智能推荐
智能推荐（AlRec）基于阿里巴巴领先的大数据和人工智能技术，以及在电商、内容、直播、社交等领域的业务沉淀，为全球企业及开发者提供个性化推荐服务，包括推荐系统开发平台PAI-Rec、场景化行业平台、工程引擎组件库等多种形式，助力在线业务增长。
多套服务，灵活接入.适合多种推荐业务开放阶段.模型丰富，开箱即用.提供基于EasyRec的数十种推荐算法.行业定制，效果优质.行业内置算法模板，效果涨幅可观.架构先进，性能稳定.历经多次双十一演练，服务稳定性强.40A_【标题】服务类型.模式1：推荐系统开发平台PAI-Rec.满足企业根据推荐系统算法模型、工程架构的设计原理，...
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数据安全中心
敏感数据保护（Sensitive Data Discovery and Protection），在满足等保v2.0“安全审计”、等保v3.0及“个人信息保护”的合规要求的基础上，为客户提供敏感数据识别、分级分类、数据安全审计、数据脱敏、智能异常检测等数据安全能力，形成一体化的数据安全解决方案。
增强数据安全保障能力，建立数据分类分级保护基础制度，健全网络数据监测预警和应急处置工作体系.4项国家标准征求意见稿专家审查.2023年5月11日，秘书处组织《IPv6地址分配和编码规则 接口标识符》《信息安全技术 存储介质数据恢复服务安全规范》《信息安全技术 数据交易服务安全要求》《信息安全技术 敏感个人信息处理安全...
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云原生数据库
PolarDB是阿里云自研的云原生数据库，在存储计算分离架构下，利用了软硬件结合的优势，为用户提供秒级弹性、高性能、海量存储、安全可靠的数据库服务。100%兼容MySQL和PostgreSQL生态，支持分布式扩展，高度兼容Oracle语法。
同时，GDN内集群支持跨地域读写分离、就近读取及配置灵活等功能.PolarDB MySQL 8.0支持并行查询框架，在存储层将数据分片到不同的线程上，多个线程并行计算，将结果流水线汇总到总线程，大幅降低复杂SQL查询、报表查询等需求的响应时间。如8.0版本88核710GB，100GB数据的集群，主节点开启并行查询后，速度最高提升30倍.提供...
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微服务引擎的线上流量治理
随着业务不断创新，微服务架构及数字化转型不断落地，在这个过程中，大量企业采用了开源的组件构建了微服务，比如有开源微服务全家桶之称的Spring Cloud体系或Apache Dubbo等，微服务的好处之一，在于快速迭代，如何在迭代过程中保障线上流量不受损？ 开源产品无运维工具，常常需要投入较大的运维人力和成本。 本实践将重点介绍如何快速集成主流开源微服务框架，实现业务零改造，解决开源框架在生产落地过程中的痛点，例如无损上下线、标签路由等，并通过托管微服务开源组件（API网关、注册中心、配置中心等）的服务，提供白屏化监控告警、容灾、宕机重启、扩缩容等能力，帮助企业释放业务无关的运维成本，聚焦业务本身的运维和发展。 方案优势 快速集成：通过JavaAgent技术实现Sping Cloud和Dubbo框架可以实现业务零改造接入。 免运维：托管微服务依赖开源中间件的服务，提供白屏化监控告警、容灾、宕机重启、扩缩容等能力，帮助我们客户释放业务无关的运维成本，聚焦自身业务本身的运维和发展。 开源增强：提供开源框架在生产落地过程中的痛点，例如应用无损上下线/金丝雀发布/南北+东西流量打通等，帮助客户的业务提高自身SLA和降低自研成本。
微服务引擎的线上流量治理 最佳实践 业务架构 背景描述 随着业务不断创新，微服务架构及数字化转型不 断落地，在这个过程中，大量企业采用了开源的 组件构建了微服务，比如有开源微服务全家桶之 称的 Spring Cloud体系或 Apache Dubbo等，微服务的好处之一，在于快速迭代，如何在迭代 过程中保障线上流量不受损？...
Salesforce on Alibaba Cloud
阿里云和Salesforce共同为中国客户带来了全球广受好评的CRM（客户关系管理）平台，包括销售云、服务云、电商云和 Salesforce 平台。它可以让企业的营销、销售、商务、服务和IT团队从任何地方一起协同工作，以提供卓越的客户体验。
内置多渠道管理，帮助企业统—管理各渠道的消费者数据和商品数据.社交集成Social Integration.在中国主流社交渠道上使用Salesforce服务客户.将中国主流社交渠道与服务云无缝集成，在社交平台服务客户.通过安全地将员工的企业IM帐户与Salesforce CRM链接起来，确保您的公司能够掌握客户关系，以及客户与您的品牌的互动历史...
