函数计算实现弹性音视频处理系统
场景描述 本示例通过函数计算部署一个高弹性高可用的 音视频处理系统。尤其适合视频网站使用，每天 有大量的上传视频，需要及时转码处理以适配各 种终端及网络条件，要求短时间内准备大量的计 算资源进行大规模并行转码处理，同时希望基于 FFmpeg自建的转码服务能简单迁移。 解决问题 1.如何使用函数计算部署音视频处理系统。 2.如何进行系统的压测。 产品列表 函数计算服务 文件存储NAS 对象存储OSS 函数工作流FnF 日志服务SLS
尤其适合视频网站 使用，每天有大量的上传视频，需要及时转码处 理以适配各种终端及网络条件，要求短时间内准 备大量的计算资源进行大规模并行转码处理，同 时希望基于 FFmpeg自建的转码服务能简单迁 移。解决问题 1.如何使用 Function Compute 部署音视频 处理系统。2.如何进行系统的压测。产品列表 最佳实践频道 Function...
弹性加速计算
Alibaba Elastic Accelerated Computing Instances (EAIS)是一款弹性加速计算实例，可在Alibaba ECS实例中灵活添加GPU加速资源。您可以针对您的应用程序的整体计算和内存需求在 Alibaba Cloud 中选择最适用的ECS实例，然后再配置所需量级的 GPU 驱动推理加速，有效利用资源，同时火速节约成本。相比运行AI推理、渲染、编解码的GPU实例，使用EAIS实例的成本可以降低超过 50%。EAIS支持 TensorFlow、PyTorch 和 ONNX 模型。
弹性加速计算实例 EAIS.弹性加速计算实例 EAIS（Alibaba Elastic Accelerated Computing Instances）是一款弹性加速实例服务，可在Alibaba ECS实例中灵活添加GPU加速资源。您可以针对您的应用程序的整体计算和内存需求在 Alibaba Cloud 中选择最适用的ECS实例，然后再配置所需量级的 GPU 驱动推理加速，有效利用资源，整体...
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云产品
弹性计算OOS审批流程自动化运维
场景描述 本文以ECS、RDS、SLB搭建一个小型的WEB系 统为例，介绍如何利用OOS在运维常见的部署系统、 扩容系统、回收系统三个场景中添加审批流程，并以 钉钉通知到对应的审批人员。 解决问题 1.对接阿里云API，通过OOS模板执行运维 任务，实现了运维自动化与可视化。 2.运维操作集成了RAM访问控制权限管理， 无需担心操作安全，并可以快速增加审批流 程，提高运维安全与效率。 产品列表 1.运维编排OOS 2.访问控制RAM 3.云服务器ECS 4.RDSMySQL版 5.负载均衡SLB
弹性计算OOS审批流程自动化运维最佳实践 业务架构图 场景描述 本文以ECS、RDS、SLB搭建一个小型的WEB系 统为例，介绍如何利用OOS在运维常见的部署系统、扩容系统、回收系统三个场景中添加审批流程，并以 钉钉通知到对应的审批人员。解决问题 1.对接阿里云API，通过OOS模板执行运维 任务，实现了运维自动化与可视化。2.运维...
EHPC药物筛选
场景描述 本方案适用于使用弹性高性能计算 EHPC和文件存储NAS来搭建基础环 境，运行药物筛选应用AutodockVina 的场景中，这里采用批处理方式来提交 作业，并可以可视化计算结果。 方案架构 1.计算之前，将数据通过互联网/闪电立方/高速通道上传到阿里云OSS 2.计算时，将数据从OSS拉取到文件共享存储NAS上 3.计算时，在EHPC集群上进行，计算节点从NAS上读写数据 • 容量型NAS：低成本，大容量 • 性能型NAS：适合高IOPS应用，作为临时目录 • CPFS：适合超大规模，并行度极高的作业 4.计算节点： • 如果对计算时间不敏感，希望低成本运算，可选ECS实例 • 如果时效性要求高，建议采用SCC超级计算集群 5.可视化 • 如果可视化部分计算量不大，可以采用EHPC自带的可视化服务 解决问题 1.使用EHPC运行药物筛选应用 2.使用nas存储计算数据 3.使用OSS保存计算结果 • 通过分子对接（moleculardocking）模拟计算进行药物筛选，是模拟小分子配体和生物大分子受体的 相互作用，预测配体和受体的结合模式和亲和力。 • 通常，有很多已有的配体库，如商业化的Specs、Enamine和ChemDiv化合物库。提供大量配体，模 拟计算就是计算这些配体和给定受体的相互作用。 • 每次模拟计算通常处理一个配体和一个受体，不同配体之间没有依赖，因此可以同时大规模并行处 理。 本解决方案同样适用于有批量、高并发处理需求的其它生物、医药等场景。 产品列表 弹性高性能计算E-HPC 文件存储NAS 对象存储OSS
使用 nas存储计算数据 3.使用 OSS保存计算结果 产品列表 弹性高性能计算 E-HPC 文件存储 NAS 对象存储 OSS 云速搭 CADT 最佳实践频道 阿里云最佳实践技术分享群 如二维码过期，请搜索群号：31852400 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 EHPC药物筛选最佳实践 文档版本：...
