云上高并发系统改造
场景描述 随着业务的发展，系统并发压力越来越大，如何 进行系统改造以满足高并发场景的业务需求成 为了一个技术难题。本实践抽象于客户的实际场 景，提供高并发下系统改造的理论指导和部分实 操演示。主要适用于以下场景： 1.系统并发压力大，需要进行系统应用改造。 2.数据层并发压力大，需进行分库分表改造。 3.数据库数据量巨大，亟待分库分表解决查询 和写入瓶颈的场景。 方案优势/解决问题 1.在水平扩展阶段，我们除了通过SLB做负载 均衡外，我们可以通过SLB下挂nginx的方 式，增加负载均衡侧的可扩展性 2.在数据库拆分阶段，在做好数据规划后，我 们借助DTS进行数据迁移，通过DRDS将 RDS MySQL的数据拆分到多个分库和分 表中。 产品列表 专用网络VPC 负载均衡SLB 云服务器ECS 数据库RDSMySQL 数据传输服务DTS PrivateZone 分布式关系型数据库DRDS
云上高并发系统改造 最佳实践 场景描述 部署架构图 随着业务的发展，系统并发压力越来越大，如 何进行系统改造以满足高并发场景的业务需 求成为了一个技术难题。本实践抽象于客户的 实际场景，提供高并发下系统改造的理论指导 和部分实操演示。主要适用于以下场景：1.系统并发压力大，需要进行系统应用改 造。2.数据层并发...
云原生大数据计算服务MaxCompute
阿里云云原生大数据计算服务MaxCompute是面向分析的企业级云数仓，作为一体化大数据智能计算平台ODPS的大规模批量计算引擎，MaxCompute以 Serverless 架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务，使您经济高效的分析处理海量数据，进行敏捷的业务洞察。
某知名电商客户截至目前已经拥有百万级别的用户，积累了大量的数据，如何更好的服务用户并提升客户体验是其进行大数据探索的出发点.通过MaxCompute计算能力实现了针对百万用户的精细化运营.提升业务洞察能力.对业务数据分析能力提升并有效监控，更好的业务赋能.阿里云大数据生态满足新业务数据分析需求的“随机应变”能力....
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云产品
企业多账号环境下的安全资源统一管控最佳实践
某地产公司在上海、杭州设有两个分公司，公司使用阿里云支撑各分公司的 IT 业务系统，这些系统由各分公司独立负责，包括独立负责云上业务账号的创建、员工权限的分配管理、资源的购买、IT 风险的管控、安全管理等。由于公司业务发展较快，各分公司创建了非常多的业务账号来承载新的业务，每个业务账号独立管理，带来了非常大的管理问题。人员权限管理混乱，离职员工在云上的身份梳理不清难以及时清理造成极大的安全隐患；账号权限过大、使用弱密码可能造成账号被盗数据泄露；公司内部缺乏统一的合规基线和安全管控，各业务系统各自为政，数据泄露、业务中断、安全入侵风险升级。 为了提升云上的管控效率和安全性，总公司成立新的信息安全中心和阿里云对接。信息安全中心的定位是统一采购安全产品，集中保障云上资源的安全性。
帮助您构建更稳定、安全的应用，提升运维效率，降低 IT 成本，使您更专注于核心业务创新。CEN:云企业网帮助您在 VPC间，VPC与本地数据中心间搭建私网通信通道，通 过路由自动分发及学习，提高网络的快速收敛和跨网络通信的质量及安全性，实 现全网资源的互通，帮助您打造一张具有企业级规模和通信能力的互联网络。EIP:弹性...
地址标准化
地址标准化（Address Purification）是依托阿里云海量的地址语料库，及超强的NLP算法实力所沉淀出的高性能、高准确率、功能覆盖最全的标准地址算法服务。可为企业、政府机关及开发者提供地址数据清洗。地址标准化通过地址解析、补全、匹配等赋能业务的上层应用。
不填写不展示.（地址标准化大模型）支撑地址标准化产品的多个功能应用，为地理文本搜索引擎Query分析、召回、排序等多项能力带来了效果升级。MGeo是首个对地图进行模态表示并实现地图-文本跨模态理解的多模态模型，基于其多任务预训练技术融合多种地理文本特色预训练为社区提供首个开源普惠的地理文本预训练模型。同时MGeo...
