基于函数计算FC实现阿里云Kafka消息轻量级ETL处理
在大数据ETL场景，Kafka是数据的流转中心，Kafka中的数据一般是原始数据，可能存在多种数据混杂的情况，需要进一步做数据清洗后才能进行下一步的处理或者保存。利用函数计算FC，可以快速高效的搭建数据处理链路，用户只需要关注数据处理的逻辑，数据的触发，弹性伸缩，运维监控等阿里云函数计算都已经做了集成，函数计算FC也支持多种下游，OSS/数据库/消息队列/ES等都可以自定义的对接
对象存储 OSS：对象存储 OSS 是一款具有行业领先的安全、稳定、高性价比、高性能的 云存储服务，可以帮助各行业的客户在互联网应用、大数据分析、机器学习、数据归档等 各种使用场景存储任意数量的数据，以及进行任意位置的访问，同时通过丰富的数据处理 能力更便捷地使用数据。云速搭 CADT（Cloud Architect Design Tools...
基于MaxCompute的大数据BI分析
场景描述 本文以电商行业为例，将业务数据和日志数据使用 MaxCompute做ETL之后，同步到ADB进行实时 分析，之后通过QuickBI进行快速可视化展示。 解决问题 1.互联网行业、电商、游戏行业等网站、App、 小程序应用内BI分析场景。 2.可扩展到各类网站BI分析场景使用。 产品列表 1.MaxCompute 2.分析型数据MySQL版 3.日志服务SLS 4.QuickBI 5.云服务器ECS 6.RDSMySQL版
步骤3 找到数据表 mc_weblog，拖拽到图中，见下图：文档版本：20211213 95 基于 MaxCompute的大数据 BI分析 数据分析及QuickBI展示 再选择 customer表，拖拽到图中：再新增关联关系：文档版本：20211213 96 基于 MaxCompute的大数据 BI分析 数据分析及QuickBI展示 步骤4 配置 weblog与 product的关联关系 再新增关联关系：...
DTS数据同步集成MaxCompute数仓
场景描述 本文Step by Step介绍了通过数据传输服务 DTS实现从云数据库RDS到MaxCompute的 数据同步集成，并介绍如何使用DTS和 MaxCompute数仓联合实现数据ETL幂等和数 据生命周期快速回溯。 解决问题 1.实现大数据实时同步集成。 2.实现数据ETL幂等。 3.实现数据生命周期快速回溯。 产品列表 MaxCompute 数据传输服务DTS DataWorks 云数据库RDS MySQL 版
数据抽取不幂等或容错率低，如凌晨 0:00启动的 ETL任务因为各种原因(数据库 HA切换、网络抖动或 MAXC写入失败等)失败后，再次抽取无法获取 0:00时的数 据状态。2.针对不规范设计表，如没有 create_time/update_time的历史遗留表，传统 ETL需 全量抽取。3.实时性差，抽取数据+重试任务往往需要 1-3小时。另外数据库的数据...
基于函数计算FC实现企业级权限精准控制Kafka跨实例消息同步
应用场景 在大数据场景，企业的Kafka实例可能存在多种情况，比如使用阿里云Kafka服务，可能是自建开源Kafka，或者是其他云上的云Kafka。不同的业务使用不同类型的Kafka实例，在这个前提下Kafka实例之间可能会需要消息同步的情况： 同帐号容灾场景：比如Kafka实例都是阿里云Kafka，但是Kafka实例会有主备之分，需要将主Kafka实例的消息实时同步到备Kafka。 跨帐号或异地容灾：这类场景比如主Kafka是阿里云Kafka，备Kafka是IDC开源自建Kafka，或者是其他云上的Kafka。 不同业务之间消息同步：因为现在的业务通常不会是信息孤岛，都需要消息互通，所以可能是A业务的Kafka实例消息需要同步到B业务的Kafka实例，并且这两个Kafka实例归属不同的RAM角色，有自己独自的权限控制。 解决问题 解决使用开源组件做消息同步的高成本问题。 解决使用开源组件做消息同步的并发性能、稳定性问题。 解决使用开源组件做消息同步的可靠性问题（重试机制，容错机制，死信队列等）。 大幅提升构建消息同步架构的效率，降低构建复杂度问题。
kafka-message-sync.py：同步消息的示例代码 metadata_cloud_kafka_to_idc_kafka.py：阿里云Kafka向自建IDCKafka同步元数 据的示例代码。 metadata_cloud_kafka_to_cloud_kafka.py：阿里云Kafka向阿里云Kafka同步元数 据的示例代码。以上三份Python代码在文档后续内容中会替换到函数计算的函数中。文档版本：...
基于DataWorks的大数据一站式开发及数据治理
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，...
