SLS数据入湖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、...
云Clickhouse冷热数据分层存储
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 ClickHouse冷热数据分层存储最佳实践 技术架构 场景描述 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...
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
验证 FC->RDS的链路 步骤1 登录 DMS，可以看到刚才创建的表已经有数据插入：文档版本：20210806（发布日期）49 Function Compute构建高弹性大数据采集系统 完善两个函数 这里看到已经有数据插入。文档版本：20210806（发布日期）50 Function Compute构建高弹性大数据采集系统 性能压测 5.性能压测 以上章节和步骤，使用 ...
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...
自建Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云Databricks数据洞察
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...
利用交互式分析(Hologres)进行数据查询
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
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...
互联网电商行业离线大数据分析
电商网站销售数据通过大数据分析后将业务指标数据在大屏幕上展示，如销售指标、客户指标、销售排名、订单地区分布等。大屏上销售数据可视化动态展示，效果震撼，触控大屏支持用户自助查询数据，极大地增强数据的可读性。
互联网电商行业离线大数据分析 最佳实践 业务架构 场景描述 本实践介绍了使用阿里云MaxCompute、数据库（RDS）、DataWorks等产品实现电商网站离线数据分 析，分析后的业务指标数据实时在大屏展示。通过完整 的实践Demo为例，提供从电商网站搭建，数据从RDS 同步到MaxCompute、再到DataWorks进行数据分析，最后在大屏上展示...
阿里云最佳实践离线大数据workshop
本最佳实践，首先搭建一个简化的电商 demo 系统，然后为此 demo 系统构建一套离 线大数据分析系统。 实践目标 1. 学习搭建一个离线大数据分析系统，学习从数据采集到数据存储和业务分析的业 务流程。 2. 整个离线大数据分析系统全部基于阿里云产品进行搭建，学习掌运用各个服务组 件及各个组件之间如何联动。 背景知识要求 熟练掌握 SQL 语法 对大数据体系系统知识有一定的了解
MaxCompute向用户提供了完善的数据导入方 案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决用户海量数据计算问题，有 效 降 低 企 业 成 本，并 保 障 数 据 安 全。详 见：https://help.aliyun.com/product/27797.html Dataworks：DataWorks基于MaxCompute/EMR/MC-Hologres等大数据计算引 文档版本：20210802（发布...
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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）,大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,数据总线,Quick BI,云速搭
大数据系统基准性能测试最佳实践
本方案适用于在阿里云上进行大数据基准性能测试的场景，包括 Teragen和Terasort测试，TestDFSIO测试。本文采用CADT工具结合阿里云的E-MapReduce服务快速构建测试集群，并提供了Teragen和Terasort测试，TestDFSIO测试的测试脚本，便于迅速开展测试。
EMR构建于云服务器 ECS上，基于开源的 Apache Hadoop和 Apache Spark，让您可以方便地使用 Hadoop和 Spark生态系统中的其他周边系统分析和 处理数据。EMR还可以与阿里云其他的云数据存储系统和数据库系统（例如，阿 里云 OSS和 RDS等）进行数据传输。EMR的 SmartData组件是 EMR Jindo引 擎的主要存储部分，为 EMR各个计算...
金融专属大数据workshop
实践目标 学习搭建一个实时数据仓库，掌握数据采集、存储、计算、输出、展示等整个业务流程。 整个实时数据仓库系统全部基于阿里云产品进行架构搭建，用户可以掌握并学会运用各个服务组件及各个组件之间如何联动。 理解阿里云原生实时离线一体数仓解决方案架构以及掌握交付落地的实践使用方法。 前置知识要求 熟练掌握SQL语法 对大数据体系系统知识有一定的了解
3.理解阿里云原生实时离线一体数仓解决方案架构以及掌握交付落地的实践使用方 法。前置知识要求 熟练掌握SQL语法 对大数据体系系统知识有一定的了解 2.2.项目需求及架构设计 2.2.1.项目需求分析 1.实时采集埋点日志数据 2.实时采集业务数据库中数据 3.对数据进行清洗和处理 4.保存数据到分析型数据库 5.对结果进行...
