地址标准化
地址标准化(Address Purification)是依托阿里云海量的地址语料库,及超强的NLP算法实力所沉淀出的高性能、高准确率、功能覆盖最全的标准地址算法服务。可为企业、政府机关及开发者提供地址数据清洗。地址标准化通过地址解析、补全、匹配等赋能业务的上层应用。
地址标准化(Address Purification)是一站式闭环地址数据处理服务平台产品,依托阿里云海量的地址语料库,针对各行业业务系统所登记的地址数据,进行纠错、补全、归一、结构化、标签化等NLP处理清洗,实现地址库的标准化,并向上提供地址智能填写、地址搜索/联想、地址正/逆编码、地址围栏等地址服务.更多产品与服务....
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数据管理与服务
数据管理与服务作为阿里云产品六大版块之一,面向不同业务场景,阿里云提供数据存储、分析、应用等全链路能力,满足企业客户全方位的数据处理需求,实现计算和存储分离、资源解耦、数据移动减化,用以满足行业快速发展的需求和趋势,利用数据重塑其业务。
数据总线 DataHub.数据集成 Data Integration.大数据专家服务.数据资源平台.智能数据建设与治理 Dataphin.Databricks 数据洞察.网络安全升级支持IPV6.天弘基金成立于2004年11月8日,是经中国证监会批准设立的全国性公募基金管理公司之一,目前注册资本5.143亿元。2013年,天弘基金与支付宝合作推出余额宝,是天弘余额宝货币...
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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。
数据总线DataHub.推荐搭配使用.为了快速数智化转型,拥抱新零售,新零售企业通过DataWorks构建数据中台,可以帮助企业降低TCO的同时,更好的依托云上生态,实现数据资产业务化闭环.新零售数据中台建设.业务多维分析.业务数据化,全域数据中台构建数智底座.数据业务化,数据综合治理驱动业务增长.实时计算Flink版.推荐搭配...
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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 ...
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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。
国务院印发《数字中国建设整体布局规划》.2023年5月11日,秘书处组织《IPv6地址分配编码规则 接口标识符》《信息安全技术 存储介质数据恢复服务安全规范》《信息安全技术 数据交易服务安全要求》《信息安全技术 敏感个人信息处理安全要求》4项网络安全国家标准征求意见稿专家审查。与会专家围绕标准主要技术内容、意见...
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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</em>分析
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
本实践介绍如何快速收集海量用户行为 ,实现秒级响应的实时用户行为分析,并 通过实时流计算、云数据库 ClickHouse等 技术进行深入挖掘分析,得到用户特征 画像,实现个性化系统推荐服务。产品列表 最佳实践频道 阿里云最佳实践分享群 专有网络 VPC 弹性公网 IP EIP 云服务器 ECS 消息队列 Kafka版 云数据库 ...
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
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...
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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
持续高效处理增量数据,支持数据的回滚删改,提供ACID事务性保障.支持Ad hoc查询,无缝对接多种BI分析工具.BI数据分析.支持机器学习.AI数据探索.流批一体数据仓库.流批一体数据仓库.简化机器学习生命周期,快速进行模型测试、实验、以及生产部署,并可视化结果.Spark SQL/Data Frame进行的分布式的数据预处理,EDA...
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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。
支持数据在表分区级别分为热数据和数据,热数据存储在高性能介质,加快查询计算速度;冷数据存储在便宜的HDD介质上,节约存储成本.冷热数据分层.查询速度快,支持对海量日志数据和业务进行即时的复杂关联计算,提高营销效果反馈及时性,快速调整投放策略.营销效果实时反馈.支持多业务数据源,结构化非结构化数据的实时...
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智能数据标注PAI-iTAG
智能数据标注PAI-iTAG是一款智能化数据标注平台,支持图像、文本、视频、音频等多种数据类型的标注以及多模态的混合标注。智能标注PAI-iTAG提供了丰富的标注内容组件和题目组件,可以直接使用平台预置的标注模板,也可以根据场景自定义模板进行数据标注。
支持图像、文本、视频、语音、自定义等各类打标需求,支持多模态混合标注....智能数据标注 PAI-iTAG 提供了丰富的标注内容组件题目组件,可以直接使用平台预置的标注模板,也可以根据场景自定义模板进行数据标注.智能数据标注 PAI-iTAG.查看PAI-iTAG产品文档.快速入门PAI-iTAG.查看PAI-iTAG产品社区.扫码加入PAI-iTAG钉群.
