AnalyticDB MySQL湖仓版的用户运营分析实践
本方案只需一个湖仓版实例就能完成“数据入湖+作业开发+在线分析”的一站式用户运营数据分析，提供更高效的数据处理方案与更低的数据存储成本。
方案介绍AnalyticDB MySQL湖仓版的用户运营分析实践本架构将Kafka数据实时同步到云原生数据仓库AnalyticDB MySQL湖仓版，在AnalyticDB MySQL湖仓版中进行数据清洗、分库分表、与云数据库RDS MySQL同步到AnalyticDB MySQL湖仓版的用户维度表进行多表关联聚合分析。最终在Quick BI呈现可视化的用户运营分析看板。解决问题：...
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解决方案
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
MaxCompute已与数据集成、DataWorks、QuickBI、机器学习 PAI、ADB、推荐引擎、移动数据分析等大数据产 品打通，可快速集成使用，轻松应对各种大数据应用场景。本文以线下现有业务大数据离线数仓建设为背景，介绍如何在现有业务应用系统零 改造的前提下，从 Kafka集群切入，打通数据上云链路，解决数据复杂类型支持和 动态...
数据管理DMS
数据管理DMS是基于阿里巴巴集团十余年的数据库服务平台的云版本，提供免安装、免运维、即开即用、多种数据库类型与多种环境统一的web数据库管理终端；可以为企业用户快速复制搭建与阿里集团同等安全、高效、规范的数据库DevOps研发流程解决方案。
传统离线数仓无法满足各类实时场景需求（如：ad-hoc、实时数据统计与分析、实时计算、敏捷风控等）的问题.实时数仓采用kafka+flink等方式建设，链路长且数据准确性难以保障的问题.需要熟练掌握各类实时数仓技术栈，学习和管理成本高的问题.日志解析方式实时加工入仓，数据实效性高且对生产系统影响小.单一模块实现kafka+...
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云产品
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.产品下线公告.Databricks...
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云产品
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。
数据安全中心 Data Security Center 为客户提供敏感数据自动识别、分级分类、大数据安全审计与数据脱敏等数据安全能力，形成一体化的云上全域数据防泄漏与安全解决方案，在帮助客户实现等保 2.0 二级有关“安全审计”与三级有关“个人信息保护”的合规要求的同时，并满足《数据安全法》中提出的有关要求.数据安全中心（敏感...
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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。
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.智能运维数据分析平台.针对游戏行业运维场景，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...
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解决方案
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。
主要通过定义数据来源和去向的数据源和数据集，提供一套抽象化的数据抽取插件（称之为 Reader）、数据写入插件（称之为 Writer），并基于此框架设计一套简化版的中间数据传输格式，从而达到任意结构化、半结构化数据源之间数据传输的目的.抽取、转换、导入.数据集成支持在数据抽取过程中进行简单的ETL数据转换操作（如日期...
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云产品
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。
生产全流程动态模拟.DataV在数据智能分析领域，通过AI智能分析与数据可视化的结合，为高频数据处理场景提供了一套简单易用的可视化分析工具，通过具象、生动、有趣的方式快速理解数据，让更多用户能便捷高效地利用数据可视化技术获得信息表达的优势和乐趣、获得全新数据互动体验；自动化数据洞察能力，利用智能AI推荐，帮助...
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云产品
数据迁移上云
随着越来越多的企业选择将业务系统上云，各种类型的数据如何便捷、平滑的迁移上 云，成了用户上云较为关注的点；业务上云后，因为业务或者其他方面调整等因素， 也存在如跨区域，跨账号等数据迁移的场景。针对以上需求，阿里云上提供了较为丰 富的工具（如ossimport）、服务(在线迁移服务)，旨在能够帮助客户便捷进行数据迁 移。 本文通过云架构设计工具CADT来快速创建云上基础资源，并以杭州区域来模拟线 下IDC（或友商），深圳区域模拟阿里云云上资源。通过云上的工具命令、服务来提 供常见数据迁移场景的最佳实践。
云企业网可帮助您在不同地域 VPC间，VPC与本地数据中心间搭建私网通信通道，通过自动路由分发及学习，提高网络 的快速收敛和跨网络通信的质量和安全性，实现全网资源的互通，帮助您打造一 文档版本：20201013 II 数据迁移上云最佳实践 前言 张 具 有 企 业 级 规 模 和 通 信 能 力 的 互 联 网 络。详见：...
人工智能-自然语言处理-情感分析
又称倾向性分析，或意见挖掘，它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。利用情感分析能力，可以针对带有主观描述的自然语言文本，自动判断该文本的情感正负倾向并给出相应的结果。支持英语，泰语，越南语，印尼语。
基于百亿级别的数据反馈建立分析模型，提升模型的精度和适配性.海量数据建模.通过多年的语料及算法研发积累，可在短时间内分析海量文本，帮助客户更好更精确的挖掘出文本价值.服务可用性高达 99.9%，根据调用量动态调整，支持上亿量级的调用及数据监控.标准化接口封装，大大降低研发人力投入.自然语言处理.NLP自学习平台....
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云产品
自建Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云Databricks数据洞察
场景描述 客户在IDC或者公有云环境自建Hadoop集群构建数据仓库和分析系统，购买阿里云Databricks数据洞察集群之后，涉及到数仓数据和元数据的迁移以及Hive版本的订正更新。 方案优势 1. 全托管Spark集群免运维，节省人力成本。 2. Databricks数据洞察与阿里云其他产品（OSS、RDS、MaxCompute、EMR）进行深度整合，支持以这些产品为数据源的输入和输出。 3. 使用Databricks Runtime商业版引擎相比开源Spark性能有3-5倍的提升。 解决问题 1. Hive数仓数据迁移OSS方案。 2. Hive元数据库迁移阿里云RDS方案。 3. Hive跨版本迁移到Databricks数据洞察使用Delta表查询以提高查询效率。
自建 Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云 Databricks数据洞察 业务架构 场景描述 客户在 IDC或者公有云环境自建 Hadoop集群 构建数据仓库和分析系统，购买阿里云 Databricks数据洞察集群之后，涉及到数仓数 据和元数据的迁移以及 Hive版本的订正更新。方案优势 1.全托管 Spark集群免运维，节省人力成 本。2.Databricks数据洞察...
SLS多云日志采集、处理及分析
场景描述 从第三方云平台或线下IDC服务器上采集 日志写入到阿里云日志服务，通过日志服务 进行数据分析，帮助提升运维、运营效率， 建立DT 时代海量日志处理能力。 针对未使用其他日志采集服务的用户，推荐 在他云或线下服务器安装logtail采集并使用 Https安全传输；针对已使用其他日志采集 工具并且已有日志服务需要继续服务的情 况，可以通过Log producer SDK写入日志 服务。 解决问题 1.第三方云平台或线下IDC客户需要使用 阿里云日志服务生态的用户。 2.第三方云平台或线下IDC服务器已有完 整日志采集、处理及分析的用户。 产品列表 E-MapReduce 专有网络VPC 云服务器ECS 日志服务LOG DCDN
文档版本：20211203 24 SLS多云日志采集、处理及分析 Logtail日志采集处理分析 注意：查询分析设置的修改操作只会对新写入的数据生效，如果您需要提前对查询分 析设置的某些字段分析统计生效，请使用指定字段查询的自定义方式在日志写入到日 志库之前进行开启统计查询。步骤4 再次启动日志发生器和停止日志发生器。按云...
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，...
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