混合云数据库统一管理
本最佳实践描述在混合云场景下，用户利用数据库网关将IDC自建数据库和云上RDS实例统一管理。通过DMS管理云上RDS实例和IDC自建数据库，并通过DTS实现IDC数据库和云上RDS的数据同步， DBS将数据备份到云上
它是一种集数据管理、结构管理、用户授权、安全审计、数 据趋势、数据追踪于一体的数据管理服务。您可以使用数据管理服务实现易用的数据 库管理入口，让数据更安全、管理更高效、数据价值更清晰。DMS的主要功能包括：提供研发从线下环境结构设计到 SQLreview到生产发布的完整数据库研发流程。提供字段级别细粒度操作权限...
云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版
阿里云MPP架构的云原生数据仓库，可提供PB级海量数据在线/离线分析服务，是面向各行各业的有竞争力的数仓方案，真正做到“人人可用的数据分析服务”。
云数据平台降本增效.升级云数仓，大幅降本增效.随着云数仓部署的普及，企业寻求持续增加IT的投入产出比；AnalyticDB PostgreSQL版本发布了云原生Serverless版，支持秒级付费，按需启停，存算分离，分时弹性等能力，赋能IT精细化运维，支持企业用于升级替换现有云数仓；ADBPG Serverless版相较于友商产品，可提供4~10倍的性...
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云产品
智能数据建设与治理Dataphin
Dataphin遵循阿里巴巴集团多年实战沉淀的大数据建设OneData体系（OneModel、OneID、OneService），集产品、技术、方法论于一体，一站式地为您提供集数据引入、规范定义、智能建模研发、数据萃取、数据资产管理、数据服务等的全链路智能数据构建及管理服务。助您打造属于自己的标准统一、资产化、服务化和闭环自优化的智能数据体系，驱动创新。
在线下零售餐饮行业的场景中，随着业务的发展，客户的门店数量及会员数量快速扩张，传统的数据加工处理和管理能力已经无法匹配业务的发展，在此情景下，客户通过阿里云对企业的业务系统和数据平台进行升级，基于Dataphin快速构建企业数据中台的数据，并结合Quick BI进一步实现对会员数据的分析和挖掘，最终实现业务上千人...
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云产品
基于ALB的统一流量调度和监控
企业在走向容器化过渡阶段，内部同时存在ECS应用和容器应用的情况，在多域名业务场景下，为了对应用的入方向流量进行统一的调度和监控，可通过ALB快速完成内部应用统一流量的管控。 典型场景 多域名转发到混合应用类型场景。 方案优势 1、 高弹性，高并发 2、 减少SLB+EIP数量 3、 一键WAF透明接入 4、 配置简单易上手 5、 统一流量运营分析
基于 ALB统一流量调度和监控 最佳实践 业务架构 场景描述 企业在走向容器化过渡阶段，内部同时存在 ECS应用和容器应用的情况，在多域名业 务场景下，为了对应用的入方向流量进行统 一的调度和监控，可通过 ALB快速完成内 部应用统一流量的管控。典型场景 多域名转发到混合应用类型场景。方案优势 – 高弹性，高并发 – 减少...
湖仓一体架构EMR元数据迁移DLF
通过EMR+DLF数据湖方案，可以为企业提供数据湖内的统一的元数据管理，统一的权限管理，支持多源数据入湖以及一站式数据探索的能力。本方案支持已有EMR集群元数据库使用RDS或内置MySQL数据库迁移DLF，通过统一的元数据管理，多种数据源入湖，搭建高效的数据湖解决方案。
EMR可 以 部 署 在 阿 里 云 公 有 云 的 ECS 和 ACK、专 有 云 平 台。（https://www.aliyun.com/product/emapreduce）。数据湖构建 Data Lake Formation（DLF）：数据湖是一个集中式存储库，可存储 任意规模结构化和非结构化数据，支持大数据和 AI计算。数据湖构建（Data Lake Formation，DLF）作为云原生数据湖架构核心...
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。
数据安全生命周期过程域.DSMM模型中将数据安全过程维度分为数据全生命周期安全和数据通用安全两个过程，并将数据全生命周期划分为：数据采集安全、数据传输安全、数据存储安全、数据处理安全、数据交换安全、数据销毁安全六个阶段。数据生命周期安全共包含30个过程域，为企业保护数据提供了可落地的参考.安全能力“云、管、...
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解决方案
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
3.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云服务器ECS（产品名称）文档模板（手册名称）/阿里云 企业上云实践 数据湖-在线学习场景数据分析 最佳实践 文档版本：20200331 文档版本：20150122（发布日期）2数据湖-在线学习场景数据分析 文档版本信息 文档...
办公安全平台SASE
阿里云办公安全平台（Security Access Service Edge）依托阿里云海量的边缘节点，将安全能力延伸至用户边缘，为企业分支机构/门店、远程移动办公场景的访问互联网及云上服务流量提供就近接入的安全防护能力。
办公安全平台（Secure Access Service Edge）是阿里云首个一站式办公安全管控平台，企业无需再投资复杂且昂贵的安全硬件设备，即可快速构建零信任内网访问、办公数据防泄漏、上网行为管理与审计、办公访问加速等在内的办公安全体系.频道页banner.谢赟辉,靖鑫,也树.产品应用场景及功能.蔡伟杰,靖鑫,也树.身份驱动为核心，纯...
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云产品
基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析
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
结论：云数据库 ClickHouse更加适合海量数据分析型业务、大宽表聚合查询分析、数 据 Hash对齐 Join场景、实时日志分析场景等等 文档版本：20201224 6 基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 架构设计 2.架构设计 2.1.架构图 本实践主要以流处理为主线，搭建实验环境，构建在线用户行为分析平台：2.2.核心模块 游戏服...
综合能源服务平台解决方案
阿里云综合能源服务平台解决方案以“厚平台、微应用”方式构建面向竞争性综合能源服务的业务中台，快速构建节电节能、电力需求侧、电务、能效管理、储能、微网一体化和能源电力交易等生态化应用。
一站式大数据开发Dataworks.DataWorks基于MaxCompute/EMR/MC-Hologres等数据计算引擎，为客户提供专业高效、安全可靠的一站式大数据开发与治理平台，自带阿里巴巴数据中台与数据治理实践，赋能各行业数字化转型.阿里云机器学习平台PAI（Platform of Artificial Intelligence），为传统机器学习和深度学习提供了从数据处理、...
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