多端低代码开发平台魔笔
魔笔是面向全端（Web、H5、全平台小程序、App）场景，模型驱动的低代码开发平台，提供一站式的应用全生命周期管理，包括可视化开发、发布、运维；基于云原生架构的弹性扩展和低成本运维服务，帮助客户高效地解决应用研发、迭代、运维的问题。
利用实体关系图（E-R图）进行数据建模，链接不同的数据实体和内存实体.可视化设计器-数据建模.通过可视化逻辑流设计器，设计前端逻辑流和后端逻辑流，完成复杂的逻辑操作.可视化设计器-逻辑流.通过可视化工作流设计器，设计审批流等工作流程.可视化设计器-工作流.通过账号、服务、数据的融合集成，⽆缝连通企业IT系统和第三...
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AI Earth 数知地球
数知地球 AI Earth（Analytical Insight of Earth）基于达摩院在深度学习、计算机视觉、地理空间分析等方向上的技术积累，结合阿里云强大算力支撑，提供PB级海量遥感数据资源，以及低门槛、界面化的云GIS工作空间，同时支持开发者便捷调用，助力地球科学研究分析。
支持OGC地图服务接入和AI解译，无需实体数据，即可快速体验高分AI解译，解译成果可在线叠加其他数据处理分析或下载应用.OGC地图在线解译.基于阿里云强大算力，提供全流程可视化的无门槛数据标注、样本管理、AI模型训练和部署全链路功能，支持用户便捷生产个性化专属AI模型.自主训练遥感AI模型.数据检索和分析应用.AI模型...
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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。
数据传输阶段是数据从一个实体传输到另一个实体的阶段。对于来自互联网的访问，建议企业使用证书来加密防止发生中间人攻击.数据传输阶段.SSL证书服务.数据以任何数字格式进行存储的阶段。使用加密技术保护数据的核心是对于加密密钥的管理.数据存储阶段.密钥管理服务.阿里云建议引入“数据消敏区”的概念。对于需要重点处理...
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人工智能-自然语言处理-命名实体
我们为您提供的命名实体服务，可以帮助您快速识别文本中的实体，进而挖掘各实体间的关系，是进行深度文本挖掘，知识库构建等常用自然语言处理领域里的必备工具。目前主要针对电商领域，识别品牌、产品、型号等，同时也包括一些通用领域实体如人名、地名、机构名、时间日期等。
支持文本实体抽取、文本分类等NLP定制化算法能力，用户无需拥有丰富的算法背景，仅需标注或上传适量文档数据，即可通过平台快速创建算法模型并使用.NLP自学习平台.基于电商行业的大量语料研发，对消费者历史评价和新增评价的商品维度属性自动解析，将文本转化为结构化属性字段，高效甄别正负面评价，同时根据情感强烈程度...
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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...
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...
云原生可观测运维解决方案
阿里云云原生可观测运维解决方案基于SLS云原生可观测平台实现，以大数据源为支撑，兼容开源标准，可实现多场景适配AI算法，进行大规模数据处理分析。是阿里云针对企业级大数据运维场景推出的解决方案，帮助企业在日常运维工作中轻松实现异常检测、根因分析、秒级响应以及实时预测。
全面灵活智能的告警神经中枢.SLS 智能巡检功能采用无监督学习算法，能够自动识别实体的数据特征，根据数据特征选择不同的算法组合，针对数据流实时建模，完成异常检测任务。并根据用户的打标信息，训练监督模型，实现算法的不断优化，提高准确率。支持自动识别数据特征实时建模的异常检测能力.本方案以阿里云日志服务 SLS ...
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CDH迁移升级CDP最佳实践
当前 CDH 免费版停止下载，终止服务，针对需要企业版服务能力并且CDH 升级过程对业务影响较小的客户，通过安装新的 CDP 集群，将现有数据拷贝至新集群，然后将新集群切换为生产集群，升级过程没有数据丢失风险，停机时间较短，适合大部分互联网客户升级使用。
构造 Impala测试数据 由于 Impala不支持 date类型数据，所以讲原始 date数据转化为 varchar类型的数 据。Alter table call_center change column cc_rec_start_date cc_rec_start_date varchar(10);Alter table call_center change column cc_rec_end_date cc_rec_end_date varchar(10);Alter table date_dim change column...
自然语言处理NLP
自然语言处理是为各类企业及开发者提供的用于文本分析及挖掘的核心工具，已经广泛应用在电商、文化娱乐、金融、物流等行业客户的多项业务中。自然语言处理API可帮助用户搭建内容搜索、内容推荐、舆情识别及分析、文本结构化、对话机器人等智能产品，也能够通过合作，定制个性化的解决方案。
支持文本实体抽取、文本分类等NLP定制化算法能力，用户无需拥有丰富的算法背景，仅需标注或上传适量文档数据，即可通过平台快速创建算法模型并使用.NLP自学习平台.依托阿里云海量的地址语料库，以及超强的NLP算法实力所沉淀出的高性能及高准确率的标准地址算法服务.基础服务版和高级服务版的详细定价说明。请查看.产品规格-...
