云数据库ClickHouse
云数据库ClickHouse 是阿里云提供的分布式实时分析型列式数据库服务。具有高性能、开箱即用、企业特性支持。广泛应用于流量分析、广告营销分析、行为分析、人群划分、客户画像、敏捷BI、数据集市、网络监控、分布式服务和链路监控等业务场景。
支持创建定义多个资源队列，将用户和资源队列绑定，实现不同用户资源隔离和查询优先级定义，支持多队列动态资源优化.兼容开源，内核优化升级，专家服务支持.湖仓一体实时数据分析.实时计算链路.支持 Flink流计算，Spark,Kafka 实时数写入链路.大数据同步链路.支持 Dataworks 和 DMS 进行大数据及各种数据源批量同步；支持 ...
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模型在线服务PAI-EAS
模型在线服务PAI-EAS( Elastic Algorithm Service ) 是阿里云人工智能PAI的模型在线服务平台，将模型一键部署为在线推理服务或AI-Web应用，高吞吐低延时，支持自动扩缩容和完整运维监控体系等能力。
适用于文图生成、视频处理等场景，推理服务内部集成消息队列，支持按需扩缩容、免运维.近实时异步推理.适用于响应时长不敏感场景，如语音数据批量文本转换等，支持抢占型资源实例控制成本.离线批量推理.对象存储 OSS.文件存储 NAS.容器镜像服务 ACR.产品功能子项.产品功能子项描述.产品功能描述.支持动态加压，自动寻找服务...
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业务多活容灾解决方案
业务多活，英文Multi-Site High Availability，顾名思义就是业务分布在多个站点且同时对外提供 服务。与传统的灾备的最主要区别就是"多活 "里的所有站点同时在对外提供服务，不仅解决了容灾本身问题，提升了业务连续性，并且实现了容量的异地扩展。
每个单元部署独立的数据库系统，单元之间通过数据传输服务进行数据【双向】实时同步，保持每个单元都有全量数据，每个单元均可进行读写操作，读写流量会根据业务定制的分流策略进行单元写保护，这种同步策略用于支持服务层的单元化服务类型，是多活场景的核心同步策略.流量管理难度高各单元内部署独立 RDS、PolarDB-X 以...
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解决方案
AHAS多活容灾MSHA
多活容灾MSHA是在阿里电商业务环境演进出来的多活容灾商业化产品，是应用高可用服务AHAS的核心模块，为客户提供容灾架构建设能力。横向支持容灾架构的上线、运维、演练、切流，升级到下线。纵向支持业务流量的全链路管理，从流量接入到服务化调用再到异步化消息，最终完成数据落库。
消息队列 RocketMQ 版.云数据库RDS MySQL 版.推荐搭配使用.用户的业务应用部署在不同地域的云和云平台（包括IDC、专有云等），两朵云同时提供服务，应用双活数据主备，灾难场景下进行快速切换，需要统一的容灾管控并确保数据一致性.基于MSHA异地应用双活架构，对两朵云的接入层、应用层、数据同步链路、切流进行统一配置，...
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云监控
云监控（CloudMonitor）是阿里云提供的一站式、全链路、开箱即用的云资源监控产品。涵盖云上云下统一的主机监控、百余款的云产品监控、覆盖全球的网络监控、面向应用和业务的日志监控和自定义监控，提供丰富的指标数据和强大开放的平台能力，第一时间发现和定位问题构建完善的监控运维体系。
除了通过选择静态资源进行创建外，支持根据资源名称规则、同步标签和资源组数据的方式动态创建应用分组。这样既可以完成新加入分组的资源自动纳入到先前设定的监控体系中。也可以根据既有的标签自动创建应用分组.动态灵活的应用分组创建方式.通过配置和关联报警模板，可以方便快捷的为相似的应用分组配置相同的报警规则。...
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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
4.数据生态：打通云上各个数据源，方便数据同步和迁移。数据可视化（QuickBI）：是一个专为云上用户量身打造的新一代智能 BI服务平台。它可以提供海量数据实时在线分析服务，支持拖拽式操作和丰富的可视化效果，帮助您轻松自如地完成数据分析、业务数据探查、报表制作等工作。文档版本：20201224 8 基于 Flink+ClickHouse...
