云数据库RDS PostgreSQL
云数据库RDS PostgreSQL 版完全兼容开源PostgreSQL，基于云原生架构，软硬协同优化，提供稳定可靠、高性价比的数据库服务。通过丰富的插件拓展，支撑各领域场景化业务，如自研Ganos多维多模时空引擎及开源PostGIS地理信息引擎、向量引擎、时序引擎等百余款插件。
基于机器学习和专家经验实现数据库自感知、自修复、自优化、自运维及自安全的云服务，帮助用户消除数据库管理的复杂性及人工操作引发的服务故障，有效保障数据库服务的稳定、安全及高效.数据库自治服务 DAS.数据传输服务 DTS 支持关系型数据库、NoSQL、大数据(OLAP)等数据源，集数据迁移、订阅及实时同步功能于一体，能够...
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云数据库MongoDB版
阿里云云数据库MongoDB版是完全兼容MongoDB协议、高度兼容DynamoDB协议的在线文档型数据库服务。支持单节点、双节点、副本集和分片集群四种部署架构，能够满足不同的业务场景需要。
代理服务（mongos）和分片服务（shard）支持灵活配置个数，线性扩展数据库系统的存储空间及读写性能。单分片（shard）支持最大72000的IOPS，最大3TB存储空间，单分片最大可承载15万QPS的应用压力（读写比95:5）；Sharding模式支持水平弹性扩展.单节点高性价比；多节点副本集保障业务高可用；分片集群自由配置弹性扩展.架构...
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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。
快速入门 Clickhouse 数据库训练营，赢取学习福利！ClickHouse 创始人：融合数据库该“卷”的还是性能和速度.阿里云 ClickHouse 企业版云原生 ClickHouse 技术揭秘.云数据库 ClickHouse 企业版技术白皮书重磅发布.从 MySQL,Kafka,SLS,OSS,Spark,Flink 数据接入.QuickBI可视化对接.ClickHouse 23.8(LTS)版本发布.加入企业版...
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云产品
大数据workshop
大数据workshop
详见：https://www.aliyun.com/product/bigdata/hologram 文档版本：20210628（发布日期）III 阿里云最佳实践大数据 WorkShop 产品介绍 云数据库 RDS MySQL版：云数据库 RDS MySQL 版是全球最受欢迎的开源数 据库之一，作为开源软件组合 LAMP（Linux+Apache+MySQL+Perl/PHP/Python）中的重要一环，广泛应用于各类应用场景。...
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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
自建Hive数仓迁移到阿里云EMR
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EMR集群之 后，涉及到将数据仓库和Hive元数据的数据库迁 移上云。目前主流Hive数据仓库迁移场景为1.x 版本迁移到阿里云EMR(Hive2.x版本），涉及到 数据订正更新步骤。 解决的问题 Hive数据仓库的数据迁移方案 Hive元数据库的迁移方案 Hive跨版本迁移后的数据订正 产品列表 E-MapReduce，VPC，ECS，OSS，VPN网关。
步骤2 部署完成后，重启 Hive MetaStore和 HiveServer2 步骤3 由于在创建 EMR集群时我们指定了 RDS for MySQL实例的数据库作为 Hive的元数 据库，但是此时元数据库还未创建，因此在 EMR控制台可以看到 Hive MetaStore服 务异常停止。文档版本：20210721 25 自建Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云 EMR 创建 EMR集群 通过查看 ...
Elasticsearch
阿里云检索分析服务 Elasticsearch 版是100%兼容开源的分布式检索、分析套件。提供ELK等开源全托管的产品服务能力。为结构化/非结构化数据提供低成本、高性能及可靠性的检索、分析平台级产品服务。具备读写分离、存算分离、弹性伸缩、智能化运维、免费的X-Pack高级商业特性等产品特性。
基于向量特征相似度匹配，典型应用于解决以图搜图、智能问答、推荐系统-向量召回链路等场景问题.向量多模态检索.实时计算Flink版.云数据库RDS MySQL版.机器学习平台PAI.推荐搭配使用产品.综合检索分析.综合检索分析.查看更多商品.阿里云 Elasticsearch 广泛应用于运维可观测、时序分析、数据查询加速、企业数据查询分析、...
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云产品
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测
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。
基于集群学 专有网络VPC 习PAI封装出多种贴近业务场景的算法服务，满足 交换机vswitch 更多的业务需求。 数据糊DLF 3.MaxCompute云原生的弹性资源和EMR集群资源 云原生大数据计算服务MaxCompute 形成互补，两套体系之间进行资源的削峰填谷，不 大数据开发治理平台DataWorks 仅减少作业排队，且降低整体成本。...
SAP上云解决方案
SAP上云解决方案依托阿里云可靠和灵活的云计算基础设施和平台服务，结合 SAP 世界领先的企业级数据库和商务应用解决方案，帮助企业简化 IT 架构、实现商业价值、加速数字化转型的步伐。
阿里云上单地域同可用区 SAP 系统高可用实现方案架构示例（以 S/4HANA 产品为例）方案依托商业 Linux 系统 SLES/RHEL 高可用组件搭建高可用集群，利用 SAP HANA 数据库的系统复制功能实现数据库主备库同步。单地域同可用区高可用方案：*高可用虚拟 IP（HAVIP）作为高可用服务 IP*共享块存储作为 Fencing 设备.SAP S/4HANA ...