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云数据库HBase
阿里云云数据库 HBase 版（ApsaraDB for HBase）是基于 Hadoop 且100%兼容HBase协议的高性能、可弹性伸缩、面向列的分布式数据库，轻松支持PB级大数据存储，满足千万级QPS高吞吐随机读写场景。
分布式高效时序数据库.HBase内置原生openTSDB，支持时序数据高效低成本处理，适合物联网、监控、金融K线等多个应用场景.支持海量数据高并发写入.与传统数仓的B+树相比，HBase 支持LSM存储模式，专门应对 高并发写入场景.支持将很早之前的数据存储到OSS中，存储成本降低3倍.内核级优化加可选SSD存储，平均读写延迟小于2ms，...
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图像搜索
图像搜索是阿里云自研的一款用于图片间相似性检索的平台型产品。通过输入图片，可高精度、高效率的在图库网站中检索到与输入图片相似的图片集合，并支持定制化服务。以图搜图可广泛的应用于拍照购物、 商品推荐、版权保护、图片相似推荐等场景。
向量检索服务将强大的向量管理、查询等能力，通过简洁易用的 SDK/API 接口透出，方便在大模型知识库搭建、多模态 AI 搜索等多种应用场景上集成.09A_更多产品与服务.09A_【标题】产品动态.产品动态时间线组件.09A_【标题】文档与工具.唐家哲,靖鑫,也树.图像搜索产品计费说明.查看图像搜索所有相关文档.了解丰富的图像搜索API...
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本地数据中心基于SMB/NFS协议访问对象存储最佳实践
1. 云存储扩容和迁移 集成智能缓存算法，自动识别冷热数据，将热数据保留在本地缓存，保证数据访问体验，无感知的将海量云存储数据接入本地数据中心，拓展存储空间。同时在云端 保留全量数据(冷+热)保证数据的一致性 2.云容灾 随着云计算的普及，越来越多的用户把自己的业务放到了云上。但是随着业务的发展，如何提高业务的可靠性和连续性，跨云容灾是一个比较热门的话题。借助云存 储网关对虚拟化的全面支持，可以轻松应对各种第三方云厂商对接阿里云的数据容灾。 3. 多地数据共享和分发 通过多个异地部署的文件网关实例，对接同一个阿里云OSS Bucket，可以实现快速的异地文件共享和分发，非常适合多个分支机构之间互相同步和共享数据。 4. 适配传统应用 有很多用户在云上的业务是新老业务的结合，老业务是从数据中心迁移过来的使用的是标准的存储协议，例如: NFS/SMB/iSCSI。新的应用往往采用比较新的技 术，支持对象访问的协议。如何沟通两种业务之间的数据是一个比较麻烦的事情，云存储网关正好起到一个桥梁的作用，可以便捷的沟通新旧业务，进行数据交换。 5. 替代 ossfs 和 ossftp ossfs 和 ossftp 都是基于文件协议的开源工具，用户可以通过它们直接上传文件到OSS。但是这两个开源文件都不建议在生产环境使用(POSIX 兼容度低)，同时挂 载在用户的客户端需要额外的配置和缓存资源，对于多个客户端的情况安装配置繁琐。通过文件网关的服务可以完美替代 ossfs 和 ossftp。通过创建文件网关，用 户只需要执行简单的挂载(NFS)和映射(Windows SMB)就可以像使用本地文件系统一样使用 OSS。
本地数据中心基于 SMB/NFS协议访问对象存储 最佳实践 业务架构 场景描述 本地数据中心在本地存储有限的情况下可以基 于云存储网关搭建一个海量文件系统的文件存 储服务，实现多个数据中心互相之间高效的同步 和共享数据。云存储网关以对象存储 OSS为后 端存储，为云上和云下应用提供业界标准的文件 服务（NFS和 SMB）和块...
数据可视化DataV
数据可视化DataV是阿里云一款数据可视化应用搭建工具，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水准的可视化应用，满足您会议展览、业务监控、风险预警、地理信息分析等多种业务的展示需求。
依托云原生时空数据引擎Ganos，数亿条空间数据查询计算也可秒级处理应用场景业务监控看板 数据分析报告 数字孪生城市 工业数字孪生 时空数据分析 跨系统数据一屏统管 DataV在业务数据可视化领域，通过丰富的可视化组件、低代码蓝图系统、AI设计辅助、多种数据源接入的能力，帮助业务开发人员能够快速完成自己业务看板的搭建...
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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。
钱大妈风控业务架构，主要由事件接入，风险应对，风险感知，风险回溯四个部分构成，阿里云实时计算Flink版产品在线ETL加工实时用户画像标签和销售事实指标，为钱大妈实时规则引擎的事件接入提供了重要的数据源支持。该风控技术方案已应用于钱大妈集团业务中，准确识别营销活动风险点，为用户利益保驾护航.易仓科技致力于...
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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...
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