游戏数据运营融合分析
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
ￚ 打通 SLS->OSS->DLA->ADB,进行数据湖投递、处理、分析，数据源到可 视化端的扭转时间从小时级降低到分钟级的同时，成本降低到原有的 1/10。数据融合分析：文档版本：20210224 3 游戏数据运营融合分析 最佳实践概述 ￚ DLA融合分析（冷数据，全周期，低频查询、大范围跨度查询、关联 ADB 维度数据分析）+ADB存储密集型...
多账号下企业分账
场景描述 财务分账，是根据企业的成本中心，将云上资源的成本划分到给各个项目组/业务部门；助力企业快速梳理云上成本结构，搭建复杂组织架构下的成本关系，便捷地进行财务和云上成本的管理。 大型企业或集团公司，由于组织架构复杂，业务复杂等原因，通常拥有多个阿里云账号来管理规模庞大的云上资源。针对云上资源，如何建立有效的分账方案，是财务关注的重要问题。 解决问题 解决CIO/CTO最关心的云上IT治理，IT成本核算等问题。 弄清楚企业内各部门成本及云上IT成本结构。 让CIO/CTO准确地掌握云上资源成本情况，清楚业务与成本的关系。 让采购/运维轻松搞定每月的IT成本汇报。
文档版本：20210128 30 多账号下企业分账最佳实践 账单处理与解读 在以上数据透视表中，可以看到在 2021年 1月总共花费 55.76，其中分公司 A应付 9.13，分公司 B应付 46.63。通过标签，我们可以进一步把费用分摊到对应的部门，产品和项目。5.4.通过 API处理分账账单 阿里云提供了账单相关的 API，来方便与企业现有财务系统...
大数据workshop
大数据workshop
在 HoloWeb控制台，选择 SQL编辑器，然后点击新增 SQL窗口，选择对应的数 据库，编辑填写相应的 DDL建表语句（默认数据表的属性是列存模式，列存模式更 适合 OLAP数据分析，数据表的行存模式更适合高 QPS点查询场景）。1.首先创建 ads_province_info表。文档版本：20210628（发布日期）42 阿里云最佳实践大数据 WorkShop ...
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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
MySQL数据库上云选型解决方案
MySQL数据库上云选型解决方案，MySQL数据库成为近十年来数据库使用范围最广，数据库生态最好的开源数据库，本方案以MySQL数据库上云的各种场景为切入点，包括数据库的扩展性、数据库水平拆分、数据库垂直拆分、高弹性数据库、数据库大促支持、MySQL数据库海量数据分析等向上云的企业客户介绍如何选择适合企业的MySQL生态数据库。
基于分析型数据库MySQL版构建的OLAP数据库解决方案，给企业提供PB级实时数据仓库能力，可以毫秒级针对万亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索.MySQL数据库亿级以上数据复杂查询.云Redis.通过DRDS分布式数据库解决方案的垂直拆分能力，客户可以获得RDS MySQL的分布式查询能力以及垂直拆分库的管理能力。支持多个RDS ...
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解决方案
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
在HoloWeb控制台，选择SQL编辑器，然后点击新增SQL窗口，选择对应的数 据库，编辑填写相应的DDL建表语句（默认数据表的属性是列存模式，列存模式更 适合OLAP数据分析，数据表的行存模式更适合高QPS点查询场景）。1.首先创建ads_province_info表。文档版本：20210803（发布日期）39阿里云最佳实践金融大数据WorkShop 最佳...
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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
在线教育流量洪峰
1. 通过Tair缓存的性能增强型解决高并发读的性能问题，通过持久内存型解决大并发写性能及数据可靠性问题。 2. PolarDB作为主数据库保存业务的交易数据，通过弹性能力和并发SQL解决性能瓶颈。 3. ADB+QuickBI提供的数据仓库方案通过分时弹性能力和实时业务展现能力。
TPC-H提供测试用数据模型和测试数 据，MySQL提供客户端连接 PolarDB进行操作。cd/root/2.18.0_rc2/dbgen/mysql-h-u test001-p PolarDB URL在页面获取：u 步骤2 登录数据库并执行语句 use tpch;source dss.ddl 文档版本：20210120 25 在线教育流量洪峰最佳实践 主数据库大流量方案 在数据库页面可以看到表已经创建。步骤3 ...
