应用日志数据归档
应用日志数据归档方案为企业提供云上日志数据的存储成本优化。提供了访问日志数据采集、自动压缩、持久化存储,满足企业的网站访问日志数据的归档需求,具有低成本、免运维、弹性扩容的优势。
在线部署 适用客户 业务数据来源及格式多样,需要高效统一采集 有日志持久化存储且即时可查性的需求 需要进行安全分析、检测恶意攻击和防护的企业 方案优势 采用应用日志数据归档方案的优势 大规模采集 支持高吞吐量的日志数据采集,每秒可达百万条日志数据,可满足大规模应用的日志采集需求。自动化压缩 提供自动化压缩...
从海量到价值,泛时序数据一站式分析与洞察
泛时序数据广泛存在于车联网、工业物联网、金融交易、股票分析等业务场景。随着业务增长带来的数据量激增,如何高效地获取和分析这些数据成为业务洞察和决策的关键挑战,Lindorm作为阿里云自研的云原生多模数据库,具备低成本存储、弹性高可用的能力,提供一站式的分析与洞察。
本高 开源自建方案压缩效果差,存储成本高 成本 低成本 使用深度优化的压缩算法,压缩比是HBase、Hive的 2倍以上,数据存储成本降低 50%。支持异构存储冷热分离,历史数据成本可降低 80%。性能低 开源自建方案产品化能力缺失,吞吐性能随数据量增加急剧下降,毛刺频繁。性能 高性能 支持多维检索、全文检索、地理位置检索...
SLS数据入湖Kafka最佳实践
SLS<em>数据</em>入湖Kafka最佳实践
应用和数据分散在多云或混合云,在面对多云/混合云这样大的趋势下,数据无法进行统一的聚合、分析处理和导出等,本方案给出了在多云/混合云场景下,构建通过标准的Kafka协议和托管服务,SLS可以连接Kafka数据入湖导入,然后进行统一的海量数据的集中存储、智能转储、聚合分析查询等。
SLS 数据入湖 Kafka 最佳实践 业务架构 场景描述 应用和数据分散在多云或混合云,在面对多云/混合云这样大的趋势下,数据无法进行统一的 聚合、分析处理和导出等,本方案给出了在多 云/混合云场景下,构建通过标准的Kafka协议 和托管服务,SLS可以连接Kafka数据入湖导 入,然后进行统一的海量数据的集中存储、智 能转储、...
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CPaaS通信中台解决方案
云通信CPaaS,为企业一站式提供通信资源平台化管理能力
CPaaS通信中台解决方案.CPaaS通信中台为企业提供通信资源平台化管理的能力,企业客户可以通过CPaaS通信中台,一站式接入文本短信、多媒体消息、国际短信等多种短信能力,并且可以通过可视化的管理页面,分主子账号、分权限统一、便捷、精细化的管控各类云通信产品资源。支持可视化的页面操作,同时也支持各种标准接口(API、...
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通过ES兼容接口方式使用Kibana访问SLS数据
通过ES兼容接口方式使用Kibana访问SLS<em>数据</em>
自建ELK日志系统的客户迁移到阿里云日志服务SLS后,对SLS查询分析语法不太熟悉的客户,可以继续沿用原有的查询分析习惯,在不改变使用方式习惯的情况下,通过Elasticsearch兼容接口的方式使用Kibana访问SLS。
产品列表  专有网络VPC  云服务器ECS  容器服务Kubernetes版  日志服务SLS  阿里云交换机 最佳实践频道 最佳实践分享群 SLS交流群  阿里云安全  弹性公网IP  NAT网关通过ES兼容接口方式使用 Kibana访问SLS数据 最佳实践 文档版本:20240418(发布日期)基于MSE云原生网关同城多活最佳实践 文档版本信息 ...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,容器服务 ACK,日志服务(SLS)
大模型RAG对话系统部署
大模型RAG对话<em>系统</em>部署
大模型RAG对话系统最佳实践,旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术,从而显著提升对话系统的性能,使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践,您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。
兼容 Greenplum开源 仓库,MPP全并行架构,广泛兼容 PostgreSQL/Oracle的语法生态,新一代向 量引擎性能超越传统数据库引擎 10倍以上,分布式 SQL优化器实现复杂查询语 句免调优。实现了对海量数据的即席查询分析、ETL 处理及可视化探索,是各行 业有竞争力的云上数据仓库解决方案。Hologres是一站式实时数据仓库引擎,...
