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。
基于Dataphin，乳品行业客户能够将企业数据中台与各个业务系统进行对接，将这些系统沉淀的数据都汇集到中台，根据各种业务场景对数据进行智能分析，然后根据分析结果实时呈现业务状况，同时指导各个业务运营，构成一个闭环。上线各种分析场景，并与前端业务运营系统进行了对接.集成十几个来源系统涉及的数据，体系化建设...
来自：
云产品
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。
容器场景下的应用性能监控、调用链拓扑、内存剖析 最佳实践 场景描述 业务架构 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...
云管对接实现已有节点加入ACK集群
企业内部伴随着业务量增加，对 ACK 集群扩容属于高频操作，部分企业有一些特殊的 要求，例如节点规格需要灵活指定，系统需要重新初始化从而符合企业内部规范等。 直接通过节点池扩容显得不够灵活，例如缺少库存校验等能力，扩容有可能失败，扩 容完成后需要手动修改节点的配置，自动化程度较低，增加了运维人员的负担。
云管对接实现已有节点加入 ACK集群 最佳实践 场景描述 企业内部伴随着业务量增加，对 ACK集群扩容 属于高频操作，部分企业有一些特殊的要求，例 如节点规格需要灵活指定，系统需要重新初始化 从而符合企业内部规范等。直接通过节点池扩容 显得不够灵活，例如缺少库存校验等能力，扩容 有可能失败，扩容完成后需要手动修改...
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。
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 ...
数据总线Datahub
数据总线(DataHub)服务是阿里云提供的流式数据(Streaming Data)服务，它提供流式数据的发布(Publish)和订阅(Subscribe)的功能，拥有高吞吐量、高稳定性、低成本等特点，与阿里云大数据生态系统完美打通，让您可以轻松构建基于流式数据的分析和应用。
通过数据总线，您可以实时接入APP、WEB、IoT和数据库等产生的异构数据，统一管理，并投递到下游的分析、归档等系统，构建清晰的数据流，让您更好的释放数据的价值.对外，大数据系统与业务系统解耦，对内，大数据系统各组件之间解耦.通过数据总线，业务数据能够实时汇入大数据系统，缩短数据分析周期.实时计算Flink.互联网...
来自：
云产品
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...
网络货运平台系统解决方案
阿里云联合生态合作伙伴，帮助上万家传统物流公司和货主企业向网络货运化模式转型，基于阿里云智慧解决方案，辅以车联网核心数据资源，优化整合运输工具与装备、基础设施、从业人员、信息、资金等各类物流资源，旨在打造中国领先的云端网络货运平台系统，推进「网络货运平台」生态化建设。
首批完成了对接部级及各省级监测平台，数据上报无障碍.货主端可实时掌控货物运输全过程，运输状态一目了然.司机端实现实现抢单、接单，运费可快速提现到账.现场端维护车辆、司机、运单等信息，提升效率.谢赟辉,靖鑫,也树.基于物流生态大数据.基于物流生态大数据.构建人、车、企、货一体化全流程安全高效的网络货运平台系统...
来自：
解决方案
Databricks数据洞察
阿里云Databricks数据洞察是基于Apache Spark的全托管数据分析平台, 内核采用更高效、稳定的商业版Databricks Runtime和Delta Lake。可满足数据分析师、数据工程师和数据科学家在大数据场景下对数据湖分析、实时数仓、离线数仓、BI数据分析、AI机器学习等需求
Databricks 数据洞察.Databricks数据洞察是基于Apache Spark的全托管数据分析平台,内核采用更高效稳定的商业版Databricks Runtime和Delta Lake，满足用户对数据湖分析、实时数仓、离线数仓、BI数据分析、AI机器学习等场景需求。因产品服务策略调整，本产品将于2023年10月23日停止全面支持，并将于2024年4月23日停止服务....
来自：
云产品
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。
帮助游戏行业客户方便、快速进行各种各样日志数据的统一数据采集和接入，统一存储日志运维数据并实现冷热分离降低成本，实现数据加工、日志查询、仪表盘、监控与告警、智能诊断、运营监控等智能运维和数据分析能力，满足基础系统运维和业务运维等游戏运维及问题分析场景需求.日志快速查询和分析，满足日常运维工作各种各样...
来自：
解决方案
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
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、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 ...
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
通过DataWorks，可以对数据进行传输、转换和集成等操作，从不同的数据存储引 入数据，并进行转化和开发，最后将处理好的数据同步至其它数据系统。1.5.DataV DataV数据可视化是使用可视化应用的方式来分析并展示庞杂数据的产品。DataV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...
电商网站数据埋点及分析
场景描述 数据埋点是数据产品经理、数据运营以及数据分 析师，基于业务需求（例如：CPC点击付费广 告中统计每一个广告位的点击次数），产品需求 （例如：推荐系统中推荐商品的曝光次数以及点 击的人数）对用户行为的每一个事件对应的位置 进行开发埋点，并通过SDK上报埋点的数据结 果，记录数据汇总后进行分析，推动产品优化或 指导运营。 解决问题 1.电商网站广告位效果统计分析 2.电网网站推荐商品曝光、点击、购买等行为统 计分析 3.电商网站用户分布分析 4.电商网站页面热点图分析等 产品列表 日志服务SLS Dataworks 云服务器ECS 云数据库RDS版 负载均衡SLB 专有网络VPC
文档版本：20220127 I 电商网站数据埋点及分析 前言 前言 概述 本文以电商网站为例，使用日志服务采集日志，RDS作为后端数据存储服务并使用日 志服务对数据进行分析。数据埋点是数据产品经理、数据运营以及数据分析师，基于 业务需求（例如：CPC点击付费广告中统计每一个广告位的点击次数），产品需求（例 如：推荐系统中...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您