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...
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，...
向量检索与通义千问搭建专属问答服务
本方案介绍如何使用向量检索服务（DashVector）结合通义千问大模型来打造基于垂直领域专属知识等问答服务。解决大模型本身在处理特定领域的知识表示和应用时的局限性。为企业提供部署简单，便于集成，实时高效，专业稳定的应用服务。
智能旅游顾问可通过机器学习进行用户画像和旅游需求分析，提供个性化的旅游路线和景点推荐，并根据用户的反馈进行自动迭代和优化。提供更加个性化、人性化的旅游服务。方案部署01部署准备开通灵积模型服务、向量检索服务，并获得API-KEY、完成Cluster创建。准备开发环境及数据。02本地知识库向量化创建embedding.py文件，并...
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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...
基于MSE云原生网关同城多活
借助云原生微服务MSE网关，MSE配置注册中心的同城容灾多活微服务应用。构建一个经典的微服务场景，实现同城容灾的步骤，体现云原生相关产品在用户上云，高可用同城容灾多活场景下的能力。
文档版本：20240423 40 基于MSE云原生网关同城多活最佳实践 场景验证 步骤4 等待压测任务生成 步骤5 查看压测数据 步骤6 通过在 ack-main中删除资源方式模拟机房故障，有损秒级切换，查看 PTS压测曲线 文档版本：20240423 41 基于MSE云原生网关同城多活最佳实践 场景验证 服务删除时，压测曲线会出现毛刺，请记录删除操作...
基于函数计算FC实现阿里云Kafka消息内容控制MongoDB DML操作
在大数据ETL场景，将Kafka中的消息流转到其他下游服务是很常见的场景，除了常规的消息流转外，很多场景还需要基于消息体内容做判断，然后决定下游服务做何种操作。 该方案实现了通过Kafka中消息Key的内容来判断应该对MongoDB做增、删、改的哪种DML操作。 当Kafka收到消息后，会自动触发函数计算中的函数，接收到消息，对消息内容做判断，然后再操作MongoDB。用户可以对提供的默认函数代码做修改，来满足更复杂的逻辑。 整体方案通过CADT可以一键拉起依赖的产品，并完成了大多数的配置，用户只需要到函数计算和MongoDB控制台做少量配置即可。
u 分区数：默认 12 个分区，通常建议分区数是 12 的倍数，减少数据倾斜风险。u 存储引擎：阿里云 Kafka 架构，有云存储和 Local 存储。（详细对比参见文档：https://help.aliyun.com/zh/apsaramq-for-kafka/cloud-message-queue-for- kafka/product-overview/comparison-between-storage-engines ）u 消息类型：普通消息。...
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。
基于SpringCloud应用玩转MSE实践 业务架构 场景描述 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，迭代过程保障线上流量不受损。依赖开源产品缺少专业运维工具，常常需要投入较大的运 维人力和成本。本实践基于云原生应用产品提供微服务...
多媒体数据存储与分发
以搭建一个多媒体数据存储与分发服务为例，搭建一个多媒体数据存储与分发服务。
安全、智能的存储系统提供用户级别资源隔离机制和多层次安全防护，提供多种数据处理能力，无缝对接大数据分析系统以及可观测平台，满足企业数据分析与管理的需求。灵活的访问加速能力OSS作为存储源站，可无缝集成内容分发网络CDN，提升文件被多次重复下载时的访问体验；支持传输加速服务，优化互联网传输链路和协议栈，并...
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解决方案
企业级云灾备与数据管理
本方案以备份 ECS 文件为例，介绍如何部署一个简单的云灾备环境，以满足常见的数据保护需求。
产品解决方案文档与社区权益中心定价云市场合作伙伴支持与服务了解阿里云备案控制台企业级云灾备与数据管理方案介绍方案优势应用场景方案部署方案权益企业级云灾备与数据管理云备份 Cloud Backup 为企业数据安全提供了全方位的云灾备、冷热数据统一管理能力，全面覆盖公共云、混合云以及本地 IDC 生产环境，帮助用户减少因...
