云架构必修课：云上高可用架构
业务的持续稳定可服务，决定着企业对客户的服务质量，是企业发展的基础。而应用部署的高可用架构对于业务的稳定与发展起着至关重要的作用，本方案从企业上云最基础的需求出发，针对可能遇到的单点故障风险，介绍了经典的“业务上云高可用架构”方案设计。
而应用部署的高可用架构对于业务的稳定与发展起着至关重要的作用，本方案从企业上云最基础的需求出发，针对可能遇到的单点故障风险，介绍了经典的“业务上云高可用架构”方案设计。云架构必修课：云上高可用架构 业务的持续稳定可服务，决定着企业对客户的服务质量，是企业发展的基础。而应用部署的高可用架构对于业务的...
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技术解决方案
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...
人工智能平台 PAI
阿里云人工智能平台 PAI 涵盖交互式建模、可视化建模、分布式训练到模型在线部署全流程；快速搭建人工智能推荐系统；深度学习模型训练速度提升数十倍；减少50%GPU成本
基于软硬件一体优化技术，超大规模分布式深度学习任务运行，具备高性能、高效率、高利用率等核心优势。支持公共云Serverless版、单租版等形态，提供AI工程化全流程平台及软硬一体的异构融合算力.PAI-DLC on 灵骏智算资源.进一步了解 PAI-DLC.基于阿里云通用计算（e.g.ECS、EGS、ECI）的训练平台，支持TensorFlow、PyTorch、...
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人工智能-自然语言处理-信息抽取
抽取文本中具有特定意义的实体，当前已支持合同领域的文本信息抽取。如需更多实体类型的定制化抽取，请使用NLP自学习平台。
服务可用性高达 99.9%，根据调用量动态调整，支持上亿量级的调用及数据监控.通过多年的语料及算法研发积累，可在短时间内分析海量文本，帮助客户更好更精确的挖掘出文本价值.基于大量的真实数据反馈建立分析模型，提升模型的精度和适配性.协助合同审阅及录入工作，快速完成数据的识别及录入.从非结构化信息中抽取的实体与...
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人工智能-自然语言处理-文本分类
按照给定类目体系对输入文本进行自动分类，当前已支持新闻资讯领域和电商领域的文本分类。如需更多类目体系的定制化，请使用NLP自学习平台。
基于电商行业的大量语料研发，对消费者历史评价和新增评价的商品维度属性自动解析，将文本转化为结构化属性字段，高效甄别正负面评价，同时根据情感强烈程度进行-1分~1分的打分，可统计可分析，大幅度节省客服人工.将连续的自然语言文本，切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列，同时保持对数据、模型的不断迭代更新，...
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人工智能-自然语言处理-词性标注
通过词性标注服务，用户可以快速的为每一个词附上对应的词性，结合分词服务，可以快速进行更深层次的文本挖掘处理，无需担心新词发现、歧义消除等问题。
服务可用性高达 99.9%，根据调用量动态调整，支持上亿量级的调用及数据监控.通过多年的语料及算法研发积累，可在短时间内分析海量文本，帮助客户更好更精确的挖掘出文本价值.结合分词，能帮助各类APP应用、网站社区等对文本内容搜索有需求的用户，快速搭建搜索模块，提升搜索准确性.结合分词，使机器更好的理解指令内容，...
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人工智能-自然语言处理-情感分析
又称倾向性分析，或意见挖掘，它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。利用情感分析能力，可以针对带有主观描述的自然语言文本，自动判断该文本的情感正负倾向并给出相应的结果。支持英语，泰语，越南语，印尼语。
服务可用性高达 99.9%，根据调用量动态调整，支持上亿量级的调用及数据监控.标准化接口封装，大大降低研发人力投入.了解大众对热门事件的情感倾向，掌握舆论导向，从而更及时有效的进行舆情监控.了解用户对节目的喜好及评论，进而有针对性的设计对应的剧情桥段等.了解大众对某一人物或公众明显的喜好程度.支持文本实体抽取...