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最佳实践
相关产品：块存储,云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,弹性公网IP,数据传输,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,实时计算,数据总线,Quick BI,Hologres
SLS多云日志采集、处理及分析
场景描述 从第三方云平台或线下IDC服务器上采集 日志写入到阿里云日志服务，通过日志服务 进行数据分析，帮助提升运维、运营效率， 建立DT 时代海量日志处理能力。 针对未使用其他日志采集服务的用户，推荐 在他云或线下服务器安装logtail采集并使用 Https安全传输；针对已使用其他日志采集 工具并且已有日志服务需要继续服务的情 况，可以通过Log producer SDK写入日志 服务。 解决问题 1.第三方云平台或线下IDC客户需要使用 阿里云日志服务生态的用户。 2.第三方云平台或线下IDC服务器已有完 整日志采集、处理及分析的用户。 产品列表 E-MapReduce 专有网络VPC 云服务器ECS 日志服务LOG DCDN
文档版本：20211203 24 SLS多云日志采集、处理及分析 Logtail日志采集处理分析 注意：查询分析设置的修改操作只会对新写入的数据生效，如果您需要提前对查询分 析设置的某些字段分析统计生效，请使用指定字段查询的自定义方式在日志写入到日 志库之前进行开启统计查询。步骤4 再次启动日志发生器和停止日志发生器。按云...
自建Hive数仓迁移到阿里云EMR
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EMR集群之 后，涉及到将数据仓库和Hive元数据的数据库迁 移上云。目前主流Hive数据仓库迁移场景为1.x 版本迁移到阿里云EMR(Hive2.x版本），涉及到 数据订正更新步骤。 解决的问题 Hive数据仓库的数据迁移方案 Hive元数据库的迁移方案 Hive跨版本迁移后的数据订正 产品列表 E-MapReduce，VPC，ECS，OSS，VPN网关。
自建 Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云 EMR 场景描述 解决的问题 客户在IDC或者公有云环境自建Hadoop集群构建 Hive数据仓库的数据迁移方案 数据仓库和分析系统，购买阿里云 EMR集群之后，Hive元数据库的迁移方案 涉及到将数据仓库和Hive元数据的数据库迁移上 Hive跨版本迁移后的数据订正 云。目前主流 Hive数据仓库迁移场景...
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。
比如聚合任务按小时、天维度计算的聚合值，清洗任务加工的按天分区表等，在数据对比时就可以根据对应的时间周期来进对比，比如小时周期的任务实际已完整处理多个小时数据 后，就可以对比处理过的小时数 据，而天维度的聚合值，一般就需要等待新任务处理完完整的一天数 据后才能对比。2、数据规模 中小数据规模:建议进行全量...
新零售商超基于Serverless服务化改造
某零售商超行业龙头企业，主要业务涵盖购物中心、大卖场、综合超市、标准超市、精品超市、便利店、无人值守智慧商店等零售业态，涉及全渠道零售、仓储物流、餐饮、消费服务、数据服务、金融业务、跨境贸易等领域。为了持续支持业务高速且稳定地发展，其在快速上云后，将核心业务改造为全Serverless架构的中台模式，采用函数计算 + API网关 + 表格存储OTS 作为计算网络存储核心，弹性支撑日常和大促峰谷所需资源，轻松支撑618/双11/双12大促。 核心价值 l 全 Serverless 架构：FC + API 网关 + OTS Serverless 解决方案。 l 弹性高可用：毫秒级弹性扩容、充足的资源池水位、跨可用区高可用。 l 敏捷开发免运维：函数式极简编程可专注于业务创新，无采购和部署成本、提供监控报警等完备的可观测能力。
比如数据是否要做到无状态，无状态的话水平 文档版本：20210519 3 新零售商超基于 Serverless服务化改造 前置条件 扩展会比较容易，而如果是有状态，数据可能就需要做缓存，这就会涉及到数 据库相关的问题，例如数据过期、一致性等。如果对这些了解不够透彻，做水 平扩展就会比较困难。ￚ 水位监控 许多开发者在水位监控上...
