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。
文档版本：20240502 24基于函数计算FC实现物联网音视频处理最佳实践 场景验证 步骤2（CDT配置界面为VPCPeering-按流量计费）双击画布中带有跳过字样的CDT-VPC Peering图标，单击右上角的跳过部署，状态变更为部署资源 图标状态变更如下，跳过步骤3，进入章节1.4 文档版本：20240502 25基于函数计算FC实现物联网音视频处理...
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。
文档版本：20240429 8 基于函数计算 FC实现大语言模型部署最佳实践 使用魔搭将社区模型部署到 FC 步骤14 配置完上述信息后，点击创建应用即可将对应模型部署到 FC服务上，部署时长根据模 型大小略有不同。步骤15 部署中可以点击查看日志查看部署进度 文档版本：20240429 9 基于函数计算 FC实现大语言模型部署最佳实践 使用...
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。
基于函数计算FC实现企业级权限精准控制Kafka跨实例消息同步最佳实践 场景描述 业务架构 基于阿里云函数计算FC实现同帐号阿里云Kafka实 例之间消息、元数据同步，跨帐号阿里云Kafka实例 之间消息、元数据同步，阿里云Kafka实例和IDC 自建Kafka（其他云Kafka）之间消息、元数据同步。应用场景 在大数据场景，企业的Kafka实例...
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。
附上应用源码：https://github.com/jinfengxl/mseprovider 2.3.基础资源环境规划 类型 配置项 说明 备注 地域 上海 上海地域 名称 qa-vpc 基于模版新建 专有网络 IPv4网段 192.168.0.0/16 支持导入已保有资源 名称 Vswitch_01 基于模版新建 交换机-01 可用区 上海 可用区M 支持导入已保有资源 IPv4网段 192.168.0.0/24 名称...
ECS+EAIS弹性伸缩最佳实践
弹性加速计算实例EAIS通常与ECS配合使用，在大规模的弹性推理场景中，需要实现ECS弹性扩容的过程中自动创建弹性EAIS实例，并绑定到ECS上。当前弹性伸缩组ESS暂不满足此特殊场景的弹性伸缩需求。 本方案将通过结合CADT API、函数计算和Serverless工作流，演示如何快速且以可视化的方式进行此场景的弹性伸缩。
文档版本：20220810 31 ECS+EAIS弹性伸缩 创建函数计算实例 acs:fc:cn-shanghai:12XXXXXXXXXX1584:services/cadt-eais.LATEST/functions/cadt 文档版本：20220810 32 ECS+EAIS弹性伸缩 创建 Serverless工作流流程 5.创建 Serverless工作流流程 步骤1 登录 Serverless工作流控制台...
Serverless图片分类和身份证过滤
场景描述 场景一：大型图库智能管理通过深度学习算法，自动识别图像中的常见的场景，客户可以基于函数计算对接智能媒体管理的图像识别功能，轻松实现图片的自动管理和分组，完成大型图像库的智能管理。 场景二：身份证图片过滤 通过扫描存储在OSSbucket中的图片，通 过智能媒体管理进行身份证识别，找到海量图片中的身份证图片，对敏感信息进行处理。 解决问题 1.通过无服务器计算实现图片处理自动化 2.OSS触发器的使用 3.使用函数计算调用阿里云的AIP或SDK 产品列表 函数计算 智能媒体管理IMM 对象存储OSS
附录：VS Code函数计算插件开发 Aliyun Serverless VSCode Extension 是阿里云 Serverless 产品 函数计算 Function Compute 的 VSCode 插件，该插件是结合了函数计算 Fun 工具以及函数计算 SDK，为用户提供 VSCode 图形化开发调试函数计算以及操作函数计算资源的工具。本例节介绍使用 VSCode部署获取 token的函数如下（以 ...
