互联网电商行业离线大数据分析
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。
适用场景 电商网站数据看板 全国/全球业务态势分析 联网金融风险数据监控 方案架构 本实践方案架构如下图所示： 用户订单等数据同步到MaxCompute 通过Dataworks对原始数据进行处理并形成开放API 需要展示的结果数据以API的形式通过DataV在大屏上展示互联网电商行业离线大数据分析 最佳实践概述 方案优势 ...
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
库表数据库模型和各表之间关联如下图所示：文档版本：20220506（发布日期）36 云上高并发系统改造 数据迁移和压测演练 5.3.如何选择拆分键 5.3.1.什么是拆分键 拆分键即分库/分表字段，是水平拆分过程中用于生成拆分规则的数据表字段。DRDS 将拆分键值通过拆分函数计算得到一个计算结果，然后根据这个结果将数 据分拆到 RDS...
游戏业务分区合服
概述 为了提高游戏玩家的体验,并提高留存率,增强付费率.除了游戏本身的内容趣味性外, 改善用户访问加速体验,并对游戏数据分区合服是很常见的业务运营场景. 本方案适用于: 1游戏业务运营,对多个分区数据库进行合并,增加付费用户积极性的需求. 2游戏业务加速,中心化部署的网络加速需求. 方案优势 1便捷数据迁移. 2内网安全传输 3加速远端用户访问质量体验 4快速应对上层业务运营的技术实现操作. 产品列表 网络产品:VPCSLBNAT网关CEN共享带宽包EIP全球加速GA 计算产品:ECS 数据库产品:RDSDTS 存储产品:OSS 云解析
游戏业务分区合服 最佳实践 场景描述 部署架构图 初始架构-分区分地域独立部署 为了提升玩家游戏体验，并提高留存率、增强付 费率，除了游戏本身的内容趣味性，改善用户访 问加速体验，并对游戏数据分区合服是很常见的 业务运营模式。方案优势/解决问题 1.便捷数据迁移 2.内网安全传输 3.加速远端用户访问质量体验 4.快速...
基于MaxCompute的大数据BI分析
场景描述 本文以电商行业为例，将业务数据和日志数据使用 MaxCompute做ETL之后，同步到ADB进行实时 分析，之后通过QuickBI进行快速可视化展示。 解决问题 1.互联网行业、电商、游戏行业等网站、App、 小程序应用内BI分析场景。 2.可扩展到各类网站BI分析场景使用。 产品列表 1.MaxCompute 2.分析型数据MySQL版 3.日志服务SLS 4.QuickBI 5.云服务器ECS 6.RDSMySQL版
文档版本：20211213 1 基于 MaxCompute的大数据 BI分析 最佳实践概述 方案优势 以 Hologres+QuickBI快速实时数据分析的核心能力为切入点，将客户的业务数 据、日志数据引导至阿里云的日志服务和分析性数据库。融合阿里云的日志服务 SLS 的生态，增强用户体验(如无缝对接 Flink、Elasticsearch、RDS、Hologres、EMR、dataV ...
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 65 游戏数据运营融合分析 部署 ECS-SLS数据采集 步骤6 配置 logtail进行日志数据采集，这里主要是需要正确配置日志文件的路径名称（若 未调整默认为/root/domain.log），如下图所示：步骤7 查询分析配置，本步骤配置 SLS自身的分析功能，本文未用到该功能，保留默认的 全文索引配置，单击下一步即可。...