云上成本优化workshop
某金融科技公司，它主要提供信贷，理财，电商等 服务，目前已经拥有千万级注册用户。该公司在将 在线业务系统和大数据业务从自建 IDC 机房迁移 到阿里云后，今年大数据集群经历过多次因为资 源不足导致弹性扩容失败的故障，运维负责人非 常苦恼。由于该公司从事互联网金融的借贷业务， 白天的催收非常依赖晚上大数据计算的结果，若 因为资源不足导致计算结果失败则意味着白天催 收业务员无事可做，会对公司业务造成严重影响。 后来，通过阿里云解决方案架构师建议的方案，将 大数据集群迁移到资源较充足的可用区以及配置 弹性伸缩多规格 ECS 选型增加交付成功率等方 法，目前已阶段性的解决因资源不足导致弹性扩 容失败的问题，但该方案在 Spot 计算资源不足 时，启用大量按量收费算力，带来了较高的成本， 并且抢占式实例和按量付费实例都不保证资源 100%交付，还是存在交付失败的可能性，特别是 在双 11 期间由于其他客户的资源需求上升带来 的资源挤兑客观上存在，就进一步增加了弹性扩 容失败的风险，从而影响业务正常运行。
后来，通过阿里云解决方案架构师建议的方案，将 大数据集群迁移到资源较充足的可用区以及配置 弹性伸缩多规格 ECS 选型增加交付成功率等方 法，目前已阶段性的解决因资源不足导致弹性扩 容失败的问题，但该方案在 Spot 计算资源不足 时，启用大量按量收费算力，带来了较高的成本，并且抢占式实例和按量付费实例都不保证资源...
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最佳实践
相关产品：云服务器ECS,负载均衡 SLB,弹性公网IP,容器服务 ACK,日志服务（SLS）,NAT网关,函数计算,E-MapReduce,云数据库PolarDB,弹性容器实例 ECI,存储容量单位包,预留实例券,Hologres
云上日志集中审计
场景描述 云上的各类云产品和客户部署的业务系统会产生各类 日志，企业合规及安全运营等都需要在一个地方能 集中的查看和分析日志；目前各云产品日志大部分 都进了sls，但都是产品独立的project，不方便集中 审计；客户的业务系统日志各种形态都有；多云和混 合云的场景，日志也需要能集中审计。 解决问题 1.所有日志集中到SLS一个中心project下。 2.满足等保合规和内部合规需求。 3.满足运维和安全运营需求。 产品列表 日志服务SLS 专有网络VPC 弹性公网IPEIP 负载均衡SLB 云服务器ECS 云数据库RDS 云防火墙CFW
文档版本：20200630（发布日期）34 云上日志集中审计 集中云安全产品日志 步骤3 根据需要，选择配置参数，本实践示例配置：配置项 说明 当前版本 企业版 资产数 50台 带宽（互联网防火墙吞吐量）50Mbps 日志分析 是 日志存储容量 4000GB 购买时长 1个月 文档版本：20200630（发布日期）35 云上日志集中审计 集中云安全产品...
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
步骤20 通过详细的统计分析我们也可以看到，是调用/notifications/settings/current这个接口 导致时间变长了，这样我们就可以进一步排查下游服务是否存在异常。文档版本：20220331 63 微服务应用问题定位及故障演练 问题定位及故障模拟 步骤21 为了提升应用的高可用，可以采取对下游应用进行隔离的方案（这个方案可以参考...
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
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 Function Compute 部署音视频 处理系统。2.如何进行系统的压测。产品列表 最佳实践频道 Function...
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