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
另一部分需要将数据写入 OLAP系统，经过多维分 析给业务方使用。5.数据挖掘：从历史中预测未来一直是人类的梦想，对公司来说，能对未来趋势作出 正确的判断才能基业长青。机器学习就是通过历史数据对未来进行预测的一种手 段，可以使数据发挥最大的作用。6.业务系统：经过处理的数据，可直接服务于相关业务方，如运营、决策...
云速搭部署ADB应用最佳实践
本实践通过云速搭实现一个云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版的产品实例。
详见：https://www.aliyun.com/product/vpc 云原生数据仓库 ADB：云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL版是一种支持高并发 低延时查询的新一代云原生数据仓库，高度兼容 MySQL协议以及 SQL:2003 语 法标准，可以对海量数据进行即时的多维分析透视和业务探索，快速构建企业云 上数据仓库。详见 ...
云数据库RDS PostgreSQL
云数据库RDS PostgreSQL 版完全兼容开源PostgreSQL，基于云原生架构，软硬协同优化，提供稳定可靠、高性价比的数据库服务。通过丰富的插件拓展，支撑各领域场景化业务，如自研Ganos多维多模时空引擎及开源PostGIS地理信息引擎、向量引擎、时序引擎等百余款插件。
实现毫秒级多维数据透视、特征标签contain判断、实时 PV/UV查询等分析功能。为互联网广告分析及有类似预估分析计算需求的行业提供解决方案.支持时序数据.支持timescaledb时序数据库插件，分区表，BRIN索引。满足物联网场景下的实时数据采集和存储.支持DB4AI.支持机器学习插件MADlib，提供数理统计通用函数、存储过程以及一...
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实时数仓Hologres
Hologres（原交互式分析）是一站式实时数据仓库引擎，支持海量数据实时写入、实时更新、实时分析，支持标准SQL（兼容PostgreSQL协议），支持PB级数据多维分析（OLAP）与自助分析（Ad Hoc），支持高并发低延迟的在线数据服务（Serving），与MaxCompute、Flink、DataWorks深度融合，提供离在线一体化全栈数仓解决方案。
大数据团队通过阿里云大数据服务MaxCompute来对餐厅或零售店的进、销、存等数据进行H+1/T+1统计，并利用交互式分析Hologres满足对百亿级离线数据进行高并发、秒级的分析处理，提供近80多种不同类型的报表，包括：营业、订单、菜品、会员等报表，为店铺发展提供多维度分析透视和业务探索.二维火大数据负责人 芦丁：.我们基于...
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云产品
实时计算Flink版
实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务，具备实时应用的作业开发、数据调试、运行与监控、自动调优、智能诊断等全生命周期能力。内核引擎100%兼容Apache Flink，2倍性能提升，拥有FlinkCDC、动态CEP等企业级增值功能，内置丰富上下游连接器，助力企业构建高效、稳定和强大的实时数据应用。
数据总线 DataHub.实时计算Flink版.推荐搭配使用.近年来，随着互联网金融行业的飞速发展，传统金融机构(如交易所、证券公司、银行等)的各类业务与互联网的结合也越来越紧密。针对银行业务的需求链路、风控、信用评估、欺诈风险、数据质量等需求提供整体解决方案。以金融机构为例，通过实时计算Flink 版构建实时数仓，反欺诈...
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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、...
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...
通过ES兼容接口方式使用Kibana访问SLS数据
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。
工作原理 Kibana：用于查询、分析和可视化展示数据 Elasticsearch：用于存储Kibana的Meta数据，主要为配置信息，由于Kibana的Meta 信息经常需要更新，而SLS不支持更新操作，因此需要部署一个Elasticsearch专门 用于存储kibana的Meta数据 Proxy：用于区分Kibana对Meta数据和日志服务Elasticsearch兼容接口的API请求，需要...
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
借助EMR 可以简单快速的构建一个基于 Hadoop，Spark，Hive等大数据产品的计算集群，而且可以按需使用，其所有 Job完 文档版本：20200331 5数据湖-在线学习场景数据分析 数据湖 成之后，销毁集群，因为所有的数据都保存在OSS。此外，对于Hadoop集群上的任务，不同类型的任务对于机器配置的要求不同，比如 推荐和算法业务可能...
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