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
小结：本节介绍使用日志服务在 web前端页面进行埋点，这里的数据仅做模拟，真实 业 务 根 据 业 务 需 求 和 智 能 推 荐 的 埋 点 建 议（https://help.aliyun.com/document_detail/116675.html）进行埋点。4.3.构造假数据 说明：本例为了实验方便构建部分用户数据。步骤1 登录 RDS控制台，进入之前创建的实例。步骤2 单击...
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 101 游戏数据运营融合分析 数据分析及展示 步骤2 创建 quickBI数据集，对近一个小时每分钟活跃用户数进行分析。文档版本：20210224 102 游戏数据运营融合分析 数据分析及展示 文档版本：20210224 103 游戏数据运营融合分析 数据分析及展示 步骤3 新建仪表板，展现分析结果。文档版本：20210224 104 游戏...
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
传统的Hadoop 方案中原始数据和ETL之后的数据都存储于HDFS，随着业务数据量增大，特别是在 线教育学习平台，文本、图片、音频、视频等文件对于数据存储的需求非常大，对大 数据集群规模的压力越来越大，对存储的压力越来越大，集群扩展时DataNode节点 需要退役更换，移动数据的成本很大，造成集群扩展的时间太长。...
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测
本篇最佳实践先创建EMR集群作为数据湖对象，Hive元数据存储在DLF，外表数据存储在OSS。然后使用阿里云数据仓库MaxCompute以创建外部项目的方式与存储在DLF的元数据库映射打通，实现元数据统一。最后通过一个毒蘑菇的训练和预测demo，演示云数仓MaxCompute如何对于存储在EMR数据湖的数据进行加工处理以达到业务预期。
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测实践 业务架构 场景描述 数据湖和数据仓库是当前大数据技术条件下构建分布式系 统的两种数据架构设计取向，数据湖偏向灵活性，数据仓 库侧重成本、性能、安全、治理等企业级特性。但是数据 湖和数据仓库的边界正在慢慢模糊，数据湖自身的治理能 力、数据仓库延伸到外部...
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。
利用这种能力，您可以对海量数据进行实时在线分析服务，同时支持拖拽式操作和丰富的可视化效果，使数据分析、业务数据探查、报表制作等工作变得轻松自如。在具体的操作过程中，您需要先确保已开通 MaxCompute 和 Quick BI，并将它们绑定至 DataWorks 项目空间。然后，在 MaxCompute 中准备好数据源，这些数据可以是新建的表...
来自：
云产品
基于弹性供应组构建大数据分析集群
场景描述 基于弹性供应组（APG）搭建spark计算集 群，提供一键开启跨售卖方式、跨可用区、 跨实例规格的计算集群交付模式的实践。 方案优势 1.超低成本：跨售卖方式提供计算实 例，按秒计费，可全部使用spot实例 交付，最高可省90%成本。 2.稳定可靠：跨可用域、跨实例规格， 降低spot被集体释放的风险；自动托 管，分钟级巡检，动态保证集群的算 力。 3.快速交付：单次可在5分钟内交付 2000个实例。 4.多策略组合：可分别指定spot和按量 实例的交付策略，以及差额补足的策 略，包括成本最低、打散和折中。 解决问题 1.大规模计算集群成本高。 2.创建ECS实例方式单一，无法跨计费 方式、可用区及规格等核心参数。 3.当可用区资源紧张，无法自动保证基于 spot类型的稳定算力。 产品列表 专有网络VPC 云服务器ECS
基于弹性供应组构建大数据分析集群最佳实践 业务架构 场景描述 基于弹性供应组（APG）搭建 spark计算集 群，提供一键开启跨售卖方式、跨可用区、跨实例规格的计算集群交付模式的实践。方案优势 1.超低成本：跨售卖方式提供计算实 例，按秒计费，可全部使用 spot实例 交付，最高可省 90%成本。2.稳定可靠：跨可用域、跨实例...
