高效构建企业门户网站
使用云效将项目代码部署到云服务器ECS，快速完成一个企业门户网站的开发和部署。
建站后，企业能够以网站为载体，能够全方位、多媒体地展示其名片信息，而且还能搭建起一个集品牌宣传、产品销售、客户服务、信息传播、互动交流、电子商务、数据分析与营销、合作招募于一体的多功能数字化平台，有力支撑企业在互联网时代的商业运营与市场拓展。对于企业而言，建设官方网站是构建其在线身份和数字化营销战略...
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解决方案
Landing-zone
企业上云第一步，规划和落地云上资源结构、访问安全、网络架构、安全合规体系，为企业搭建安全、高效、可管理的云环境。
东软集团东软聚焦于数字化转型企业所必需的新一代信息基础设施，在服务阿里云客户中，深化Landing Zone云管理与治理方案合作，为客户提供全生命周期的的解决方案及服务，帮助客户实现安全合规高效的规模化上云。提瑞斯法提瑞斯法是国内专业的云MSP服务商，通过其自研系统RDMP丰富Landing Zone解决方案，帮助企业解决在上云...
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解决方案
基于SpringCloud应用玩转MSE实践
随着业务不断创新，大型的单个应用和服务会被拆分为数个甚至数十个微服务，微服务架构已经被广泛应用。 微服务的好处在于快速迭代，如何在迭代过程中保障线上流量不受损。依赖开源产品缺少无运维工具，常常需要投入较大的运维人力和成本。 本实践提供基于云原生应用产品提供微服务注册配置中心、微服务治理和云原生网关等一系列高性能和高可用的企业级云服务能力。
自建网关 优势：自主建设，可控性最高，可满足企业各种复制的定制化业务需求。不足：投入成本高，开发周期长。文档版本：20240229基于SpringCloud应用玩转MSE 2.实践架构设计 2.1.架构图 本实践会从0-1准备好测试应用并部署到ACK集群，分别验证服务注册与发现、网关路由、全链路灰度、无损上下线、限流降级功能等。准备...
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。
集成十几个来源系统涉及的数据，体系化建设形成会员、商品、交易、营销等数据域上云.多源异构数据上云.提供统一的数据源，让公司上下对业务能够有统一的认知.数据规范定义.恶意积分兑换告警，优化会员积分制度.异常数据监控.推荐搭配使用.Dataphin助力乳品行业客户进行全域数智运营.基于Dataphin的数据管理能力，数据量庞大...
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智能商业分析 Quick BI
瓴羊智能商业分析 Quick BI 是阿里云用户臻选的数据可视化工具，大幅提升数据分析和报表开发效率，一站式满足企业各种场景的数据分析和决策的诉求。
2024-01-12Quick BI 助力山东高速集团成功举办数字化应用场景创新大赛为推动集团数字化转型、提升信息化水平，山东高速集团近日举办了一场以数字化应用场景创新为主题的大赛。这场大赛得到了阿里云智能集团瓴羊的协办支持，并借助其提供的数据可视化平台工具 Quick BI，取得了显著的成果。2024-01-12大数据计算 MaxCompute ...
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大数据近实时数据投递MaxCompute
本文介绍离线大数据场景使MaxCompute构建云 上近实时数仓，打通云下数据上云链路，解决数据复杂类型支持和动态分区问题，满足高级数据处理需求的最佳实践。 l混合云环境下，现有业务系统零改造，打通数据上云链路。 l使用UDF实现复杂数据类型转换和数据动态分区。 l使用DataWorks配置周期调度业务流程，数据自动入仓。 l借助MaxCompute优化计算引擎，实现降本增效。 产品列表 云服务器ECS 专有网络VPC 访问控制RAM 数据总线DataHub E-MapReduceEMR DataWorks 大数据计算服务MaxCompute
提供用户在云上使用开 源技术建设数据仓库、离线批处理、在线流式处理、即时查询、机器学习等场 景下的大数据解决方案。详见：https://www.aliyun.com/product/emapreduce 大数据计算服务 MaxCompute：是一项大数据计算服务，它能提供快速、完全 托管的 PB级数据仓库解决方案，使您可以经济并高效的分析处理海量数据。详见...
数据集成 Data Integration
阿里云数据集成 Data Integration是跨异构数据、低成本、弹性扩展的数据采集同步平台，为DataX的商业版，支持ETL，支持50+数据源跨网络离线(全量/增量)同步。
为了加快建设“三型两网、世界一流”发展战略，通过整体电力解决方案，进行数据中台规划与建设，构建电力行业新一代信息基础平台，带动公司IT和数据资源建设、应用及运维向企业级转变.一云多Region数据中台架构.统一运营运维管理.建设电力一朵云，形成“IT资源服务中心”和“数据服务中心”，实现运营“两级协同”，满足...
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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。
数据安全成熟度模型.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.数据安全生命周期过程域...
