在线业务一站式性能优化
方案使用阿里云DCDN产品来同时加速源站的动态资源和静态资源,一方面通过全球分布式缓存来提高静态内容分发速度,另一方面通过动态选路技术来提高动态内容全链路传输速度,解决在线业务访问速度慢、源站服务器压力大等问题。核心优势在于DCDN产品可以同时支持动态资源和静态资源的访问加速,从而提升在线业务网站的综合访问体验。
方案使用阿里云DCDN产品来同时加速源站的动态资源和静态资源,一方面通过全球分布式缓存来提高静态内容分发速度,另一方面通过动态选路技术来提高动态内容全链路传输速度,解决在线业务访问速度慢、源站服务器压力大等问题。核心优势在于DCDN产品可以同时支持动态资源和静态资源的访问加速,从而提升在线业务网站的综合访问...
云数据库 RDS
阿里云云数据库RDS是一种安全稳定可靠、高性价比、可弹性伸缩的关系型数据库服务,支持包括 MySQL、PostgreSQL、SQL Server 等数据库引擎,拥有全套解决方案助力企业轻松数据库上云。
灾备实例:通过数据传输服务(DTS)实现主实例和异地灾备实例之间的实时同步,适合数据可靠性有强需求的业务场景。查看《安全白皮书》客户案例云数据库 RDS为您提供安全可靠、便捷易用的在线数据库服务,在不同行业内都沉淀了不少客户案例,为广大客户解决了诸多业务挑战01迅雷网络迅雷使用云数据库RDS全面支撑主站、云盘、...
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云原生数据库 PolarDB
阿里云云原生数据库 PolarDB是一款超级MySQL和PostgreSQL分布式云原生数据库,100%兼容MySQL和PostgreSQL,高度兼容Oracle,无论是集中式部署还是分布式架构,都能轻松融入现有系统,助力企业轻松数据迁移上云。
查看更多安全合规PolarDB在访问控制、数据传输数据存储、数据脱敏、审计和容灾等方面提供全方位多样化的安全加固功能,一站式保障用户数据的安全性和可靠性网络安全攻击防护:提供多种攻击防护的手段,包括防 DDoS 攻击、流量清洗、SQL 注入检测。SSL 加密:在传输层对网络连接进行加密,能提升通信数据的安全性和完整性...
来自: 云产品
向量检索服务 Milvus 版
阿里云向量检索服务Milvus版是一款云原生开源向量检索引擎,为用户提供多模态检索服务和高效稳定的向量数据检索能力,与云计算等产品集成对接,为AI应用场景的数据工程提供便利。
查看更多登录Milvus控制台,体验更多功能入门与试用快速上手01开通阿里云Milvus服务1打开阿里云Milvus开通页面2通过资源计算器大致评估所需的计算资源规模02完成权限授权并导入数据1完成权限授权以及网络安全配置2通过SDK或Attu数据可视化组件导入数据03进行向量检索1使用阿里云Milvus进行向量检索2检查Milvus实例监控、...
来自: 云产品
云上 AI
依托大模型与云计算的协同发展,阿里云帮助企业和开发者以最快速度实现生成式和判别式的创新应用,拥抱 AI 时代
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AI 助理备案控制台阿里云,让 AI创新 触手可及阿里云让 AI创新 触手可及依托大模型与云计算的协同发展,阿里云帮助企业和开发者以最速度实现生成式和判别式的创新应用,拥抱 AI 时代。依托大模型与云计算的协同发展,阿里云帮助企业和开发者以最...
来自: 解决方案
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。
应用场景 在物联网场景中,智能设备会产生大量的非结构化 ,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。解决...
