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
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 产品列表 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。专有网络 VPC 阿里云交换机 解决问题 阿里云安全组•快速搭建起数据处理全链路 ...
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。
l 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、监控数据聚合、流式数据处理、在 线和离线分析等大数据领域，已成为大数据生态中不可或缺的部分。l 云数据库 MongoDB 版（ApsaraDB for MongoDB）：完全兼容 MongoDB 协议，基于...
SLS数据入湖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。
云消息队列Kafka版：是阿里云基于ApacheKafka构建的高吞吐量、高可扩 展性的分布式消息队列服务，广泛用于日志收集、监控数据聚合、流式数据处 理、在线和离线分析等场景，是大数据生态中不可或缺的产品之一，阿里云提 供全托管服务，用户无需部署运维，更专业、更可靠、更安全. Serverless应用引擎SAE...
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。
（这里有异步调用和同步调用两种方式，为了能快速消费消 息，这里选择异步调用，并且两种调用方式的正文负载大小不同，同步调用为32MB，异步调用为128KB） 触发器启用状态：勾选 批量推送：默认关闭。（可以选择开启，然后可以设置批量推送的条数，批量推送 间隔，根据需求选择是否批量推送） 推送格式：RawData（也...
RocketMQ性能压测快速方案
在客户对产品性能存疑或者给客户进行POC验证时可以用本实践来快速完成性能测试。
云消息队列RocketMQ版：是阿里云基于ApacheRocketMQ构建的低延迟、高 并发、高可用、高可靠的分布式“消息、事件、流”统一处理平台，面向互联网分布 式应用场景提供微服务异步解耦、流式数据处理、事件驱动处理等核心能力。文档版本：20240506 6RocketMQ性能压测快速方案 前置条件 前置条件 在进行本文操作之前，您需要...
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
基于函数计算实现直播流录制-存储-通知最佳实践 业务架构 场景描述 基于阿里云函数计算实现对直播流的实时录制，录制结束后会把录制的结果写入 OSS 存储桶，并把录制的结果写到消息队列，下游服务可以通 过订阅的方式来消费消息 应用场景 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...
Kafka性能压测快速方案
产品性能基线测试场景需要对产品进行性能测试得到详细的压测数据，本方案可以快速构建测试的客户端（kafka官方的压测客户端）和不同的Kafka服务端（ SSD云盘版、高效云盘、Serverless版三种实例），方便客户进行POC完成性能验证。
消息队列kafkaserverless版本身实例未提供具体的云盘类型来选择，其性能表现只 与购买实例时预留的写入、读取的指标有关，写入峰值为预留写入的2倍，读取峰值 为读取预留的2倍 应用场景 借助CADT迅速的搭建Kafka不同类型的实例，并构建压测环境，快速对不同的实例 配置的性能进行压测，以验证不同配置对性能影响，帮助客户...
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。
如果您配置了失败目标，函数计算将自动把失败请求的上下文信息推送到云消息队列 RocketMQ 版等消息服务中，以便后续处理。您也可以将目标服务设置为另一个函数，函数计算将自动把失败请求的上下文信息推送到该函数，执行您自定义的错误处理逻 辑。自动通知下游服务执行结果 ◼ 请求执行成功后，如果您配置了成功目标，函数...
基于SpringCloud应用玩转MSE实践
随着业务不断创新，大型的单个应用和服务会被拆分为数个甚至数十个微服务，微服务架构已经被广泛应用。 微服务的好处在于快速迭代，如何在迭代过程中保障线上流量不受损。依赖开源产品缺少无运维工具，常常需要投入较大的运维人力和成本。 本实践提供基于云原生应用产品提供微服务注册配置中心、微服务治理和云原生网关等一系列高性能和高可用的企业级云服务能力。
云消息队列 MQ（RocketMQ）：是构建分布式互联网应用的基础设施，通过 MQ 实现的松耦合架构 设计可以提高系统可用性以及可扩展性，是适用于现代应用的优秀设计方案。MQ 产品生态丰富，多 个子产品线联合打造金融级高可用消息服务以及对物联网的原生支持，覆盖金融保险、（新）零售、物联网、移动互联网、教育、物流、...
