全域采集与增长分析Quick Tracking
全域采集与增长分析(Quick Tracking)是阿里云推出的应用数据采集及分析产品,为运营、BI、产品和决策层提供一站式数据化运营服务:通用的多维度用户行为分析、自助分析功能、数据无缝对接其他大数据产品,助每个企业实现基于大数据技术的精细化运营能力。
支持跨端/单端人群圈选,圈选人群可做用户分析或人群洞察.洞察分析工具对人群进行分析,还可以把分析结果保存为洞察报告.基于营销策略的一方私域标签体系搭建,提供真正运营可用的行为标签.App端性能监控.支持崩溃、卡顿、启动分析、网络分析等性能监控功能.Web端性能监控.支持JS异常、API请求、白屏、用户追踪等性能监控...
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日志服务sls
日志服务(Log Service,简称Log)是针对实时数据一站式服务,在阿里集团经历大量大数据场景锤炼而成。无需开发就能快捷完成数据采集、消费、投递以及查询分析等功能,帮助提升运维、运营效率,建立DT时代海量日志处理能力。
企业级设计,多租户隔离,PB级容量设计,万企业用户选择.经过阿里经济体实践的AIOps能力,支持智能异常巡检与根因分析.具备丰富的可视化组件,可创建所见即所得的交互式分析大盘。同时支持实时可编排的告警功能,可随时随地掌握业务动向.丰富的可视化组件,可交互式分析报表,灵活告警与多样的通知能力.支持灵活监控规则...
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云原生数据库PolarDB 分布式版
PolarDB 分布式版是阿里云自主设计研发的高性能云原生分布式数据库产品,为用户提供高吞吐、大存储、低延时、易扩展和超高可用的云时代数据库服务。
基于PolarDB 分布式版存储海量数据,通过AnalyticDB进行数据分析,可构建智能化的城市公交系统,满足路线规划、站点查询、公交预报、业务报表结算、公交调度等需求,提升运营效率和服务水平.PolarDB 分布式版采用分层架构可确保在并发、计算、数据存储三个方面均可线性扩展,可根据业务潮汐特点灵活升降配PolarDB 分布式版...
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云数据库MongoDB版
阿里云云数据库MongoDB版是完全兼容MongoDB协议、高度兼容DynamoDB协议的在线文档型数据库服务。支持单节点、双节点、副本集和分片集群四种部署架构,能够满足不同的业务场景需要。
每天自动备份数据数据容灾能力强,免费支持7天内的任意时间点数据的恢复,有效防范数据误操作,降低业务损失.VPC专有网络.实例部署在利用OverLay技术在物理网络基础上构建的专有VPC虚拟网络上,在TCP层直接进行网络隔离保护.DDOS防护.在网络入口实时监测,当发现超大流量攻击时,对源IP进行清洗,清洗无效情况下可以直接...
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云解析DNS
云解析DNS(Domain Name System,简称 DNS)是一种快速、安全、稳定、智能的互联网域名解析服务。产品能力涵盖公网权威域名解析、全局流量管理、公网递归域名解析,帮助企业在互联网域名解析管理、域名自动容灾调度和移动APP/IoT终端域名防劫持方面提升用户体验和降低运维难度。
全球百台服务器支撑,带宽资源充足,保证用户接入稳定服务.终端解析服务更稳定.绕过运营商LocalDNS,避免域名劫持,保护用户隐私.有效防劫持,访问更安全.推荐搭配使用.防劫持:移动端解析(APP/IOT场景).移动端HTTPDNS解析.帮助客户实现不同网络运营接入的用户,解析出不同的IP地址。同时,也可以为每个地址池开启健康...
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VPN网关
阿里云VPN网关(VPN Gateway)是一款基于Internet,通过加密隧道将企业数据中心、办公网或终端与阿里云专有网络(VPC)安全可靠连接起来的服务。VPN网关在国家相关政策法规下提供服务,支持IPsec VPN、SSL VPN及国密算法等丰富特性,满足分支互联、移动办公等接入场景。
用户通过使用阿里云VPN网关产品,将分支机构通过加密隧道接入数据中心,快速搭建云上私网服务,为亚太业务提供安全可靠、简单易用的IPsec VPN互联网络.菜鸟网络作为物流行业的重要一员,业务遍及全球,随之而来的分支机构/物流中心也分布广泛。用户使用阿里云VPN网关产品,打造物流云平台,快速搭建云上私网服务,为集团...
