基于函数计算实现直播流录制-存储-通知
在互娱、教育、电商等行业都会有直播相关的业务，大部分场合都需要对直播相关的业务做安全审核，或者对直播的课程进行录制和转码。该方案实现了一种完全按需拉起、按量弹性、按实际使用付费的录制方案。基于本方案还可以扩展实现直播流截帧、自动化安全审核等能力
基于函数计算实现直播流录制-存储-通知最佳实践 业务架构 场景描述 基于阿里云函数计算实现对直播流的实时录制，录制结束后会把录制的结果写入 OSS 存储桶，并把录制的结果写到消息队列，下游服务可以通 过订阅的方式来消费消息 应用场景 在互娱、教育、电商等行业都会有直播相关的业 务，大部分场合都需要对直播相关的业务...
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。解决...
基于函数计算FC实现大语言模型部署
在现代AI应用中， Qwen /chatglm2-6b 和Stable Diffusion等模型因其强大的功能而受到关注。然而，这些模型对计算资源的高需求和复杂的运维管理成为部署时的挑战。基于函数计算FC的无服务器计算模式为这类模型的部署提供了全新的解决方案。用户只需关注模型的部署和调用逻辑，而无需关心底层的服务器配置、资源分配和扩展性等问题。函数计算FC能够自动处理函数的执行环境，包括冷启动、弹性伸缩等，确保模型能够在大规模的请求下稳定运行。
这些场景 通常需要处理大量的数据，并实时生成准确的响应。通过将 Qwen/chatglm2-6b等部署在函数计算 FC 上，提供了高效、弹性、低成本的部署解决方案。解决问题•简化模型部署流程•全链路自适应弹性，无需为流量峰谷做频繁的手工处理•内置CICD平台能力，灰度，回滚，监控开箱即用•按量付费模式，没有资源闲置费用 最佳...
基于函数计算FC实现阿里云Kafka消息内容控制MongoDB DML操作
在大数据ETL场景，将Kafka中的消息流转到其他下游服务是很常见的场景，除了常规的消息流转外，很多场景还需要基于消息体内容做判断，然后决定下游服务做何种操作。 该方案实现了通过Kafka中消息Key的内容来判断应该对MongoDB做增、删、改的哪种DML操作。 当Kafka收到消息后，会自动触发函数计算中的函数，接收到消息，对消息内容做判断，然后再操作MongoDB。用户可以对提供的默认函数代码做修改，来满足更复杂的逻辑。 整体方案通过CADT可以一键拉起依赖的产品，并完成了大多数的配置，用户只需要到函数计算和MongoDB控制台做少量配置即可。
整体方案通过 CADT 可以一键拉起依赖的产品，并完成了大多数的配置，用户只需要到函数计 算和 MongoDB 控制台做少量配置即可。方案优势 l 可以实现根据 Kafka 消息的具体内容判断，该对 MongoDB 做哪种 DML 操作，灵活性和可 扩展性极高。l 函数计算具有完善的日志系统、容错机制。可以清晰的看到对每条消息的处理日志，...
RocketMQ性能压测快速方案
在客户对产品性能存疑或者给客户进行POC验证时可以用本实践来快速完成性能测试。
云消息队列RocketMQ版：是阿里云基于ApacheRocketMQ构建的低延迟、高 并发、高可用、高可靠的分布式“消息、事件、流”统一处理平台，面向互联网分布 式应用场景提供微服务异步解耦、流式数据处理、事件驱动处理等核心能力。文档版本：20240506 6RocketMQ性能压测快速方案 前置条件 前置条件 在进行本文操作之前，您需要...
实时计算Flink版
实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务，具备实时应用的作业开发、数据调试、运行与监控、自动调优、智能诊断等全生命周期能力。内核引擎100%兼容Apache Flink，2倍性能提升，拥有FlinkCDC、动态CEP等企业级增值功能，内置丰富上下游连接器，助力企业构建高效、稳定和强大的实时数据应用。
中国信通院权威认证 中国唯一进入 Forrester 象限的实时流计算产品 金融实时数仓方案入围工信部信创典型目录.核心性能提升.数据实时入湖入仓.实时风控场景能力.上下游数据连接(Connector).问题分析与诊断.用户可以根据业务负载进行弹性扩缩容.可智能调优，无人值守自动监控并调整作业资源分配.可在指定时间段应用对应的资源...
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云产品
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 ...
开源Flink迁移实时计算Flink全托管版最佳实践
本方案介绍如何将自建开源Flink集群的流式任务（包含Datastream、Table/SQL、PyFlink任务）迁移至阿里云实时计算全托管版。
数据正确性验证 数据质量是实时计算数据产出对业务的重要保障，和实时计算任务日常变更一样，迁移工作也需要对新任务产出的数据质量进行验证。如前文所述一般建议采用迁移新任务和原有任务两条链路并行双跑、对新旧链路产 出的数据进行对比验证方式的，在新链路运行一段时间，满足数据对比条件后，验 证新任务和原有任务的...