来自: 最佳实践 | 相关产品:对象存储 OSS,函数计算
Serverless 开发平台
阿里云Serverless 开发平台是无服务器开发平台,可通过Serverless 应用部署和开发快速提高Serverless 项目研发、应用集成部署与运维效能,无需考虑服务器即可快速构建并运行应用程序。
数据传输保护:采用数据传输层加密来保护数据的安全性和完整性,防止在传输过程中被未经授权的访问或篡改。身份验证和访问控制多因素身份验证(MFA):支持多因素身份验证(MFA),提供额外的安全层,确保只有授权的用户能够登录和执行敏感操作。细粒度权限:Serverless Admin 允许管理员根据角色和任务分配细粒度权限,...
来自: 云产品
移动开发平台 mPaaS
阿里云移动开发平台 mPaaS提供App开发、测试、运营及运维等云到端的一站式解决方案,帮助企业快速构建高质量的移动应用,阿里云快速开发平台提升企业产品生态发展。
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AI 助理备案控制台移动开发平台 mPaaS产品简介产品优势产品功能产品选型入门与试用技术解决方案产品定价安全合规常见问题移动开发平台 mPaaS为 App 开发、测试、运营及运维提供云到端的一站式解决方案,实现移动应用的快速搭建。立即购买免费试用快捷...
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云Clickhouse冷热数据分层存储
云Clickhouse冷热<em>数据</em>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。
云数据库 ClickHouse 冷热数据分层存储是一种更具性价比的单实例多类型并存的 存储方式,提供热数据存储和冷数据存储两种方式,以及不同数据存储介质之间的 转存策略。热数据指的是实时性查询要求高、访问频次较高的数据,采用 ESSD或高 效云盘存储,满足高性能访问的需求。冷数据指的是查询频度相对较低、访问频次较 ...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云数据库RDS MySQL 版,数据传输,日志服务(SLS),云数据库 ClickHouse
游戏数据运营融合分析
游戏<em>数据</em>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
数据存储与投递:ᅳ 利用 OSS近乎无限的云数据湖存储能力,利用 DLA内建的灵活可定制的 ETL能力。ᅳ 打通 SLS->OSS->DLA->ADB,进行数据湖投递、处理、分析,数据源到可 视化端的扭转时间从小时级降低到分钟级的同时,成本降低到原有的 1/10。数据融合分析:文档版本:20210224 3 游戏数据运营融合分析 最佳实践概述 ᅳ DLA...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,云原生数据仓库AnalyticDB My,数据湖分析,Quick BI
企业上云数据安全
企业上云<em>数据</em>安全
场景描述 企业是否选择上公共云,或者哪些系统或数据上 公共云,对数据安全的关心是重要因素之一。本 最佳实践重点在于介绍狭义的数据加密存储安 全范畴,即首先使用SDDP产品进行敏感数据发 现和分级分类,然后对高级别敏感数据进行按 需、不同类型的全链路加密存储。 解决问题 1.帮助客户发现敏感数据 2.对敏感数据进行分类、分级 3.对不同级别的数据如何选择加密方式 4.具体如何进行加密 产品列表 敏感数据识别SDDP 密钥管理服务KMS 云数据库RDS 对象存储OSS
本最佳实践重点在于介绍狭义的数据加密 存储安全范畴,即首先使用 SDDP产品进行敏 感数据发现和分级分类,然后对高级别敏感 进行按需、不同类型的全链路加密存储。解决问题 1.帮助客户发现敏感数据 2.对敏感数据进行分类、分级 3.对不同级别的数据如何选择加密方式 4.具体如何进行加密 产品列表 敏感数据识别 SDDP 密钥...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,对象存储 OSS,密钥管理服务,敏感数据保护,云速搭CADT
EMR本地盘实例大规模数据集测试
场景描述 阿里云为了满足大数据场景下的存储需求,在云 上推出了本地盘D1机型,这个系列提供了本地 盘而非云盘作为存储,提高了磁盘的吞吐能力, 发挥Hadoop的就近计算优势。阿里云EMR 产品针对本地盘机型,推出了一整套的自动化运 维方案,帮助用户方便可靠地使用本地盘机型, 不需要关注整个运维过程同时数据的高可靠和 服务的高可用。 解决问题 1.云盘多份冗余数据导致成本高 2.磁盘吞吐量不高 3.节点的高可靠分布问题 4.本地盘与节点的故障监控问题 5.数据迁移时自动决策问题 6.自动故障节点迁移与数据平衡问题 产品列表 EMR(E-MapReduce) 本地盘 VPC
Master节点 通常可以生成 1TB的数据进行基准性能测试,首先进入 hive-testbench目录下执行如 下脚本并加载测试数据 参数说明:数据集规模参数单位为 GB,1000表示生成的数据量为 1TB/tpcdata/tpcds 为表数据生成的目录,目录不存在就自动生成,如果不指定目录, 目录就默认生成到/tmp/tpcds目录下 cd hive-testbench#如果...