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云数据库ClickHouse
云数据库ClickHouse 是阿里云提供的分布式实时分析型列式数据库服务。具有高性能、开箱即用、企业特性支持。广泛应用于流量分析、广告营销分析、行为分析、人群划分、客户画像、敏捷BI、数据集市、网络监控、分布式服务和链路监控等业务场景。
基于大规模的多维度用户数据分析分析广告投放条件命中的人群规模,评估广告投放成本。同时对投放对象进行人群画像,评估投放收精准度和目标收益.广告人群预估属于在线分析,亿级用户宽表数据分析秒级完成.云数据库MySQL.推荐搭配使用.广告投放人群预估和人群画像.云数据库 ClickHouse 社区兼容版包年包月系列价格下调....
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SLS数据入湖Kafka最佳实践
SLS<em>数据</em>入湖Kafka最佳实践
应用和数据分散在多云或混合云,在面对多云/混合云这样大的趋势下,数据无法进行统一的聚合、分析处理和导出等,本方案给出了在多云/混合云场景下,构建通过标准的Kafka协议和托管服务,SLS可以连接Kafka数据入湖导入,然后进行统一的海量数据的集中存储、智能转储、聚合分析查询等。
SLS 数据入湖 Kafka 最佳实践 业务架构 场景描述 应用和数据分散在多云或混合云,在面对多云/混合云这样大的趋势下,数据无法进行统一的 聚合、分析处理和导出等,本方案给出了在多 云/混合云场景下,构建通过标准的Kafka协议 和托管服务,SLS可以连接Kafka数据入湖导 入,然后进行统一的海量数据的集中存储、智 能转储、...
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可观测链路 OpenTelemetry版结合日志服务SLS关联分析最佳实践
可观测链路 OpenTelemetry版结合日志服务SLS关联<em>分析</em>最佳实践
可观测链路 OpenTelemetry 版为分布式应用的开发者提供了完整的调用链路还原、调用请求量统计、链路拓扑、应用依赖分析等工具,可以帮助开发者快速分析和诊断分布式应用架构下的性能瓶颈,当应用出现业务异常问题时,您可以在可观测链路 OpenTelemetry 版控制台关联查看日志进行分析,精准定位业务异常。
文档版本:20240428 IV 可观测链路 OpenTelemetry 版结合日志服务 SLS最佳实践 最佳实践概述●进阶查询&分析:基于存储 Trace明细数据的 LogStore提供自定义查询和分析数据 的能力可根据用户需求自定义仪表板和告警,并实现链路关联日志查询的场景。部署架构 架构说明 1个 ACK集群,1个日志服务 SLS实例(跳过部署)●CADT...
来自: 最佳实践 | 相关产品:日志服务(SLS),云速搭
通过ES兼容接口方式使用Kibana访问SLS数据
通过ES兼容接口方式使用Kibana访问SLS<em>数据</em>
自建ELK日志系统的客户迁移到阿里云日志服务SLS后,对SLS查询分析语法不太熟悉的客户,可以继续沿用原有的查询分析习惯,在不改变使用方式习惯的情况下,通过Elasticsearch兼容接口的方式使用Kibana访问SLS。
应用场景 自建ELK日志系统的客户迁移到阿里云日志服 务SLS后,对SLS查询分析语法不太熟悉的客 ,可以继续沿用原有的查询分析习惯,在不改 变使用方式习惯的情况下,通过Elasticsearch 兼容接口的方式使用Kibana访问SLS。解决问题  如何使用ACK部署Wordpress应用,并使 SLS采集容器日志到SLS  最大程度保障Elastic...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,容器服务 ACK,日志服务(SLS)
云上 AI
依托大模型与云计算的协同发展,阿里云帮助企业和开发者以最快速度实现生成式和判别式的创新应用,拥抱 AI 时代
查看更多人工智能平台PAI为了确保用户在使用PAI时的数据安全和合规性,获取并维持多项全球认可的安全合规资质,数据安全与隐私保护均达到高标准。查看更多云平台亚太合规资质最全的云服务商之一,从基础设施安全、内核平台安全、系统服务安全、云安全产品四个层面,保障千行百业客户的业务安全在线。查看更多云平台亚太合规...