RocketMQ性能压测快速方案
在客户对产品性能存疑或者给客户进行POC验证时可以用本实践来快速完成性能测试。
RocketMQ性能压测快速方案 最佳实践 业务架构 场景描述 在一些产品选型场景客户需要产品的详细压测 数据，本方案可以快速构建测试客户端（RocketMQ官方的压测客户端）和服务端（RocketMQ5.0实例），方便客户自测或者给客 户做POC验证性能。应用场景 在客户对产品性能存疑或者给客户进行POC验 证时可以用本实践来快速完成...
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
阿里云日志服务SLS多云统一日志方案之腾讯云日志采集最佳实践
使用日志服务SLS统一采集、存储、查询和分析阿里云、腾讯云等不同云厂商上的业务日志、系统日志和云产品日志，实现在一个平台上管理多云架构下的所有日志。
阿里云 SLS多云日志统一管理方案-腾讯云日志采集 最佳实践 业务架构 场景描述 使用日志服务 SLS统一采集、存储、查询和分析 阿里云、腾讯云等不同云厂商上的业务日志、系 统日志和云产品日志，实现在一个平台上管理多 云架构下的所有日志。产品列表 方案适用的场景和优势 阿里云 多云：使用多云架构的用户都需要有一个统一...
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
Hologres常见使用场景 联邦分析实时数据和离线数据 业务数据分为冷数据和热数据，冷数据存储在离线数据仓库MaxCompute中，热数 据存储在Hologres中。Hologres可以联邦分析实时数据和离线数据，对接BI分析 工具，快速响应简单查询与复杂查询的业务需求。图1.联邦分析架构图 实时数据仓库 实时写入业务数据至实时计算，使用...
基于MSE云原生网关实现全链路灰度
在微服务场景中，应用间的调用是随机的。当您部署的Spring Cloud应用或Dubbo应用存在升级版本时，可能会导致无法将具有一定特征的流量路由到应用的目标版本。通过MSE提供的全链路灰度能力，您无需修改业务代码，就可以实现端到端的全链路流量控制。泳道可以将应用的相关版本隔离成一个独立的运行环境。通过设置泳道规则，可以将满足规则的请求流量路由到目标版本的应用。
应用计价成功后，CADT会实时生成一个应用架构成本分析报告，可以单击查看报告。文档版本：20240429 11基于MSE云原生网关实现全链路灰度最佳实践 如果确认价格符合预期，可以单击下一步：确认订单。步骤8 确认订单阶段会列出架构中所有的产品及其价格，需要用户确认无误后勾选接受《云 速搭服务条款》，此时下一步：支付并...
基于函数计算FC实现大语言模型部署
在现代AI应用中， Qwen /chatglm2-6b 和Stable Diffusion等模型因其强大的功能而受到关注。然而，这些模型对计算资源的高需求和复杂的运维管理成为部署时的挑战。基于函数计算FC的无服务器计算模式为这类模型的部署提供了全新的解决方案。用户只需关注模型的部署和调用逻辑，而无需关心底层的服务器配置、资源分配和扩展性等问题。函数计算FC能够自动处理函数的执行环境，包括冷启动、弹性伸缩等，确保模型能够在大规模的请求下稳定运行。
基于函数计算 FC实现大语言模型部署最佳实践 业务架构 方式一：魔搭 SwingDeploy模型到 FC 方式二：FC3.0应用模板部署 场景描述 在现代 AI应用中，Qwen/chatglm2-6b等社区模型因其强大的功能而受到关注。然而，这些模型对计算 资源的高需求和复杂的运维管理成为部署时的挑战。基于函数计算 FC的无服务器计算模式为这类模型...
基于函数计算FC实现阿里云Kafka消息轻量级ETL处理
在大数据ETL场景，Kafka是数据的流转中心，Kafka中的数据一般是原始数据，可能存在多种数据混杂的情况，需要进一步做数据清洗后才能进行下一步的处理或者保存。利用函数计算FC，可以快速高效的搭建数据处理链路，用户只需要关注数据处理的逻辑，数据的触发，弹性伸缩，运维监控等阿里云函数计算都已经做了集成，函数计算FC也支持多种下游，OSS/数据库/消息队列/ES等都可以自定义的对接
基于函数计算 FC实现阿里云 Kafka消息轻量级ETL处理 最佳实践 业务架构 场景描述 基于函数计算 FC处理消息队列 Kafka中的数据，进行 ETL处理后，将清洗归档后的数据上传到 OSS存储。应用场景 在大数据 ETL场景，Kafka是数据的流转中心，Kafka 中的数据一般是原始数据，可能存在多种 数据混杂的情况，需要进一步做数据清洗后...
