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数据可视化DataV
数据可视化DataV是阿里云一款数据可视化应用搭建工具，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水准的可视化应用，满足您会议展览、业务监控、风险预警、地理信息分析等多种业务的展示需求。
DataV新增支持华北2区的数据库内网连接 查看详情 2017-09-29 新功能/规格 DataV新增OSS文件的私有连接 查看详情 2017-09-30 新功能/规格 DataV新支持SLS简单日志服务为数据源 查看详情 2017-09-30 新功能/规格 DataV新增支持VPC的数据库实例连接 查看详情 2017-10-20 新功能/规格 新增支持数据源：OSS、日志服务、数加接口 ...
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数据库异地灾备
场景描述 适用于不满足于单地域，对数据可靠性 （RPO）和服务可用性（RTO）要求更高 的，希望防范断电、断网等机房故障，抵 御地震、台风等自然灾害，具备异地容灾 备份恢复能力的客户业务场景。 解决问题 1.实时备份，RPO达到秒级 2.表级恢复，故障恢复时间大大缩短 3.长期归档，自动管理备份生命周期 4.异地灾备，构建数据库灾备中心 产品列表 专有网络VPC 云服务器ECS 弹性公网IP（EIP） 负载均衡SLB 云数据库RDSMySQL 数据库备份服务DBS 对象存储服务OSS 数据湖分析服务DLA 数据管理服务DMS 数据传输服务DTS
步骤7 完成数据库恢复配置之后，预检查将会检查所有前面的配置选项、数据库连通性、数 据库权限等内容。预检查完成后，单击立即启动。步骤8 在恢复任务列表，可以看到该恢复任务状态从初始化中，运行中，变到完成，单击管 理，可查看恢复任务详情。文档版本：20220207 84 数据库异地灾备 容灾演练 步骤9 恢复完成后，点击 ...
阿里云时序时空数据库TSDB
时序时空数据库 ( Time Series and Spatial-Temporal Database , 简称 TSDB) 是一种集时序数据高效读写，压缩存储，实时计算能力为一体的数据库服务，可广泛应用于物联网和互联网领域，实现对设备及业务服务的实时监控，实时预测告警。
阿里云时间序列数据库(Lindorm Time Series Database,简称 TSDB)是云原生多模数据库Lindorm中负责时序数据处理的专用引擎，具有时序数据高并发写入，高压缩比存储，实时时序指标聚合、统计、预测及ML/AI计算等能力，可广泛应用于物联网、车联网、工业互联网和智能化运维等领域，能够支撑应用层实现对工业设备、汽车、终端、...
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云数据库HBase
阿里云云数据库 HBase 版（ApsaraDB for HBase）是基于 Hadoop 且100%兼容HBase协议的高性能、可弹性伸缩、面向列的分布式数据库，轻松支持PB级大数据存储，满足千万级QPS高吞吐随机读写场景。
云数据库 HBase 版.云数据库 HBase 版是面向大数据领域的一站式NoSQL服务，100%兼容开源HBase并深度扩展，支持海量数据下的实时存储、高并发吞吐、轻SQL分析、全文检索、时序时空查询等能力，是风控、推荐、广告、物联网、车联网、Feeds流、数据大屏等场景首选数据库，是为淘宝、支付宝、菜鸟等众多阿里核心业务提供关键...
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智能商业分析 Quick BI
瓴羊智能商业分析 Quick BI 是阿里云用户臻选的数据可视化工具，大幅提升数据分析和报表开发效率，一站式满足企业各种场景的数据分析和决策的诉求。
例如，您可以制作柱状图、饼图、折线图等图表，来展示不同的区域的销售情况。设置样式：在制作图表后，您还可以设置图表的样式。例如，您可以设置图表的颜色、字体、边框等样式，让图表更加美观。创建报表：在设置样式后，您可以创建报表。报表是一个集合多个图表和数据表格的页面，可以帮助您更好地理解数据和展示数据。...
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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。
步骤11 回到 rds的 dms界面中，对表 trading_order插入数据，再到 Elasticsearch中查看数 据。（dms登录方式本可查看文档章节 2.4创建 rds订单表”。在上图 dms中使用 insert into语句插入一条数据到 trading_order表中：insert into trading_order(order_amount,source_type,consignee_ada,order_type,company,consignee_...
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...
