云上 AI
依托大模型与云计算的协同发展,阿里云帮助企业和开发者以最快速度实现生成式和判别式的创新应用,拥抱 AI 时代
技术实现参考借助大模型来构建大规模的自动化客服质检,主要分为两个阶段:数据收集阶段 1.为了能大规模检测客服情况,您需要先将客户和客服的通话录音文件保存下来。2.在保存通话录音文件的同时,您也可以借助阿里云的 智能语音交互-语音识别 API 将通话记录以文字形式保存下来。数据分析阶段 1.借助 通义千问 Audio 大...
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可观测链路 OpenTelemetry版结合日志服务SLS关联分析最佳实践
可观测链路 OpenTelemetry版结合日志服务SLS关联分析最佳实践
可观测链路 OpenTelemetry 版为分布式应用的开发者提供了完整的调用链路还原、调用请求量统计、链路拓扑、应用依赖分析等工具,可以帮助开发者快速分析和诊断分布式应用架构下的性能瓶颈,当应用出现业务异常问题时,您可以在可观测链路 OpenTelemetry 版控制台关联查看日志进行分析,精准定位业务异常。
产品列表 可观测关联分析场景:收集的链路数据可直接结 合日志进行关联分析,定位业务异常。专有网络 VPC 容器服务 Kubernetes 版 ACK 可观测链路 OpenTelemetry 版 解决问题 日志服务 SLS 基于开源标准,接入多语言应用的链路和日 云速搭 CADT 志数据 当应用出现性能问题,快速分析和诊断瓶颈 所在;关联链路数据和日志...
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阿里云日志服务SLS多云统一日志方案之腾讯云日志采集最佳实践
阿里云日志服务SLS多云统一日志方案之腾讯云日志采集最佳实践
使用日志服务SLS统一采集、存储、查询和分析阿里云、腾讯云等不同云厂商上的业务日志、系统日志和云产品日志,实现在一个平台上管理多云架构下的所有日志。
部署架构 文档版本:20240422 IV 阿里云SLS多云统一日志方案之腾讯云日志采集最佳实践 最佳实践概述 架构说明 日志服务负责收集阿里云和腾讯云上所有日志,本例中,包含阿里云 ECS上的日志、腾讯云云 主机上的日志,以及腾讯云云产品日志。阿里云 ECS上的日志,通过 logtail走内网采集;腾讯云云主机上的日志,通过 logtail...
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容器多云统一监控日志
容器多云统一监控日志
多云、混合云成为常态,Forrester 报告中指出,未来 89% 的企业至少使用两个云,74% 的企业至少使用三个甚至更多公有云,在面对多云/混合云这样大的趋势下,Gartner报告指出,安全、运维复杂性、财务复杂性是多云架构的主要挑战,本方案给出了在多云/混合云场景下,构建基于容器环境下的统一管理、统一监控和统一日志方案,解决多云、混合云场景下,运维复杂性问题。 应用场景 客户在阿里云以外的其他云服务商(AWS、Azure、GCP、TencentCloud、HuaweiCloud等)或者IDC基于容器(Kubernetes)运行业务系统,希望构建容器场景下的统一监控日志系统,方便做不同大屏和问题分析定位。 解决问题 •构建容器多云统一监控和日志系统,在一个平台可以看到不同环境系统的运行情况。
部署测试应用,收集查看阿里云和非阿里云应用监控和日志数据 3.测试验证完毕后一键进行销毁环境 部署架构 文档版本:20240322 1容器多云统一监控日志 最佳实践概述 架构说明 华北2(北京):模拟客户在阿里云北京Region部署业务 1.开通的云产品:日志服务SLS、应用实时监控ARMS、Prometheus监控 2.创建容器服务ACK托管版...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,容器服务 ACK,日志服务(SLS),应用实时监控服务 ARMS ,微服务引擎
Landing-zone
企业上云第一步,规划和落地云上资源结构、访问安全、网络架构、安全合规体系,为企业搭建安全、高效、可管理的云环境。
对于权限的使用持续监控和优化单点登录 SSO访问控制 RAM05安全防护·配置防火墙组件,加强安全防御能力·对于主机定期更新、病毒扫描、端口检查·对重要数据开启加密或脱敏等防护措施·为应用开启WAF或DDoS防护云防火墙DDoS防护云安全中心Web应用防火墙 WAF06运维管理·构建以CMDB为核心的运维管理体系·标准的发布变更流程...