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云产品
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！
同时也帮我们节约了成本，使我们能更聚焦产品，帮助我们打造出更好的企业SaaS产品的客户体验.通过PolarDB的高弹性能力，客户在业务峰值前后灵活扩缩容，满足数据库计算能力的分钟级弹性，在解决了我们大促弹升需求的同时，也帮我们节约了数据库的成本。同时由于业务数据量较大，单个实例需要较大的数据存储量，传统的单机...
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云产品
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测
本篇最佳实践先创建EMR集群作为数据湖对象，Hive元数据存储在DLF，外表数据存储在OSS。然后使用阿里云数据仓库MaxCompute以创建外部项目的方式与存储在DLF的元数据库映射打通，实现元数据统一。最后通过一个毒蘑菇的训练和预测demo，演示云数仓MaxCompute如何对于存储在EMR数据湖的数据进行加工处理以达到业务预期。
基于统一的元数据管 理能力，在完全兼容HDFS文件系统接口的同时，提供充分的POSIX能力支持，能更 好地满足大数据和AI等领域的数据湖计算场景。基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测 1.4.检查EMR集群 本示例使用CADT架构模式创建了EMR集群，配置Hive元数据存储到数据湖构建。步骤1 快速登录到EMR控制台：点击...
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。
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 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。安全稳定：故障自动切换自愈，资源隔离，多副本存储。简单易用：开箱即用，兼容 postgresql，打通 quickbi快速搭建数据分析展示。功能强大：相比 postgis在时空模型上做了...
基于DDH+MyBase降本合规
出版、金融、保险等传统行业一方面希望能借助云计算以更好地适应业务发展需求（政策上云），另一方面出于对降低单实例部署成本（CPU 超分超配）以及满足更严格合规和监管要求的考虑，希望能对云上资源有更多的自主控制权（监管合规）。从业务系统架构云上部署的角度，基于专有宿主机DDH 和云数据库专属集群MyBase 的解决方案，可以很好地满足这两方面的需求。 解决问题： 1. 国家政策上云趋势和需求 2. 更严格的云上安全合规要求 3. 对云上资源有更灵活的管控权 4. 有效降低企业上云的整体拥有成本（TCO） 方案优势： 1、单租户隔离 DDH和 MyBase都可以提供宿主机级别物理隔离，可以独占资源，可以开放更多接口 , 同时杜绝 多租户间 干扰 。 2、安全合规：在完备的隔离基础之上，开放更多数据库权限和 OS权限 。 3、资源灵活部署和调度 创建 ECS实例、从共享宿主机迁移 ECS实例至专有宿主机或在专有宿主机之间迁移 ECS实例时，若您不指定专有宿主机，系统将自动帮您选择专有宿主机部署实例。 针对于初始部署数据库实例时，提 供紧凑型和均衡型两种方式将数据库实例分不到不同的主机上。 4、超配 降本 DDH和 MyBase组合的方式可以实现资源自定义 CPU内存 配比以及CPU超分 ，可以降低单 ECS实例以及云数据库实例的部署成本。
基于 DDH+MyBase降本合规 最佳实践 部署架构图 场景描述 出版、金融、保险等传统行业一方面希望能借助 云计算以更好地适应业务发展需求（政策上云），另一方面出于对降低单实例部署成本（CPU超 分超配）以及满足更严格合规和监管要求的考 虑，希望能对云上资源有更多的自主控制权（监 管合规）。从业务系统架构云上部署的...