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
微服务应用问题定位及故障演练
场景描述 用户微服务架构应用基于阿里云 ACK 部署， 通 过 ARMS 监控发现微服务应用的容错能力是否 健壮， 容器编排配置是否合理， 以及节点故障引 发的问题等， 方案通过 AHAS 故障注入模拟生 产环境产生的故障， 通过 ARMS 及时发现问题、 定位问题， 并结合 ARMS 的告警功能快速发现 并解决问题。 发现调用下游一个服务实例出现异常。 发现业务 Pod 故障， 验证业务的稳定性。 发现调用数据库延迟故障， 验证 Pod 的水 平扩容能力。 解决问题 1. 定位并解决微服务应用的容错能力。 2. 定位并解决微服务应用编排合理性。 3. 发现故障并验证系统故障的告警时效性。 产品列表 应用高可用服务 AHAS 性能测试 PTS 应用实时监控服务 ARMS 容器服务 kubernetes 版 负载均衡 SLB 专有网络 VPC 日志服务 SLS
文档版本：20220331 5 微服务应用问题定位及故障演练 Spring Cloud应用部署 ACK 整体信息页面如下图所示，展示了你的整体财务状况：1.3.PiggyMetrics架构 应用服务架构见下图：其包含了三个微服务，都是可以独立部署的应用，每个应用都有自己的数据库，无法 直接通过 API访问持久化的数据。这里采用了 MongoDB作为主数据。...
新零售商超基于Serverless服务化改造
某零售商超行业龙头企业，主要业务涵盖购物中心、大卖场、综合超市、标准超市、精品超市、便利店、无人值守智慧商店等零售业态，涉及全渠道零售、仓储物流、餐饮、消费服务、数据服务、金融业务、跨境贸易等领域。为了持续支持业务高速且稳定地发展，其在快速上云后，将核心业务改造为全Serverless架构的中台模式，采用函数计算 + API网关 + 表格存储OTS 作为计算网络存储核心，弹性支撑日常和大促峰谷所需资源，轻松支撑618/双11/双12大促。 核心价值 l 全 Serverless 架构：FC + API 网关 + OTS Serverless 解决方案。 l 弹性高可用：毫秒级弹性扩容、充足的资源池水位、跨可用区高可用。 l 敏捷开发免运维：函数式极简编程可专注于业务创新，无采购和部署成本、提供监控报警等完备的可观测能力。
比如数据是否要做到无状态，无状态的话水平 文档版本：20210519 3 新零售商超基于 Serverless服务化改造 前置条件 扩展会比较容易，而如果是有状态，数据可能就需要做缓存，这就会涉及到数 据库相关的问题，例如数据过期、一致性等。如果对这些了解不够透彻，做水 平扩展就会比较困难。ￚ 水位监控 许多开发者在水位监控上...
PolarDB 应对大并发复杂查询实践
MySQL架构是单线程处理SQL，遇到大并发复杂查询时，需要排队长时间等待，容易形成慢查询，影响业务。PolarDB并发查询能力可以很好解决此问题。
适用场景 多条件查询、多表关联等容易形成慢查询的业务场景 高并发，业务耦合性较强等无法快速拆分复杂查询业务到数仓的场景 轻度分析场景，不希望使用较重的架构搭建数仓或大数据环境 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：文档版本：20210412 1 PolarDB如何应对大并发复杂查询 最佳实践...
基于Flink的资讯场景实时数仓
场景描述 本实践针对资讯聚合类业务场景，Step by Step介绍 如何搭建实时数仓。 解决问题 1.如何搭建实时数仓。 2.通过实时计算Flink实现实时ETL和数据流。 3.通过实时计算Flink实现实时数据分析。 4.通过实时计算Flink实现事件触发。 产品列表 实时计算 专有网络VPC 云数据库RDSMySQL版 分析型数据库MySQL版 消息队列Kafka 对象存储OSS NAT网关 DataV数据可视化
3.数据加工：消息队列收到的原始数据，往往存在格式不齐或内容不全，需要经过数 据清洗（ETL）之后，才能更好的被下游业务使用。而整个 ETL过程，是实时数 仓架构设计上非常重要的一环，该环节要做到延时小，成本低，可扩展性好，业务 指标计算准确。在系统选型上，推荐使用实时计算 Flink对数据进行处理，因为 Flink具有...
利用交互式分析(Hologres)进行数据查询
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
实时分析架构图 加速查询MaxCompute离线数据 写入业务数据至离线数据仓库MaxCompute，通过Hologres直接加速查询或导入数 据至Hologres查询，并对接BI分析工具，实现实时分析离线数据。典型应用场景如 下：实时查询MaxCompute离线数据。分析MaxCompute离线数据报表。输出MaxCompute离线数据的在线应用，例如RESTfulAPI...
