企业标准版数据分析解决方案
企业标准版数据分析解决方案通过实时数仓+离线数仓的组合方案,实现多源数据采集、集成、计算和展现,满足客户不同维度、不同查询时效性的要求,解决企业客户普遍会遇到的数据分析瓶颈,帮助业务决策,提升销售转化。
本方案无缝对接各类云数据库和自建数据库,实现多源数据精准实时分析,大幅提升数据分析和报表开发效率,零代码鼠标拖拽式操作交互,让业务人员也能轻松实现海量数据可视化分析.搭建数据分析平台技术门槛高.TB 或 PB 级数据量分析效率较低.多来源、多维度的数据采集、集成和分析难度高.支持关系型数据库、文件存储、...
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数据传输服务DTS
阿里云数据传输服务集数据迁移、订阅及实时同步功能于一体,能够解决公共云、混合云场景下,远距离、毫秒级异步数据传输难题,支持关系型数据库、NoSQL、大数据(OLAP)等数据源,其底层基础设施采用阿里双11异地多活架构,为数千下游应用提供实时数据流,已在线上稳定运行7年之久。
其底层基础设施采用阿里双11异地多活架构,为千下游应用提供实时数据流,已在线稳定运行7年之久.典型应用场景.数据传输服务.数据传输支持同异构数据源之间的数据传输,具备迁移、订阅、同步多种传输功能.支持功能丰富.同地区内通过内网传输,传输粒度可细化到记录级别,全量迁移性能最高达70MB/s,实时同步性能最高达...
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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。
相比于 scp主要有以下优 点:传输前会进行检测,跳过最终修改时间戳和文件大小一致的文件 传输前会对数据进行压缩 支持断点续 操作步骤 步骤1 NAS服务器安装 rsync,安装命令:yum install rsync-y 47 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2 执行 rsync-avzP-e 'ssh-p 22'/data/*root@172....
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
企业轻量级数据分析解决方案
企业轻量级数据分析解决方案,为用户提供低门槛的数据存储与分析能力。帮助用户快速实现数据赋能,解锁数据运营能力。
数智化运营已经成为当下每一个企业都需要深度思考的问题,而数据平台建设无论从技术难度,还是运维复杂性对于中小企业都是较大的挑战。阿里云通过企业轻量级数据分析解决方案,为用户提供低门槛的数据存储与分析能力。帮助用户快速实现数据赋能,解锁数据运营能力.企业轻量级数据分析解决方案.分析型数据库ADB.DataV数据...
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自建Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云Databricks数据洞察
自建Hive<em>数据</em>仓库跨版本迁移到阿里云Databricks<em>数据</em>洞察
场景描述 客户在IDC或者公有云环境自建Hadoop集群构建数据仓库和分析系统,购买阿里云Databricks数据洞察集群之后,涉及到数仓数据和元数据的迁移以及Hive版本的订正更新。 方案优势 1. 全托管Spark集群免运维,节省人力成本。 2. Databricks数据洞察与阿里云其他产品(OSS、RDS、MaxCompute、EMR)进行深度整合,支持以这些产品为数据源的输入和输出。 3. 使用Databricks Runtime商业版引擎相比开源Spark性能有3-5倍的提升。 解决问题 1. Hive数仓数据迁移OSS方案。 2. Hive元数据库迁移阿里云RDS方案。 3. Hive跨版本迁移到Databricks数据洞察使用Delta表查询以提高查询效率。
自建 Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云 Databricks数据洞察 业务架构 场景描述 客户在 IDC或者公有云环境自建 Hadoop集群 构建数据仓库和分析系统,购买阿里云 Databricks数据洞察集群之后,涉及到数仓 和元数据的迁移以及 Hive版本的订正更新。方案优势 1.全托管 Spark集群免运维,节省人力成 本。2.Databricks数据洞察...
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企业数据存储与备份解决方案
阿里云企业数据存储与备份解决方案,打破线下 IDC 数据孤岛,满足客户业务的数据合规性要求和多种数据源的快速备份恢复需求场景。
本方案基于阿里云的云存储能力和灾备统一管理平台,快速实现业务数据存储与备份,保障企业数据安全,满足多种数据源的快速备份恢复需求.企业数据面临意外丢失、病毒感染等安全风险.业务快速增长,短时间内无法快速扩容.数据格式多样,备份工具繁多,运维复杂.高 SLA 性能保障,满足安全需求和等保合规要求.资源弹性扩展...