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。
Task节点选型 Task节点主要用来补充 Core节点 CPU和内存计算能力的不足，节点并不存储数 据，也不运行 DataNode。您可以根据 CPU和内存需求来估算实例个数。本实践中，选型为 ecs.c6e.2xlarge(8c16g)X 2 为保证效率，我们将 E-MapReduce 大数据集群与基于容器服务的业务系统部署 在同一地域的同一个可用区。1.3.基础环境 1....
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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
基于DataWorks的大数据一站式开发及数据治理
概述 基于Dataworks做大数据一站式开发，包含数据实时采集到kafka通过实时计算对数据进行ETL写入HDFS，使用Hive进行数据分析。通过Dataworks进行数据治理，数据地图查看数据信息和血缘关系，数据质量监控异常和报警。 适用场景 日志采集、处理及分析 日志使用Flink实时写入HDFS 日志数据实时ETL 日志HIVE分析 基于dataworks一站式开发 数据治理 方案优势 大数据一站式开发，完善的数据治理能力。 性能优越：高吞吐，高扩展性。 安全稳定：Exactly-Once，故障自动恢复，资源隔离。 简单易用：SQL语言，在线开发，全面支持UDX。 功能强大：支持SQL进行实时及离线数据清洗、数据分析、数据同步、异构数据源计算等Data Lake相关功能 ，以及各种流式及静态数据源关联查询。
自定义 HDFS Sink.47 文档版本：20201020 IV 基于 Dataworks的大数据一站式开发及数据治理 最佳实践概述 最佳实践概述 概述 本实践基于 Dataworks做大数据一站式开发，包含数据实时采集到 kafka通过实时计 算对数据进行 ETL写入 HDFS，使用 Hive进行数据分析。通过 Dataworks进行数据 治理，数据地图查看数据信息和血缘关系...
MaxCompute湖仓一体方案
场景描述 自建数据湖与云数仓的融合解决方案，将 MaxCompute与自建的Hive集群做数据打 通，通过存储共享，元数据镜像等方式，解 决传统模式下的存储冗余，计算资源弹性能 力弱的痛点。可大幅度增强系统的资源弹 性，解决业务高峰期计算资源不足的问题。 方案优势 1.业务无侵入性：现有业务无需改造。 2.性能优化：MaxCompute在SQL上做 了大量优化与能力沉淀，可提高SQL 运行性能，降低计算成本。 3.灵活管理：元数据实时同步，无需额外 管理数据同步任务。 4.资源弹性：利用MaxCompute计算池 弹性进行海量数据计算。 解决问题 1.增强业务高峰期的资源弹性。 2.优化自建数据湖的数据治理能力。 3.减少跨平台数据处理的存储冗余。 产品列表 专有网络VPC 云服务器ECS 访问控制RAM 运维编排OOS MaxCompute（原ODPS） 云企业网CEN
提供用户在云上 使用开源技术建设数据仓库、离线批处理、在线流式处理、即时查询、机器学习等 场 景 下 的 大 数 据 解 决 方 案。更 多 信 息，请 参 见：https://www.aliyun.com/product/emapreduce 文档版本：20220402 III MaxCompute湖仓一体方案 目录 目录 文档版本信息.I 法律声明.II 产品介绍.III 目录.IV 最佳实践...
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
3.4.3.Kafka配置 在场景中，数据量是比较大的，所以对 Kafka的性能要求也是比较高的，相比开源自 建，使用云上的 Kafka省去很多的运维操作，比如：我们不再需要再维护 Kafka集群的各个节点 不需要关心主从节点数据同步问题 可以快速、动态扩展 Kafka集群规格，动态增加 Topic，动态增加分区数。完善的指标监控功能，消息...
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。
弹性计算实例关键指标 关键指标 六代增强型 七代高主频 vcpu核心数 80vcpu 192vcpu 频率 2.5/3.2Ghz 3.3/3.8Ghz 最高网络 25G*2 50G*2 最高 PPS能力 2400 万 PPS 2400万 PPS 高效云盘 云盘规格 SSD云盘 ESSD云盘 ESSD云盘 最高存储 IO 48 万 IOPS 60万 IOPS 最大并 Session数(万）200 400 MTU（最大传输单元）1500 8600 ...