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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。
细粒度行为审计追溯的能力，可审计用户终端信息、使用工具、数据信息、返回结果等详细信息，全场景还原用户行为轨迹，有效追踪溯源数据的访问行为.细粒度数据审计.支持通过灵活多样的内置或自定义脱敏算法，实现生产类敏感数据脱敏到开发测试等非生产环境使用的场景，并确保脱敏后的数据保真可用.通过智能化检测模型分析...
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云原生数据仓库AnalyticDB MySQL数据仓库
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版（简称AnalyticDB）是融合数据库、大数据技术于一体的云原生企业级数据仓库平台。云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版支持数据实时写入和同步更新、实时计算和实时服务，可用于构建企业级报表系统、数据仓库和数据服务引擎。
ADB MySQL支持丰富的可视化BI工具，开发人员容易上手，降低企业数据化建设门槛.高度兼容MySQL协议以及SQL-2003语法标准，支持Tableau、帆软、QuickBI等数十款主流BI工具.与BI生态高度兼容.支持数据库（RDS、PolarDB-X、PolarDB、Oracle、SQL Server等），大数据（Flink、Hadoop、EMR、MaxCompute）、OSS、日志数据（Kafka、...
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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
满足高性能、高稳定性、可弹性的计算需求.Databricks Delta Lake为数据湖分析提供了ACID事务能力，轻松处理包含数十亿文件的PB级表的元数据信息，实现了批流一体的数据处理方式.同时满足数据科学家、数据工程师以及业务分析师的计算需求，提供交互式的协同分析工作平台.计算存储分离，减少数据冗余，实现多引擎间的数据共享...
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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
文档版本：20200331 6数据湖-在线学习场景数据分析 数据湖 JindoFS块存储模式 数据以Block形式存储在后端存储OSS上，本地Namespace服务维护元数据信息，该模式在性能上较优，无论是数据性能还是元数据性能。JindoFS块存储模式具有以下几个特点： 海量弹性的存储空间，基于OSS作为存储后端，存储不受限于本地集群，而且本 ...
数据传输服务DTS
阿里云数据传输服务集数据迁移、订阅及实时同步功能于一体，能够解决公共云、混合云场景下，远距离、毫秒级异步数据传输难题，支持关系型数据库、NoSQL、大数据(OLAP)等数据源，其底层基础设施采用阿里双11异地多活架构，为数千下游应用提供实时数据流，已在线上稳定运行7年之久。
根据数据量和网络的情况，迁移所耗费的时间可能会持续数小时甚至数天，对业务影响较大。通过数据传输服务可轻松实现数据一键上云，将停机时间降低到分钟级.只需配置迁移的源、目标实例及迁移对象，即可实现业务平滑迁移，支持结构迁移、全量数据迁移及增量数据迁移.支持库表列三级对象名映射，实现对源实例跟目标实例的库名...
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云Clickhouse冷热数据分层存储
基于云ClickHouse可以给电商、游戏、互联网以及其他行业提供高性能、高稳定性、低维护成本、高性价比的实时数据分析、精准营销、业务运营、业务分析、业务预警、业务营销、数仓加速等场景化方案，本实践会向客户提供数据库低维护成本、数据库链路构建、冷热分层存储、快熟分析等操作实践。 解决问题 1. 维护成本低不用建设维护体系，稳定性高，数据倾斜自动均衡。 2. 完善的数据同步链路，可以平滑将业务库、大数据、日志服务的数据同步到Clickhouse，降低研发成本。 3. 平滑升级版本，业务中断小。 冷热分层后透明读取，帮客户节约整体数据存储成本。
云数据库 ClickHouse 冷热数据分层存储是一种更具性价比的单实例多类型并存的数 据存储方式，提供热数据存储和冷数据存储两种方式，以及不同数据存储介质之间的 转存策略。热数据指的是实时性查询要求高、访问频次较高的数据，采用 ESSD或高 效云盘存储，满足高性能访问的需求。冷数据指的是查询频度相对较低、访问频次较 ...
异地双活场景下的数据双向同步
概述 随着客户业务规模的扩大，对系统高可用性要求越来越高，越来越多用户采用异地双活/多活架构，多活架构往往涉及业务侧做单元化改造，本方案仅模拟用户已做单元化改造后的数据双向同步，数据库采用双主架构，本地写本地读，同时又保证双库的数据一致性，为业务增加可用性和灵活性。 适用场景 数据库双向同步 数据库全局ID不冲突 双活架构的数据库建设问题 技术架构 本实践方案基于如下图所示的技术架构和主要流程编写操作步骤： 方案优势 DTS双向同步，采用独立模块避免数据同步占用系统资源。 奇偶ID涉及，避免数据冲突。 DTS多种处理冲突的方式供业务选择。 安全：原生的多租户系统，以项目进行隔离，所有计算任务在安全沙箱中运行。
随着客户业务规模的扩大，对系统高可用性要求越 数据库双向同步 来越高，越来越多用户采用异地双活/多活架构，多 数据库全局 ID不冲突 活架构往往涉及业务侧做单元化改造，本方案仅模 双活架构的数据库建设问题 拟用户已做单元化改造后的数据双向同步，数据库 采用双主架构，本地写本地读，同时又保证双库的数 据一致性，为...
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