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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<em>系统</em>
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 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,...
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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...
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系统运维管理 OOS
阿里云系统运维管理(简称OOS)提供的云上自动化运维服务,通过执行模板来完成任务的自动化运行,可以使用OOS管理ECS、RDS、SLB、VPC等云产品,提升日常运维管理效率
简称:OOS)是一组系统管理工具的集合,它包含多种系统管理的自动化工具,包括自动化任务(支持批量操作、定时任务、任务模板、跨地域运维等,也可提供重要运维场景的审批、通知等功能)、补丁管理、参数管理、配置清单等,提升对ECS、RDS、SLB等多种云产品的编排效率。OOS支持开源工具Terraform进行管理和操作。您可以免费...
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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,...
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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 ...
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多分支连锁IT系统云上部署解决方案
阿里云多分支连锁IT系统解决方案,通过阿里云提供的 SD-WAN 网络以及云端灵活的 IaaS 环境,为用户打造一个快速开通,方便易用,运维简单的连锁分支IT环境。
通过多分支连锁IT系统云上部署解决方案,可以在复杂网络环境中将设备快速接入到私有网络环境中,提升系统的安全水平.解决方案模板页-步骤条.邬雨杰,靖鑫,也树.邬雨杰,靖鑫,也树.邬雨杰,靖鑫,也树.向阿里云提交方案详情咨询.售前技术专家对接,评估需求.基于业务场景,评估容量需求和配置规格建议.为您提供阿里云建议配置...
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数据传输解决方案
数据传输解决方案支持关系型数据库、NoSQL、大数据(OLAP)等数据源间的数据传输。 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。
其业务系统的数据变化,以订阅消息的方式,快速向下游分发.云数据库MySQL.借助DTS异构数据库迁移的能力,银泰百货实施了去O上云.云数据库PolarDB-X.云数据库MySQL.UC浏览器实现了异地多活的架构,解决跨城容灾、业务分流.云数据库PolarDB-X.云数据库MySQL.梨视频借助DTS数据订阅功能,完成轻量级业务解耦,让核心业务逻辑更...
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数据可视化DataV
数据可视化DataV是阿里云一款数据可视化应用搭建工具,旨让更多的人看到数据可视化的魅力,帮助非专业的工程师通过图形化的界面轻松搭建专业水准的可视化应用,满足您会议展览、业务监控、风险预警、地理信息分析等多种业务的展示需求。
亿条空间数据查询计算也可秒级处理应用场景业务监控看板 数据分析报告 数字孪生城市 工业数字孪生 时空数据分析 跨系统数据一屏统管 DataV在业务数据可视化领域,通过丰富的可视化组件、低代码蓝图系统、AI设计辅助、多种数据源接入的能力,帮助业务开发人员能够快速完成自己业务看板的搭建,实现跨业务系统的数据可视化...
来自: 云产品
云上数据集成解决方案
云上数据集成解决方案提供可跨异构数据存储系统、可靠、安全、低成本、可弹性扩展的数据传输交互服务,有效帮助您解 决云环境、个人站点环境下异构数据存储系统的数据互通难题,让您数据不再成为孤岛!助您实现大数据分析和实时商务智能。
提供可跨异构数据存储系统、可靠、安全、低成本、可弹性扩展的数据传输交互服务,有效帮助您解决云环境、个人站点环境下异构数据存储系统的数据互通难题,让您数据不再成为孤岛!助您实现大数据分析和实时商务智能.谢赟辉,靖鑫,也树.离线异构数据源同步.离线异构数据源同步.离线(批量)的数据同步主要通过定义数据来源和...
