影视数据分发汇集与传输加速
场景描述 使用阿里云对象存储服务OSS及OSSBrowser 工具，实现影视数据多用户多地域分发、汇集， 以及传输加速的最佳实践。 解决问题 1.跨地域、多角色、分权限文件上传、下载。 2.基于OSS及其客户端实现Serverless文件 分发服务（可替换传统FTP服务）。 3.OSS文件传输全球加速。 产品列表 lOSS lRAM
文档版本：20220507 4 影视数据分发汇集与传输加速 创建权限管理子用户 步骤5 分别搜索 ossfull、ramfull，添加系统预置权限策略：AliyunOSSFullAccess 和 AliyunRAMFullAccess 步骤6 确认授权成功 文档版本：20220507 5 影视数据分发汇集与传输加速 OSS Browser工具安装及配置 2.OSS Browser工具安装及配置 步骤1 从 ...
数据迁移上云
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。
广泛应用于容器存储、大数据分析、Web 服务和内容管 理、应用程序开发和测试、媒体和娱乐工作流程、数据库备份。支持冷热数据分级 存储。详见：https://www.aliyun.com/product/nas 云服务器 ECS：云服务器 ECS（Elastic Compute Service）是一种弹性可伸缩的 计算服务，助您降低 IT 成本，提升运维效率，使您更专注于核心...
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
性能压测.51 文档版本：20210806（发布日期）1 Function Compute构建高弹性大数据采集系统 最佳实践概述 最佳实践概述 概述 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，...
企业构建统一CMDB数据源
典型场景 l 企业/ISV构建多云CMDB平台，对接数十款产品的API，拉取、清洗、格式化、存储配置数据是复杂且高成本的工作。 l 企业日常的资源管理，需依赖资源配置历史、资源关系数据进行故障溯源和影响评估。 解决方案 l 企业管理账号设置Config配置数据投递，将所有账号的资源配置快照和历史归集到统一地址留存。 l 使用OSS做长期归档，使用SLS做实时分析和监听。获取全量资源数据并及时感知云上资源的变更。 l 将数据集成到自有CMDB平台 客户价值 l 基于配置审计简单便捷的持续收集云上资源配置数据，在自建CMDB过程中节省大量人力和时间成本。 l 跨账号统一收集数据，实现中心化的资源配置管理。 l 实现资源配置数据的持续收集和监听，及时感知云上资源的增删改，洞察异常变更。
获取ECS网络信息 本章节，我们以ECS资源的网络配置数据为例，使用 python脚本模拟将资源配置数 据导入企业自有系统。用到了配置审计的 API，在使用前需要导入阿里云 SDK 核心库:aliyun-python-sdk-core：在多账号情况下，列出主账号下指定账号 组的所有资源数据：在多账号情况下，查询指定资源的详细数据 注意：上述两个...
云Clickhouse冷热数据分层存储
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数 据存储方式，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 ...
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
更多信息，请参见：https://www.aliyun.com/product/vpc 文档版本：20220126（发布日期）III DTS数据同步集成 MaxCompute数仓 前言 CADT：是一款为上云应用提供自助式云架构管理的产品，显著地降低应用云上管 理的难度和时间成本。本产品提供丰富的预制应用架构模板，同时也支持自助拖 拽方式定义应用云上架构；支持较多...
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。
阿里云提供权限管理服务(RAM)和应用身份服务(IDaaS)等.通过建立针对组织数据资产的有效管理手段，从资产的类型、管理模式方面实现统一的管理要求。阿里云提供云安全中心服务.基于组织对终端设备层面的数据保护要求，针对组织内部的工作终端采取相应的技术和管理方案。阿里云提供堡垒机服务和终端DLP服务.解决方案Tabtab步骤...
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解决方案
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 47 游戏数据运营融合分析 部署 RDS-ADB高性能库数据采集 步骤8 登录数据库管理系统，创建数据库 appdb_all。文档版本：20210224 48 游戏数据运营融合分析 部署 RDS-ADB高性能库数据采集 文档版本：20210224 49 游戏数据运营融合分析 部署 RDS-ADB高性能库数据采集 2.5.创建和配置 DTS同步链路 创建 DTS...
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
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。方案优势 支持超过10亿条元数据规模的数据管理，同时支持高可靠和高可用。 支持元数据实时备份和重建集群快速恢复...
