云原生数据库
PolarDB是阿里云自研的云原生数据库，在存储计算分离架构下，利用了软硬件结合的优势，为用户提供秒级弹性、高性能、海量存储、安全可靠的数据库服务。100%兼容MySQL和PostgreSQL生态，支持分布式扩展，高度兼容Oracle语法。
基于PolarDB 分布式版存储海量数据，通过AnalyticDB进行数据分析，可构建智能化的城市公交系统，满足路线规划、站点查询、公交预报、业务报表结算、公交调度等需求，提升运营效率和服务水平.PolarDB 分布式版采用分层架构可确保在并发、计算、数据存储三个方面均可线性扩展，可根据业务潮汐特点灵活升降配PolarDB 分布式版...
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云产品
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL数据仓库
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版（简称AnalyticDB）是融合数据库、大数据技术于一体的云原生企业级数据仓库平台。云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版支持数据实时写入和同步更新、实时计算和实时服务，可用于构建企业级报表系统、数据仓库和数据服务引擎。
支持将MySQL分库分表的数据聚合到同一张表中，提供全局数据分析能力.云服务器ECS.云数据库RDS MySQL版.推荐搭配产品.通用：BI报表分析加速.与多种BI工具高度兼容，开箱即用.支持按小时设置计算资源弹性扩容规则，解决计算资源峰谷需求问题，降低计算资源成本.白天工作高峰期，准时弹出计算资源，让业务查询更快，提高应用...
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云产品
应用实时监控服务ARMS
作为云原生可观测平台，应用实时监控服务 ARMS 包含前端监控、应用监控、云拨测等模块。覆盖浏览器、小程序、APP、分布式应用、容器等不同可观测环境与场景。帮助企业实现全栈性能监控与端到端追踪诊断。提高监控效率，压降运维工作量。
预置近百种图表组件与数十种看板模板，支持不同数据类型展示与分析，满足不同场景需求.预置可视化插件与看板模板.可观测可视化 Grafana 版.应用实时监控服务 ARMS.统一监控大盘.针对多告警源进行统一管理，实现跨平台、跨团队的应急协同.丰富的预置集成组件，覆盖阿里云日志服务SLS、Prometheus、ARMS、开源主流监控系统。...
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云产品
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 RDS迁移前后对比优惠购买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，...
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解决方案
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...
大模型RAG对话系统部署
大模型RAG对话系统最佳实践，旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术，从而显著提升对话系统的性能，使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践，您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。
兼容 Greenplum开源数 据仓库，MPP全并行架构，广泛兼容 PostgreSQL/Oracle的语法生态，新一代向 量引擎性能超越传统数据库引擎 10倍以上，分布式 SQL优化器实现复杂查询语 句免调优。实现了对海量数据的即席查询分析、ETL 处理及可视化探索，是各行 业有竞争力的云上数据仓库解决方案。Hologres是一站式实时数据仓库引擎，...
系统运维管理 OOS
阿里云系统运维管理（简称OOS）提供的云上自动化运维服务，通过执行模板来完成任务的自动化运行，可以使用OOS管理ECS、RDS、SLB、VPC等云产品，提升日常运维管理效率
标签可按照OSType、AppVersion、Env等不同用途进行分类批量操作的风险控制通过运维编排分批执行云助手命令，验证内容符合预期后再进行后续批次相关产品系统运维管理OOS本产品云服务器ECS云助手在线咨询管理抢占式实例抢占式实例适用于无状态的应用场景，比如可弹性伸缩的Web站点服务、图像渲染、大数据分析和大规模并行计算...
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云产品
实时监控应用关键业务异常与告警
使用日志服务（SLS）基于收集的业务日志对业务实现监控与告警，能够帮助您了解应用的运行趋势，及时发现业务异常状态，采用具体措施以保证系统稳定性。
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日志监控的重要性与业务价值如何实现日志监控与传统方案对比应用场景方案部署方案权益实时可观测，即时应对风险为了保障业务稳定性、提升客户满意度，运维监控告警与故障定位（运维）、检测与防范安全威胁（安全）、业务数据分析...
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解决方案
高效防护 Web 应用
随着网络技术的不断发展，您的Web应用如果没有流量入口的防护，会面临诸多风险。本方案以ECS实例接入WAF为例，推荐您使用Web应用防火墙（WAF）开启应用防护，避免网站服务器被恶意入侵导致性能异常等问题，保障网站的业务安全和数据安全。同时，为您节约开发成本，满足行业合规要求。
安全合规提供全面的数据、分析工具溯源支撑。API安全主动发现资产（网站、APP、API），避免防护纰漏。方案介绍高效防护 Web 应用WAF支持为ECS实例开启安全防护。将ECS实例接入WAF后，实例所有的Web业务流量将被指定网关牵引到WAF进行检测。WAF过滤Web应用攻击后，将正常的业务流量转发回ECS服务器。相关产品云服务器 ECSWeb...
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解决方案
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。
存储资源规划.45 文档版本：20210725 IV 阿里云数据库快速搭建疫情分析系统最佳实践 最佳实践概述 最佳实践概述 概述 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。技术架构 本实践...
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 90 游戏数据运营融合分析 数据分析及展示 文档版本：20210224 91 游戏数据运营融合分析 数据分析及展示 步骤2 添加 ADB高性能库数据源。文档版本：20210224 92 游戏数据运营融合分析 数据分析及展示 步骤3 可以看到数据源表信息已获取，继续增加数据源。文档版本：20210224 93 游戏数据运营融合分析 ...
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...
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
关键技术选型 1.1.ClickHouse vs Presto 面对海量的数据，我们如何进行数据库的选项，这里对比了开源的两种常见分析性数 据库。ClickHouse对数据采用有序存储的方式，其核心思想是充分利用了磁盘批量顺序读写 的性能要远远高于随机读写的特征，并且结合 LSM tree的设计进一步进行优化，使得 写性能达到最优（可达到 200MB/S...
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。
25 文档版本：20240304 基于函数计算 FC 实现阿里云 Kafka 消息内容控制 MongoDB DML 操作 场景验证 这里数据库名 kafkaToMongoDB 查询 中的数据 2.4.MongoDB 步骤1 双击新建的库，可以看到默认的 test 集合，通过 db.test.find().limit(20);命令可以查询 该集合的数据，可以看到目前该集合中是没有任何数据的。26 文档版本...
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
开启查询分析功能 步骤1 在使用 SLS的数据分析功能进行分析之前，必须开启分析功能才能进行数据分析（未 开启分析之前的数据无法进行分析）。鼠标移至查询分析，点击设置按钮。步骤2 点击“+”添加自定义需要分析的字段（即日志采集上来的字段），设置类型（bhv_value 需要累计，故设置为 doblue），设置别名（即 SQL查询时...
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。
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测实践 业务架构 场景描述 数据湖和数据仓库是当前大数据技术条件下构建分布式系 统的两种数据架构设计取向，数据湖偏向灵活性，数据仓 库侧重成本、性能、安全、治理等企业级特性。但是数据 湖和数据仓库的边界正在慢慢模糊，数据湖自身的治理能 力、数据仓库延伸到外部...
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