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、...
来自: 最佳实践 相关产品:云服务器ECS,日志服务(SLS),Serverless 应用引擎,消息队列 Kafka 版
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。
容灾安全主备方案:移动网关双活,实时发布、数据分析等均为冷备,其中实时发布发布包的数据,可以通过AFS实现主备同步,只需要上传一次即可。容灾能力:数据同步能力RPO,容灾切换时长RTO。常见问题接入方案规划Q:如何接入Android端?A:接入移动开发平台 mPaaS 有 原生 AAR 方式 和 组件化方式(Portal&Bundle)两种接入...
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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
游戏数据运营融合分析
游戏<em>数据运营</em>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
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, 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....
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基于函数计算FC实现大语言模型部署
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。
这些场景 通常需要处理大量的数据,并实时生成准确的响应。通过将 Qwen/chatglm2-6b等部署在函数计算 FC 上,提供了高效、弹性、低成本的部署解决方案。解决问题•简化模型部署流程•全链路自适应弹性,无需为流量峰谷做频繁的手工处理•内置CICD平台能力,灰度,回滚,监控开箱即用•按量付费模式,没有资源闲置费用 最佳...
来自: 最佳实践 | 相关产品:函数计算
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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容器多云统一监控日志
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...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,容器服务 ACK,日志服务(SLS),应用实时监控服务 ARMS ,微服务引擎
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。
该解决方案通过可兼容 MySQL 语法的数据分析服务,以及可视化 BI 服务,帮助用户构建轻量化、高性能的数据分析能力.企业没有专业团队,数据平台建设难度大.数据分散,经营数据打通困难.数据需求变化多,需要快速构建 BI 报表能力.上手快:数据分析服务兼容 MySQL 语法,学习成本低.零部署:全托管,服务开箱即用,无需复杂...
来自: 解决方案
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...
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电商网站数据埋点及分析
电商网站<em>数据</em>埋点及<em>分析</em>
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
使用 SQL进行数据分析 步骤1 本例需要分析仅 30天的收藏 top10商品,故时间选择相对时间 30天。步骤2 使用以下 SQL语言进行查询分析(可从 sql.txt中获取):*|select item_id as"商品 ID",sum(bhv_value)as"收藏"where bhv_type='collect' GROUP by item_id ORDER by"收藏"DESC LIMIT 10 文档版本:20220127 XXIII ...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,日志服务(SLS),DataWorks,云速搭CADT
数据湖-在线学习场景数据分析
数据湖-在线学习场景<em>数据分析</em>
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
借助EMR 可以简单快速的构建一个基于 Hadoop,Spark,Hive等大数据产品的计算集群,而且可以按使用,其所有 Job完 文档版本:20200331 5数据湖-在线学习场景数据分析 数据湖 成之后,销毁集群,因为所有的数据都保存在OSS。此外,对于Hadoop集群上的任务,不同类型的任务对于机器配置的要求不同,比如 推荐和算法业务可能...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,对象存储 OSS,访问控制,E-MapReduce
Function Compute构建高弹性大数据采集系统
Function Compute构建高弹性大<em>数据</em>采集系统
当前互联网很多场景都存在需要将大量的数据信息采集起来然后传输到后端的各类系统服务中,对数据进行处理、分析,形成业务闭环。比如游戏行业中的游戏发行、游戏运营,产互行业中的数字营销,物联网、车联网行业中的硬件、车辆信息上报等等。这些场景普遍存在数据采集量大、数据传输需要稳定且吞吐量大的特点,给整个数据采集传输系统带来很大的挑战。在这个场景中,有三个关键的环节,数据采集、数据传输、数据处理。该最佳实践主要涉
Function Compute构建高弹性大数据采集系统 最佳实践 业务架构 场景描述 当前互联网很多场景都存在需要将大量的数据 信息采集起来然后传输到后端的各类系统服务 中,对数据进行处理、分析,形成业务闭环。比 如游戏行业中的游戏发行、游戏运营,产互行业 中的数字营销,物联网、车联网行业中的硬件、车辆信息上报等等。这些...