云数据库 SelectDB 版
阿里云数据库 SelectDB 是现代化实时数据仓库 SelectDB 在阿里云上的全托管服务，内核基于业界领先的开源分析型数据库 Apache Doris 研发，由阿里云和飞轮科技联合打造。阿里云数据库 SelectDB 聚焦于满足企业级大数据分析需求，广泛应用于实时报表分析、即席多维分析、日志检索分析、数据联邦与查询加速等场景，致力于为客户提供极致性能、简单易用的数据分析服务。
相关产品云数据库 SelectDB 版本产品实时计算Flink版云消息队列 Kafka 版大数据开发治理平台 DataWorks在线咨询日志检索分析面对庞大的日志数量，日志场景需同时实现高吞吐写入和实时可见性，降低资源成本成为巨大的挑战。此外，日志场景还需快速的文本检索能力，以满足故障排查、全文检索等需求。SelectDB 利用存算分离、...
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云产品
Function Compute构建高弹性大数据采集系统
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
产品列表 专有网络 VPC 日志服务 SLS 链路追踪 Tracing Analysis 云服务器 ECS 云数据库 RDS 最佳实践频道 阿里云最佳实践技术分享群 函数计算 FC 消息队列 Kafka 版 性能测试 PTS 云速搭 CADT 如二维码过期，请搜索群号：31852400 云服务器 ECS（产品名称）文档模板（手册名称）/文档版本信息 阿里云 Function Compute构建...
同地域跨可用区容灾
场景描述 面向阿里云公共云客户， 1.业务在同一个地域（Region） 2.应用已经无状态 3.在不大幅增加成本的情况下，希望获得支持业务的跨可用区（Zone）容灾能力 3.希望对整体的应用做容灾备份（简称容灾），而非单独的数据库或存储等 解决问题 提供云上高可用架构方案并提供可参考的跨可用区架构提供简单的容灾演练 产品列表 云服务器（ECS）、数据库（RDS）、专有络（VPC）、负载均衡（SLB）、消息队列（MQ）等
希望对整体的应用做容灾备份（简称容灾），而非单独的数据库或存储等 解决问题 提供云上高可用架构方案 并提供可参考的跨可用区架构 提供简单的容灾演练 遇到问题或使用建议和意见 请扫钉钉二维码，联系 owner 产品列表 云服务器（ECS）、数据库（RDS）、专有络（VPC）、负载均衡（SLB）、消息队列（MQ）等 云服务器 ECS...
E-MapReduce
阿里云E-MapReduce(简称EMR)是阿里云云原生数据湖的核心计算引擎，全面支持Hadoop、Spark、HBase、Hive、Flink等大数据组件，为客户提供企业级开源大数据平台服务。通过有效弹性伸缩和数据分层存储机制，相较于传统HDFS固定集群方式，可节省50%以上的费用，同时支持创建抢占式实例，相比按量付费的购买方式，可节省50%~80%的费用。
支持如消息队列，消息服务等的读写，提供SDK包装，方便用户使用.对阿里云上的产品环境进行了深度的整合支持.完善的云上生态支持.为什么选择E-MapReduce?EMR Workflow商业化公告.全链路数据湖开发治理解决方案2.0重磅升级.阿里云智能数据湖入选第六届数字中国建设峰会“十大硬核科技”.阿里云EMR 2.0：重新定义新一代开源...
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云产品
开源Flink迁移实时计算Flink全托管版最佳实践
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。
参见：https://www.aliyun.com/product/rds/mysql 消息队列 Kafka 版:是阿里云基于 Apache Kafka 构建的高吞吐量、高可扩展性 的分布式消息队列服务，广泛用于日志收集、监控数据聚合、流式数据处理、在线 和离线分析等场景，是大数据生态中不可或缺的产品之一，阿里云提供全托管服 务，用户无需部署运维，更专业、更可靠、...
