基于DDH+MyBase降本合规
出版、金融、保险等传统行业一方面希望能借助云计算以更好地适应业务发展需求（政策上云），另一方面出于对降低单实例部署成本（CPU 超分超配）以及满足更严格合规和监管要求的考虑，希望能对云上资源有更多的自主控制权（监管合规）。从业务系统架构云上部署的角度，基于专有宿主机DDH 和云数据库专属集群MyBase 的解决方案，可以很好地满足这两方面的需求。 解决问题： 1. 国家政策上云趋势和需求 2. 更严格的云上安全合规要求 3. 对云上资源有更灵活的管控权 4. 有效降低企业上云的整体拥有成本（TCO） 方案优势： 1、单租户隔离 DDH和 MyBase都可以提供宿主机级别物理隔离，可以独占资源，可以开放更多接口 , 同时杜绝 多租户间 干扰 。 2、安全合规：在完备的隔离基础之上，开放更多数据库权限和 OS权限 。 3、资源灵活部署和调度 创建 ECS实例、从共享宿主机迁移 ECS实例至专有宿主机或在专有宿主机之间迁移 ECS实例时，若您不指定专有宿主机，系统将自动帮您选择专有宿主机部署实例。 针对于初始部署数据库实例时，提 供紧凑型和均衡型两种方式将数据库实例分不到不同的主机上。 4、超配 降本 DDH和 MyBase组合的方式可以实现资源自定义 CPU内存 配比以及CPU超分 ，可以降低单 ECS实例以及云数据库实例的部署成本。
调整超卖比会影响宿主机的可用 vCPU 数，计算公式：可用 vCPU 数=物理核数*2*CPU 超卖比。本实践选择 的是通用超分型 g6s规格，最大可用 vCPU为 520个（物理核 52*2*超卖比 5=520）。重复上述步骤，为另外一台专有宿主机调整超卖比。文档版本：20220414 12 基于 DDH+MyBase降本合规最佳实践 超分型 DDH上部署ECS 步骤3 单击...
计算机软件著作权登记
全新支持APP/小程序全程在线电子化登记，无纸化线上极速办理，助力APP便捷上架，最快3个工作日拿证。在线填写，系统纠错，全流程可视化，申请进度实时掌控，阿里云开启知识产权一站式专业服务。
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通义灵码助力函数计算FC实现函数编写
现在社会软件开发的复杂性不断增加，服务器配置和运维管理更复杂、开发效率变低。函数计算FC采用无服务器计算模式，用户只需要关注业务逻辑的实现，无需关心底层的服务器配置和运维管理，从而大大降低了运维成本和复杂性，而且具有弹性伸缩、快速部署、按需使用按量付费的特点。通义灵码是阿里云出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具，可以帮助开发者快速编写高质量的代码，为开发者提供了强大的编程辅助功能。两者的结合让开发者可以更高效地编写函数代码，简化部署流程，提高开发效率。
文档版本：20240513 8通义灵码助力函数计算FC实现函数编写 通义灵码助力函数计算FC实现函数编写 通义灵码有两大核心能力：一是代码智能生成，经过海量优秀开源代码数据训练，可根据当前代码文件及跨文件的上下文，生成行级/函数级代码、单元测试、代码优化建议等，让开发者沉浸式编码，秒级生成速度，更专注在技术设计，高...
基于函数计算FC实现物联网音视频处理
在物联网场景中，智能设备会产生大量的非结构化数据，并且采集量和频率都很高。比如各类摄像头（家用摄像头、车载摄像头、工业监控摄像头等）采集的数据。企业需要对这些非结构化数据做快速的分析和处理，然后应用到下游业务中，所以需要一套高并发、低成本、自动化的方案。该最佳实践就适用于这类场景。
使用函数计 算，您无需采购与管理服务器等基础设施，只需编写并上传代码或镜像。函数计算为您准 备好计算资源，弹性地、可靠地运行任务，并提供日志查询、性能监控和报警等功能。 云工作流（CloudFlow）：是一个用来协调多个分布式任务执行的全托管云服务。在云工作 流中，您可以用顺序、分支、并行等方式来编排分布式...
基于函数计算FC镜像部署Stable Diffusion大模型
在现代AI应用中， 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。
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。方案优势 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 产品介绍 函数计算 FC（Function Compute）：函数...
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。
基于函数计算 FC实现大语言模型部署最佳实践 业务架构 方式一：魔搭 SwingDeploy模型到 FC 方式二：FC3.0应用模板部署 场景描述 在现代 AI应用中，Qwen/chatglm2-6b等社区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...
基于函数计算实现直播流录制-存储-通知
在互娱、教育、电商等行业都会有直播相关的业务，大部分场合都需要对直播相关的业务做安全审核，或者对直播的课程进行录制和转码。该方案实现了一种完全按需拉起、按量弹性、按实际使用付费的录制方案。基于本方案还可以扩展实现直播流截帧、自动化安全审核等能力
使用函数计 算，您无需采购与管理服务器等基础设施，只需编写并上传代码或镜像。函数计算为您准 备好计算资源，弹性地、可靠地运行任务，并提供日志查询、性能监控和报警等功能。阿里云对象存储 OSS（Object Storage Service）：是一款海量、安全、低成本、高可靠的 云存储服务，可提供 99.9999999999%（12个 9）的数据持久...