高效防护 Web 应用
随着网络技术的不断发展，您的Web应用如果没有流量入口的防护，会面临诸多风险。本方案以ECS实例接入WAF为例，推荐您使用Web应用防火墙（WAF）开启应用防护，避免网站服务器被恶意入侵导致性能异常等问题，保障网站的业务安全和数据安全。同时，为您节约开发成本，满足行业合规要求。
本方案以ECS实例接入WAF为例，推荐您使用Web应用防火墙（WAF）开启应用防护，避免网站服务器被恶意入侵导致性能异常等问题，保障网站的业务安全和数据安全。同时，为您节约开发成本，满足行业合规要求。阿里云提供WAF 3.0版实例的免费试用活动，如果您是产品新用户，可以在免费试用频道领用。如果您不符合试用资格，选用...
来自：
解决方案
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...
来自：
解决方案
自建数据库迁移到云数据库
本方案介绍如何将网站的自建数据库迁移至云数据库 RDS，解决您随着业务增长可能会面临的数据库运维难题。数据库采用高可用架构，支持跨可用区容灾，给业务带来数据安全、可用性、性能和成本方面收益。方案提供了快速体验教程，模拟了数据库迁移所需的工作，帮助您快速上手。
数据库采用高可用架构，支持跨可用区容灾，给业务带来数据安全、可用性、性能和成本方面收益。方案提供了快速体验教程，模拟了数据库迁移所需的工作，帮助您快速上手。体验本方案预计费用不超过3元（假设资源运行时间不超过1小时，如果调整资源规格、使用时长，或执行本方案以外的操作，可能会导致费用发生变化，请以控制台...
来自：
解决方案
基于函数计算FC实现企业级权限精准控制Kafka跨实例消息同步
应用场景 在大数据场景，企业的Kafka实例可能存在多种情况，比如使用阿里云Kafka服务，可能是自建开源Kafka，或者是其他云上的云Kafka。不同的业务使用不同类型的Kafka实例，在这个前提下Kafka实例之间可能会需要消息同步的情况： 同帐号容灾场景：比如Kafka实例都是阿里云Kafka，但是Kafka实例会有主备之分，需要将主Kafka实例的消息实时同步到备Kafka。 跨帐号或异地容灾：这类场景比如主Kafka是阿里云Kafka，备Kafka是IDC开源自建Kafka，或者是其他云上的Kafka。 不同业务之间消息同步：因为现在的业务通常不会是信息孤岛，都需要消息互通，所以可能是A业务的Kafka实例消息需要同步到B业务的Kafka实例，并且这两个Kafka实例归属不同的RAM角色，有自己独自的权限控制。 解决问题 解决使用开源组件做消息同步的高成本问题。 解决使用开源组件做消息同步的并发性能、稳定性问题。 解决使用开源组件做消息同步的可靠性问题（重试机制，容错机制，死信队列等）。 大幅提升构建消息同步架构的效率，降低构建复杂度问题。
基于函数计算FC实现企业级权限精准控制Kafka跨实例消息同步最佳实践 场景描述 业务架构 基于阿里云函数计算FC实现同帐号阿里云Kafka实 例之间消息、元数据同步，跨帐号阿里云Kafka实例 之间消息、元数据同步，阿里云Kafka实例和IDC 自建Kafka（其他云Kafka）之间消息、元数据同步。应用场景 在大数据场景，企业的Kafka实例...
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...无缝对接多种数据分析产品，对存储在对象存储 OSS 中的数据直接进行大数据分析，洞察业务价值。同时，数据湖提供多种存储类型的冷热分层转换能力，通过数据全生命周期管理优化存储成本。查看详情技术解决方案咨询我们将根据您提交的需求，安排技术解决方案专家为您服务！立即咨询
来自：
解决方案
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您