云上高并发系统改造
场景描述 随着业务的发展，系统并发压力越来越大，如何 进行系统改造以满足高并发场景的业务需求成 为了一个技术难题。本实践抽象于客户的实际场 景，提供高并发下系统改造的理论指导和部分实 操演示。主要适用于以下场景： 1.系统并发压力大，需要进行系统应用改造。 2.数据层并发压力大，需进行分库分表改造。 3.数据库数据量巨大，亟待分库分表解决查询 和写入瓶颈的场景。 方案优势/解决问题 1.在水平扩展阶段，我们除了通过SLB做负载 均衡外，我们可以通过SLB下挂nginx的方 式，增加负载均衡侧的可扩展性 2.在数据库拆分阶段，在做好数据规划后，我 们借助DTS进行数据迁移，通过DRDS将 RDS MySQL的数据拆分到多个分库和分 表中。 产品列表 专用网络VPC 负载均衡SLB 云服务器ECS 数据库RDSMySQL 数据传输服务DTS PrivateZone 分布式关系型数据库DRDS
垂直拆分更加复杂，一般都会涉 文档版本：20220506（发布日期）1 云上高并发系统改造 最佳实践概述 及到架构逻辑的改造，需要引入中间件，来进行数据源的管理，垂直拆分时把 关系紧密（比如同一模块）的表切分出来放在一个库上，或者通过 hash进行 拆分，从而将原有数据库切分成类似矩阵一样可以无限扩充的队列。...
可观测监控 Prometheus 版
覆盖业务自定义监控/应用组件监控/云服务监控/容器监控/系统监控等场景。默认集成Grafana看板与智能告警，全面优化系统可用性与查询能力，用户无需关注系统可用性与Exporter集成。帮助企业快速搭建一站式指标可观测体系。
作为云原生的运维数据可视化平台，面向用户提供免运维和快速启动 Grafana 运行环境的能力，默认集成如数据库 MySQL、消息队列 RockteMQ、实时计算 Flink、Elasticsearch、可观测监控 Prometheus 版、日志服务SLS等各类阿里云服务数据源，并提供丰富的数据看板，让运维监控更加高效、精细.可观测可视化 Grafana 版.支持按需...
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云产品
应用实时监控服务ARMS
作为云原生可观测平台，应用实时监控服务 ARMS 包含前端监控、应用监控、云拨测等模块。覆盖浏览器、小程序、APP、分布式应用、容器等不同可观测环境与场景。帮助企业实现全栈性能监控与端到端追踪诊断。提高监控效率，压降运维工作量。
针对容器服务ACK、消息队列 Kafka 等主流云服务，提供 Grafana Pro 大盘，帮助运维进行更精细化指标观测.云服务统一接入.可观测监控 Prometheus 版.可观测可视化 Grafana 版.云服务统一监控.针对多数据源进行统一管理，实现端到端的可观测数据统一展现.默认集成阿里云云服务、SQL 数据库、时序数据库、日志数据、链路数据、...
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云产品
EMR集群安全认证和授权管理
场景描述 阿里云EMR服务Kafka和Hadoop安全集群使 用Kerberos进行用户安全认证，通过Apache Ranger服务进行访问授权管理。本最佳实践中以 Apache Web服务器日志为例，演示基于Kafka 和Hadoop的生态组件构建日志大数据仓库，并 介绍在整个数据流程中，如何通过Kerberos和 Ranger进行认证和授权的相关配置。 解决问题 1.创建基于Kerberos的EMR Kafka和 Hadoop集群。 2.EMR服务的Kafka和Hadoop集群中 Kerberos相关配置和使用方法。 3.Ranger中添加Kafka、HDFS、Hive和 Hbase服务和访问策略。 4.Flume中和Kafka、HDFS相关的安全配 置。 产品列表：E-MapReduce、专有网络VPC、云服务器ECS、云数据库RDS版
本实践方案中，Flume使用 root用户启动，因此这里添 加 root用户，首先添加 Group。步骤5 添加 root用户。文档版本：20200330 45 EMR集群安全认证和授权管理 EMR Kafka安全集群 步骤6 在 Ranger中添加一个 Policy。文档版本：20200330 46 EMR集群安全认证和授权管理 EMR Kafka安全集群 将界面拖拽到最后，单击 Add按钮，...
基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析
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
部署消息队列 Kafka 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。广泛用 于日志收集、监控数据聚合、流式数据处理、在线和离线分析等大数据领域，已成为 大数据生态中不可或缺的部分。步骤1 登录阿里云消息队列 Kafka版控制台。（https://kafka.console.aliyun.com）步骤2 切换地域为华东 1...
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