云上持续审计合规最佳实践
本方案是面向云上资源的操作审计和配置审 计，提供的最佳实践。适用于企业型客户。通过最佳实践帮助客户在本场景下更好的使用 阿里云，涉及到配置审计、操作审计、函数计算、SLS、OSS 等服务的实践操作。 解决问题 企业会面临外部对企业云上信息系统的合规要求，如等保2.0法规要求。 同时当云上资源达到一定规模时，在内部会制定合规管控的基线，满足自身管理效率和安全合规的需 求。 包括记录云上资源管理的操作日志、资源配置变更日志，还需依赖云平台提供的持续监控和自动告警能力，实现合规性的自主监管。
产品列表 最佳实践频道 阿里云最佳实践技术分享群 操作审计(ActionTrail）配置审计（Config）函数计算（FC）日志服务（SLS）对象存储（OSS）云服务器（ECS）数据库（RDS）专有网络（VPC）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 云上持续审计合规 最佳实践 文档版本：V1.3（2021-07-26）文档...
新零售商超基于Serverless服务化改造
某零售商超行业龙头企业，主要业务涵盖购物中心、大卖场、综合超市、标准超市、精品超市、便利店、无人值守智慧商店等零售业态，涉及全渠道零售、仓储物流、餐饮、消费服务、数据服务、金融业务、跨境贸易等领域。为了持续支持业务高速且稳定地发展，其在快速上云后，将核心业务改造为全Serverless架构的中台模式，采用函数计算 + API网关 + 表格存储OTS 作为计算网络存储核心，弹性支撑日常和大促峰谷所需资源，轻松支撑618/双11/双12大促。 核心价值 l 全 Serverless 架构：FC + API 网关 + OTS Serverless 解决方案。 l 弹性高可用：毫秒级弹性扩容、充足的资源池水位、跨可用区高可用。 l 敏捷开发免运维：函数式极简编程可专注于业务创新，无采购和部署成本、提供监控报警等完备的可观测能力。
产品列表 最佳实践频道 阿里云最佳实践技术分享群 专有网络 VPC 云服务器 ECS API网关 表格存储 OTS 数据传输服务 DTS 函数计算 FC 如二维码过期，云速搭 CADT 请搜索群号：31852400 新零售商超基于 Serverless服务化改造 文档版本信息 阿里云 新零售商超 基于 Serverless服务化改造 最佳实践 文档版本：20210519（发布日期...
基于ECI+FaaS构建游戏战斗结算服
在游戏行业的很多SLG游戏作品中，为了防止客户端作弊，在每局战斗之后，在客户端预判玩家胜利的情况下，需要服务端来进行战斗数据的结算，从而确定玩家是不是真正的胜利。战斗结算是强CPU密集型，结算系统每日需要大量的计算力，尤其是开服或者活动期间忽然涌入的大量玩家，导致需要的计算量瞬间几倍增长，同时需要结算系统保持稳定的延时来保证玩家的用户体验。 1. ECI支持500台实例30S弹出，快速解决业务模块扩容压力。FaaS毫秒级伸缩扩容，化解算力瓶颈，平滑解决暴增调用请求。 2. 降低成本：ECI每天弹性运行8小时，与6代同规格包月相比节省成本40%+，FaaS按需付费，即开即用，节省预留资源消耗。 3. 免运维：FaaS和ECI都是全托管免运维的服务，客户专注业务开发即可。 4. 模块公共化：减轻游戏逻辑服的压力，结算需求复用到类似需求的游戏。
产品列表 阿里云最佳实践分享群 最佳实践频道 容器 Kubernetes ACK 容器实例 ECI 容器镜像仓库 ACR 函数计算 FC 访问控制 RAM 如二维码过期，专有网络 VPC 请搜索群号：31852400 云服务器 ECS 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 基于 ECI+FaaS 构建游戏战斗结算服 最佳实践 文档版本：...