来自: 解决方案
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。
本方案使用阿里云机器学习平台PAI的强大算法能力,通过对用户数据的计算和预测,辅助客户对人群营销决策的判断,在用户召回,流失预测,高价值用户寻找等多个运营场景,帮助客户降低成本,提高效率;客户可通过短信的方式触达用户,完成营销触达的全链路操作。查看详情Flink+Hologres搭建实时数仓Flink+Hologres搭建实时...
来自: 解决方案
移动开发平台 mPaaS
阿里云移动开发平台 mPaaS提供App开发、测试、运营及运维等云到端的一站式解决方案,帮助企业快速构建高质量的移动应用,阿里云快速开发平台提升企业产品生态发展。
移动分析MAS 通过统计和分析客户端流量、性能质量和用户行为等数据用数据实现产品、运营、推广的决策;通过对闪退的分析,快速定位闪退原因,提高程序稳定性。数据同步移动数据同步 MSS,通过一个安全的数据通道 TCP+SSL,及时、准确、有序地将服务器端的业务数据,主动的同步(SYNC)到客户端 App。安全加固为移动应用...
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企业轻量级数据分析解决方案
企业轻量级数据分析解决方案,为用户提供低门槛的数据存储与分析能力。帮助用户快速实现数据赋能,解锁数据运营能力。
支持对接消息队列、日志服务、Logstash 等实时数据源,可构建准实时数据分析业务,提升用户数据服务业务的效能.支持准实时数据分析.分析型数据库ADB.DataV数据可视化.数智化运营已经成为当下每一个企业都需要深度思考的问题,而数据平台建设无论从技术难度,还是运维复杂性上对于中小企业都是较大的挑战。阿里云通过企业轻...
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Spark on ECI大数据分析
Spark on ECI大<em>数据分析</em>
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 ,...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,对象存储 OSS,容器服务 ACK,弹性容器实例 ECI,文件存储HDFS
互联网电商行业离线大数据分析
互联网电商行业离线大<em>数据分析</em>
电商网站销售数据通过大数据分析后将业务指标数据在大屏幕上展示,如销售指标、客户指标、销售排名、订单地区分布等。大屏上销售数据可视化动态展示,效果震撼,触控大屏支持用户自助查询数据,极大地增强数据的可读性。
互联网电商行业离线大数据分析 最佳实践 业务架构 场景描述 本实践介绍了使用阿里云MaxCompute、数据库(RDS)、DataWorks等产品实现电商网站离线数据分 分析后的业务指标数据实时在大屏展示。通过完整 的实践Demo为例,提供从电商网站搭建,数据从RDS 同步到MaxCompute、再到DataWorks进行数据分析,最后在大屏上展示...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,API网关,云速搭CADT
游戏数据运营融合分析
游戏<em>数据</em>运营融合<em>分析</em>
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
游戏厂商对于渠道、用户和游戏表现的评估需要更加细化和 准确的数据的要求,希望利用优秀的数据分析工具来帮助团队更全面的分析市场和 的趋势,同时玩家的游戏行为和喜好也在慢慢变化,如何能够及时发现这些变化并 针对性地调整产品和游戏设计也是非常重要的,因此提出了如下业务要求:提供全面的游戏运营指标分析功能...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,云原生数据仓库AnalyticDB My,数据湖分析,Quick BI
基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析
基于Flink+ClickHouse构建实时游戏<em>数据分析</em>
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 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...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,弹性公网IP,实时计算,Quick BI,消息队列 Kafka 版,云数据库 ClickHouse
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
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...
来自: 最佳实践 | 相关产品:日志服务(SLS),云速搭
RocketMQ性能压测快速方案
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 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 证时可以本实践来快速完成...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,弹性公网IP,消息队列 RocketMQ 版,云速搭
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