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企业构建统一CMDB数据
企业构建统一CMDB<em>数据</em>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 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...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,日志服务(SLS),配置审计
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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自建Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云Databricks数据洞察
自建Hive<em>数据</em>仓库跨版本迁移到阿里云Databricks<em>数据</em>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 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...
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基于DataWorks的大数据一站式开发及数据治理
基于DataWorks的大数据一站式开发及<em>数据</em>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。
基于 DataWorks的大数据一站式开发及数据治理 最佳实践 业务架构 场景描述 解决问题 本实践基于 Dataworks做大数据一站式开发,包含 日志采集、处理及分析 数据实时采集到 kafka 通过实时计算对数据进行 日志使用 Flink实时写入 HDFS ETL写入 HDFS,使用 Hive进行数据分析。通过 日志数据实时 ETL Dataworks进行数据治理,...
来自: 最佳实践 | 相关产品:块存储,云服务器ECS,E-MapReduce,DataWorks,实时计算,云速搭
利用交互式分析(Hologres)进行数据查询
利用交互式分析(Hologres)进行<em>数据</em>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
本最佳实践通过一个实际的demo来演示如何建立Maxcompute集群,使用Flink 实时数据,并利用Hologres进行汇聚查询。系统架构 部署架构 4 文档版本:20240425利用交互式分析工具进行数据查询 产品简介 前置条件 为了顺利完成本实践,您需要提前完成以下准备工作:注册阿里云账号,并完成实名认证。您可以登录阿里云...
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数据安全中心
敏感数据保护(Sensitive Data Discovery and Protection),在满足等保v2.0“安全审计”、等保v3.0及“个人信息保护”的合规要求的基础上,为客户提供敏感数据识别、分级分类、数据安全审计、数据脱敏、智能异常检测等数据安全能力,形成一体化的数据安全解决方案。
细粒度行为审计追溯的能力,可审计用户终端信息、使用工具数据信息、返回结果等详细信息,全场景还原用户行为轨迹,有效追踪溯源数据的访问行为.细粒度数据审计.支持通过灵活多样的内置或自定义脱敏算法,实现生产类敏感数据脱敏到开发测试等非生产环境使用的场景,并确保脱敏后的数据保真可用.通过智能化检测模型分析...
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基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析
基于Flink+ClickHouse构建实时游戏<em>数据</em>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 ,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 ...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,弹性公网IP,实时计算,Quick BI,消息队列 Kafka 版,云数据库 ClickHouse
Function Compute构建高弹性大数据采集系统
Function Compute构建高弹性大<em>数据</em>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
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:以上是整体的架构图,下面我们来逐步拆解:数据源 这里来模拟采集用户一些行为数据数据格式如下:{"action":"readArticle","articleTitle":"FC+Kafka最佳实践","articleAuthorId":1,"articleAuthorName":"jiyuan","ts":1621577423 } 文档版本:...
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游戏数据运营融合分析
游戏<em>数据</em>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
日志数据收集阶段;日志数据的来源可以是应用端,也可以是后端服务;本例 列举后端应用日志分析场景,通过 Logtail从多台 ECS服务器中将海量的日志 数据汇聚到 SLS中,通过 SLS再将数据投递到 OSS中,用较低的成本存放 海量的日志数据。2.热数据分析阶段:应用访问数据库,写入数据。通过这些数据我们可以做天维 度跨度的...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,云原生数据仓库AnalyticDB My,数据湖分析,Quick BI
Spark on ECI大数据分析
Spark on ECI大<em>数据</em>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 ,无需对数据分析应用做...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,对象存储 OSS,容器服务 ACK,弹性容器实例 ECI,文件存储HDFS
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基于丰富的产品,将计算、存储、网络、数据库、大数据、人工智能等最新产品技术与场景深度融合,为开发者打造稳定可靠的云基础设施以及云原生的开发环境。
数据库管理工具数据传输服务 DTS免费试用支持关系型数据库、NoSQL、大数据(OLAP)等数据源间的数据传输。数据库备份 DBS为数据库提供连续数据保护、低成本的备份服务。数据库自治服务 DAS基于机器学习和专家经验实现数据库自感知、自修复、自优化、自运维及自安全的云服务。数据管理 DMS提供免安装、免运维、即开即用、多种...