容器场景下的应用性能监控、调用链拓扑、内存剖析
场景描述 随着云原生及微服务技术的普及，越来越多的系统已经通过云原生和微服务技术实现企业的降本增效，同时因微服务及云原生的复杂性给系统运维带来非常大的挑战，云原生应用监控arms通过全链路应用监控，从端到端及代码级别的链路下钻能力、CPU、内存持续剖析及诊断能力，帮助客户降低系统故障定位难度，此demo，您将体验arms的链路监控、内存剖析等能力 应用场景 微服务+容器场景下链路调用拓扑，调用链可以显示出服务之间的调用顺序和层次关系，帮助开发人员理解和追踪代码的执行流程 在分布式系统中，一个请求往往需要通过多个服务来完成。当出现问题时，如请求超时、错误或异常，很难快速定位问题所在。 解决问题 调用链可以帮助运维人员解决以下问题： · 故障排查：当请求失败或出现错误时，调用链可以显示整个请求的路径和每个服务的执行情况，从而帮助运维人员快速定位问题所在。 · 性能优化：通过调用链，运维人员可以了解请求在系统中的执行时间和瓶颈所在，从而进行优化。 · 系统监测：调用链可以提供实时的系统监测和分析，帮助运维人员了解系统的健康状况和资源利用情况。
步骤2 查看应用链路拓扑，可以看到业务完整链路拓扑，同时可以看到此链路的请求数，响 应时间，错误数等核心指标信息 文档版本：20240329 34容器场景下的应用性能监控、调用链拓扑、内存剖析 场景验证 5.2.调用链性能分析 步骤1 选择调用链分析，点击traceid，可以看到这个trace下面的详细链路调用及耗时，点击 ➕加号，...
游戏系统和业务运维及分析解决方案
游戏系统和业务运维及分析解决方案，通过阿里云日志服务 SLS、对象存储 OSS 等产品，帮助客户构建简单、易用、性能高、成本低的运维及分析平台，满足基础系统运维和业务运维等游戏运维场景需求，同时提供日志数据分析能力，实现故障预警、提高问题排查速度、提高风险识别安全等级等能力，保障游戏业务安全稳定运行。
通过大数据分析结合机器学习重新定义智能运维，通过智能告警、异常检测等功能让运维数据分析更加智能，可以快速实现异常游戏数据分析、游戏平台故障根因分析等智能数据分析能力.谢赟辉,靖鑫,也树.游戏系统运维及分析.游戏系统运维及分析.提供线上监控、运维、日志查看、问题诊断等基础系统运维功能，也提供智能分析、链路...
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解决方案
容器多云统一监控日志
多云、混合云成为常态，Forrester 报告中指出，未来 89% 的企业至少使用两个云，74% 的企业至少使用三个甚至更多公有云，在面对多云/混合云这样大的趋势下，Gartner报告指出，安全、运维复杂性、财务复杂性是多云架构的主要挑战，本方案给出了在多云/混合云场景下，构建基于容器环境下的统一管理、统一监控和统一日志方案，解决多云、混合云场景下，运维复杂性问题。 应用场景 客户在阿里云以外的其他云服务商（AWS、Azure、GCP、TencentCloud、HuaweiCloud等）或者IDC基于容器（Kubernetes）运行业务系统，希望构建容器场景下的统一监控日志系统，方便做不同大屏和问题分析定位。 解决问题 •构建容器多云统一监控和日志系统，在一个平台可以看到不同环境系统的运行情况。
日志服务SLS：是云原生观测与分析平台，为Log、Metric、Trace等数据提供 大规模、低成本、实时的平台化服务，日志服务一站式提供数据采集、加工、查 询与分析、可视化、告警、消费与投递等功能，全面提升您在研发、运维、运营、安全等场景的数字化能力。文档版本：20240322 2容器多云统一监控日志 最佳实践概述 应用...
企业构建统一CMDB数据源
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数 据导入企业自有系统。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 组的所有资源数据：在多账号情况下，查询指定资源的详细数据 注意：上述两个...
阿里云数据库快速搭建疫情分析系统最佳实践
疫情态势分析和防控任务迫在眉睫，如果快速搭建高效的疫情态势分析系统是众多部门和单位的难题，阿里云polardb for PG+Ganos解决方案可在极短时间内完成分析系统搭建，有效助力疫情防。 方案优势： 1、性能优越：Ganos作为自研的时空数据库引擎，相比postgis性能更优秀。 2、安全稳定：故障自动切换自愈，资源隔离，多副本存储。 3、简单易用：开箱即用，兼容postgresql，打通quickbi快速搭建数据分析展示。 4、功能强大：相比postgis在时空模型上做了较多扩充，支持几何模型，栅格模型，网络模型，时空轨迹模型，点云模型，拓扑网络模型。
阿里云数据库快速搭建疫情分析系统 最佳实践 业务架构 场景描述 疫情降临，疫情态势分析和防控任务迫在眉 睫，如果快速搭建高效的疫情态势分析系统 第三方 GIS数据接入 是众多部门和单位的难题，阿里云 RDS PG+Ganos解决方案可在极短时间内完成 分析系统搭建，有效助力疫情防控。GIS数据管理平台 方案优势 1.快速搭建，快速...
基于OSS Object FC实现非结构化文件实时处理最佳实践
现在绝大多数客户都有很多非结构化的数据存在OSS中，以图片，视频，音频居多。举一个图片处理的场景，现在各种终端种类繁多，不同的终端对图片的格式、分辨率要求也不同，所以一张图片往往会有很多张衍生图，那如果所有的衍生图都存在OSS中，那存储的成本会增加，所以就可以通过OSS Object FC的方案，在不同的终端请求时，对OSS中的原图基于终端的要求做实时处理，然后响应返回，这样OSS中只需要存储原图即可。音视频也有类似的场景。
基于OSSObjectFC实现非结构化文件实时处理最佳实践 业务架构 场景描述 基于阿里云OSS和函数计算共同实现的产品化 集成解决方案OSSObjectFC，实现可以OSS 中的非结构化数据在读取时插入自定义业务逻 辑，对非结构化数据做实时处理后再返回。应用场景 现在绝大多数客户都有很多非结构化的数据存 在OSS中，以图片，视频，音频...
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