互联网、电商Elasticsearch搜索
场景描述 每一个生活在互联网中的用户，每天都在经 历各种各样的“搜索”，查找电商网站商品、 信用卡账单、查电子发票、查附近的餐厅酒 店、查偶像、查交通等等。相对于传统的关 系型数据库，Elasticsearch只需要几毫秒的 时间，即可查询PB级数据并从中找到匹配 信息。利用Elasticsearch高可用性和易用 性，能够快速处理网站、APP丢给它的文本、 数字、日期、IP以及地理数据。 解决问题 1.电商网站商品、订单、物流等搜索 2.保险行业保单查询 3.互联网教育行业课程搜索 4.O2O行业地理位置搜索等 产品列表 云服务器ECS 专有网络VPC 负载均衡SLB 云数据库RDSMySQL版 Dataworks Elasticsearch 数据传输服务DTS
步骤8 部署资源成功后，如下图所示：5 文档版本：20220121 互联网、电商 Elasticsearch搜索最佳实践 使用 CADT部署基础环境 6 文档版本：20220121 互联网、电商 Elasticsearch搜索最佳实践 电商网站 Demo搭建 2.电商网站 Demo搭建 Democode 下载：使用 git clone https://code.aliyun.com/best-practice/071.git 下载 demo...
数据可视化DataV
数据可视化DataV是阿里云一款数据可视化应用搭建工具，旨让更多的人看到数据可视化的魅力，帮助非专业的工程师通过图形化的界面轻松搭建专业水准的可视化应用，满足您会议展览、业务监控、风险预警、地理信息分析等多种业务的展示需求。
丰富的地图可视化分析组件，用户可根据自己的需求创建各种类型的分析地图，如热力图、点聚合图、等值线图等，以直观、易懂的方式进行地理数据分析；强大的地理数据分析能力，提供了一套强大的地理数据分析算子，用户可通过算子或者可视化组件进行包括空间查询、空间分析的操作，实现多源地理数据的同屏分析；云端部署和共享...
来自：
云产品
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。
VPN网关 VPN网关是一款基于 Internet的网络连接服务，通过加密通道的方式实现企业数 据中心、企业办公网络或 Internet终端与阿里云专有网络（VPC）安全可靠的连 接。VPN 网关提供 IPSec-VPN 连接和 SSL-VPN 连接。详情请查看 https://www.aliyun.com/product/vpn IPSec VPN 基于路由的 IPSec-VPN，不仅可以更方便的配置和...
基于链路追踪+ECI的流量洪峰应对
云原生技术已经为越来越多的互联网客户接受，对于在线教育、互动娱乐、电商等类型的客户会由于业务的原因存在突增业务流量，因此对于系统的稳定性非常关注，结合阿里云的容器服务、链路追踪、弹性容器ECI等产品，帮助客户业务实现容器化改造，并且方便发现系统应用架构中的瓶颈等问题，实现系统高弹性的同时优化客户的云资源使用成本。 l 方案优势 ￚ 支持分布式追踪、调用链分析、DB调用分析、链路拓扑分析、业务指标统计等系统链路调用分析。 ￚ 运维研发效率提高，链路追踪服务端全托管，免运维。 ￚ 链路追踪的应用调用链分析能力结合ECI高弹性能力，提升应用系统在洪峰流量冲击下的稳定性。 ￚ 链路追踪接入方便，ECI POD弹性伸缩，节省用户运维成本和云资源使用成本。 ￚ 结合SLS Ingress可以基于应用前端访问性能指标做弹性伸缩，更丰富的云原生弹性能力。
文档版本：20201222 9 基于链路追踪+ECI的应用高可用弹性实践 应用部署 环境变量 SQL_ENVIRONMENT配置 mysql的访问地址，按照 1.3章节创建的数 据库服务访问地址进行配置，如下图所示：环境变量 TRACE_ENDPOINT配置链路跟踪接入点地址，获取方式如下：a.登录链路跟踪控制台（https://tracing.console.aliyun.com/）b.获取到...
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