Function Compute构建高弹性大数据采集系统
当前互联网很多场景都存在需要将大量的数据信息采集起来然后传输到后端的各类系统服务中，对数据进行处理、分析，形成业务闭环。比如游戏行业中的游戏发行、游戏运营，产互行业中的数字营销，物联网、车联网行业中的硬件、车辆信息上报等等。这些场景普遍存在数据采集量大、数据传输需要稳定且吞吐量大的特点，给整个数据采集传输系统带来很大的挑战。在这个场景中，有三个关键的环节，数据采集、数据传输、数据处理。该最佳实践主要涉
第一个函数调用第二个函数 目前两个函数都创建好了，下面的工作就是由第一个函数接收到数据后拉起第二个函 数发送消息给 Kafka。我们只需要对第一个函数做些许改动即可。步骤1 进入函数计算控制台，找到我们创建的服务下的 fun01这个函数，需要在函数详情页在 线编辑 Python代码，代码修改如下：#-*-coding:utf-8-*-import ...
PolarDB 应对大并发复杂查询实践
MySQL架构是单线程处理SQL，遇到大并发复杂查询时，需要排队长时间等待，容易形成慢查询，影响业务。PolarDB并发查询能力可以很好解决此问题。
相同资源可以承载更大规模的业务 量，节省成本 产品列表 最佳实践频道 阿里云最佳实践分享群 访问控制 RAM 专有网络 VPC 云服务器 ECS 云数据库 PolarDB 如二维码过期，请搜索群号：31852400 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 PolarDB如何应对 大并发复杂查询 最佳实践 文档版本：...
开源Flink迁移实时计算Flink全托管版最佳实践
本方案介绍如何将自建开源Flink集群的流式任务（包含Datastream、Table/SQL、PyFlink任务）迁移至阿里云实时计算全托管版。
擎版本”保持一致。步骤5 上传刚下载的 2个 jar包。文档版本：20211222 23 开源 Flink迁移实时计算Flink全托管版 作业迁移 步骤6(可选)通过“资源配置”配置作业的资源，本示例参考自建 Flink 集群作业运行命令设 置作业并 发度为 2。步骤7(可选)可以点击右上角“验证”对 SQL 代码进行语法检查，也可以通过“执行”对作业 ...
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。
高可靠存储引擎：基于阿里飞天分布式系统的云盘存储，充分利用云平台存储 文档版本：20210416 1 云 ClickHouse冷热数据分层存储最佳实践 最佳实践概述 可靠性特性。数据闭环流通：与云上日志系统、数据库、数据应用工具无缝集成，能便捷地进 行数据同步，降低数据迁移工作量。架构灵活：支持单节点、单副本、多节点、多副本...
基于Elasticsearch的订单检索加速最佳实践
随着企业信息化程度越来越高，核心业务数据存储在传统关系型数据库中不可避免地会遇到一个问题：单表记录不断增多，数据检索速度会变慢，尤其是对中文的模糊查询（建立普通索引完全不起作用）。虽然数据库自身在不断完善，但效果有限且没办法灵活扩展，复杂场景无法应对。 本方案基于阿里云Elasticsearch作为二级索引库，数据集成产品提供Binlog实时订阅，实时解析、增量数据实时更新及二级索引库之间进行数据实时同步，为数据库提供“能力增益”， 不仅能从根本解决主库抗压问题，提升稳定性；同时支持高效率、高性能、高弹性、低成本、多复杂场景的检索加速服务。
性能优越：PB级数据准实时搜索引擎，查询结果毫秒级返回。功能强大：支持多种数据结构的复杂查询及字段级的全文匹配、模糊匹配、同时集 成了阿里达摩院 NLP分词器等多种分词插件，性能效果双保障。文档版本：20210517 1 基于 Elasticsearch的订单检索加速最佳实践 最佳实践概述 高弹性低成本：集群一键平滑弹性扩缩容，灵活...
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
通过DataWorks，可以对数据进行传输、转换和集成等操作，从不同的数据存储引 入数据，并进行转化和开发，最后将处理好的数据同步至其它数据系统。1.5.DataV DataV数据可视化是使用可视化应用的方式来分析并展示庞杂数据的产品。DataV旨 让更多的人看到数据可视化的魅力，帮助非专业的工程师通过图形化的界面轻松搭建 专业...