DTS数据同步集成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时的数 据状态。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...
利用交互式分析(Hologres)进行数据查询
场景描述：随着收集数据的方式不断丰富，企业信息化 程度越来越高，企业掌握的数据量呈TB、 PB或EB级别增长。同时，数据中台的快 速推进，使数据应用主要为数据支撑、用户 画像、实时圈人及广告精准投放等核心业务 服务。高可靠和低延时地数据服务成为企业 数字化转型的关键。 Hologres致力于低成本和高性能地大规模 计算型存储和强大的查询能力，为您提供海 量数据的实时数据仓库解决方案和实时交 互式查询服务。 解决问题 1.加速查询MaxCompute数据 2.快速搭建实时数据仓库 3.无缝对接主流BI工具 产品列表 MaxCompute Hologres 实时计算Flink 专有网络VPC DataWorks DataV
基于交互式分析工具进行数据查询最佳实践 业务架构 场景描述 随着收集数据的方式不断丰富，企业信息化程度越来越高，企业掌握的数据量呈TB、PB或EB级别增长。同时，数 据中台的快速推进，使数据应用主要为数据支撑、用户画 像、实时圈人及广告精准投放等核心业务服务。高可靠和 低延时地数据服务成为企业数字化转型的关键。...
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...
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
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、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。产品列表 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 云服务器 ECS 消息队列 Kafka版 云数据库 ...
大数据workshop
大数据workshop
系统架构设计 下图为所设计的系统架构设计，主要包括数据源（两类业务数据：用户行为日志和 业务后台数据库）、日志采集、日志传输、实时计算、数据存储和同步、数据展现 这几大模块共同构成实时大数据数据仓库。注：对于 DIM（维度层）的维度数据可以主要使用 MySQL、HBase、Hologres三种 存储引擎。对于维表数据比较少的...
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相关产品：块存储,云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,弹性公网IP,数据传输,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,实时计算,数据总线,Quick BI,Hologres
云速搭部署Flink应用
本水煎通过云速搭实现一个DataHub+Flink的实时流计算引擎架构，利用DataHub收集原始数据，推送到Flink进行基于流式数据的分析和应用。
更多信 息，详见：https://www.aliyun.com/product/bigdata/sc 数据总线 DataHub：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。详见：https://www.aliyun.com/product/datahub 对象存储 OSS（Object Storage Service...
云端影视渲染
场景描述 本文介绍如何搭建一个完整的混合云渲染服务架构，本地与云端的网络以SSL-VPN方式进行互联。 解决问题 1、使用SSL-VPN构建本地网络与云上VPC环境的安全互联。 2、使用批量计算服务管理渲染计算集群，集群计算节点自动加入Deadline资源池。 3、使用Deadline做渲染任务管理。 4、批量计算集群计算节点根据Deadline渲染任务自动扩容和收缩，资源管理自动化。 产品列表 1、云服务器ECS 2、GPU云服务器GPU 3、批量计算BCS 4、专有网络VPC 5、弹性公网IP 6、文件存储NAS
渲染任务的提 交和完成时间都不易预知时，BCS计算集群的渲染能力，即计算节点数如何根据实际 渲染业务的需求自动扩容和收缩就成为一个非常现实的问题，人工 7x24小时的值守 显然是不可接受的。本章将介绍如何部署 BCS自动伸缩脚本，设定自动伸缩策略，以满足渲染任务对计算 资源的弹性需求，同时也避免闲置资源造成成本浪费...
Function Compute搭建前端CICD系统
场景描述 传统动静不分离的产品架构，随着访问量在增 长，性能会成为瓶颈。在这种情况下，用户可以 通过利用OSS和CDN对网站进行架构优化， 做到网站文件的动静分离，提升用户访问体验， 实现成本可控。本方案使用函数计算监听前端代 码库提交的分支变更，上传分支文件至OSS，通 过CDN进行前端资源加速。 方案优势 1.面向serverless：无需购买服务器 2.免运维：无需部署配置Jenkins 3.提供日志查询、性能监控和报警等功能 4.一站式：事件驱动方式触发响应 5.费用极低：按需付费 产品列表 专有网络VPC 对象存储OSS 日志服务SLS 函数计算 CDN
Function Compute计算搭建前端 CICD系统最佳实践 业务架构图 场景描述 传统动静不分离的产品架构，随着访问量在增 长，性能会成为瓶颈。在这种情况下，用户可 以通过利用 OSS和 CDN对网站进行架构优 化，做到网站文件的动静分离，提升用户访问 体验，实现成本可控。本方案使用 Function Compute监听前端代码 库提交的分支...
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