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云上IT治理workshop
假设您负责假设您负责一家集团公司的IT 基础设施，集团 旗下有多个分公司（如制造分公司和销售分公 司），各分公司有独立的开发、测试以及运维团 队。现在选择阿里云作为合作伙伴，拟达到以下 业务目标： 1. 各个分公司拥有独立的账号，可以购买云资 源，由集团账号统一付费。 2. 集团对各个分公司的账号以及权限拥有管理 权限。 3. 网络资源由独立的平台账号统一规划和创 建，分配给各个公司使用。 4. 集团对分公司账号具有配置管理和操作审计 权限。 5. 各分公司内部独立管理账号权限以及资源。
文档版本：20210909（发布日期）8 云上 IT治理 Workshop 构建集团组织架构 注意：地域的选择需要注意用户数据的合规问题。步骤4 使用 workshop 命名 SSO目录，单击确定。注意：云 SSO 目录名称全局唯一，请使用自定义的名称，避免冲突。看到以下页面，云 SSO开通成功：文档版本：20210909（发布日期）9 云上 IT治理 ...
资源管理
场景描述 随着企业IT成熟度不断提高、管理的云上资源 不断增多，如何对资源进行高效管理的问题就会 凸显出来。阿里云的资源管理服务支持您按照业 务需要搭建适合的资源组织关系，使用目录、资 源夹、账号、资源组分层次组织与管理您的全部 资源，更好的实现项目成功。 解决问题 1.按照企业组织结构管理账号体系。 2.指定结算账号进行统一结算 3.统一管理成员账号权限系统 4.账号下的资源按照资源组进行分类 5.可以按照自定义财务单元进行分账管理 产品列表 资源管理
随着组织机构上云的业务和范围不断增加，复杂的业务需求逐渐超出帐号管理体系的 能力范围，因此需要一种分组手段来统计业务维度的数据。分账就是典型场景之一。很多组织会根据不同的部门来分账，有些组织按照管理归属来分账，还有些会根据地 理位置来分账。不论哪种方式，本质上都是对于阿里云资源组能力的灵活运用。2.3章 ...
云上高并发系统改造
场景描述 随着业务的发展，系统并发压力越来越大，如何 进行系统改造以满足高并发场景的业务需求成 为了一个技术难题。本实践抽象于客户的实际场 景，提供高并发下系统改造的理论指导和部分实 操演示。主要适用于以下场景： 1.系统并发压力大，需要进行系统应用改造。 2.数据层并发压力大，需进行分库分表改造。 3.数据库数据量巨大，亟待分库分表解决查询 和写入瓶颈的场景。 方案优势/解决问题 1.在水平扩展阶段，我们除了通过SLB做负载 均衡外，我们可以通过SLB下挂nginx的方 式，增加负载均衡侧的可扩展性 2.在数据库拆分阶段，在做好数据规划后，我 们借助DTS进行数据迁移，通过DRDS将 RDS MySQL的数据拆分到多个分库和分 表中。 产品列表 专用网络VPC 负载均衡SLB 云服务器ECS 数据库RDSMySQL 数据传输服务DTS PrivateZone 分布式关系型数据库DRDS
云上高并发系统改造 最佳实践 场景描述 部署架构图 ...通常可以预估 1到 2 年的数据增长量，用估算出的总数据量除以总的物理分库数，再除以建议的最大数 据量 500万，即可得出每个物理分库上需要创建的物理分表数：物理分库上的物理分表数=向上取整(估算的总数据量/(RDS 实例数*8)/5,000,000)详细拆分 DEMO 可参考官网文 档：...
人工智能-自然语言处理-信息抽取
抽取文本中具有特定意义的实体，当前已支持合同领域的文本信息抽取。如需更多实体类型的定制化抽取，请使用NLP自学习平台。
支持文本实体抽取、文本分类等NLP定制化算法能力，用户无需拥有丰富的算法背景，仅需标注或上传适量文档数据，即可通过平台快速创建算法模型并使用.NLP自学习平台.基于电商行业的大量语料研发，对消费者历史评价和新增评价的商品维度属性自动解析，将文本转化为结构化属性字段，高效甄别正负面评价，同时根据情感强烈程度...
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人工智能-自然语言处理-文本分类
按照给定类目体系对输入文本进行自动分类，当前已支持新闻资讯领域和电商领域的文本分类。如需更多类目体系的定制化，请使用NLP自学习平台。
支持文本实体抽取、文本分类等NLP定制化算法能力，用户无需拥有丰富的算法背景，仅需标注或上传适量文档数据，即可通过平台快速创建算法模型并使用.NLP自学习平台.基于电商行业的大量语料研发，对消费者历史评价和新增评价的商品维度属性自动解析，将文本转化为结构化属性字段，高效甄别正负面评价，同时根据情感强烈程度...
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