RAPIDS加速图像搜索
RAPIDS加速图像<em>搜索</em>
场景描述 本方案适用于使用RAPIDS加速平台 +GPU云服务器来对图像搜索任务进行加 速的场景。相比CPU,利用GPU+ RAPIDS在图像搜索场景下可以取得非常 明显的加速效果。 解决问题 1.搭建RAPIDS加速图像搜索环境 2.使用容器服务Kubernetes版部署图 像搜索环境 3.使用NAS存储计算数据 产品列表 容器服务Kubernetes版 GPU云服务器 文件存储NAS
使用容器服务 Kubernetes版部署图像 环境 3.使用 NAS存储计算数据 产品列表 容器服务 Kubernetes版 GPU云服务器 文件存储 NAS 最佳实践频道 阿里云最佳实践分享群 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 阿里云智能 RAPIDS加速图像搜索 最佳实践 文档版本:...
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数据湖-在线学习场景数据分析
<em>数据</em>湖-在线学习场景<em>数据</em>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 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...
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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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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。
文档版本:20201020 43 基于 Dataworks的大数据一站式开发及数据治理 数据治理 步骤4 添加规格,比如本例监控错误的波动情况,如果波动上升进行报警,即错误率飙升 的时候给我们报警,进一步查询错误原因。步骤5 可以先试跑测试数据规则。步骤6 关联调度,每次调度后都会检测数据规则。步骤7 添加 hive_log节点进行关联,...
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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
Hologres常见使用场景 联邦分析实时数据和离线数据 业务数据分为冷数据和热数据,冷数据存储在离线数据仓库MaxCompute中,热 存储在Hologres中。Hologres可以联邦分析实时数据和离线数据,对接BI分析 工具,快速响应简单查询与复杂查询的业务需求。图1.联邦分析架构图 实时数据仓库 实时写入业务数据至实时计算,使用...
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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...
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影视数据分发汇集与传输加速
影视<em>数据</em>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 ...
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云Clickhouse冷热数据分层存储
云Clickhouse冷热<em>数据</em>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 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 ...
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异地双活场景下的数据双向同步
异地双活场景下的<em>数据</em>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。
随着客户业务规模的扩大,对系统高可用性要求越 数据库双向同步 来越高,越来越多用户采用异地双活/多活架构,多 数据库全局 ID不冲突 活架构往往涉及业务侧做单元化改造,本方案仅模 双活架构的数据库建设问题 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 一致性,为...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云数据库RDS MySQL 版,负载均衡 SLB,容器服务 ACK,数据传输,云企业网,容器镜像服务 ACR,云解析DNS
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖<em>数据</em>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...
来自: 最佳实践 | 相关产品:对象存储 OSS,E-MapReduce,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,API网关,数据湖构建,云速搭
基于MSE云原生网关实现全链路灰度
基于MSE云原生网关实现全链路灰度
在微服务场景中,应用间的调用是随机的。当您部署的Spring Cloud应用或Dubbo应用存在升级版本时,可能会导致无法将具有一定特征的流量路由到应用的目标版本。通过MSE提供的全链路灰度能力,您无需修改业务代码,就可以实现端到端的全链路流量控制。泳道可以将应用的相关版本隔离成一个独立的运行环境。通过设置泳道规则,可以将满足规则的请求流量路由到目标版本的应用。
此次方案涉及到云产品费用10.381元/时(不含流量型产品,数据参考20240428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:20240429 12基于MSE云原生网关实现全链路灰度最佳实践 步骤10部署完成后,可查看部署报告,方便以后运维...
来自: 最佳实践 | 相关产品:弹性公网IP,容器服务 ACK,NAT网关,微服务引擎
通义灵码助力函数计算FC实现函数编写
通义灵码助力函数计算FC实现函数编写
现在社会软件开发的复杂性不断增加,服务器配置和运维管理更复杂、开发效率变低。函数计算FC采用无服务器计算模式,用户只需要关注业务逻辑的实现,无需关心底层的服务器配置和运维管理,从而大大降低了运维成本和复杂性,而且具有弹性伸缩、快速部署、按需使用按量付费的特点。通义灵码是阿里云出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具,可以帮助开发者快速编写高质量的代码,为开发者提供了强大的编程辅助功能。两者的结合让开发者可以更高效地编写函数代码,简化部署流程,提高开发效率。
文档版本:20240513 8通义灵码助力函数计算FC实现函数编写 通义灵码助力函数计算FC实现函数编写 通义灵码有两大核心能力:一是代码智能生成,经过海量优秀开源代码数据训练,可根据当前代码文件及跨文件的上下文,生成行级/函数级代码、单元测试、代码优化建议等,让开发者沉浸式编码,秒级生成速度,更专注在技术设计,高...
来自: 最佳实践 | 相关产品:函数计算,通义灵码
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。
文档版本:20240428 IV 可观测链路 OpenTelemetry 版结合日志服务 SLS最佳实践 最佳实践概述●进阶查询&分析:基于存储 Trace明细数据的 LogStore提供自定义查询和分析数据 的能力可根据用户需求自定义仪表板和告警,并实现链路关联日志查询的场景。部署架构 架构说明 1个 ACK集群,1个日志服务 SLS实例(跳过部署)●CADT...
来自: 最佳实践 | 相关产品:日志服务(SLS),云速搭
RocketMQ性能压测快速方案
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。
RocketMQ性能压测快速方案 最佳实践 业务架构 场景描述 在一些产品选型场景客户需要产品的详细压测 数据,本方案可以快速构建测试客户端(RocketMQ官方的压测客户端)和服务端(RocketMQ5.0实例),方便客户自测或者给客 户做POC验证性能。应用场景 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...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,弹性公网IP,消息队列 RocketMQ 版,云速搭
MSE云原生网关解析body内容进行路由转发
MSE云原生网关解析body内容进行路由转发
MSE云原生网关中通过自定义插件transformer解析body内容,并用以路由转发规则判断
解决问题 解决应用请求信息保存在body中,并且希望根 body的内容进行路由转发的场景。产品列表 专有网络 VPC 传统负载均衡 CLB 云原生网关 MSE Serverless应用引擎 SAE 云速搭 CADT 最佳实践频道 http://bp.aliyun.com 阿里云最佳实践分享群 钉钉搜索钉群号31852400入群 微服务引擎MSE用户交流群 钉钉搜索钉群号...
来自: 最佳实践 | 相关产品:负载均衡 SLB,Serverless 应用引擎,微服务引擎,云速搭
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。
步骤2 搜索关键词“多云日志统一管理”。找到以下模板,点击基于方案新建 步骤3 双击架构图中间的 SLS图标,修改 Project名称,需要注意该名称是全局唯一。这里因为要统一管理阿里云、腾讯云服务器日志,以及腾讯云 Actiontrail操作审计日 志,所以需要创建 1个 project和 3个 logstore。容灾类型选择“本地容灾”。文档...
来自: 最佳实践 | 相关产品:日志服务(SLS),云速搭
基于函数计算FC实现物联网音视频处理
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 ,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...
来自: 最佳实践 | 相关产品:对象存储 OSS,函数计算
基于函数计算FC镜像部署Stable Diffusion大模型
基于函数计算FC镜像部署Stable Diffusion大模型
在现代AI应用中, 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 产品列表 量的数据,并实时生成准确的响应。通过将 SD等模 阿里云函数计算(FC)型部署在函数计算 FC上,提供了高效、弹性、低成 阿里云镜像容器服务(ACR)本的部署解决方案。云服务器(ECS)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,...
来自: 最佳实践 | 相关产品:函数计算
基于函数计算FC实现大语言模型部署
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...
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