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本地数据中心基于SMB/NFS协议访问对象存储最佳实践
本地<em>数据</em>中心基于SMB/NFS协议访问对象存储最佳实践
1. 云存储扩容和迁移 集成智能缓存算法,自动识别冷热数据,将热数据保留在本地缓存,保证数据访问体验,无感知的将海量云存储数据接入本地数据中心,拓展存储空间。同时在云端 保留全量数据(冷+热)保证数据的一致性 2.云容灾 随着云计算的普及,越来越多的用户把自己的业务放到了云上。但是随着业务的发展,如何提高业务的可靠性和连续性,跨云容灾是一个比较热门的话题。借助云存 储网关对虚拟化的全面支持,可以轻松应对各种第三方云厂商对接阿里云的数据容灾。 3. 多地数据共享和分发 通过多个异地部署的文件网关实例,对接同一个阿里云OSS Bucket,可以实现快速的异地文件共享和分发,非常适合多个分支机构之间互相同步和共享数据。 4. 适配传统应用 有很多用户在云上的业务是新老业务的结合,老业务是从数据中心迁移过来的使用的是标准的存储协议,例如: NFS/SMB/iSCSI。新的应用往往采用比较新的技 术,支持对象访问的协议。如何沟通两种业务之间的数据是一个比较麻烦的事情,云存储网关正好起到一个桥梁的作用,可以便捷的沟通新旧业务,进行数据交换。 5. 替代 ossfs 和 ossftp ossfs 和 ossftp 都是基于文件协议的开源工具,用户可以通过它们直接上传文件到OSS。但是这两个开源文件都不建议在生产环境使用(POSIX 兼容度低),同时挂 载在用户的客户端需要额外的配置和缓存资源,对于多个客户端的情况安装配置繁琐。通过文件网关的服务可以完美替代 ossfs 和 ossftp。通过创建文件网关,用 户只需要执行简单的挂载(NFS)和映射(Windows SMB)就可以像使用本地文件系统一样使用 OSS。
本地数据中心基于 SMB/NFS协议访问对象存储 最佳实践 业务架构 场景描述 本地数据中心在本地存储有限的情况下可以基 于云存储网关搭建一个海量文件系统的文件存 储服务,实现多个数据中心互相之间高效的同步 和共享数据。云存储网关以对象存储 OSS为后 端存储,为云上和云下应用提供业界标准的文件 服务(NFS和 SMB)和块...
来自: 最佳实践 | 相关产品:对象存储 OSS,云存储网关
企业服务与云通信
围绕企业全生命周期,阿里云提供生产、采购、售前、售中、售后,到金融、研发在内的服务,同时可提供以PaaS或SaaS云化的网络连接能力、互联网通信能力、通信类应用能力的产品族,助力客户快捷、高效地触达用户。企业服务与云通信包含企业云服务、企业基础服务、钉钉和云通信等产品。
围绕企业全生命周期,阿里云提供生产、采购、售前、售中、售后,到金融、研发在内的服务,同时可提供以PaaS或SaaS云化的网络连接能力、互联网通信能力、通信类应用能力的产品族,助力客户快捷、高效地触达用户。企业服务与云通信包含企业云服务、企业基础服务、钉钉和云通信等产品.查看阿里云所有产品.谢赟辉,靖鑫,也树....
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基于Flink的资讯场景实时数仓
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
3.数据加工:消息队列收到的原始数据,往往存在格式不齐或内容不全,需要经过 清洗(ETL)之后,才能更好的被下游业务使用。而整个 ETL过程,是实时数 仓架构设计上非常重要的一环,该环节要做到延时小,成本低,可扩展性好,业务 指标计算准确。在系统选型上,推荐使用实时计算 Flink对数据进行处理,因为 Flink具有...
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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 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
数据资源平台
阿里云数据资源平台是构建数据智能的全流程平台,提供数据汇聚、数据加工与治理、数据分析、资产管理和统一服务等功能,帮助金融、政府及企业客户实现数据资源管理,潜在规律挖掘,业务决策优化。
数据资源平台是基于阿里云产业智能最佳实践的数据管理、服务与分析平台,通过流批一体数据同步、异构计算混合编排调度、全局元数据图谱、无代码数据分析等核心技术,缩短数据智能到业务的距离,满足客户业务的多样性需求,帮助用户便捷、充分的使用数据,让数据产生业务价值.频道页banner.谢赟辉,靖鑫,也树.通用icon文字...
来自: 云产品
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