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...
金融专属大数据workshop
实践目标 学习搭建一个实时数据仓库，掌握数据采集、存储、计算、输出、展示等整个业务流程。 整个实时数据仓库系统全部基于阿里云产品进行架构搭建，用户可以掌握并学会运用各个服务组件及各个组件之间如何联动。 理解阿里云原生实时离线一体数仓解决方案架构以及掌握交付落地的实践使用方法。 前置知识要求 熟练掌握SQL语法 对大数据体系系统知识有一定的了解
步骤4 按照步骤2~3，为order_detail创建1个订阅、dwd_paid_order_detail创建2个订阅、workshop_topic创建1个订阅，分别如下： dwd_paid_order_detail：分别记录为：{dwd_paid_order_detail_subID_1}、{dwd_paid_order_detail_subID_2} order_detail:记录为：{order_detail_subID} workshop_topic：文档版本：...
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最佳实践
相关产品：块存储,云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,弹性公网IP,数据传输,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,实时计算,数据总线,Quick BI,Hologres
基于Flink的资讯场景实时数仓
场景描述 本实践针对资讯聚合类业务场景，Step by Step介绍 如何搭建实时数仓。 解决问题 1.如何搭建实时数仓。 2.通过实时计算Flink实现实时ETL和数据流。 3.通过实时计算Flink实现实时数据分析。 4.通过实时计算Flink实现事件触发。 产品列表 实时计算 专有网络VPC 云数据库RDSMySQL版 分析型数据库MySQL版 消息队列Kafka 对象存储OSS NAT网关 DataV数据可视化
文档版本：20220223（发布日期）5 基于 Flink的资讯场景实时数仓 实时数仓介绍 在数据架构设计上，可以依据数仓的基本方法论来构建 ODS/DWD/DWS层，从而 减少数据冗余，降低 OLAP系统的数据存储成本，并且使数据结构具有更好的可 扩展性。4.数据分析：经过数据加工处理好的数据，一部分可以直接被业务方使用，如 APP 当日...
基于MyBase构建自主可控数据库和高弹性应用实践
一些企业级客户上云前，会重点关心数据库是否自主可控，包括云资源独享、自主可运维、获取OS 权限等特点，同时又要兼顾数据库合规性、安全性和高性能的要求；并力求在业务弹性下合理利用云产品降低数据和应用成本，弹性地支持业务。本实践为此类用户提供相关实践参考。
创建 MySQL实例 主机添加完成之后，需要在主机上创建应用依赖的 RDS实例，用于应用部署数据库引 擎。（MyBase for MySQL实例在 RDS MySQL基础之上开放了更多权限，除了常规的 实例管理、账号管理、数据库管理、备份恢复、白名单、透明数据加密以及数据迁移 等基本功能外，支持资源超配、资源自动调度；可扩展部署自有成熟的...
游戏业务分区合服
概述 为了提高游戏玩家的体验,并提高留存率,增强付费率.除了游戏本身的内容趣味性外, 改善用户访问加速体验,并对游戏数据分区合服是很常见的业务运营场景. 本方案适用于: 1游戏业务运营,对多个分区数据库进行合并,增加付费用户积极性的需求. 2游戏业务加速,中心化部署的网络加速需求. 方案优势 1便捷数据迁移. 2内网安全传输 3加速远端用户访问质量体验 4快速应对上层业务运营的技术实现操作. 产品列表 网络产品:VPCSLBNAT网关CEN共享带宽包EIP全球加速GA 计算产品:ECS 数据库产品:RDSDTS 存储产品:OSS 云解析
步骤2 在设置跨地域带宽页面，设置好两个地域 2m带宽后,单击确定。文档版本：20220121 80 游戏业务分区合服最佳实践 分区合服业务改造 完成后在控制台可看到带宽已经分配，状态显示可用。4.1.4.内网互通验证 参考下表，测试两地 ECS互通性，确保内网已经互通。地域/名称 内网 IP SSH登陆 华北 2北京-BEI_Game_1 10.0.30.27 ...
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