来自: 最佳实践 | 相关产品:块存储,云服务器ECS,E-MapReduce
本地数据中心基于SMB/NFS协议访问对象存储最佳实践
本地<em>数据</em>中心基于SMB/NFS协议访问对象存储最佳实践
1. 云存储扩容和迁移 集成智能缓存算法,自动识别冷热数据,将热数据保留在本地缓存,保证数据访问体验,无感知的将海量云存储数据接入本地数据中心,拓展存储空间。同时在云端 保留全量数据(冷+热)保证数据的一致性 2.云容灾 随着云计算的普及,越来越多的用户把自己的业务放到了云上。但是随着业务的发展,如何提高业务的可靠性和连续性,跨云容灾是一个比较热门的话题。借助云存 储网关对虚拟化的全面支持,可以轻松应对各种第三方云厂商对接阿里云的数据容灾。 3. 多地数据共享和分发 通过多个异地部署的文件网关实例,对接同一个阿里云OSS Bucket,可以实现快速的异地文件共享和分发,非常适合多个分支机构之间互相同步和共享数据。 4. 适配传统应用 有很多用户在云上的业务是新老业务的结合,老业务是从数据中心迁移过来的使用的是标准的存储协议,例如: NFS/SMB/iSCSI。新的应用往往采用比较新的技 术,支持对象访问的协议。如何沟通两种业务之间的数据是一个比较麻烦的事情,云存储网关正好起到一个桥梁的作用,可以便捷的沟通新旧业务,进行数据交换。 5. 替代 ossfs 和 ossftp ossfs 和 ossftp 都是基于文件协议的开源工具,用户可以通过它们直接上传文件到OSS。但是这两个开源文件都不建议在生产环境使用(POSIX 兼容度低),同时挂 载在用户的客户端需要额外的配置和缓存资源,对于多个客户端的情况安装配置繁琐。通过文件网关的服务可以完美替代 ossfs 和 ossftp。通过创建文件网关,用 户只需要执行简单的挂载(NFS)和映射(Windows SMB)就可以像使用本地文件系统一样使用 OSS。
多地数据共享和分发 通过多个异地部署的文件网关实例,对接同一个阿里云 OSS Bucket,可以实现 的异地文件共享和分发,非常适合多个分支机构之间互相同步和共享数据。适配传统应用 有很多用户在云上的业务是新老业务的结合,老业务是从数据中心迁移过来的使 用的是标准的存储协议,例如:NFS/SMB/iSCSI。新的应用往往...
