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通过云速搭快速部署一套企业IT管理系统，所有资源部署在区域为成都的 region。模拟一套企业财务管理系统，以及两个子系统（资金对账系统和合同管理系统），实现通过CADT的探查一键还原系统架构，并进行批量维护标签的功能，解决运维同学管理标签难的问题。

网站作为电商行业开展业务的核心场景，不同区域、不同运营商、不同的终端用户，给网站体验带来了巨大的一致性挑战。打开卡顿、缓慢，甚至无响应，都会影响到运营效果、甚至出现负面影响。阿里云基于多年业务经验，为云上客户提供完整的电商网站运营期间的用户体验监测方案。

本方案介绍如何将自建开源Flink集群的流式任务（包含Datastream、Table/SQL、PyFlink任务）迁移至阿里云实时计算全托管版。

随着AI深度学习，视频处理，科学计算以及图形可视化等应用场景的普及，GPU的市场需求越来越大，但单颗物理GPU起步至超大规模弹性计算带来的计算能力过剩成本上升问题也越来越明显。轻量级GPU的诞生打破了传统直通模式的局限，可以提供比单颗物理GPU更细粒度的服务，从而让客户以更低成本、更高弹性开展业务。

现在已知的各种监控数据的工具，以及对应的监控系统有非常多的选择，比如ZABBIX，Prometheus，Skywalking等。但是这些系统都存在同样的一个问题，只覆盖了可观察性的一部分，举个简单的类比，大家在日常开车的过程中，会用到很多的辅助设备，仪表盘，行车记录仪，导航，倒车影像等等，这些设备都各自承载了一部分的功能，但是都存在着如下的问题： l 数据覆盖不完整 l 存在数据孤岛（无法关联协同） l 使用门槛高，不够人性化 核心价值 l 全覆盖，统一协议，支持各类平台。 l 数据关联，统一Schema，关联Metrics/Logs。 l 云原生，SaaS服务，拥抱云原生。 l 简单易用，自动化埋点，数十项易用功能。 智能化，异常诊断，根因分析。

疫情态势分析和防控任务迫在眉睫，如果快速搭建高效的疫情态势分析系统是众多部门和单位的难题，阿里云polardb for PG+Ganos解决方案可在极短时间内完成分析系统搭建，有效助力疫情防。 方案优势： 1、性能优越：Ganos作为自研的时空数据库引擎，相比postgis性能更优秀。 2、安全稳定：故障自动切换自愈，资源隔离，多副本存储。 3、简单易用：开箱即用，兼容postgresql，打通quickbi快速搭建数据分析展示。 4、功能强大：相比postgis在时空模型上做了较多扩充，支持几何模型，栅格模型，网络模型，时空轨迹模型，点云模型，拓扑网络模型。

实践目标 学习搭建一个实时数据仓库，掌握数据采集、存储、计算、输出、展示等整个业务流程。 整个实时数据仓库系统全部基于阿里云产品进行架构搭建，用户可以掌握并学会运用各个服务组件及各个组件之间如何联动。 理解阿里云原生实时离线一体数仓解决方案架构以及掌握交付落地的实践使用方法。 前置知识要求 熟练掌握SQL语法 对大数据体系系统知识有一定的了解

场景描述 随着企业IT成熟度不断提高、管理的云上资源 不断增多，如何对资源进行高效管理的问题就会 凸显出来。阿里云的资源管理服务支持您按照业 务需要搭建适合的资源组织关系，使用目录、资 源夹、账号、资源组分层次组织与管理您的全部 资源，更好的实现项目成功。 解决问题 1.按照企业组织结构管理账号体系。 2.指定结算账号进行统一结算 3.统一管理成员账号权限系统 4.账号下的资源按照资源组进行分类 5.可以按照自定义财务单元进行分账管理 产品列表 资源管理

通过本篇最佳实践，可以熟悉容器及k8s的基本操作。基于eci的高弹性架构，能有效的应对业务流量洪峰，同时提升资源使用效率。

本最佳实践，首先搭建一个简化的电商 demo 系统，然后为此 demo 系统构建一套离 线大数据分析系统。 实践目标 1. 学习搭建一个离线大数据分析系统，学习从数据采集到数据存储和业务分析的业 务流程。 2. 整个离线大数据分析系统全部基于阿里云产品进行搭建，学习掌运用各个服务组 件及各个组件之间如何联动。 背景知识要求 熟练掌握 SQL 语法 对大数据体系系统知识有一定的了解

本文模拟了如下场景: 1. 线下 IDC 环境中部署了一个业务系统，业务是利用 wordpress 系统提供网站服务。 2. 本文详细介绍了如何将以上线下系统搬迁到云上， 包括如何在云上构建以上业务系统，如何迁移线下 系统到云上，如何割接。 3. 最后介绍了迁移上云后，如何部署安全系统。 解决问题 IDC 业务系统搬迁上云 云上构建业务系统 部署安全系统

场景描述 本文以电商行业为例，将业务数据和日志数据使用 MaxCompute做ETL之后，同步到ADB进行实时 分析，之后通过QuickBI进行快速可视化展示。 解决问题 1.互联网行业、电商、游戏行业等网站、App、 小程序应用内BI分析场景。 2.可扩展到各类网站BI分析场景使用。 产品列表 1.MaxCompute 2.分析型数据MySQL版 3.日志服务SLS 4.QuickBI 5.云服务器ECS 6.RDSMySQL版

