云消息队列 Kafka 版
云消息队列 Kafka 版是阿里云基于Apache Kafka构建的大数据消息中间件，广泛用于日志收集和分析、数据处理等场景。可提供全托管服务，用户无需部署运维，更专业、更可靠、更安全。
骑士卡：基于 Kafka 搭建消息中心，上亿消息推送轻松完成.开源自建 Kafka 运维投入大，在大规模场景下稳定性无法保障，开源 bug 没有解决，同时 SLA 无法保障。而阿里云云消息队列 Kafka 对产品内核进行全方位优化，解决开源产品长期以来的痛点，免运维、低成本、更稳定、大数据领域优选数据通道.小麦助教：通过阿里云原生...
来自：
云产品
云速搭构建大规模云手机压测集群
在互联网游戏行业新游发行前、金融行业的基金或券商APP在大版本更新前，均需要将APP部署到大规模测试环境中进行压测，确保大规模并发场景下对APP本身可靠性和后台业务系统的稳定性及资源准备情况做好验证。 本实践设计一个游戏压测场景，在阿里云的多地域快速部署共一万台云手机，每台云手机之间网络可互通，每台云手机通过阿里云提供的NAT网关可访问互联网。
文档版本：20220901 24 云速搭构建大规模云手机压测集群 大批量部署云手机 步骤7 重新拖入一个交换机到架构图，参数上述步骤，选择已有交换机，再加入 1000个云手 机。注意：① 需要将安全组覆盖图中所有的云手机。② 可按此方法配置本 Region需要配置的云手机。文档版本：20220901 25 云速搭构建大规模云手机压测集群 大批...
云消息队列 ApsaraMQ
云消息队列 ApsaraMQ 是阿里云自主研发的消息队列服务系列产品的总称，旨在为开发者和企业的不同业务场景提供强大、可靠、低成本、高弹性且易于管理的消息服务。云消息队列 ApsaraMQ 全系列产品提供 Serverless 化的消息服务，按实际使用量付费，自适应弹性，跨可用区容灾，帮助客户降低使用和维护成本，专注业务创新。
RocketMQ系列课：5.0新版本消息收发原理解析.RocketMQ系列课：5.0新版本可观测能力详解.RocketMQ系列课：5.0新版本弹性运维系列.RocketMQ系列课：生产实战监控告警.查看更多商品.ApsaraMQ 产品选型.云消息队列 RocketMQ 版是阿里云基于 Apache RocketMQ 构建的低延迟、高并发、高可用、高可靠、高弹性的分布式“消息、事件...
来自：
云产品
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
步骤6 确认消息被推送到消息队列 Kafka（实际消息条数大于 100，因为有系统启动的日志 也被收集到 kafka，这部分日志会在 Flink流处理时，进行 ETL过滤）。步骤7（可选）查看消息队列 Kafka中的 filebeat的消息格式。文档版本：20201224 44 基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 日志采集 日志模拟方式二：通过调用 ...
云消息队列 RocketMQ 版
云消息队列 RocketMQ 版是基于 Apache RocketMQ 构建的分布式消息中间件，广泛用于异步解耦、削峰填谷等场景。可支撑千万级并发、万亿级数据洪峰，更稳定，更安全。
云消息队列 RocketMQ 版 Serverless 系列资源包重磅上线！存储空间无法自由弹性伸缩，空间不足会导致清理数据；多副本存储成本高.基于集群水位规划机器：·需要预留水位，且缩容复杂；受扩容速度限制，无法支持突发流量弹性.手工命令行操作运维，成本高，风险大；缺少配套可观测监控体系.自行运维保障，需要资深技术人员...
来自：
云产品
Function Compute构建高弹性大数据采集系统
当前互联网很多场景都存在需要将大量的数据信息采集起来然后传输到后端的各类系统服务中，对数据进行处理、分析，形成业务闭环。比如游戏行业中的游戏发行、游戏运营，产互行业中的数字营销，物联网、车联网行业中的硬件、车辆信息上报等等。这些场景普遍存在数据采集量大、数据传输需要稳定且吞吐量大的特点，给整个数据采集传输系统带来很大的挑战。在这个场景中，有三个关键的环节，数据采集、数据传输、数据处理。该最佳实践主要涉
Function Compute构建高弹性大数据采集系统 最佳实践 业务架构 场景描述 当前互联网很多场景都存在需要将大量的数据 信息采集起来然后传输到后端的各类系统服务 中，对数据进行处理、分析，形成业务闭环。比 如游戏行业中的游戏发行、游戏运营，产互行业 中的数字营销，物联网、车联网行业中的硬件、车辆信息上报等等。这些...
开源Flink迁移实时计算Flink全托管版最佳实践
本方案介绍如何将自建开源Flink集群的流式任务（包含Datastream、Table/SQL、PyFlink任务）迁移至阿里云实时计算全托管版。
文档版本：20211222 38 开源 Flink迁移实时计算Flink全托管版 作业迁移 步骤10 待作业状态从“TRANSITIONING”变为“RUNNING”，表示作业已正常运行 文档版本：20211222 39 开源 Flink迁移实时计算Flink全托管版 作业迁移 步骤11 5分钟后即可到 RDS 上查询对应的计算结果(假定上游 Kafka 有持续的流数据)。文档版本：...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您