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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
文档版本:20210224 83 游戏数据运营融合分析 数据融合 步骤4 在 DLA创建 schema指向 adb大容量库(获取 adb大容量库信息,包括 VPC 文档版本:20210224 84 游戏数据运营融合分析 数据融合 、VPC ID集群 ID以创建 schema)。步骤5 创建 adb外部表。文档版本:20210224 85 游戏数据运营融合分析 数据融合 5.5.数据处理...
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数据传输解决方案
数据传输解决方案支持关系型数据库、NoSQL、大数据(OLAP)等数据源间的数据传输。 它是一种集数据迁移、数据订阅及数据实时同步于一体的数据传输服务。数据传输致力于在公共云、混合云场景下,解决远距离、毫秒级异步数据传输难题。
支持实时数据订阅功能.DTS数据隔离加密技术、断点续传容灾守护机制、并行抓取、合并提交、智能分片、SQL和数据过滤技术,为用户提供更安全、可靠、快速、灵活的数据传输服务.支持更安全、可靠、快速、灵活的数据传输服务.DTS产品介绍.DTS数据迁移.DTS数据订阅.DTS数据同步.产品功能特性.产品规格说明.创建数据迁移任务....
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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
随着用户业务的逐渐清晰与沉淀,用户面临着数据和数据仓库架构的融合,依托于阿里云数据仓库(MaxCompute、Hologres、ADB等产品)和数据湖构建产品,帮助用户打造湖仓一体的数据系统,让数据和计算在湖仓之间自由流动,从而构建一个完整的有机的大数据技术生态体系.数据湖构建产品提供用户全托管服务,仅需简单点击操作...
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工业数据中台解决方案
以企业IT&OT数据为基础,结合数据汇聚&治理能力,实现数据资产化、数据服务化,打造统一标准、稳定可靠的数据资产,发挥数据价值,完成端到端的数据敏捷交付、部署、应用。
以企业IT&OT数据为基础,结合数据汇聚&治理能力,实现数据资产化、数据服务化,打造统一标准、稳定可靠的数据资产,发挥数据价值,完成端到端的数据敏捷交付、部署、应用.工业数据中台解决方案.明确项目和数据中台相关,按要求提交合作需求,并确保电话畅通.阿里云员工在5个工作日内与您联系,沟通合作相关事项.阿里云架构...
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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去向的数据和数据集,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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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...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云数据库RDS MySQL 版,数据传输,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute
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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数据迁移上云
<em>数据</em>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。
数据所在区域:需选择和源 NAS 所在地域相同的地域。NAS 来源:选择其他。专有网络:需选择和源 NAS 相同的 VPC 网络。交换机:需选择和源 NAS 相同的交换机。43 文档版本:20201013 数据迁移上云最佳实践 通过CEN跨区域迁移NAS 步骤4 选择在线迁移服务>迁移任务,然后单击创建迁移任务。步骤5 点击下一步,跳出费用提示,...
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,文件存储NAS,云企业网,云速搭CADT
异地双活场景下的数据双向同步
异地双活场景下的<em>数据</em>双向同步
概述 随着客户业务规模的扩大,对系统高可用性要求越来越高,越来越多用户采用异地双活/多活架构,多活架构往往涉及业务侧做单元化改造,本方案仅模拟用户已做单元化改造后的数据双向同步,数据库采用双主架构,本地写本地读,同时又保证双库的数据一致性,为业务增加可用性和灵活性。 适用场景 数据库双向同步 数据库全局ID不冲突 双活架构的数据库建设问题 技术架构 本实践方案基于如下图所示的技术架构和主要流程编写操作步骤: 方案优势 DTS双向同步,采用独立模块避免数据同步占用系统资源。 奇偶ID涉及,避免数据冲突。 DTS多种处理冲突的方式供业务选择。 安全:原生的多租户系统,以项目进行隔离,所有计算任务在安全沙箱中运行。
对系统高可用性要求越 数据库双向同步 来越高,越来越多用户采用异地双活/多活架构,多 数据库全局 ID不冲突 活架构往往涉及业务侧做单元化改造,本方案仅模 双活架构的数据库建设问题 拟用户已做单元化改造后的数据双向同步,数据库 采用双主架构,本地写本地读,同时又保证双库的 一致性,为业务增加可用性灵活性。...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云数据库RDS MySQL 版,负载均衡 SLB,容器服务 ACK,数据传输,云企业网,容器镜像服务 ACR,云解析DNS
数据湖-在线学习场景数据分析
<em>数据</em>湖-在线学习场景<em>数据</em>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
通过NginxPythonflask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 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。方案优势  支持超过10亿条元数据规模的数据管理,同时支持高可靠高可用。 支持元数据实时备份重建集群快速恢复...
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
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