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云Clickhouse冷热数据分层存储
云Clickhouse冷热<em>数据</em>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 ClickHouse冷热数据分层存储最佳实践 技术架构 场景描述 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 、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...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云数据库RDS MySQL 版,数据传输,日志服务(SLS),云数据库 ClickHouse
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。...
来自: 云产品
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。
游戏数据运营融合分析.AnalyticDB MySQL助力江门农商银行实现数据自助分析平台升级.AnalyticDB MySQL支撑数据银行实现超大规模低成本实时分析.AnalyticDB MySQL助力AliExpress实现智能营销.AnalyticDB MySQL助力菜鸟配双十一.AnalyticDB MySQL使用文档.快速上手AnalyticDB MySQL.查看API使用文档.AnalyticDB MySQL技术...
来自: 云产品
云上数据集成解决方案
云上数据集成解决方案提供可跨异构数据存储系统、可靠、安全、低成本、可弹性扩展的数据传输交互服务,有效帮助您解 决云环境、个人站点环境下异构数据存储系统的数据互通难题,让您数据不再成为孤岛!助您实现大数据分析和实时商务智能。
运营团队每天处理分析庞大的天气查询以及广告业务日志,以分析用户行为和挖掘用户个性化需求,亟需将数据集中起来进行大数据分析,同时对数据传输集中工具也提出了更高的要求.网聚宝的数据来源非常广泛,包括三大类数据源:第三方自有的平台、公共的电商平台、公开的信息平台,如何通过数据采集服务分别将这些数据采集到...
来自: 解决方案
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。
数据中台大幅度降低了数据运营成本与决策时间成本,提高了速度和准确性.集成超过50个数据源涉及的数据,地产、物业、营销、市场、IoT 等数据域上云.多源异构的数据上云.5人的数据团队,服务集团区域及总部职能人员超百人的数据需求.人力运营成本的管控.丰富的数据模型构建,洞察业务的过程数据,实现精细化运营.业务的精细化...
来自: 云产品
人地关系数据智能解决方案
人地关系数据智能解决方案基于人地关系线下大数据能力,充分挖掘实体商家业务场景,打造行业应用模型,为零售及旅游行业商家提供综合解决方案,降低运营成本,提高管理效率。
阿里云以选址 API+ISV 前端可视化开发服务,为客户打造自有选址平台,提供城市分析、点位分析、竞争分析等功能,从原有月级选址评估周期缩短至天级,实现精准抢占优质点位目标.某餐饮连锁品牌.某餐饮连锁品牌.成都某购物中心,通过 i-WOW 辅助完成商圈及对标项目重合分析,及时调整会员运营政策,进行客群关注业态及品牌...
来自: 解决方案
云原生企业级数据湖解决方案
云原生企业级数据湖解决方案,数据湖解决方案,无缝对接多种计算分析平台,数据湖中的数据可以直接进行数据分析、处理。
积累的大数据中的冷数据需要优化长期存储成本•计算和存储增速的不匹配,扩容存储资源可能会产生空闲的计算资源.通过分层存储模式,可以显著优化成本,因存储扩容产生的计算资源闲置不再发生•通过将温/冷数据定期存储到OSS,通过OSS弹性扩展和冷热分层能力,极大降低客户资源规划难度.WHY阿里云.大数据冷热分层存储....
来自: 解决方案
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。
数据安全中心提供数据发现、数据分类分级、数据脱敏、数据审计及数据风险治理5大核心能力,助力企业更好的符合《数据安全法》、《个人信息保护法》各项要求.《数据安全法》、《个人信息保护法》施行.《数据出境安全评估办法》于2022年5月19日,国家互联网信息办公室2022年第10次室务会议审议通过,自2022年9月1日起施行。本...
来自: 云产品
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