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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数据传输
云数据传输是一种为云上流量提供统一计费和出账服务的服务开通型产品。支持对公网类产品的公网流量按照阶梯计费,用量越大单价越低;对跨地域类产品的跨地域流量按流量计费,这种计费方式更加灵活
数据传输 Cloud Data Transfer(简称“CDT”),是一种为云上流量提供统一计费和出账服务的开通型产品。提供更灵活优惠的计费方式,助您降低 IT 成本.支持公网类产品流量阶梯累积计费,用量越大单价越低.支持跨地域类产品按流量计费,无需提前规划带宽,计费方式更灵活.公网类产品支持云服务器 ECS、弹性公网IP、传统型...
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数据湖构建 Data Lake Formation
数据湖构建服务是阿里云上数据湖架构中的核心部分,助力用户构建数据湖系统。支持多数据源实时入湖,实现湖上元数据统一管理,提供企业级权限控制,无缝对接多种计算引擎,打破孤岛,洞察业务价值
数据湖构建支持自动采集发现多引擎元数据,可做到统一管理,避免数据孤岛.阿里云大数据团队提供专家级服务支持.开源生态构建数据湖.开源生态构建数据湖.数据仓库和数据湖,是大数据架构的两种设计取向。数据湖优先的设计,通过开放底层文件存储,给数据入湖带来了最大的灵活性。而数据仓库优先的设计,更加关注的是数据使用...
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教育数据中台解决方案
阿里云教育数据中台解决方案,为教育行业的客户提供一站式数据汇聚、治理加工、质量保证、数据可视化、数据应用等全方位的解决方案,为学校以及教育管理机构提升数据价值和扩展数据应用场景提供助力。
数据对外输出由按照资产管理模式,集中管理,统一输出,过程留痕.整个系统构建在公共云或者专有云上,满足最高要求的安全等保要求,且系统内有自带加密、脱敏以及多级权限管理和操作日志,从事先、事中、事后多维度保护数据的安全.教育数据中台解决方案.阿里云教育数据中台解决方案是阿里云的数据中台理论在教育行业的最佳...
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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。
拥有优越弹性,支持元数据发现,支持多源一键数据实时入湖分析等功能,直接使用SQL即可分析OSS等十种源数据.多项企业级能力,涵盖各类业务需求.GUI工具丰富.支持Microstrategy、MySQL Workbench、DBeaver等多种MySQL GUI管理工具.多种可视化工具支持.与QuickBI、Tableau、DataV等BI工具集成度高、兼容性好.兼容标准SQL....
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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。
云数据库 ClickHouse 冷热数据分层存储是一种更具性价比的单实例多类型并存的 存储方式,提供热数据存储和冷数据存储两种方式,以及不同数据存储介质之间的 转存策略。热数据指的是实时性查询要求高、访问频次较高的数据,采用 ESSD或高 效云盘存储,满足高性能访问的需求。冷数据指的是查询频度相对较低、访问频次较 ...
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
交通数据中台解决方案
阿里云交通数据中台解决方案提供从交通数据接入到数据应用的全链路智能数据构建与管理能力,帮助客户快速形成数据资产、挖掘数据价值、赋能交通业务,助力交通行业数字化转型及智能应用的创新和推广。
阿里云交通数据中台解决方案提供从交通数据接入到数据应用的全链路智能数据构建与管理能力,帮助客户快速形成数据资产、挖掘数据价值、赋能交通业务,助力交通行业数字化转型及智能应用的创新和推广.交通数据中台解决方案.集产品、技术、方法论于一体的智能大数据平台建设引擎,一站式提供数据接入到消费的全链路数据.提供...
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游戏数据运营融合分析
游戏<em>数据</em>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
数据存储与投递:ᅳ 利用 OSS近乎无限的云数据湖存储能力,利用 DLA内建的灵活可定制的 ETL能力。ᅳ 打通 SLS->OSS->DLA->ADB,进行数据湖投递、处理、分析,数据源到可 视化端的扭转时间从小时级降低到分钟级的同时,成本降低到原有的 1/10。数据融合分析:文档版本:20210224 3 游戏数据运营融合分析 最佳实践概述 ᅳ DLA...