基于函数计算FC实现阿里云Kafka消息轻量级ETL处理
在大数据ETL场景，Kafka是数据的流转中心，Kafka中的数据一般是原始数据，可能存在多种数据混杂的情况，需要进一步做数据清洗后才能进行下一步的处理或者保存。利用函数计算FC，可以快速高效的搭建数据处理链路，用户只需要关注数据处理的逻辑，数据的触发，弹性伸缩，运维监控等阿里云函数计算都已经做了集成，函数计算FC也支持多种下游，OSS/数据库/消息队列/ES等都可以自定义的对接
使用函数计 算，您无需采购与管理服务器等基础设施，只需编写并上传代码或镜像。函数计算为您准 备好计算资源，弹性地、可靠地运行任务，并提供日志查询、性能监控和报警等功能。云消息队列 Kafka 版：云消息队列 Kafka 版是阿里云提供的分布式、高吞吐、可扩展的 消息队列服务。云消息队列 Kafka 版广泛用于日志收集、监控...
基于函数计算FC实现企业级权限精准控制Kafka跨实例消息同步
应用场景 在大数据场景，企业的Kafka实例可能存在多种情况，比如使用阿里云Kafka服务，可能是自建开源Kafka，或者是其他云上的云Kafka。不同的业务使用不同类型的Kafka实例，在这个前提下Kafka实例之间可能会需要消息同步的情况： 同帐号容灾场景：比如Kafka实例都是阿里云Kafka，但是Kafka实例会有主备之分，需要将主Kafka实例的消息实时同步到备Kafka。 跨帐号或异地容灾：这类场景比如主Kafka是阿里云Kafka，备Kafka是IDC开源自建Kafka，或者是其他云上的Kafka。 不同业务之间消息同步：因为现在的业务通常不会是信息孤岛，都需要消息互通，所以可能是A业务的Kafka实例消息需要同步到B业务的Kafka实例，并且这两个Kafka实例归属不同的RAM角色，有自己独自的权限控制。 解决问题 解决使用开源组件做消息同步的高成本问题。 解决使用开源组件做消息同步的并发性能、稳定性问题。 解决使用开源组件做消息同步的可靠性问题（重试机制，容错机制，死信队列等）。 大幅提升构建消息同步架构的效率，降低构建复杂度问题。
使用函数计 算，您无需采购与管理服务器等基础设施，只需编写并上传代码或镜像。函数计算为您准 备好计算资源，弹性地、可靠地运行任务，并提供日志查询、性能监控和报警等功能。 云消息队列Kafka 版：云消息队列Kafka 版是阿里云提供的分布式、高吞吐、可扩展的 消息队列服务。云消息队列Kafka版广泛用于日志收集、监控...
基于函数计算FC实现阿里云Kafka消息内容控制MongoDB DML操作
在大数据ETL场景，将Kafka中的消息流转到其他下游服务是很常见的场景，除了常规的消息流转外，很多场景还需要基于消息体内容做判断，然后决定下游服务做何种操作。 该方案实现了通过Kafka中消息Key的内容来判断应该对MongoDB做增、删、改的哪种DML操作。 当Kafka收到消息后，会自动触发函数计算中的函数，接收到消息，对消息内容做判断，然后再操作MongoDB。用户可以对提供的默认函数代码做修改，来满足更复杂的逻辑。 整体方案通过CADT可以一键拉起依赖的产品，并完成了大多数的配置，用户只需要到函数计算和MongoDB控制台做少量配置即可。
整体方案通过 CADT 可以一键拉起依赖的产品，并完成了大多数的配置，用户只需要到函数计 算和 MongoDB 控制台做少量配置即可。方案优势 l 可以实现根据 Kafka 消息的具体内容判断，该对 MongoDB 做哪种 DML 操作，灵活性和可 扩展性极高。l 函数计算具有完善的日志系统、容错机制。可以清晰的看到对每条消息的处理日志，...
基于云速搭CADT快速构建药物筛选批量计算环境-serverless版
本方案基于云速搭 CADT提供一个快速构建云上Serverless版HPC批量计算环境的模板，针对生物制药领域的药物筛选场景，提供开箱即用的整套解决方案工具包，整个云上环境仅需1个小时即可完成自动化部署搭建。
产品介绍 弹性高性能计算（E-HPC）：基于阿里云基础设施，为用户提供一站式公共云 HPC/AI 平台服务，面向科研，生产，教育和行业大计算，提供快捷，弹性，安全和与阿里 文档版本：20240204 2 基于云速搭 CADT部署药物筛选批量计算环境-Serverless版 最佳实践概述 云产品互通的云超算平台。文件存储 NAS：阿里云文件存储 NAS...