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解决方案
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
文档版本：20210224 47 游戏数据运营融合分析 部署 RDS-ADB高性能库数据采集 步骤8 登录数据库管理系统，创建数据库 appdb_all。文档版本：20210224 48 游戏数据运营融合分析 部署 RDS-ADB高性能库数据采集 文档版本：20210224 49 游戏数据运营融合分析 部署 RDS-ADB高性能库数据采集 2.5.创建和配置 DTS同步链路 创建 DTS...
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 大 数 据 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...
云存储解决方案
云存储解决方案面向大数据存储、多媒体存储（视频存储）、视频监控、基因生命科学、数据迁移、自动驾驶、在线教育、混合云存储、数据迁移、数据容灾备份等多个行业用户的多元化场景，提供更安全稳定、更优化、无缝上云的智能数据存储服务，为企业上云、实现数字化转型奠定数据基础。
公共基因数据库可以共享访问，避免客户重复存储、运维.基因生命科学解决方案.1.快速高效，云端资源实时响应业务需求，支撑业务快速增长；使用阿里云新技术新产品，享受技术红利；CPFS 专为训练过程优化性能，提升训练速度，释放 GPU 算力，提升计算平台效率；2.按需购买，经济节约：所有 IT 资源按需购买，灵活扩展；运维...
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解决方案
多账号下企业分账
场景描述 财务分账，是根据企业的成本中心，将云上资源的成本划分到给各个项目组/业务部门；助力企业快速梳理云上成本结构，搭建复杂组织架构下的成本关系，便捷地进行财务和云上成本的管理。 大型企业或集团公司，由于组织架构复杂，业务复杂等原因，通常拥有多个阿里云账号来管理规模庞大的云上资源。针对云上资源，如何建立有效的分账方案，是财务关注的重要问题。 解决问题 解决CIO/CTO最关心的云上IT治理，IT成本核算等问题。 弄清楚企业内各部门成本及云上IT成本结构。 让CIO/CTO准确地掌握云上资源成本情况，清楚业务与成本的关系。 让采购/运维轻松搞定每月的IT成本汇报。
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 场景下的大数据解决方案。详见：https://www.aliyun.com/product/emapreduce 云架构设计工具 CADT：是一款为上云应用提供自助式云架构管理的产品，显著 地降低应用云上管理的难度和时间成本。本产品提供丰富的预制应用架构模板，...
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
MaxCompute向用户提供了完善的数据导入方 案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决用户海量数据计算问题，有 效 降 低 企 业 成 本，并 保 障 数 据 安 全。详 见：https://help.aliyun.com/product/27797.html Dataworks：DataWorks基于MaxCompute/EMR/MC-Hologres等大数据计算引 文档版本：20210802（发布...
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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
能耗宝
能耗宝是阿里云在ESG和碳中和战略大背景下推出的碳管理+能耗优化的应用服务产品，通过大数据计算及人工智能技术，帮助企业核算碳排放量、科学计算产品碳足迹、制定节能降碳方案、规划碳中和路径。同时联合权威认证机构实现在线认证，联合金融机构提供绿色金融/碳金融服务。能耗宝还致力于让碳普惠融入居民生活，形成社区碳流与个人碳账户，助力以人为本的低碳社区、低碳校园落地。
基于深度学习的二氧化碳封存数值模拟器.计算我的本地机房上阿里云可减多少碳.上云减碳测算.仿真呈现当前时空高分辨率的全球碳排放数据地图.全球碳地图GRACED.为企业提供碳排管理.内置ISO14064、ISO14067等多套碳排放核算标准及碳排放数据库，提供产品碳足迹、组织碳盘查工具，帮助企业看清碳排放.紧跟碳市场行业动态，提供...
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Hyper-V on 弹性裸金属最佳实践
场景描述 本方案适用于基于弹性裸金属服务器（神龙）自 建Microsoft Hyper-V环境的场景。 解决问题 l使用神龙自建+Microsoft Hyper-V虚拟 化环境环境。 l创建LinuxHyper-VVM。 lHyper-VVM访问外部网络。 l外部网络访问Hyper-VVM上的服务。 产品列表 l神龙GPU云服务器（ecs.ebmg5s） l专有网络VPC
广泛应用于企业级应用数据共享、容器、AI机器学习、Web 服务和内容管理、应用程序开发和测试、媒体和娱乐工作流、数据库备份等 场景。详见 https://www.aliyun.com/product/nas 文档版本：20220512 III Hyper-V on弹性裸金属 目录 目录 文档版本信息.I 法律声明.II 前言.III 目录.IV 最佳实践概述.1 前置条件.2 资源规划.3 ...
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
在HoloWeb控制台，选择SQL编辑器，然后点击新增SQL窗口，选择对应的数 据库，编辑填写相应的DDL建表语句（默认数据表的属性是列存模式，列存模式更 适合OLAP数据分析，数据表的行存模式更适合高QPS点查询场景）。1.首先创建ads_province_info表。文档版本：20210803（发布日期）39阿里云最佳实践金融大数据WorkShop 最佳...
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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
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