基于SpringCloud应用玩转MSE实践
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。
基于SpringCloud应用玩转MSE实践 业务架构 场景描述 随着业务不断创新,大型的单个应用服务会被拆分为数 个甚至十个微服务,微服务架构已经被广泛应用。微服 务的好处在于快速迭代,迭代过程保障线上流量不受损。依赖开源产品缺少专业运维工具,常常需要投入较的运 维人力成本。本实践基于云原生应用产品提供微服务...
来自: 最佳实践 相关产品:弹性公网IP,容器服务 ACK,日志服务(SLS),NAT网关,微服务引擎,消息队列 RocketMQ 版,云速搭
基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析
基于Flink+ClickHouse构建实时游戏<em>数据分析</em>
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
Presto,支持 SQL 并提供了一个标准数据库的语法特性,但其不是一个通常意义上的 关系数据库,而是定位在数据仓库和数据分析业务的分布式 SQL引擎,为交互式查询 而设计,比较适合的应用场景 ETL、Ad-Hoc查询、海量结构化数据与半结构化数据 分析以及海量多维数据聚合与报表。在如下的两个测试场景下,ClickHouse明显比 ...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,弹性公网IP,实时计算,Quick BI,消息队列 Kafka 版,云数据库 ClickHouse
利用交互式分析(Hologres)进行数据查询
利用交互式<em>分析</em>(Hologres)进行<em>数据</em>查询
场景描述:随着收集数据的方式不断丰富,企业信息化 程度越来越高,企业掌握的数据量呈TB、 PB或EB级别增长。同时,数据中台的快 速推进,使数据应用主要为数据支撑、用户 画像、实时圈人及广告精准投放等核心业务 服务。高可靠和低延时地数据服务成为企业 数字化转型的关键。 Hologres致力于低成本和高性能地大规模 计算型存储和强大的查询能力,为您提供海 量数据的实时数据仓库解决方案和实时交 互式查询服务。 解决问题 1.加速查询MaxCompute数据 2.快速搭建实时数据仓库 3.无缝对接主流BI工具 产品列表 MaxCompute Hologres 实时计算Flink 专有网络VPC DataWorks DataV
MaxCompute为您提供完善的数据导入方案 以及多种经典的分布式计算模型,您可以不必关心分布式计算维护细节,便可轻松 完成大数据分析。目前,MaxCompute服务已覆盖全球16个国家地区,客户遍及金融、互联网、生 物医疗、能源、交通、传媒等行业,为全球用户提供海量数据存储计算服务。MaxCompute的多个客户案例荣获...
来自: 最佳实践 | 相关产品:大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,实时计算,Hologres,云速搭CADT
宜搭
宜搭是阿里巴巴公司出品的一个基于钉钉和阿里云底座的低代码开发平台产品,可让企业业务人员通过简单的拖拽、配置即可完成应用搭建,助力企业数字化升级。
宜搭报表提供了丰富的数据图表数据处理能力,高效的可视化方案能为客户提供数据分析和洞察价值.丰富的数据处理图表能力.权限自定义配置,满足灵活高效性的要求;分层分级的权限管理体系,保障权责清晰统一,数据安全的一体化管控.打通钉钉组织架构及关联组织,实现钉钉组织内的角色、流程、数据、消息等互通,支持跨...
来自: 云产品
云上持续审计合规最佳实践
云上持续审计合规最佳实践
本方案是面向云上资源的操作审计和配置审 计,提供的最佳实践。适用于企业型客户。通过最佳实践帮助客户在本场景下更好的使用 阿里云,涉及到配置审计、操作审计、函数计算、SLS、OSS 等服务的实践操作。 解决问题 企业会面临外部对企业云上信息系统的合规要求,如等保2.0法规要求。 同时当云上资源达到一定规模时,在内部会制定合规管控的基线,满足自身管理效率和安全合规的需 求。 包括记录云上资源管理的操作日志、资源配置变更日志,还需依赖云平台提供的持续监控和自动告警能力,实现合规性的自主监管。
AK的操作事件:*and event.userIdentity.accessKeyId:[AK]|SELECT"event.serviceName"as serviceName,"event.eventName"as eventName 查询访问操作的 IP,以及 IP的操作事件统计 统计所有访问的 IP:*not event.sourceIpAddress:Internal|SELECT DISTINCT"event.sourceIpAddress"as ip 分析访问 IP的城市调用量:...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,函数计算,操作审计,配置审计
低代码电商直播间解决方案
低代码电商直播间解决方案,基于阿里云云原生、音视频、AI 智能算法和网络等先进技术,通过低代码方式接入,帮助企业快速完成在自有 APP、小程序、网站等平台的私域电商直播间的搭建。其易接入且强扩展的特性,既可以满足企业定制需求,又可以降低时间成本,快速验证直播卖货商业模式。
低门槛接入,强大技术保障,提供一体化音视频服务的同时,快速满足客户对直播功能、营销组件、安全审核、数据分析等多维度业务需求.适用于拥有销售体系的客户,帮助其快速实现商品线上售卖;传统门店客户需要将线上流量转向线上运营,增加顾客的触达效率;兴趣社区客户搭建自有电商直播平台,增加社区用户粘性,实现业务...