基于FC实现的Web端视频录制最佳实践
场景描述在很多互娱场景，在线教育领域会有直播视频录制的需求，但是往往一个页面上的内容是多种多样的，不止有直播流，可能还有白板，评论等其他元素，如果只是录直播流，那内容是不完整的，所以需要将整个屏幕的内容录制为视频。该最佳实践可以有效解决这个场景。
审阅人 文档变更记录 版本编号 日期 作者 审核人 说明 V1.0 2024-03-25 计缘 增加了停止任务需要配置 V1.1 2024-04-03 计缘 权限的步骤 更新了停止任务章节截图 文档版本：20240325 I 基于 FC实现的 Web端视频录制最佳实践 前言 前言 名词解释 函数计算 FC（Function Compute）：函数计算是事件驱动的全托管计算服务。...
基于OSS Object FC实现非结构化文件实时处理最佳实践
现在绝大多数客户都有很多非结构化的数据存在OSS中，以图片，视频，音频居多。举一个图片处理的场景，现在各种终端种类繁多，不同的终端对图片的格式、分辨率要求也不同，所以一张图片往往会有很多张衍生图，那如果所有的衍生图都存在OSS中，那存储的成本会增加，所以就可以通过OSS Object FC的方案，在不同的终端请求时，对OSS中的原图基于终端的要求做实时处理，然后响应返回，这样OSS中只需要存储原图即可。音视频也有类似的场景。
使用函数计 算，您无需采购与管理服务器等基础设施，只需编写并上传代码或镜像。函数计算为您准 备好计算资源，弹性地、可靠地运行任务，并提供日志查询、性能监控和报警等功能。 内容分发网络（ContentDeliveryNetwork，CDN）：是建立并覆盖在承载网上，由不同区 域的服务器组成的分布式网络。将源站资源缓存到全国各地...
容器计算服务 ACS
容器计算服务 ACS 是以 K8s 为使用界面供给容器算力资源的云计算服务，提供符合容器规范的算力资源。
申请试用公测试用快捷入口文档01:23新一代容器产品产品动态内容甄选新版本容器计算服务 ACS 正式发布，并开启邀测2023.10.31操作文档首次使用容器计算服务 ACS2023.11.01产品解读深度解读容器计算服务 ACS2023.11.13产品初体验使用 ACS 快速搭建生成式会话应用2023.10.23产品初体验通过 Kubectl 快速使用 ACS2023.10.23产品...
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函数计算实现弹性音视频处理系统
场景描述 本示例通过函数计算部署一个高弹性高可用的 音视频处理系统。尤其适合视频网站使用，每天 有大量的上传视频，需要及时转码处理以适配各 种终端及网络条件，要求短时间内准备大量的计 算资源进行大规模并行转码处理，同时希望基于 FFmpeg自建的转码服务能简单迁移。 解决问题 1.如何使用函数计算部署音视频处理系统。 2.如何进行系统的压测。 产品列表 函数计算服务 文件存储NAS 对象存储OSS 函数工作流FnF 日志服务SLS
尤其适合视频网站 使用，每天有大量的上传视频，需要及时转码处 理以适配各种终端及网络条件，要求短时间内准 备大量的计算资源进行大规模并行转码处理，同 时希望基于 FFmpeg自建的转码服务能简单迁 移。解决问题 1.如何使用 Function Compute 部署音视频 处理系统。2.如何进行系统的压测。产品列表 最佳实践频道 Function...
批量计算BCS
阿里云批量计算（BatchCompute）是一种适用于大规模并行批处理作业的分布式云服务。支持海量作业并发规模，系统自动完成资源管理，作业调度和数据加载，并按实际使用量计费。可广泛应用于电影动画渲染、生物数据分析、多媒体转码、金融保险分析、科学计算等领域。
大规模数据及工作负载分散到多个计算节点上并发执行，提高数据处理速度，缩短交付时间.通过有向无环图（DAG）的方式指定任务间的依赖关系，轻松构建复杂工作流.作业失败无需重新计算所有步骤，重启任务仅执行失败和未运行部分，节省时间和计算成本.自动集群AutoCluster将计算资源与作业生命周期绑定，计算资源随作业规模...
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云产品
实时计算Flink版
实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务，具备实时应用的作业开发、数据调试、运行与监控、自动调优、智能诊断等全生命周期能力。内核引擎100%兼容Apache Flink，2倍性能提升，拥有FlinkCDC、动态CEP等企业级增值功能，内置丰富上下游连接器，助力企业构建高效、稳定和强大的实时数据应用。
使用实时计算Flink版产品之后，每一次报税、结转都在内存中完成预先计算，查询结果得以实时展现在用户面前，响应速度大幅提升的同时极大地提升了用户体验.查看案例详情.二维火专注于云计算餐饮软件系统研发和应用。其大数据团队通过阿里云实时计算Flink+Hologres实现百亿级数据高并发、秒级分析处理，并向客户提供80多种...
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