云上成本优化workshop
某金融科技公司，它主要提供信贷，理财，电商等 服务，目前已经拥有千万级注册用户。该公司在将 在线业务系统和大数据业务从自建 IDC 机房迁移 到阿里云后，今年大数据集群经历过多次因为资 源不足导致弹性扩容失败的故障，运维负责人非 常苦恼。由于该公司从事互联网金融的借贷业务， 白天的催收非常依赖晚上大数据计算的结果，若 因为资源不足导致计算结果失败则意味着白天催 收业务员无事可做，会对公司业务造成严重影响。 后来，通过阿里云解决方案架构师建议的方案，将 大数据集群迁移到资源较充足的可用区以及配置 弹性伸缩多规格 ECS 选型增加交付成功率等方 法，目前已阶段性的解决因资源不足导致弹性扩 容失败的问题，但该方案在 Spot 计算资源不足 时，启用大量按量收费算力，带来了较高的成本， 并且抢占式实例和按量付费实例都不保证资源 100%交付，还是存在交付失败的可能性，特别是 在双 11 期间由于其他客户的资源需求上升带来 的资源挤兑客观上存在，就进一步增加了弹性扩 容失败的风险，从而影响业务正常运行。
参考如上步骤 添加“月消费同比情况”图表 source:bill|select coalesce(cast(round(diff[1],2)as varchar),' 无 数 据 '),diff[2],round(diff[3]*100-100,2)from(select compare(this_month,2592000)as diff from(select this_month from(select sum(PretaxAmount)as"this_month"from log)))步骤1 在定义分析 SQL板块输入...
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最佳实践
相关产品：云服务器ECS,负载均衡 SLB,弹性公网IP,容器服务 ACK,日志服务（SLS）,NAT网关,函数计算,E-MapReduce,云数据库PolarDB,弹性容器实例 ECI,存储容量单位包,预留实例券,Hologres
Elasticsearch
阿里云检索分析服务 Elasticsearch 版是100%兼容开源的分布式检索、分析套件。提供ELK等开源全托管的产品服务能力。为结构化/非结构化数据提供低成本、高性能及可靠性的检索、分析平台级AI搜索服务。具备读写分离、存算分离、弹性伸缩、智能化运维、免费的X-Pack高级商业特性等产品特性。
商业功能 与 Elastic.co 合作，为阿里云用户提供 Elasticsearch 白金版商业功能包，包含：细粒度数据权限、机器学习、场景化图表、安全分析等功能特性。灵活的计量模式 按量付费 先使用后付费，您可以按需开通和释放资源，适用于前期程序研发或功能测试、资源使用有临时性和突发性等业务场景。包年包月 先付费后使用，您...
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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。
文档日期：20210726 70 云上持续审计合规最佳实践 操作审计 选择杭州新建日志库来存放告警信息。步骤2 按照需求配置告警：填写告警规则名称、检查频率、触发条件、行动策略等属性。在告警中心中确认和调整行动策略 步骤1 进入告警页面，可以看到我们刚才创建的告警规则。单击打开告警中心。文档日期：20210726 71 云上持续...
云上日志集中审计
场景描述 云上的各类云产品和客户部署的业务系统会产生各类 日志，企业合规及安全运营等都需要在一个地方能 集中的查看和分析日志；目前各云产品日志大部分 都进了sls，但都是产品独立的project，不方便集中 审计；客户的业务系统日志各种形态都有；多云和混 合云的场景，日志也需要能集中审计。 解决问题 1.所有日志集中到SLS一个中心project下。 2.满足等保合规和内部合规需求。 3.满足运维和安全运营需求。 产品列表 日志服务SLS 专有网络VPC 弹性公网IPEIP 负载均衡SLB 云服务器ECS 云数据库RDS 云防火墙CFW
产品列表 日志服务 SLS 最佳实践频道 阿里云最佳实践分享群 专有网络 VPC 弹性公网 IP EIP 负载均衡 SLB 云服务器 ECS 云数据库 RDS 云防火墙 CFW 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 企业上云实践 云上日志集中审计 最佳实践 文档版本：20200630（发布日期）文档版本：20150122（发布日期...
云消息队列 RocketMQ 版
云消息队列 RocketMQ 版是基于 Apache RocketMQ 构建的分布式消息中间件，广泛用于异步解耦、削峰填谷等场景。可支撑千万级并发、万亿级数据洪峰，更稳定，更安全。
查看更多组件 常规图表组件 添加地图组件 ECharts组件.API 请求资源包，更优惠.资源包，更优惠.专享实例，更稳定，更可靠，专家保驾护航.唐家哲,靖鑫,也树.旧商品卡片，建议使用「轻量商品卡片」.消息队列 RabbitMQ 版.完全兼容 AMQP 标准协议以及 RabbitMQ 开源生态与多语言客户端，开箱即用，免运维，更安全、更可靠.消息...
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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
对应传统的运营分析方式，存在如下痛点：关系型数据库性能较差，统计分析场景一般是基于大表、超大表，而普通关系型 数据库对于大表、多表关联查询性能不足。实时性差，传统数仓一般只能抽取头一天的数据，然后凌晨跑报表任务，时延一 般 T+1。单机存储限制以及成本比较高，云数据库或者自建数据库都会遇到单机的存储 瓶颈...
大数据workshop
大数据workshop
在 HoloWeb控制台，选择 SQL编辑器，然后点击新增 SQL窗口，选择对应的数 据库，编辑填写相应的 DDL建表语句（默认数据表的属性是列存模式，列存模式更 适合 OLAP数据分析，数据表的行存模式更适合高 QPS点查询场景）。1.首先创建 ads_province_info表。文档版本：20210628（发布日期）42 阿里云最佳实践大数据 WorkShop ...
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