来自: 解决方案
阿里云最佳实践离线大数据workshop
阿里云最佳实践离线大数据workshop
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
阿里云 最佳实践 离线大数据分析WorkShop 文档版本:20210802(发布日期)离线大数据分析WorkShop 文档版本信息 文档版本信息 文本信息 属性 内容 文档名称 离线大数据分析WorkShop 文档版本 V1.1 版本日期 2021-08-02 文档状态 对外发布 制作人 敬海 审阅人 游士 文档变更记录 版本编号 日期 作者 审核人 说明 V1.0 2021-...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,日志服务(SLS),大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,数据总线,Quick BI,云速搭
MaxCompute湖仓一体方案
MaxCompute湖仓一体方案
场景描述 自建数据湖与云数仓的融合解决方案,将 MaxCompute与自建的Hive集群做数据打 通,通过存储共享,元数据镜像等方式,解 决传统模式下的存储冗余,计算资源弹性能 力弱的痛点。可大幅度增强系统的资源弹 性,解决业务高峰期计算资源不足的问题。 方案优势 1.业务无侵入性:现有业务无需改造。 2.性能优化:MaxCompute在SQL上做 了大量优化与能力沉淀,可提高SQL 运行性能,降低计算成本。 3.灵活管理:元数据实时同步,无需额外 管理数据同步任务。 4.资源弹性:利用MaxCompute计算池 弹性进行海量数据计算。 解决问题 1.增强业务高峰期的资源弹性。 2.优化自建数据湖的数据治理能力。 3.减少跨平台数据处理的存储冗余。 产品列表 专有网络VPC 云服务器ECS 访问控制RAM 运维编排OOS MaxCompute(原ODPS) 云企业网CEN
提供用户在云上 使用开源技术建设数据仓库、离线批处理、在线流式处理、即时查询、机器学习等 场 景 下 的 解 决 方 案。更 多 信 息,请 参 见:https://www.aliyun.com/product/emapreduce 文档版本:20220402 III MaxCompute湖仓一体方案 目录 目录 文档版本信息.I 法律声明.II 产品介绍.III 目录.IV 最佳实践...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,云企业网,E-MapReduce,大数据计算服务 MaxCompute,运维编排,云速搭
金融专属大数据workshop
金融专属大数据workshop
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
对结果进行可视化展示 例如用户通过手机APP购买基金,金融公司可以通过后台的大数据分析平台达到如下的 大屏分析效果:文档版本:20210803(发布日期)4阿里云最佳实践大数据WorkShop 最佳实践方案设计 文档版本:20210803(发布日期)5阿里云最佳实践大数据WorkShop 最佳实践方案设计 2.2.2.项目架构 2.2.2.1.阿里云技术...
来自: 最佳实践 | 相关产品:块存储,云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,弹性公网IP,数据传输,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,实时计算,数据总线,Quick BI,Hologres
车辆数据安全稳定上云和分析
阿里云物联网平台提供全托管的企业级实例服务,无需自建物联网基础设施即可实现车辆数据的安全稳定上云。
解决问题:数据价值未利用通过对车辆数据的实时离线分析,挖掘数据潜在价值,进行业务数据分析和预测性维护。相关产品物联网平台物联网无线连接服务云服务器 ECS在线咨询方案优势高可用物联网平台尊享型实例提供双副本容灾保障,具备故障发生时秒级切换能力,SLA 99.99%处于全球领先水平。高安全支持车辆通过X.509证书与...