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智能数据建设与治理Dataphin
Dataphin遵循阿里巴巴集团多年实战沉淀的大数据建设OneData体系(OneModel、OneID、OneService),集产品、技术、方法论于一体,一站式地为您提供集数据引入、规范定义、智能建模研发、数据萃取、数据资产管理、数据服务等的全链路智能数据构建及管理服务。助您打造属于自己的标准统一、资产化、服务化和闭环自优化的智能数据体系,驱动创新。
适合业务相对稳定,且有小型的数据团队负责数据研发及管理的企业。此版本具备一体化研发及数据治理能力,可帮助企业完成数仓建设,保障质量及安全合规.基础研发版¥8,500/月 起.满足成熟企业对数据中台建设的诉求,通过盘点企业的数据资产,形成统一的规范及标准进行数据资产的治理,构建标准统一、口径一致、质量可靠的...
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数据安全解决方案
数据是企业的核心资产,如何保护企业的云上数据,是每个企业管理者都应当重视的课题。在云平台提供更为安全便捷的数据保护能力的同时,阿里云根据自身多年的经验积累,结合大量云上客户的最佳实践,提供了一套完整的数据安全解决方案,帮助企业提升云上数据风险防御能力,实现企业核心及敏感数据安全可控。
数据安全成熟度模型.DSMM模型中将数据安全过程维度分为数据全生命周期安全和数据通用安全两个过程,并将数据全生命周期划分为:数据采集安全、数据传输安全、数据存储安全、数据处理安全、数据交换安全、数据销毁安全六个阶段。数据生命周期安全共包含30个过程域,为企业保护数据提供了可落地的参考.数据安全生命周期过程域...
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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数据隔离和加密技术、断点续和容灾守护机制、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.数据传输服务(Data Transmission Service)DTS...
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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。
河钢数字技术股份有限责任公司与阿里合作,借助阿里数据中台主数据治理解决方案,为河钢集团构建河钢集团中央数字中心主数据管理平台,平台以集团钢铁主业为实施范围,以营销主数据为实施内容,旨在借助大数据、云计算技术,搭建以主数据管理为核心的集团数据中台基础,构建一个全面、统一、完整的主数据标准化体系,支撑...
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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。
基于阿里云数据中台方法论,将各类数据规范嵌入到整个方案过程中,解决各类行业的数据问题,包括但不限于数据孤岛、数据质量差、数据融合度低、数据价值低、数据运维管理难度大等等一系列问题.数据规范化,数据问题迎刃而解.帮助学校提升数据治理能力、考核评价能力、业务决策能力、学生服务能力、校园管理能力等等多方面...
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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。
支持直接通过SQL语句分析OSS等十种源数据,大幅提升数据查询分析能力,助力业务发展.云原生数据湖分析(DLA)产品退市公告.云原生数据湖分析(DLA)产品退市公告.Serverless Presto版本解决如下场景业务挑战:快速搭建报表,例如QuickBI加速,友盟返还数据分析;支持轻量级的ETL,简单利用SQL就可以实现快速的清洗.在开源...
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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,用户面临着数据湖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,让数据和计算在湖和仓之间自由流动,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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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
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数据安全合规服务基于蚂蚁安全实验室核心安全能力沉淀及已获取多项专利的AI检测能力,为客户提供专业隐私合规服务.严格参照国家相关法律,以及网信办、工信部、公安部、市场监管总局四部门发布的相关执行标准进行APP合规检测和隐私合规检测,对App隐私风险进行逐项检查.自动化隐私风险发现和检测,对App收集使用...
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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。
深度整合阿里云在各行各业提供的数据中台解决方案,构建基于数据全生命周期管控的数据中台安全能力,并结合云客户实践,提供可参考的数据中台安全整体解决方案.数据中台安全解决方案.为客户提供敏感数据识别、数据资产安全审计、数据脱敏等安全能力.数据安全中心.提供安全合规的密钥托管和密码管理服务,助您轻松使用密钥...
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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.本方案充分汇聚交通行业中各类结构化、非结构化等多源异构数据,打通数据之间的内在联系,支持全业务...
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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”。
支持多种数据源接入,实时flink,OLTP数据同步,离线支持OSS存储、JSON数据、HyperLogLog等功能特性,数据写入实时可用,复杂查询高性能返回,整体辅助用户实现从数据存储、分析到展现的一体化的实时数据分析云平台.基于列存储支持海量数据复杂分析聚合,高并发在线数据探索:基于行存储支持高并发的任意维度在线数据探索....
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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。
基于阿里云自主研发的数据计算平台建设了阳光保险专有云数据计算平台,整合集团、产险、寿险等业务数据,搭建了数据 BI 分析环境,为后续双方在数据计算领域的深度合作打下了坚实基础,助力阳光保险弯道超车,向着金融数据计算的行业领导者快速前进.阳光保险集团.阳光保险集团.保险行业“数据中台”是构建保险数字化的核心...
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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...
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