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
数据中台安全解决方案
针对阿里云提供的数据中台解决方案,基于数据全生命周期安全管控,结合云上客户最佳实践,为客户提供可参考的数据中台安全解决方案。
数据中台为底座的消费者资产运营分析解决方案.消费者运营分析解决方案.提供从交通数据接入到数据应用的全链路智能数据构建与管理能力.交通数据中台解决方案.提供保险企业数据基础建设和统一的数据服务.保险数据中台解决方案.阿里云安全整合云平台等保测评经验和云安全产品优势,联合等保咨询、等保测评机构提供一站式等保...
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保险数据中台解决方案
保险数据中台解决方案为保险企业提供完整数据中台方案,包含数据中台内容建设、数据资产管理、数据智能研发、数据消费、数据服务、数据实验室等组成部分,适应数字产业发展,以金融科技为企业赋能。
阿里云提供保险企业完整数据中台方案,包含数据中台内容建设、数据资产管理、数据智能研发、数据消费、数据服务、数据实验室等组成部分.保险数据中台解决方案.提供快速、完全托管的 PB 级数据仓库解决方案,使您可以经济并高效的分析处理海量数据.全生命周期数据应用开发,闭环涵盖数据业务全流程。提供可靠的数据保护伞等...
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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。
离线(批量)的数据同步主要通过定义数据来源和去向的数据源和数据集,由数据集成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。这期间也会涉及到数据源本身所处的网络,针对于各种...
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云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版
阿里云MPP架构的云原生数据仓库,可提供PB级海量数据在线/离线分析服务,是面向各行各业的有竞争力的数仓方案,真正做到“人人可用的数据分析服务”。
DTS支持关系型数据库、NoSQL、大数据(OLAP)等数据源,集数据...数据共享支持实例间的“一写多读“,适合多业务线和集团场景,即保证业务独立性,又避免数据孤岛!全新的产品的架构和硬件服务升级,实现同等价位下的性能达到2X以上!高度贴合业务的资源分配,规避僵化的资源预置,同时存储单价下降近80%,大幅降低使用成本!
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企业上云数据安全
企业上云<em>数据</em>安全
场景描述 企业是否选择上公共云,或者哪些系统或数据上 公共云,对数据安全的关心是重要因素之一。本 最佳实践重点在于介绍狭义的数据加密存储安 全范畴,即首先使用SDDP产品进行敏感数据发 现和分级分类,然后对高级别敏感数据进行按 需、不同类型的全链路加密存储。 解决问题 1.帮助客户发现敏感数据 2.对敏感数据进行分类、分级 3.对不同级别的数据如何选择加密方式 4.具体如何进行加密 产品列表 敏感数据识别SDDP 密钥管理服务KMS 云数据库RDS 对象存储OSS
本最佳实践重点在于介绍狭义的数据加密 存储安全范畴,即首先使用 SDDP产品进行敏 感数据发现和分级分类,然后对高级别敏感 进行按需、不同类型的全链路加密存储。解决问题 1.帮助客户发现敏感数据 2.对敏感数据进行分类、分级 3.对不同级别的数据如何选择加密方式 4.具体如何进行加密 产品列表 敏感数据识别 SDDP 密钥...
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,密钥管理服务,敏感数据保护,云速搭CADT
DataWorks数据安全合规服务
DataWorks数据安全合规服务是基于蚂蚁安全实验室核心能力,结合已获取多项专利的AI检测能力,对App进行隐私安全合规分析的专家服务,助力客户全面、准确、高效地规避合规风险。
DataWorks数据安全合规服务可从多角度自动识别App隐私安全风险,提供合规建议,助力用户全面、准确、高效的规避合规风险.DataWorks移动应用合规检测能够帮助企业从繁杂的业务逻辑中自动检测出使用敏感权限和收集个人信息的业务调用,精准定位问题代码和问题场景,在App发布前进行高效合规检查和治理,避免在App发布后出现...
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跨链数据可信连接服务
跨链数据连接服务 ODATS 是利用蚂蚁区块链领先技术实现的跨链数据连接服务。通过制定标准化的区块链UDAG全栈跨链协议,保证跨链交易的安全性、可扩展性及可靠性,打破区块链数据孤岛,实现同构及异构链之间的可信互通,助力企业之间可信协作,促进产业生态可信融合。
可信存证是目前大量落地推广的区块链场景,但是每条链也形成了数据的孤岛。通过应用层跨链,很难保证信息的真实性,同时应用层适配异构链的改造成本也很高。如何能够低成本地进行信息可信跨链传递,成为迫切需要解决的问题。合同存证链、版权存证链等数据存证场景中,如果发生任何纠纷,司法区块链可以通过跨链服务,可信...