函数计算FC
阿里云函数计算（Function Compute）是一个事件驱动的全托管计算服务。通过函数计算，您无需管理服务器等基础设施，只需编写代码并上传。函数计算会为您准备好计算资源，以弹性、可靠的方式运行您的代码。更棒的是，您只需要为代码实际运行消耗的资源付费，代码未运行则不产生费用。
函数计算入门第一步，基于已有的环境开发一个函数计算的 HelloWorld 应用，帮助开发者快速学习.建议体验时长 15 分钟.函数计算 HelloWorld 应用开发.本场景将使用函数计算，以及开源项目 Kodbox，带大家 1分钟 Serverless 极速搭建个人高性能网盘，网盘可长期使用.建议体验时长 15 分钟.1分钟函数计算快速搭建高性能网盘.本...
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Salesforce on Alibaba Cloud
阿里云和Salesforce共同为中国客户带来了全球广受好评的CRM（客户关系管理）平台，包括销售云、服务云、电商云和 Salesforce 平台。它可以让企业的营销、销售、商务、服务和IT团队从任何地方一起协同工作，以提供卓越的客户体验。
企业IM数据同步.通过安全地将员工的企业IM帐户与Salesforce CRM链接起来，确保您的公司能够掌握客户关系，以及客户与您的品牌的互动历史记录。Flow扩展.通过扩展的Platform Events将电商和社交平台中的事件推送到Salesforce CRM，随后利用Flow为您的客户360使用短信或社交消息进行交易通知、订单确认和其他丰富体验。在中国...
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高性能数据库ECS测试及选型
概述 客户自建高性能数据库（如电商大促）在做ECS选型时，对磁盘的IO、网络的吞吐都有很大要求，为了跟接近真实业务场景，使用HammerDB选定真实业务模型测试其TPM。通过对比TPM对比ECS性价比进行选型。同时使用FIO测试磁盘性能作为参考。 适用场景 自建数据库性能测试 磁盘性能测试 ECS选型建议 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 基于标准的TPC-C测试，接近真实业务场景。 提供多规格实例测试，快速选择最优性价比实例。
单 job顺序读 测试命令：fio-name=test-thread-ioengine=libaio-direct=1-directory=data-rw=read-bs=4K-numjobs=1-iodepth=256-runtime=300-time_based-size=8G-group_reporting 参数解释：ￚ name:测试名称，可以根据测试用例来命名 ￚ ioengine:io引擎，fio工具配合 IO引擎使用，支持同步（pread/pwrite）和异 步...
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。
内置集成数十种连接器，覆盖数据库、消息队列、OLAP引擎等系统。自助编写SQL使用全托管服务对数据进行实时流转集成，帮助企业构建数据中台.从海量数据中实时识别刷单作弊、恶意爬虫等业务风险，避免企业出现巨大的经济损失，还可借助CEP（复杂事件处理）直接在流式处理作业中执行异常情况检测.实时计算Flink版高效的状态...
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自建Hadoop迁移MaxCompute
场景描述 客户基于ECS、IDC自建或在友商云平台自建了大数 据集群，为了降低企业大数据计算平台的成本，提高 大数据应用开发效率，更有效保障数据安全，把大数 据集群的数据、作业、调度任务以及业务数据库整体 迁移到MaxCompute和其他云产品。 解决的问题 自建Hadoop集群搬迁到MaxCompute 自建Hbase集群搬迁到云Hbase 自建Kafka或应用数据准实时同步到 MaxCompute 自建Azkaban任务迁移到Dataworks任务 产品列表 MaxCompute，Dataworks、云数据库Hbase版、Datahub、VPC，ECS。
自建 Hadoop迁移 MaxCompute 场景描述 解决的问题 客户基于ECS、IDC自建或友商自建了大数据集群，自建Hadoop集群搬迁到 MaxCompute 为了降低企业大数据计算平台的成本，提高大数 自建Hbase集群搬迁到云 Hbase 据应用开发效率，更有效保障数据安全，把大数据 自建 Kafka 或服务器数据实时同步到 集群的数据、作业、调度任务...
可观测可视化 Grafana 版
可观测可视化 Grafana 版作为云原生数据可视化平台，为运维SRE、研发工程师、产品经理、市场营销等不同角色提供开箱即用的一站式可视化平台，满足运维监控、经营分析、汇报展示等不同场景的查询、可视化、告警需求。
打通同地域多个 VPC，添加多个 VPC 中到数据源到同一个工作区，支持统一查询展示与告警.通过一致的 UI 轻松配置、自定义和浏览所有面板，以便跨所有可视化设置数据选项.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、企业级应用等数据源.支持 PromQL、SQL 查询语法，并预置多种函数，大幅降低查询...
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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。...
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