来自: 最佳实践 | 相关产品:对象存储 OSS,云存储网关
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
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。
 kafka-message-sync.py:同步消息的示例代码  metadata_cloud_kafka_to_idc_kafka.py:阿里云Kafka向自建IDCKafka同步元 的示例代码。 metadata_cloud_kafka_to_cloud_kafka.py:阿里云Kafka向阿里云Kafka同步元 的示例代码。以上三份Python代码在文档后续内容中会替换到函数计算的函数中。文档版本:...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,函数计算,消息队列 Kafka 版
数据迁移上云
<em>数据</em>迁移上云
随着越来越多的企业选择将业务系统上云,各种类型的数据如何便捷、平滑的迁移上 云,成了用户上云较为关注的点;业务上云后,因为业务或者其他方面调整等因素, 也存在如跨区域,跨账号等数据迁移的场景。针对以上需求,阿里云上提供了较为丰 富的工具(如ossimport)、服务(在线迁移服务),旨在能够帮助客户便捷进行数据迁 移。 本文通过云架构设计工具CADT来快速创建云上基础资源,并以杭州区域来模拟线 下IDC(或友商),深圳区域模拟阿里云云上资源。通过云上的工具命令、服务来提 供常见数据迁移场景的最佳实践。
相比于 scp主要有以下优 点:传输前会进行检测,跳过最终修改时间戳和文件大小一致的文件 传输前会对数据进行压缩 支持断点续 操作步骤 步骤1 NAS服务器安装 rsync,安装命令:yum install rsync-y 47 文档版本:20201013 数据迁移上云最佳实践 通过CEN跨区域迁移NAS 步骤2 执行 rsync-avzP-e 'ssh-p 22'/data/*root@172....
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,对象存储 OSS,文件存储NAS,云企业网,云速搭CADT
数据集成 Data Integration
阿里云数据集成 Data Integration是跨异构数据、低成本、弹性扩展的数据采集同步平台,为DataX的商业版,支持ETL,支持50+数据源跨网络离线(全量/增量)同步。
帮助企业将不同数据源的数据快速集中到数据中心.可通过同步机制,在出现脏数据时做记录,但同步任务不会出错.支持多时间维度的离线任务定时调度,只需要简单几步便可完成数据增量抽取.网聚宝的数据来源非常广泛,包括三大类数据源:第三方自有的平台、公共的电商平台、公开的信息平台,如何通过数据采集服务分别将这些数据...
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低成本跨境文件传输
低成本跨境文件<em>传输</em>
场景描述 1.跨境对象存储数据传输需求。 2.对跨境传输成本控制严苛。 3.能接受一定程度网络抖动带来的文件同步 延迟。 4.系统需要有足够的弹性和扩展性应对大规 模文件的写入。 方案优势/解决问题 1.运维低成本:开发人员关注代码逻辑即可; 2.网络成本低:相比CEN高速通道的方式网 络成本降低; 3.同步服务部署成本低:文件发生变化触发函 数计算任务,按量触发,不用准备ECS; 4.弹性高效:一个文件同步触发一个函数工作 流任务,充分利用资源高效同步。 产品列表 专用网络VPC 云服务器ECS 弹性公网IP 函数计算 对象存储OSS 函数工作流
https://fnf.console.aliyun.com/fnf/cn-shanghai/flows 文档版本:20211025(发布日期)24 低成本跨境文件传输最佳实践 OSS文件传输 步骤3 验证执行结果:传输速度预估:函数工作流执行时间 50s,传输文件 6447m,平均 速度 128.94/mbps。步骤4 只拷贝当前路径下文件 aliyun fnf StartExecution-FlowName oss-cp-...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,对象存储 OSS,函数计算,Serverless 工作流
DTS数据同步集成MaxCompute数仓
DTS<em>数据</em>同步集成MaxCompute数仓
场景描述 本文Step by Step介绍了通过数据传输服务 DTS实现从云数据库RDS到MaxCompute的 数据同步集成,并介绍如何使用DTS和 MaxCompute数仓联合实现数据ETL幂等和数 据生命周期快速回溯。 解决问题 1.实现大数据实时同步集成。 2.实现数据ETL幂等。 3.实现数据生命周期快速回溯。 产品列表 MaxCompute 数据传输服务DTS DataWorks 云数据库RDS MySQL 版
数据抽取不幂等或容错率低,如凌晨 0:00启动的 ETL任务因为各种原因(数据库 HA切换、网络抖动或 MAXC写入失败等)失败后,再次抽取无法获取 0:00时的 状态。2.针对不规范设计表,如没有 create_time/update_time的历史遗留表,传统 ETL需 全量抽取。3.实时性差,抽取数据+重试任务往往需要 1-3小时。另外数据库的数据...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云数据库RDS MySQL 版,数据传输,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute
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