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。
通过简单几步配置即可将RDS、PolarDB 或者日志服务中某个日志库中的数据快速同步到云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版集群中.将RDS和PolarDB的多个数据库实例一键配置DTS同步链路.数据库数据接入.配置SLS数据同步链路，将日志数据快速接入.日志数据接入.PolarDB MySQL数据免费接入、多表增量更新物化视图、UDF、Multi-...
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MaxFrame
MaxFrame 是由阿里云自研的分布式计算框架，支持 Python 编程接口并可直接使用 MaxCompute 计算资源及数据接口，同时与 MaxCompute Notebook、镜像管理等功能共同构成了 MaxCompute 完整的 Python 开发生态。用户可以以更熟悉、高效的方式进行大规模数据处理、可视化数据分析及科学计算、ML/AI 开发等工作。
更快的处理性能 MaxFrame 可直连 MaxCompute 数据，运行时无需将数据拉取至本地计算，消除了不必要的本地数据传输，提高执行效率。MaxFrame 可直接使用 MaxCompute 海量弹性计算资源，并支持自动分布式、并行处理，大幅缩短数据处理的时间。更便捷的开发体验 MaxFrame 已与 MaxCompute Notebook、DataWorks 集成，无需配置...
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数据同步服务
数据同步 MSS，源于阿里云移动开发平台。移动数据同步 MSS，通过一个安全的数据通道 TCP+SSL，及时、准确、有序地将服务器端的业务数据，主动的同步（SYNC）到客户端 App。提供增量、可靠的消息触达能力，将聊天消息按发送方的发送顺序，有序推送至指定用户。可以动态地将配置信息进行全设备推送，保证在线 APP 可实时接收推送数据。
只在有增量数据时才推送业务数据，可有效减少冗余数据的传输，降低网络成本.当服务端发生数据变化时，可在最短时间内将变化数据直接推送至客户端，无需等待客户端请求.数据无感知推送，在渲染客户端界面之前，数据已到位，降低了用户等待时间.组件接入问题咨询>>.解决方案模板页-步骤条.邬雨杰,靖鑫,也树.邬雨杰,靖鑫,也树....
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数据总线Datahub
数据总线(DataHub)服务是阿里云提供的流式数据(Streaming Data)服务，它提供流式数据的发布(Publish)和订阅(Subscribe)的功能，拥有高吞吐量、高稳定性、低成本等特点，与阿里云大数据生态系统完美打通，让您可以轻松构建基于流式数据的分析和应用。
数据总线(DataHub)服务是阿里云提供的流式数据(Streaming Data)服务，它提供流式数据的发布(Publish)和订阅(Subscribe)的功能，让您可以轻松构建基于流式数据的分析和应用.孙慧颖,靖鑫,也树.MySQL低至1折起，前往限时优惠活动！1元体验简单易用的MySQL数据仓库，毫秒级海量数据多维分析！MySQL数据库+Quick BI数据可视化...
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数据安全解决方案
数据是企业的核心资产，如何保护企业的云上数据，是每个企业管理者都应当重视的课题。在云平台提供更为安全便捷的数据保护能力的同时，阿里云根据自身多年的经验积累，结合大量云上客户的最佳实践，提供了一套完整的数据安全解决方案，帮助企业提升云上数据风险防御能力，实现企业核心及敏感数据安全可控。
数据安全生命周期过程域.DSMM模型中将数据安全过程维度分为数据全生命周期安全和数据通用安全两个过程，并将数据全生命周期划分为：数据采集安全、数据传输安全、数据存储安全、数据处理安全、数据交换安全、数据销毁安全六个阶段。数据生命周期安全共包含30个过程域，为企业保护数据提供了可落地的参考.安全能力“云、管、...
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解决方案
Databricks数据洞察
阿里云Databricks数据洞察是基于Apache Spark的全托管数据分析平台, 内核采用更高效、稳定的商业版Databricks Runtime和Delta Lake。可满足数据分析师、数据工程师和数据科学家在大数据场景下对数据湖分析、实时数仓、离线数仓、BI数据分析、AI机器学习等需求
Databricks 数据洞察.Databricks数据洞察是基于Apache Spark的全托管数据分析平台,内核采用更高效稳定的商业版Databricks Runtime和Delta Lake，满足用户对数据湖分析、实时数仓、离线数仓、BI数据分析、AI机器学习等场景需求。因产品服务策略调整，本产品将于2023年10月23日停止全面支持，并将于2024年4月23日停止服务....