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湖仓一体架构EMR元数据迁移DLF
湖仓一体架构EMR元<em>数据</em>迁移DLF
通过EMR+DLF数据湖方案,可以为企业提供数据湖内的统一的元数据管理,统一的权限管理,支持多源数据入湖以及一站式数据探索的能力。本方案支持已有EMR集群元数据库使用RDS或内置MySQL数据库迁移DLF,通过统一的元数据管理,多种数据源入湖,搭建高效的数据湖解决方案。
湖仓一体架构 EMR元数据迁移 DLF最佳实践 业务架构 场景描述 解决的问题 通过 EMR+DLF数据湖方案,可以为企业提供数据 EMR元数据迁移至 DLF 湖内的统一的元数据管理,统一的权限管理,支持多 元数据迁移验证 源数据入湖以及一站式数据探索的能力。本方案支 数据一致性校验 持已有 EMR集群元数据库使用 RDS或内置 MySQL ...
来自: 最佳实践 | 相关产品:E-MapReduce,数据湖构建
企业数据资产在线运营解决方案
企业数据资产在线运营解决方案,端到端全链路的电力企业数据中台规划、设计、建设和运营方案,助力电网公司数据中台建设。
基于中台模式的企业数据运营服务体系以业务视角管理和运营数据资产,其向上赋能业务应用,向下连接企业源端数据,是企业业务创新和数据智能化的引擎,帮助企业建立可持续开展企业数据治理的能力,推动企业以数据运营实现价值共创.企业数据资产在线运营解决方案.全流程数据处理工具,全链路数据运营服务支撑体系,满足电网...
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企业构建统一CMDB数据
企业构建统一CMDB<em>数据</em>源
典型场景 l 企业/ISV构建多云CMDB平台,对接数十款产品的API,拉取、清洗、格式化、存储配置数据是复杂且高成本的工作。 l 企业日常的资源管理,需依赖资源配置历史、资源关系数据进行故障溯源和影响评估。 解决方案 l 企业管理账号设置Config配置数据投递,将所有账号的资源配置快照和历史归集到统一地址留存。 l 使用OSS做长期归档,使用SLS做实时分析和监听。获取全量资源数据并及时感知云上资源的变更。 l 将数据集成到自有CMDB平台 客户价值 l 基于配置审计简单便捷的持续收集云上资源配置数据,在自建CMDB过程中节省大量人力和时间成本。 l 跨账号统一收集数据,实现中心化的资源配置管理。 l 实现资源配置数据的持续收集和监听,及时感知云上资源的增删改,洞察异常变更。
获取ECS网络信息 本章节,我们以ECS资源的网络配置数据为例,使用 python脚本模拟将资源配置 导入企业自有系统。用到了配置审计的 API,在使用前需要导入阿里云 SDK 核心库:aliyun-python-sdk-core:在多账号情况下,列出主账号下指定账号 组的所有资源数据:在多账号情况下,查询指定资源的详细数据 注意:上述两个...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,日志服务(SLS),配置审计
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。
数据湖可无缝对接多种计算分析平台,直接进行数据处理与分析,打破孤岛,洞察业务价值。同时,数据湖提供冷热分层转换能力,覆盖数据全生命周期.云原生企业级数据湖解决方案.客户需求 课件素材、应用日志、学习采样等数据能够集中存储 能够对不同类型数据提供课件播放、离线分析、机器学习,实现在线教育不同场景的需求 ...
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DTS数据同步集成MaxCompute数仓
DTS<em>数据</em>同步集成MaxCompute数仓
场景描述 本文Step by Step介绍了通过数据传输服务 DTS实现从云数据库RDS到MaxCompute的 数据同步集成,并介绍如何使用DTS和 MaxCompute数仓联合实现数据ETL幂等和数 据生命周期快速回溯。 解决问题 1.实现大数据实时同步集成。 2.实现数据ETL幂等。 3.实现数据生命周期快速回溯。 产品列表 MaxCompute 数据传输服务DTS DataWorks 云数据库RDS MySQL 版
数据抽取不幂等或容错率低,如凌晨 0:00启动的 ETL任务因为各种原因(数据库 HA切换、网络抖动或 MAXC写入失败等)失败后,再次抽取无法获取 0:00时的 状态。2.针对不规范设计表,如没有 create_time/update_time的历史遗留表,传统 ETL需 全量抽取。3.实时性差,抽取数据+重试任务往往需要 1-3小时。另外数据库的数据...
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