在OSS中，以图片，视频，音频居多。举一个图片处理的场景，现在各种终端种类繁多，不同的终端对图片的格式、分辨率要求也不同，所以一张图片往往会有很多张衍生图，那如果所有的衍生图都存在OSS中，那存储的成本会增加，所以就可以通过OSS Object FC的方案，在不同的终端请求时，对OSS中的原图基于终端的要求做实时处理，然后响应返回，这样OSS中只需要存储原图即可。音视频也有类似的场景。
步骤13应用计价成功后，CADT会实时生成一个应用架构成本分析报告，可以单击查看报告。步骤14如果确认价格符合预期，可以单击下一步：确认订单。步骤15确认订单阶段会列出架构中所有的产品及其当天价格，需要用户确认无误后勾选接受《云速搭服务条款》，此时下一步：支付并创建才会高亮，可以单击进行实际的资源购 买和部署...
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
文档版本：20210224 101 游戏数据运营融合分析 数据分析及展示 步骤2 创建 quickBI数据集，对近一个小时每分钟活跃用户数进行分析。文档版本：20210224 102 游戏数据运营融合分析 数据分析及展示 文档版本：20210224 103 游戏数据运营融合分析 数据分析及展示 步骤3 新建仪表板，展现分析结果。文档版本：20210224 104 游戏...
基于函数计算FC实现阿里云Kafka消息内容控制MongoDB DML操作
在大数据ETL场景，将Kafka中的消息流转到其他下游服务是很常见的场景，除了常规的消息流转外，很多场景还需要基于消息体内容做判断，然后决定下游服务做何种操作。 该方案实现了通过Kafka中消息Key的内容来判断应该对MongoDB做增、删、改的哪种DML操作。 当Kafka收到消息后，会自动触发函数计算中的函数，接收到消息，对消息内容做判断，然后再操作MongoDB。用户可以对提供的默认函数代码做修改，来满足更复杂的逻辑。 整体方案通过CADT可以一键拉起依赖的产品，并完成了大多数的配置，用户只需要到函数计算和MongoDB控制台做少量配置即可。
u 分区数：默认 12 个分区，通常建议分区数是 12 的倍数，减少数据倾斜风险。u 存储引擎：阿里云 Kafka 架构，有云存储和 Local 存储。（详细对比参见文档：https://help.aliyun.com/zh/apsaramq-for-kafka/cloud-message-queue-for- kafka/product-overview/comparison-between-storage-engines ）u 消息类型：普通消息。...
Kafka性能压测快速方案
产品性能基线测试场景需要对产品进行性能测试得到详细的压测数据，本方案可以快速构建测试的客户端（kafka官方的压测客户端）和不同的Kafka服务端（ SSD云盘版、高效云盘、Serverless版三种实例），方便客户进行POC完成性能验证。
应用计价成功后，CADT会实时生成一个应用架构成本分析报告，可以单击查看报告。文档版本：20240229 17Kafka性能压测快速方案 部署基础环境 步骤14如果确认价格符合预期，可以单击下一步：确认订单。确认订单阶段会列出架构中所有的产品及其价格，需要用户确认无误后勾选接受《云 速搭服务条款》，此时下一步：支付并创建才...
基于MSE和SAE的微服务部署与压测
通过云原生微服务引擎MSE、SAE、PTS、ARMS产品，为spring cloud微服务应用提供部署和测试能力，提供一个经典微服务应用上云的典型架构，实现微服务应用的快速落地。
实例个数从2逐步扩容到5个，并维持个数 稳定。文档版本：20240415 34基于MSE和SAE的微服务部署与压测 场景验证 最终达到扩容策略的上限5个实例后不再继续扩容。步骤6 压测结果 压测结束后点击报告列表->查看报告中查看本次结果 测试报告结果：文档版本：20240415 35基于MSE和SAE的微服务部署与压测 场景验证 3.4.查看sc-A...
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。
产品迭代敏捷快速.Presto引擎.Presto引擎是数据湖分析基于Presto打造的交互式分析引擎，接入MySQL协议，可使用任何兼容MySQL协议的工具来进行数据分析，适合Adhoc查询、BI分析、轻量级ETL等数据分析场景.Spark引擎.Spark引擎是基于开源Spark打造的服务化的大数据分析与计算服务，兼容开源Spark语法、所有的API和多个版本，...
来自：
云产品
基于MSE云原生网关同城多活
借助云原生微服务MSE网关，MSE配置注册中心的同城容灾多活微服务应用。构建一个经典的微服务场景，实现同城容灾的步骤，体现云原生相关产品在用户上云，高可用同城容灾多活场景下的能力。
文档版本：20240423 10 基于MSE云原生网关同城多活最佳实践 部署基础环境 应用计价成功后，CADT会实时生成一个应用架构成本分析报告，可以单击查看报告。步骤16 如果确认价格符合预期，可以单击下一步：确认订单。确认订单阶段会列出架构中所有的产品及其价格，需要用户确认无误后勾选接受《云 速搭服务条款》，此时下一步...
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。
基于SpringCloud应用玩转MSE实践 业务架构 场景描述 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，迭代过程保障线上流量不受损。依赖开源产品缺少专业运维工具，常常需要投入较大的运 维人力和成本。本实践基于云原生应用产品提供微服务...
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 60 基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 实时流处理 文档版本：20201224 61 基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 数据导入 7.数据导入 上一章节，我们演示了，如何配置 Flink流处理，将 kafka里面的消息作为源，然后通 过 Flink进行 ETL处理后，输出到两个终端，一、标准输出 二、...
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