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智能数据标注PAI-iTAG
智能数据标注PAI-iTAG是一款智能化数据标注平台，支持图像、文本、视频、音频等多种数据类型的标注以及多模态的混合标注。智能标注PAI-iTAG提供了丰富的标注内容组件和题目组件，可以直接使用平台预置的标注模板，也可以根据场景自定义模板进行数据标注。
基于阿里云数字安全传输技术，确保标注数据无风险.通用icon文字列表.孙慧颖,靖鑫,也树.支撑图像、文本、视频、语音、多模态、自定义等各类打标场景和需求.PAI-iTAG与PAI-EAS部署的模型服务打通，可以让模型服务进行主动预标注.预置OCR、ASR等预标工具，大幅提升标注员的效率和准确率.支持标注+质检+验收的任务分发机制，...
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异地双活场景下的数据双向同步
概述 随着客户业务规模的扩大，对系统高可用性要求越来越高，越来越多用户采用异地双活/多活架构，多活架构往往涉及业务侧做单元化改造，本方案仅模拟用户已做单元化改造后的数据双向同步，数据库采用双主架构，本地写本地读，同时又保证双库的数据一致性，为业务增加可用性和灵活性。 适用场景 数据库双向同步 数据库全局ID不冲突 双活架构的数据库建设问题 技术架构 本实践方案基于如下图所示的技术架构和主要流程编写操作步骤： 方案优势 DTS双向同步，采用独立模块避免数据同步占用系统资源。 奇偶ID涉及，避免数据冲突。 DTS多种处理冲突的方式供业务选择。 安全：原生的多租户系统，以项目进行隔离，所有计算任务在安全沙箱中运行。
随着客户业务规模的扩大，对系统高可用性要求越 数据库双向同步 来越高，越来越多用户采用异地双活/多活架构，多 数据库全局 ID不冲突 活架构往往涉及业务侧做单元化改造，本方案仅模 双活架构的数据库建设问题 拟用户已做单元化改造后的数据双向同步，数据库 采用双主架构，本地写本地读，同时又保证双库的数 据一致性，为...
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
支持数据归档备份和重建集群快速数据恢复。 支持冷热数据分层存储，可以对目录/表进行cache/archive操作。 支持缓存加速能力，提高数据吞吐100%以上，多个集群可以共享同一份缓存数据。 支持细化的数据湖权限管理，支持Ranger 权限集成。 支持Hadoop，Hive，Spark，Flink，Presto，HBase，Impala，Druid等引擎高...
云速搭快速部署CEN-TR最佳实践
本实践通过云速搭设计一个 CEN-TR 方案，创建 VPC、VSwitch、CEN、带宽包、企业版 TR和路由表等资源。
云速搭快速部署 CEN-TR最佳实践 文档版本信息 云速搭 快速部署 CEN-TR 最佳实践 文档版本：20220301（发布日期）云速搭快速部署 CEN-TR最佳实践 文档版本信息 文档版本信息 文本信息 属性 内容 文档名称 云速搭快速部署 CEN-TR最佳实践 文档编号 295 文档版本 V1.0 版本日期 2022-03-01 文档状态 对外发布 制作人 游圣 审阅...
Function Compute构建高弹性大数据采集系统
当前互联网很多场景都存在需要将大量的数据信息采集起来然后传输到后端的各类系统服务中，对数据进行处理、分析，形成业务闭环。比如游戏行业中的游戏发行、游戏运营，产互行业中的数字营销，物联网、车联网行业中的硬件、车辆信息上报等等。这些场景普遍存在数据采集量大、数据传输需要稳定且吞吐量大的特点，给整个数据采集传输系统带来很大的挑战。在这个场景中，有三个关键的环节，数据采集、数据传输、数据处理。该最佳实践主要涉
在这个 部署架构 场景中，有三个关键的环节，数据采集、数据传 输、数据处理。该最佳实践主要涉及到数据采集 和数据传输环节。方案优势 1.实现业务弹性高可用，削峰填谷的同时，实现按需低成本的计算服务。2.云原生架构构建业务系统，高效免运维。解决问题 1.利用服务器自建数据采集系统成本高，弹 性不足。2.利用服务器自...
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
数据实时传输，写入即可消费，1秒内到服务端（99.9%情况）。所有功能均可通过 API/SDK实现，提供多种语言 SDK，支持自定义管理和二次开 发。查询分析语法简单便捷，兼容 SQL92。文档版本：20220127 II 电商网站数据埋点及分析 前置条件 前置条件 在进行如下操作步骤之前，需要准备好如下步骤：已经注册了阿里云账户，并完成...
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