混合云HBR云上备份VMware虚拟机
场景描述 本文主要介绍一种简单且具备成本效益的混合云下 的备份解决方案，可以为任何位置的客户虚拟机和数 据提供强有力的保护，包括企业数据中心、远程和分 支机构以及云上资源；支持加密、压缩、重删，保证 数据快速、安全、高效地备份到云上，本文重点介绍 混合云下的VMware虚拟机备份。 解决问题 1.混合云下的备份解决方案。 2.VMware虚拟机备份解决方案。 产品列表 1.弹性裸金属服务器 2.文件系统NAS 3.弹性公网IP 4.NAT网关
文档版本：20190716 13 混合云HBR云上备份VMware虚拟机 部署备份网络环境 esxclinetworkniclist 根据ENI的MAC地址00:16:3e:0a:fc:f8（步骤2.1中记录的ENI的MAC地址，在弹 性网卡列表页面可查看到），可以看到对应名称vmnic8的PCIDevice号是 0000:65:00.0。步骤3 登录服务器实例vCenter，在浏览器中输入预备安装客户端实例...
基于MaxCompute的大数据BI分析
场景描述 本文以电商行业为例，将业务数据和日志数据使用 MaxCompute做ETL之后，同步到ADB进行实时 分析，之后通过QuickBI进行快速可视化展示。 解决问题 1.互联网行业、电商、游戏行业等网站、App、 小程序应用内BI分析场景。 2.可扩展到各类网站BI分析场景使用。 产品列表 1.MaxCompute 2.分析型数据MySQL版 3.日志服务SLS 4.QuickBI 5.云服务器ECS 6.RDSMySQL版
MaxCompute 提供多种内建函数来满足您的 计算需求，同时您还可以通过创建自定义函数来满足不同的计算需求。参考官方文档安装 MaxCompute Studio的 IDEA插件，并连接项目空间（前置步骤必 须完成）。注意：确保使用 JDK1.8版本 MC Studio介绍 https://help.aliyun.com/document_detail/50889.html IntelliJ IDE安装 ...
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
应用场景 步骤1 首先在webserver上安装java#安装jdk sudoyum-yinstalljava-11-openjdk*#配置环境变量 cat>>/etc/profile:/root/ssh登录到EMRHadoop 集群的Master节点，执行命令：cd hadoopfs-mkdirjfs:/datalake/lib/hadoopfs-putnginx_url_parse-1.0.jarjfs:/datalake/lib/步骤4 进入Hive交互环境，新建函数nginx_url_...
SLS多云日志采集、处理及分析
场景描述 从第三方云平台或线下IDC服务器上采集 日志写入到阿里云日志服务，通过日志服务 进行数据分析，帮助提升运维、运营效率， 建立DT 时代海量日志处理能力。 针对未使用其他日志采集服务的用户，推荐 在他云或线下服务器安装logtail采集并使用 Https安全传输；针对已使用其他日志采集 工具并且已有日志服务需要继续服务的情 况，可以通过Log producer SDK写入日志 服务。 解决问题 1.第三方云平台或线下IDC客户需要使用 阿里云日志服务生态的用户。 2.第三方云平台或线下IDC服务器已有完 整日志采集、处理及分析的用户。 产品列表 E-MapReduce 专有网络VPC 云服务器ECS 日志服务LOG DCDN
SLS多云日志采集、处理及分析 最佳实践 业务架构 场景描述 从第三方云平台或线下 IDC服务器上采集 日志写入到阿里云日志服务，通过日志服 务进行数据分析，帮助提升运维、运营效 率，建立 DT 时代海量日志处理能力。针对未使用其他日志采集服务的用户，推 荐在他云或线下服务器安装 logtail采集并使 用 Https安全传输；针对...
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
开通云服务器 ECS、日志服务、函数计算等服务。说明：本文操作演示中不包含相关服务的开通操作，请您自行完成。文档版本：20210805 1 组建多可用区多地域的混合云最佳实践 创建北京区域 ECS 1.创建多地域 VPC,VSW,SLB和 CEN 1.1.使用云速搭 CADT快速创建资源 登录云速搭 CADT控制台。...