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人工智能-自然语言处理-命名实体
我们为您提供的命名实体服务，可以帮助您快速识别文本中的实体，进而挖掘各实体间的关系，是进行深度文本挖掘，知识库构建等常用自然语言处理领域里的必备工具。目前主要针对电商领域，识别品牌、产品、型号等，同时也包括一些通用领域实体如人名、地名、机构名、时间日期等。
基于电商行业的大量语料研发，对消费者历史评价和新增评价的商品维度属性自动解析，将文本转化为结构化属性字段，高效甄别正负面评价，同时根据情感强烈程度进行-1分~1分的打分，可统计可分析，大幅度节省客服人工.将连续的自然语言文本，切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列，同时保持对数据、模型的不断迭代更新，...
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人工智能-自然语言处理-中心词识别
多语言中心词（目前支持中文及英文）基于海量数据，使用电商标题中心词以及类目进行训练，通过给每个词计算一个相关性分数来衡量每个词与句子的相关性程度，进而识别并提取出句子的中心词。适用于提取电商搜索query、标题及其他类似短文本（一般小于25个词）的中心词。
基于电商行业的大量语料研发，对消费者历史评价和新增评价的商品维度属性自动解析，将文本转化为结构化属性字段，高效甄别正负面评价，同时根据情感强烈程度进行-1分~1分的打分，可统计可分析，大幅度节省客服人工.将连续的自然语言文本，切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列，同时保持对数据、模型的不断迭代更新，...
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人工智能-自然语言处理-多语言分词
将连续的自然语言文本，切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列，同时保持对数据、模型的不断迭代更新，目前支持简体中文、英文、泰文及越南语。
基于电商行业的大量语料研发，对消费者历史评价和新增评价的商品维度属性自动解析，将文本转化为结构化属性字段，高效甄别正负面评价，同时根据情感强烈程度进行-1分~1分的打分，可统计可分析，大幅度节省客服人工.又称倾向性分析，或意见挖掘，它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。利用情感...
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机场视频监控
场景描述 该最佳实践适用于国内机场的视频监控行业，将线下视频文件通过混合云阵列缓存后，通过专线上传到阿里云OSS上。 也适用于其他混合云场景中，利用阵列缓存文件，并通过网络传输到阿里云OSS上的场景。 解决问题 1.通过混合云阵列+专线将线下文件传到阿 里云OSS上 2.通过阿里云OSS跨区域复制功能实现异 地文件备份 3.通过OSS的自动生命周期管理功能实现 文件生命周期管理 产品列表 OSS对象存储 混合云阵列 高速通道（专线）
机场视频监控最佳实践 部署架构图 场景描述 该最佳实践适用于国内机场的视频监控行业，将 线下视频文件通过混合云阵列缓存后，通过专线 上传到阿里云OSS上。也适用于其他混合云场景中，利用阵列缓存文 件，并通过网络传输到阿里云OSS上的场景。解决问题 1.通过混合云阵列+专线将线下文件传到阿 里云OSS上 2.通过阿里...
组建多可用区多地域的混合云
场景描述 无特定行业属性，对云下有IDC的用户，上云建 立多地域多可用区高稳定性的业务架构，组建混 合云用户都可适用。物理专线是打通IDC到云上 内网通道的最高质量和稳定性最好方式，但成本 较高，交付周期长。 解决问题 云下用户IDC应对业务突增弹性扩容能力 不足; 云下用户IDC业务需要多地域冗余; 云上阿里云业务需要多地域冗余; 云上阿里云业务需要多可用区冗余. 产品列表 VPC，CEN，高速通道（专线），SLB，ECS
制作人 游士 审阅人 游圣、筱晖 文档变更记录 版本编号 日期 作者 审核人 说明 连辙 游圣、连辙 创建 V1.0 2019-03-01 V1.1 2019-03-15 连辙 业务支撑团队 内容优化 V1.2 2019-08-13 云魁 游圣 更新模板 使用 CADT创 V1.3 2021-08-05 游士 建资源，优化 部分内容 文档版本：20210805 I 组建多可用区多地域的混合云(专线)...
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