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
订单省份分布图 步骤1 首先删除原来的图表，添加饼图模块。文档版本：20210803（发布日期）69阿里云最佳实践金融大数据WorkShop 最佳实践项目实践 步骤2 修改主标题名称。步骤3 配置数据（order_id去重计数，order_status匹配为commit）后保存，单击更新可以 文档版本：20210803（发布日期）70阿里云最佳实践金融大数据...
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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
游戏数据运营融合分析
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
对应传统的运营分析方式，存在如下痛点：关系型数据库性能较差，统计分析场景一般是基于大表、超大表，而普通关系型 数据库对于大表、多表关联查询性能不足。实时性差，传统数仓一般只能抽取头一天的数据，然后凌晨跑报表任务，时延一 般 T+1。单机存储限制以及成本比较高，云数据库或者自建数据库都会遇到单机的存储 瓶颈...
云上日志集中审计
场景描述 云上的各类云产品和客户部署的业务系统会产生各类 日志，企业合规及安全运营等都需要在一个地方能 集中的查看和分析日志；目前各云产品日志大部分 都进了sls，但都是产品独立的project，不方便集中 审计；客户的业务系统日志各种形态都有；多云和混 合云的场景，日志也需要能集中审计。 解决问题 1.所有日志集中到SLS一个中心project下。 2.满足等保合规和内部合规需求。 3.满足运维和安全运营需求。 产品列表 日志服务SLS 专有网络VPC 弹性公网IPEIP 负载均衡SLB 云服务器ECS 云数据库RDS 云防火墙CFW
创建仪表盘 步骤1 通过以下查询语句，设计 PV/UV统计图表：*|select date_format(date_trunc('hour',_time_),'%m-%d%H:%i')as time,count(1)as pv,approx_distinct(remote_addr)as uv group by time order by time limit 1000 步骤2 添加到仪表盘。文档版本：20200630（发布日期）31 云上日志集中审计 WEB服务日志采集 步骤...
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