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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云产品
Oracle RAC 12C云上部署
Oracle RAC架构迁移上云，提供高并发，高吞吐，高安全等特性，适用于金融，电力，电信，制造业等传统客户的核心交易系统。
2.在集群环境运行中的所有实例通过共享 的数据库运行事物，RAC架构相对上层 应用架构完全透明，整体数据负载流量 可以在集群中尽可能平均合理地分摊处 理，无资源闲置，保护用户原有资产的 同时提升资源利用率。3.RAC集群架构，具有高伸缩能力和自动 负载均衡等特性，当负载增加时可以通 过增加节点来提高处理能力和吞吐量...
利用低成本链路完成业务数据迁移上云
场景描述 随着云计算被越来越多的客户所接受，除业务系 统上云外，很多客户已经把业务数据搬迁上云。 业务数据量一般都比较大，迁移上云需要大量的 网络带宽，BGP费用比较高。阿里云对用户开 放所需地域购买静态单线共享带宽包的权限（移 动/联通/电信均可），可用为迁移数据有效降低 成本。 解决问题 1.业务数据上云网络成本高 产品列表 专有网络VPC 云服务器ECS 网络存储NAS 共享带宽包
利用低成本链路完成业务数据上云 最佳实践 部署架构图 场景描述 随着云计算被越来越多的客户所接受，除业务系 统上云外，很多客户已经把业务数据搬迁上云。业务数据量一般都比较大，迁移上云需要大量的 网络带宽，BGP费用比较高。阿里云对用户开 放所需地域购买静态单线共享带宽包的权限（移 动/联通/电信均可），可用为...
自建Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云Databricks数据洞察
场景描述 客户在IDC或者公有云环境自建Hadoop集群构建数据仓库和分析系统，购买阿里云Databricks数据洞察集群之后，涉及到数仓数据和元数据的迁移以及Hive版本的订正更新。 方案优势 1. 全托管Spark集群免运维，节省人力成本。 2. Databricks数据洞察与阿里云其他产品（OSS、RDS、MaxCompute、EMR）进行深度整合，支持以这些产品为数据源的输入和输出。 3. 使用Databricks Runtime商业版引擎相比开源Spark性能有3-5倍的提升。 解决问题 1. Hive数仓数据迁移OSS方案。 2. Hive元数据库迁移阿里云RDS方案。 3. Hive跨版本迁移到Databricks数据洞察使用Delta表查询以提高查询效率。
自建 Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云 Databricks数据洞察 业务架构 场景描述 客户在 IDC或者公有云环境自建 Hadoop集群 构建数据仓库和分析系统，购买阿里云 Databricks数据洞察集群之后，涉及到数仓数 据和元数据的迁移以及 Hive版本的订正更新。方案优势 1.全托管 Spark集群免运维，节省人力成 本。2.Databricks数据洞察...
企业上云数据安全
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
流程如下图：对于客户端加密方式，分为用户自己管理密钥加密（CSE-C）和 KMS 托管密钥（CSE-KMS）加密两种，如下图所示：文档版本：20210809 28 企业上云数据安全 OSS数据加密 使用客户端加密，可以使用客户端加密 SDK，在本地进行数据加密，并将加密后的数 据上传到 OSS。在这种场景下，用户需要管理加密过程以及加密密钥...
Spark on ECI大数据分析
场景描述 方案优势 1.计算引擎弹性扩缩容，兼顾资源弹性与计 算资源成本优化。 2.计算与存储分离架构，结合阿里云原生云 存储产品，海量数据湖优势。 3.Kubernetes原生的调度性能优势，提升在 大规模分析作业时的分析性能优势分。 4.集群资源隔离和按需分配。 解决问题 1.计算资源弹性能力不足，计算资源成本管 控能力欠缺. 2.集群资源调度能力和隔离能力不足。 3.计算与存储无法分离，大数据量分析时出 现数据存储资源瓶颈。 4.Spark submit方式提交分析作业参数支持 有限等缺点。 产品列表 容器服务Kubernetes版(ACK) 弹性容器实例(ECI) 文件存储HDFS 对象存储OSS 专有网络VPC 容器镜像服务ACR
Spark on Kubernetes解决方案的用户 对 Spark大数据分析平台计算资源成本控制考虑的用户 需要有灵活可扩展计算平台资源弹性及管控的用户 名词解释 文件存储 HDFS：阿里云文件存储 HDFS是面向阿里云 ECS实例及容器服务等计 算资源的文件存储服务，允许用户像在 Hadoop分布式文件系统中管理和访问数 据，无需对数据分析应用做...
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