基于SpringCloud应用玩转MSE实践
随着业务不断创新，大型的单个应用和服务会被拆分为数个甚至数十个微服务，微服务架构已经被广泛应用。 微服务的好处在于快速迭代，如何在迭代过程中保障线上流量不受损。依赖开源产品缺少无运维工具，常常需要投入较大的运维人力和成本。 本实践提供基于云原生应用产品提供微服务注册配置中心、微服务治理和云原生网关等一系列高性能和高可用的企业级云服务能力。
此次方案涉及到云产品费用12.47元/时（不含流量型产品，数据参考20240229官网 数据）步骤9 等待分钟级后，查看应用状态为“部署成功”部署时长与产品有关系，本次方案涉及到ACK等云产品，预计部署10分钟左右。文档版本：20240229基于SpringCloud应用玩转MSE 步骤10部署完成后，可查看部署报告，方便以后运维工作，如下图所...
基于Flink的资讯场景实时数仓
场景描述 本实践针对资讯聚合类业务场景，Step by Step介绍 如何搭建实时数仓。 解决问题 1.如何搭建实时数仓。 2.通过实时计算Flink实现实时ETL和数据流。 3.通过实时计算Flink实现实时数据分析。 4.通过实时计算Flink实现事件触发。 产品列表 实时计算 专有网络VPC 云数据库RDSMySQL版 分析型数据库MySQL版 消息队列Kafka 对象存储OSS NAT网关 DataV数据可视化
实时计算 Flink独享模式可开放 UDF/UDAF/UDTF接口，为用户提供更强大的数 据处理能力。文档版本：20220223（发布日期）1 基于 Flink的资讯场景实时数仓 前置条件 前置条件 在进行本文操作前，您需要完成以下准备工作：注册阿里云账号，并完成实名认证。您可以登录阿里云控制台，并前往实名认证页 面（account.console....
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。
它是一种集数据迁移、数据订阅及数据实 时同步于一体的数据传输服务。数据传输致力于在公共云、混合云场景下，解决远 距离、毫秒级异步数据传输难题。它底层的数据流基础设施为阿里双 11异地多 活基础架构，为数千下游应用提供实时数据流，已在线上稳定运行 6年之久。您 可以使用数据传输轻松构建安全、可扩展、高可用的...
Flink+Hologres搭建实时数仓
Flink+Hologres搭建实时数仓解决方案将Hologres与Flink深度集成，提供一体化的实时数仓联合解决方案，实现了数仓分层之间实时数据的高效流动，解决实时数仓分层问题。
相关产品实时计算 Flink 版实时数仓 Hologres云数据库 RDS MySQL 版专有网络 VPC在线咨询方案优势高性能Hologres与Flink原生深度集成，通过内置连接器，支持源表、结果表、维度表多种场景，支持宽表Merge、局部更新等操作，支持海量数据高性能的实时写入与更新，数据写入即可查询。高可用Hologres提供了主从多实例部署方式...
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解决方案
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
下游服务 下游服务包含从 Kafka里取数据进行实时流处理的实时计算 Flink，数据处理完后 将数据推给 ES 存储，另外还有在第二个函数中对数据简单处理后直接存入数据 库。部署架构 文档版本：20210806（发布日期）3 Function Compute构建高弹性大数据采集系统 前置条件 前置条件 为了顺利完成本实践，您需要提前完成以下准备...
实时数仓Hologres
Hologres（原交互式分析）是一站式实时数据仓库引擎，支持海量数据实时写入、实时更新、实时分析，支持标准SQL（兼容PostgreSQL协议），支持PB级数据多维分析（OLAP）与自助分析（Ad Hoc），支持高并发低延迟的在线数据服务（Serving），与MaxCompute、Flink、DataWorks深度融合，提供离在线一体化全栈数仓解决方案。
实时数仓20讲.15000CU时计算包原价5313元，限时新购仅需59元.15000CU时计算包原价5313元，限时新购仅需59元.<查看全部产品.Hologres是一站式实时数据仓库引擎，支持海量数据实时写入、实时更新、实时分析，支持标准SQL（兼容PostgreSQL协议），支持PB级数据多维分析（OLAP）与即席分析（Ad Hoc），支持高并发低延迟的在线...
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云产品
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。
一站式交互式填报解决复杂表格数据收集问题将报表展示和填报录入相结合，综合计算填报数据和数据集取数结果，从填报任务下发、数据录入、权限管理、入库审批等多链路确保数据采集和数据分析的顺畅度。产品功能个人版高级版专业版数据分析仪表板支持支持支持即席分析不支持不支持支持模板市场支持查看所有模块支持查看所有...
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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
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...
应用实时监控服务ARMS
作为云原生可观测平台，应用实时监控服务 ARMS 包含前端监控、应用监控、云拨测等模块。覆盖浏览器、小程序、APP、分布式应用、容器等不同可观测环境与场景。帮助企业实现全栈性能监控与端到端追踪诊断。提高监控效率，压降运维工作量。
支持汇总结果实时计算，延迟在一分钟以内.拓扑结果，可根据链路上报信息实时绘制而出，结果准确，真实反应情况.监控数据支持对接云监控进行报警.数据可对接 MaxCompute 进行数据挖掘.下游对接场景.系统层指标观测.如 CPU、内存、磁盘、I/O 等基础指标.多云、多集群指标观测.如阿里云集群容器集群、ECS 集群、非阿里云集群等...
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