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解决方案
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
文档版本：20210224 79 游戏数据运营融合分析 数据融合 步骤2 创建 schema指向 adb高性能库，该操作暂时无法直接通过 DLA控制台向导创建，需 要通过 SQL语句来执行，创建指向 ADB的 SCHEMA如下：CREATE SCHEMA adbc_appdb WITH DBPROPERTIES(CATALOG='adb3',LOCATION='jdbc:mysql:/am-uf6t8zep25268i88z90650.ads.aliyuncs....
云原生数据湖分析DLA
阿里云云原生数据湖分析是新一代大数据解决方案，采取计算与存储完全分离的架构，支持对象存储(OSS)、RDS(MySQL等)、NoSQL(MongoDB等)数据源的消息实时归档建仓，提供Presto和Spark引擎，满足在线交互式查询、流处理、批处理、机器学习等诉求。内置大量优化+弹性，比开源自建集群最高降低50%+的成本，最快可1分钟级拉起300个计算节点，快速满足业务资源要求。
查看数据湖分析使用文档.了解Open API和SDK使用...兼容Presto、Spark.Serverless形态，无需购买任何资源，互联网直接访问，降低运维成本，免去大数据库系统构建烦扰.OSS数据直接分析，构建大规模分析数据集，延迟大约为10分钟.多源数据实时入湖.集群按需快速扩展，1分钟最快弹出300个节点，灵活应对业务变化.海量算力即时扩容.
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云产品
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。
产品解决方案文档与社区权益中心定价云市场合作伙伴支持与服务了解阿里云备案控制台智能商业分析 Quick BI产品简介产品优势产品功能产品选型入门与试用技术解决方案产品定价安全合规客户案例常见问题社区智能商业分析 Quick BIQuick BI 提供智能化数据分析及可视化能力，满足用户数据准备、数据分析、数据可视化等需求。...
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云产品
系统运维管理 OOS
阿里云系统运维管理（简称OOS）提供的云上自动化运维服务，通过执行模板来完成任务的自动化运行，可以使用OOS管理ECS、RDS、SLB、VPC等云产品，提升日常运维管理效率
标签可按照OSType、AppVersion、Env等不同用途进行分类批量操作的风险控制通过运维编排分批执行云助手命令，验证内容符合预期后再进行后续批次相关产品系统运维管理OOS本产品云服务器ECS云助手在线咨询管理抢占式实例抢占式实例适用于无状态的应用场景，比如可弹性伸缩的Web站点服务、图像渲染、大数据分析和大规模并行计算...
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云产品
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
电商网站数据埋点及分析 最佳实践 部署架构 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...
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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云产品
Spark on ECI大数据分析
场景描述 方案优势 1.计算引擎弹性扩缩容，兼顾资源弹性与计 算资源成本优化。 2.计算与存储分离架构，结合阿里云原生云 存储产品，海量数据湖优势。 3.Kubernetes原生的调度性能优势，提升在 大规模分析作业时的分析性能优势分。 4.集群资源隔离和按需分配。 解决问题 1.计算资源弹性能力不足，计算资源成本管 控能力欠缺. 2.集群资源调度能力和隔离能力不足。 3.计算与存储无法分离，大数据量分析时出 现数据存储资源瓶颈。 4.Spark submit方式提交分析作业参数支持 有限等缺点。 产品列表 容器服务Kubernetes版(ACK) 弹性容器实例(ECI) 文件存储HDFS 对象存储OSS 专有网络VPC 容器镜像服务ACR
应用范围 需要使用 Spark on Kubernetes解决方案的用户 对 Spark大数据分析平台计算资源成本控制考虑的用户 需要有灵活可扩展计算平台资源弹性及管控的用户 名词解释 文件存储 HDFS：阿里云文件存储 HDFS是面向阿里云 ECS实例及容器服务等计 算资源的文件存储服务，允许用户像在 Hadoop分布式文件系统中管理和访问数 据，...
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