来自: 解决方案
互联网电商行业离线大数据分析
互联网电商行业离线<em>大数据分析</em>
电商网站销售数据通过大数据分析后将业务指标数据在大屏幕上展示,如销售指标、客户指标、销售排名、订单地区分布等。大屏上销售数据可视化动态展示,效果震撼,触控大屏支持用户自助查询数据,极大地增强数据的可读性。
互联网电商行业离线大数据分析 最佳实践 业务架构 场景描述 本实践介绍了使用阿里云MaxCompute、数据库(RDS)、DataWorks等产品实现电商网站离线数据 ,分析后的业务指标数据实时在大屏展示。通过完整 的实践Demo为例,提供从电商网站搭建,数据从RDS 同步到MaxCompute、再到DataWorks进行数据分析,最后在大屏上展示...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,API网关,云速搭CADT
Spark on ECI大数据分析
Spark on ECI<em>大数据分析</em>
场景描述 方案优势 1.计算引擎弹性扩缩容,兼顾资源弹性与计 算资源成本优化。 2.计算与存储分离架构,结合阿里云原生云 存储产品,海量数据湖优势。 3.Kubernetes原生的调度性能优势,提升在 大规模分析作业时的分析性能优势分。 4.集群资源隔离和按需分配。 解决问题 1.计算资源弹性能力不足,计算资源成本管 控能力欠缺. 2.集群资源调度能力和隔离能力不足。 3.计算与存储无法分离,大数据量分析时出 现数据存储资源瓶颈。 4.Spark submit方式提交分析作业参数支持 有限等缺点。 产品列表 容器服务Kubernetes版(ACK) 弹性容器实例(ECI) 文件存储HDFS 对象存储OSS 专有网络VPC 容器镜像服务ACR
应用范围 需要使用 Spark on Kubernetes解决方案的用户 对 Spark大数据分析平台计算资源成本控制考虑的用户 需要灵活可扩展计算平台资源弹性及管控的用户 名词解释 文件存储 HDFS:阿里云文件存储 HDFS是面向阿里云 ECS实例及容器服务等 算资源的文件存储服务,允许用户像在 Hadoop分布式文件系统中管理访问 ,...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,对象存储 OSS,容器服务 ACK,弹性容器实例 ECI,文件存储HDFS
基于弹性供应组构建大数据分析集群
基于弹性供应组构建<em>大数据分析</em>集群
场景描述 基于弹性供应组(APG)搭建spark计算集 群,提供一键开启跨售卖方式、跨可用区、 跨实例规格的计算集群交付模式的实践。 方案优势 1.超低成本:跨售卖方式提供计算实 例,按秒计费,可全部使用spot实例 交付,最高可省90%成本。 2.稳定可靠:跨可用域、跨实例规格, 降低spot被集体释放的风险;自动托 管,分钟级巡检,动态保证集群的算 力。 3.快速交付:单次可在5分钟内交付 2000个实例。 4.多策略组合:可分别指定spot和按量 实例的交付策略,以及差额补足的策 略,包括成本最低、打散和折中。 解决问题 1.大规模计算集群成本高。 2.创建ECS实例方式单一,无法跨计费 方式、可用区及规格等核心参数。 3.当可用区资源紧张,无法自动保证基于 spot类型的稳定算力。 产品列表 专有网络VPC 云服务器ECS
基于弹性供应组构建大数据分析集群最佳实践 业务架构 场景描述 基于弹性供应组(APG)搭建 spark计算集 群,提供一键开启跨售卖方式、跨可用、跨实例规格的计算集群交付模式的实践。方案优势 1.超低成本:跨售卖方式提供计算实 例,按秒计费,可全部使用 spot实例 交付,最高可省 90%成本。2.稳定可靠:跨可用域、跨实例...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,弹性公网IP
数据湖-在线学习场景数据分析
数据湖-在线学习场景<em>数据分析</em>
场景描述 本场景以在线教育中一个答题闯关类的应用为 例,使用WebServer来模拟演示这类日志数据 的分析处理。通过Nginx和Pythonflask搭建 WebServer,模拟应用中的关键页面,比如登 录、课程内容等,之后构造若干用户使用的模拟 日志数据,投递到数据湖进行分析后获取应用 PV、UV、课程内容访问排行、平均得分等等。 解决问题 基于数据湖(EMR+OSS)搭建大数据平台。 EMR和OSS使用和配置。 数据统一存储到OSS。 产品列表 E-MapReduce 对象存储OSS 云服务器ECS 访问控制RAM 专有网络VPC
文档版本:20200331 58数据湖-在线学习场景数据分析 应用场景 步骤11添加调度属性,设置开始截止日期,调度运行设置为每天0点30运行。步骤12确认工作流任务为调度中,然后保存工作流。文档版本:20200331 59数据湖-在线学习场景数据分析 应用场景 步骤13调度配置成功之后,每天0点30开始运行工作流,所有任务运行完成...