来自: 云产品
自建ElasticSearch迁移阿里云
自建ElasticSearch迁移阿里云
场景描述 以ElasticSearch为例,演示搭建模拟业务系统、 VPN网关和IPSecVPN隧道,介绍如何通过快照 的方式,将ElasticSearch索引数据安全备份到 阿里云OSS存储空间,以及介绍如何将备份在 OSS的快照仓库恢复到阿里云ElasticSearch实 例,进一步达到ElasticSearch迁移上云的目的。 解决的问题 自建ElasticSearch的云上/跨云备份需求。 自建ElasticSearch迁移到阿里云 ElasticSearch服务实例。 产品列表 VPC,ECS,VPN网关,OSS,阿里云ElasticSearch,云速搭CADT
Logstash 文档版本:20210802 III 自建 ElasticSearch快照备份 OSS 前言 Logstash是一个开源数据收集引擎,具有实时流水线功能。Logstash可以动 态统一来自不同来源的数据,并将数据规范化之后投递到您选择的目的地。为 各种高级下游分析和可视化用例清理和准备所有数据 Kibana Kibana是一个开源分析和可视化平台,旨在与 ...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,对象存储 OSS,VPN网关,Elasticsearch,云速搭
微服务应用问题定位及故障演练
微服务应用问题定位及故障演练
场景描述 用户微服务架构应用基于阿里云 ACK 部署, 通 过 ARMS 监控发现微服务应用的容错能力是否 健壮, 容器编排配置是否合理, 以及节点故障引 发的问题等, 方案通过 AHAS 故障注入模拟生 产环境产生的故障, 通过 ARMS 及时发现问题、 定位问题, 并结合 ARMS 的告警功能快速发现 并解决问题。  发现调用下游一个服务实例出现异常。  发现业务 Pod 故障, 验证业务的稳定性。  发现调用数据库延迟故障, 验证 Pod 的水 平扩容能力。 解决问题 1. 定位并解决微服务应用的容错能力。 2. 定位并解决微服务应用编排合理性。 3. 发现故障并验证系统故障的告警时效性。 产品列表  应用高可用服务 AHAS  性能测试 PTS  应用实时监控服务 ARMS  容器服务 kubernetes 版  负载均衡 SLB  专有网络 VPC  日志服务 SLS
ARMS工作流程如下图所示:数据收集:ARMS 支持通过配置从 ECS Log、MQ 和 Loghub 上抓取日志。任务定义:ᅳ 通过任务配置来定义实时处理、数据存储、展示分析、数据 API 和报警等任 务,从而定义出自己的应用场景。ᅳ 通过前端监控、应用监控等预设场景直接进行业务监控。应用场景:如上所述,除了自定义监控以外,ARMS ...
来自: 最佳实践 | 相关产品:容器服务 ACK,日志服务(SLS),性能测试 PTS,应用实时监控服务 ARMS ,应用高可用服务 AHAS,云速搭
函数计算实现弹性音视频处理系统
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
详见 https://cn.aliyun.com/product/fnf 日志服务(SLS):行业领先的日志大数据解决方案,一站式提供数据收集、清洗、分析、可视化和告警功能。全面提升海量日志处理能力,实时挖掘数据价值,智能 助力研发/运维/运营/安全等场景。详见 https://cn.aliyun.com/product/sls 文档版本:20201228(发布日期)III Function ...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,对象存储 OSS,文件存储NAS,日志服务(SLS),Serverless 工作流
云上持续审计合规最佳实践
云上持续审计合规最佳实践
本方案是面向云上资源的操作审计和配置审 计,提供的最佳实践。适用于企业型客户。通过最佳实践帮助客户在本场景下更好的使用 阿里云,涉及到配置审计、操作审计、函数计算、SLS、OSS 等服务的实践操作。 解决问题 企业会面临外部对企业云上信息系统的合规要求,如等保2.0法规要求。 同时当云上资源达到一定规模时,在内部会制定合规管控的基线,满足自身管理效率和安全合规的需 求。 包括记录云上资源管理的操作日志、资源配置变更日志,还需依赖云平台提供的持续监控和自动告警能力,实现合规性的自主监管。
详见:https://www.aliyun.com/product/fc 日志服务(SLS):一站式提供数据收集、清洗、分析、可视化和告警功能。全面 提升海量日志处理能力,实时挖掘数据价值,智能助力研发/运维/运营/安全等场景。详见:https://www.aliyun.com/product/sls 对象存储(OSS):使用 RESTful API 可以在互联网任何位置存储和访问,容量和...
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