RAPIDS加速机器学习
场景描述 本方案适用于使用RAPIDS加速库+GPU 云服务器来对机器学习任务或者数据科学 任务进行加速的场景。相比CPU，利用 GPU+RAPIDS在某些场景下可以取得非常 明显的加速效果。 解决问题 1.搭建RAPIDS加速机器学习环境 2.使用容器服务Kubernetes版部署 RAPIDS环境 3.使用NAS存储计算数据 产品列表 容器服务Kubernetes版 GPU云服务器 文件存储NAS
2020-01-14 文档状态 外部发布 制作人 敬海 审阅人-文档变更记录 版本编号 日期 作者 审核人 说明 V1.0 2019/07/15 敬海-创建 V1.1 2019/09/03 筱晖-文档优化 V1.2 2019/12/09 敬海-增加概览页 V1.3 2020/01/14 敬海-更新架构图 文档版本信息：20200114 I RAPIDS加速机器学习 前言 前言 概述 本文为在阿里云的 GPU实例上，...
大数据近实时数据投递MaxCompute
本文介绍离线大数据场景使MaxCompute构建云 上近实时数仓，打通云下数据上云链路，解决数据复杂类型支持和动态分区问题，满足高级数据处理需求的最佳实践。 l混合云环境下，现有业务系统零改造，打通数据上云链路。 l使用UDF实现复杂数据类型转换和数据动态分区。 l使用DataWorks配置周期调度业务流程，数据自动入仓。 l借助MaxCompute优化计算引擎，实现降本增效。 产品列表 云服务器ECS 专有网络VPC 访问控制RAM 数据总线DataHub E-MapReduceEMR DataWorks 大数据计算服务MaxCompute
5.6.编写 UDTF对临时表进行数据处理和动态分区 MaxCompute提供多种内建函数来满足计算需求，同时还可以通过创建自定义函数 来满足更多的计算需求。关于 MaxCompute的 UDF（User Defined Function）的 更多信息及各种可以参考此链接：https://help.aliyun.com/document_detail/27866.html。MaxCompute 2.0版本升级后，Java ...
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。
2.MaxCompute在SQL上做了大量优化与能力沉淀，产品列表 可提高SQL运行性能，降低计算成本。基于集群学 专有网络VPC 习PAI封装出多种贴近业务场景的算法服务，满足 交换机vswitch 更多的业务需求。 数据糊DLF 3.MaxCompute云原生的弹性资源和EMR集群资源 云原生大数据计算服务MaxCompute 形成互补，两套体系之间...
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
DRDS 将拆分键值通过拆分函数计算得到一个计算结果，然后根据这个结果将数 据分拆到 RDS 实例上。5.3.2.主要数据表拆分原则和技巧 1.为业务服务。拆分首要是尽可能找到数据所归属的业务逻辑实体，并确定大部分（或核心的）SQL 操作或者具备一定并发的 SQL 都是围绕这个实体进行，然 后可使用该实体对应的字段作为拆分键；2....
通义灵码助力函数计算FC实现函数编写
现在社会软件开发的复杂性不断增加，服务器配置和运维管理更复杂、开发效率变低。函数计算FC采用无服务器计算模式，用户只需要关注业务逻辑的实现，无需关心底层的服务器配置和运维管理，从而大大降低了运维成本和复杂性，而且具有弹性伸缩、快速部署、按需使用按量付费的特点。通义灵码是阿里云出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具，可以帮助开发者快速编写高质量的代码，为开发者提供了强大的编程辅助功能。两者的结合让开发者可以更高效地编写函数代码，简化部署流程，提高开发效率。
文档版本：20240513 8通义灵码助力函数计算FC实现函数编写 通义灵码助力函数计算FC实现函数编写 通义灵码有两大核心能力：一是代码智能生成，经过海量优秀开源代码数据训练，可根据当前代码文件及跨文件的上下文，生成行级/函数级代码、单元测试、代码优化建议等，让开发者沉浸式编码，秒级生成速度，更专注在技术设计，高...
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