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,访问控制,E-MapReduce
电商网站数据埋点及分析
电商网站<em>数据</em>埋点及<em>分析</em>
场景描述 数据埋点是数据产品经理、数据运营以及数据分 析师,基于业务需求(例如:CPC点击付费广 告中统计每一个广告位的点击次数),产品需求 (例如:推荐系统中推荐商品的曝光次数以及点 击的人数)对用户行为的每一个事件对应的位置 进行开发埋点,并通过SDK上报埋点的数据结 果,记录数据汇总后进行分析,推动产品优化或 指导运营。 解决问题 1.电商网站广告位效果统计分析 2.电网网站推荐商品曝光、点击、购买等行为统 计分析 3.电商网站用户分布分析 4.电商网站页面热点图分析等 产品列表 日志服务SLS Dataworks 云服务器ECS 云数据库RDS版 负载均衡SLB 专有网络VPC
文档版本:20220127 XXVI 电商网站数据埋点及分析 电商网站数据分析 步骤3 设置通知类型(可选邮件钉钉机器人,本例使用邮件),输入收件人的主题名称提交。步骤4 提交成功后,每天 11点会收到已订阅数据图表。邮件示例如下:文档版本:20220127 XXVII 电商网站数据埋点及分析 附加说明 附加说明 如果您已经完成了本实践...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,日志服务(SLS),DataWorks,云速搭CADT
游戏数据运营融合分析
游戏<em>数据</em>运营融合<em>分析</em>
场景描述 1.游戏行业有结构化和非结构化数据融合分 析需求的客户。 2.游戏行业有数据实时分析需求的客户,无法 接受T+1延迟。 3.对数据成本有一定诉求的客户,希望物尽其 用尽量优化成本。 4.其他行业有类似需求的客户。 方案优势/解决问题 1.秒级实时分析:依托ADB计算密集型实例, 秒级监控DAU等数据,为广告投放效果提 供有力的在线决策支撑。 2.高效数据融合分析:打通结构化和非结构化 数据,支撑产品体验分析;广告买量投放效 果实时(分钟级)分析,渠道的评估更准确。 3.低成本:DLA融合冷数据分析+ADB存储密 集型温数据分析+ADB计算密集型热数据分 析,在满足各种分析场景需求的同时,有效 地降低的客户的总体使用成本。 4.学习成本低:DLA和ADB兼容标准SQL语 法,无需额外学习其他技术。 产品列表 专有网络VPC、负载均衡SLB、NAT网关、弹性公网IP 云服务器ECS、日志服务SLS、对象存储OSS 数据库RDSMySQL、数据传输服务DTS、数据管理DMS 分析型数据库MySQL版ADS 数据湖分析DLA、QuickBI
技术架构 本实践基于如下图所示的技术架构主要流程进行介绍:技术架构流程解读:按照整体的数据分析流程,我们可以分为下面四个类:1.日志数据收集阶段;日志数据的来源可以是应用端,也可以是后端服务;本例 列举后端应用日志分析场景,通过 Logtail从多台 ECS服务器中将海量的日志 数据汇聚到 SLS中,通过 SLS再将...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,云原生数据仓库AnalyticDB My,数据湖分析,Quick BI
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。
通过该方案,为客户带来轻量级的实时数据分析能力,减轻实时数据分析需求带来的负担,帮助用户提升数据分析效能.实时数据分析.实时数据分析.该解决方案通过可兼容 MySQL 语法的数据分析服务,以及可视化 BI 服务,帮助用户构建轻量化、高性能的数据分析能力.企业没有专业团队,数据平台建设难度.数据分散,经营数据打通...
来自: 解决方案
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。
离线大数据分析最佳实践>.互联网电商行业离线大数据分析.实时大数据分析最佳实践>.基于 MaxCompute 的大数据 BI 分析.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.企业标准版...
来自: 解决方案
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖<em>数据分析</em>预测
本篇最佳实践先创建EMR集群作为数据湖对象,Hive元数据存储在DLF,外表数据存储在OSS。然后使用阿里云数据仓库MaxCompute以创建外部项目的方式与存储在DLF的元数据库映射打通,实现元数据统一。最后通过一个毒蘑菇的训练和预测demo,演示云数仓MaxCompute如何对于存储在EMR数据湖的数据进行加工处理以达到业务预期。
} }],"Version":"1"}互联网电商行业离线大数据分析 6.附录B-T表示table_properties,用于配置默认的Table的FileFormat/RowFormat,为map 数据类型,包含如下配置项(可以在odpscmd中执行helpexternalproject查看帮助信 息):1.storage_handler用于指定存储时storedby所使用的handler,如 org.apache.hadoop.hive.hbase....
来自: 最佳实践 | 相关产品:对象存储 OSS,E-MapReduce,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,API网关,数据湖构建,云速搭
云原生数据分析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。
兼容MySQL协议,无需ETL,可使用SQL直接分析OSS等十种源数据,快速低成本开启大数据分析.云数据库RDS MySQL版.对象存储OSS.推荐搭配产品.Lakehouse实时入湖.异构数据实时分析,为数据驱动提速.直接使用生产库对海量数据分析,不仅会对线上业务产生影响,还可能出现超时,查询失败的现象;但自建数据仓库又需投入大量的软...
来自: 云产品
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