大数据workshop

本最佳实践适合利用标准的benchmark工具对云服务器的CPU、内存、网络和磁盘性能进行测试的场景。

在弹性云桌面中部署企业基础办公环境时，IT人员通常会面临以下问题，本文希望通过场景实践的方式，示范如何结合使用不同阿里云产品，来解决这些问题：用户如何管理？企业已有AD用户如何上云？云上共享文件服务权限怎么管？数据安全问题有保障吗？该如何设置？云桌面能使用本地机房或IDC中的服务吗？ 本文使用的应用场景： 场景1：客户A在云上新建Windows ActiveDirectory（以下简称AD）；弹性云桌面，和NAS文件存储服务部署在AD所在的VPC内。场景2：客户B在阿里云上已有AD和NAS。弹性云桌面创建在与AD不同的VPC中。AD与云桌面的VPC通过CEN连接。场景3：客户C在云下IDC有自建AD和文件服务。弹性云桌面创建在阿里云上。云下机房与阿里云弹性云桌面所在VPC通过IPsec VPN连接。 方案优势： 易部署：弹性云桌面支持快速便捷的桌面环境创建、部署、统一管控与运维。 CEN和VPN网关服务开通即用，配置实时生效，快速完成部署。 低成本：弹性云桌面无需前期传统硬件投资，帮您快速构建安全、高性能、低成本的桌面办公体系。可广泛应用于具有高数据安全管控、高性能计算等要求的金融、设计、视频、教育等领域。VPN网关基于Internet建立加密通道，比建立专线更便宜，快速实现混合云。 安全性：VPN网关使用IKE（秘钥交换协议）和IPSec对传输数据或进行加密，保证数据安全可靠。云桌面自带的安全策略保证数据不落地。 集中管控：通过Windows AD对云桌面用户和共享文件服务进行统一权限管控。可实现AD用户自动同步上云，和文件级别的权限管控。

利用 FastGPU工具一键构建阿里云上的AI训练/推理环境，并使用AIACC加速工具进行加速。

某金融科技公司，它主要提供信贷，理财，电商等 服务，目前已经拥有千万级注册用户。该公司在将 在线业务系统和大数据业务从自建 IDC 机房迁移 到阿里云后，今年大数据集群经历过多次因为资 源不足导致弹性扩容失败的故障，运维负责人非 常苦恼。由于该公司从事互联网金融的借贷业务， 白天的催收非常依赖晚上大数据计算的结果，若 因为资源不足导致计算结果失败则意味着白天催 收业务员无事可做，会对公司业务造成严重影响。 后来，通过阿里云解决方案架构师建议的方案，将 大数据集群迁移到资源较充足的可用区以及配置 弹性伸缩多规格 ECS 选型增加交付成功率等方 法，目前已阶段性的解决因资源不足导致弹性扩 容失败的问题，但该方案在 Spot 计算资源不足 时，启用大量按量收费算力，带来了较高的成本， 并且抢占式实例和按量付费实例都不保证资源 100%交付，还是存在交付失败的可能性，特别是 在双 11 期间由于其他客户的资源需求上升带来 的资源挤兑客观上存在，就进一步增加了弹性扩 容失败的风险，从而影响业务正常运行。

场景描述 场景1：图片转码 移动互联网早已进入读图时代，目前的图片都是 JPEG格式，尺寸太大，导致传输占用更多的网络 带宽，花费更多的传输时间并占用更多的存储空 间。JPEG图片转码为WebP/HEIF需要消耗大量的 计算能力。使用阿里云FaaS加速图片转码解决 方案将使客户TCO降低约40%。 场景2：视频转码 到2022年，82%的IP流量都将来自于视频的录 制、上传和播放。HEVC/H.265无论从画质还是码 率，都比H.264有明显的优势，但是将视频将 H.264编码为H.265将消耗巨大的算力。使用阿 里云FaaS加速视频转码将显著降低视频大小， 节省网络流量，降低成本。 解决的问题 通过FPGA云服务器进行高效图片转 码 通过FPGA云服务器进行高效视频转 码 产品列表 VPC，ECS，FPGA，OSS

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。

概述 基于Dataworks做大数据一站式开发，包含数据实时采集到kafka通过实时计算对数据进行ETL写入HDFS，使用Hive进行数据分析。通过Dataworks进行数据治理，数据地图查看数据信息和血缘关系，数据质量监控异常和报警。 适用场景  日志采集、处理及分析  日志使用Flink实时写入HDFS  日志数据实时ETL  日志HIVE分析  基于dataworks一站式开发  数据治理 方案优势  大数据一站式开发，完善的数据治理能力。  性能优越：高吞吐，高扩展性。  安全稳定：Exactly-Once，故障自动恢复，资源隔离。  简单易用：SQL语言，在线开发，全面支持UDX。  功能强大：支持SQL进行实时及离线数据清洗、数据分析、数据同步、异构数据源计算等Data Lake相关功能 ，以及各种流式及静态数据源关联查询。