SLS数据入湖Kafka最佳实践
SLS<em>数据</em>入湖Kafka最佳实践
应用和数据分散在多云或混合云,在面对多云/混合云这样大的趋势下,数据无法进行统一的聚合、分析处理和导出等,本方案给出了在多云/混合云场景下,构建通过标准的Kafka协议和托管服务,SLS可以连接Kafka数据入湖导入,然后进行统一的海量数据的集中存储、智能转储、聚合分析查询等。
ECS-Kafka-SLS的数据入湖 步骤1通过CADT画布登录SLS(北京region)控制台,或者通过日志控制台Link访问(https://sls.console.aliyun.com/)步骤2查看在 ecs-app中投递到 kafka的数据(每次 10000条),已经通过 kafka-sls 入湖的通道,在sls已经可以查询到:文档版本:20240428 34SLS数据入湖Kafka最佳实践 场景验证 ...
来自: 最佳实践 相关产品:云服务器ECS,日志服务(SLS),Serverless 应用引擎,消息队列 Kafka 版
通过ES兼容接口方式使用Kibana访问SLS数据
通过ES兼容接口方式使用Kibana访问SLS<em>数据</em>
自建ELK日志系统的客户迁移到阿里云日志服务SLS后,对SLS查询分析语法不太熟悉的客户,可以继续沿用原有的查询分析习惯,在不改变使用方式习惯的情况下,通过Elasticsearch兼容接口的方式使用Kibana访问SLS。
文档信息 属性 内容 文档名称 通过ES兼容接口方式使用Kibana访问SLS数据 文档编号 文档版本 V1.1 版本日期 2024-04-29 文档状态 外部发布 制作人 楼岚 审阅人 嘉辽 变更记录 版本编号 日期 作者 审阅人 说明 V1.0 2024-04-18 楼岚 嘉辽 初始版本 V1.1 2024-04-29 楼岚 嘉辽 文档版本:20240227 I基于MSE云原生网关同城多活...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,容器服务 ACK,日志服务(SLS)
ECS 数据备份与保护
随着企业核心业务规模不断扩大,需要根据业务需求对生产环境中的关键数据进行定期备份。
产品解决方案文档与社区权益中心定价云市场合作伙伴支持与服务了解阿里云备案控制台ECS 数据备份与保护方案介绍方案优势应用场景方案部署ECS 数据备份与保护随着企业核心业务规模不断扩大,需要根据业务需求对生产环境中的关键数据进行定期备份,在发生误操作、病毒感染、或攻击等情况时,能够快速从已有的快照恢复到某个...
来自: 解决方案
云原生企业级数据
基于对象存储 OSS 构建的数据湖,可对接多种数据输入方式,存储任何规模的结构化、半结构化、非结构化数据,打破数据湖孤岛。
解决问题:数据孤岛林立不同业务部门由于数据规模、数据类型不同而出现不同的数据孤岛,难以从统一位置访问和管理所有数据数据无法实现有效共享。解决问题:数据存储成本高传统存储方案中不同类型数据往往需要不同的存储系统,同时,数据缺乏有效的生命周期管理策略,导致数据存储成本高。解决问题:数据分析难,安全性低...
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无代理ECS数据备份与高效环境搭建
本方案是基于快照提供数据保护和环境搭建的解决方案。可以帮助您实现无代理且有效可靠的数据备份,同时还可以帮助您快速克隆部署开发测试环境。使用基于快照的备份不仅简单有效,在数据备份以及恢复中也能保证稳定可靠,同时基于快照的环境搭建,不仅可以免于从0到1搭建环境,还可以将环境、数据等全部打包克隆到新机器上。
产品解决方案文档与社区权益中心定价云市场合作伙伴支持与服务了解阿里云备案控制台无代理ECS备份与高效环境搭建方案介绍方案优势应用场景方案部署方案权益无代理ECS备份与高效环境搭建本方案是基于快照提供数据保护和环境搭建的解决方案,可以帮助您实现无代理且有效可靠的数据备份,同时还可以帮助您快速克隆部署开发测试...
来自: 解决方案
Databricks数据洞察
阿里云Databricks数据洞察是基于Apache Spark的全托管数据分析平台, 内核采用更高效、稳定的商业版Databricks Runtime和Delta Lake。可满足数据分析师、数据工程师和数据科学家在大数据场景下对数据湖分析、实时数仓、离线数仓、BI数据分析、AI机器学习等需求
满足高性能、高稳定性、可弹性的计算需求.Databricks Delta Lake为数据湖分析提供了ACID事务能力,轻松处理包含十亿文件的PB级表的元数据信息,实现了批流一体的数据处理方式.同时满足数据科学家、数据工程师以及业务分析师的计算需求,提供交互式的协同分析工作平台.计算存储分离,减少数据冗余,实现多引擎间的数据共享...
来自: 云产品
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</em>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。
创建RAM用户 MaxCompute的命令行脚本需要AK参数,为避免使用主账号的AK,此处创建一个支 持编程访问的RAM用户,用户在DataWorks控制台创建项目以及运行命令行创建 项目。步骤1 参考https://help.aliyun.com/document_detail/93720.html创建支持控制台访问和编 程访问的RAM用户。基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖...
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
数据安全解决方案
数据是企业的核心资产,如何保护企业的云上数据,是每个企业管理者都应当重视的课题。在云平台提供更为安全便捷的数据保护能力的同时,阿里云根据自身多年的经验积累,结合大量云上客户的最佳实践,提供了一套完整的数据安全解决方案,帮助企业提升云上数据风险防御能力,实现企业核心及敏感数据安全可控。
数据采集阶段是组织内部系统中新产生数据,以及从外部系统收集数据的阶段。如何保证海量数据的安全可治理,是这一阶段的重点.数据采集阶段.数据安全中心服务.数据传输阶段是数据从一个实体传输到另一个实体的阶段。对于来自互联网的访问,建议企业使用证书来加密防止发生中间人攻击.数据传输阶段.SSL证书服务.数据以任何...
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企业级云灾备与数据管理
本方案以备份 ECS 文件为例,介绍如何部署一个简单的云灾备环境,以满足常见的数据保护需求。
数据通过备份在出现丢失或者损坏时能够很快恢复,因行规安全要求海量历史冷数据需要长时间保留十年甚至更长,通过策略化归档低成本长期存储。方案部署01部署准备开通云备份、ECS,部署 ECS,并确定需要备份的 ECS 文件目录。02 创建备份计划创建备份计划,包括新建备份库来存放备份数据,同时确定备份库的加密方式和...
来自: 解决方案
游戏数据运营融合分析
游戏<em>数据</em>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
数据存储与投递:ᅳ 利用 OSS近乎无限的云数据湖存储能力,利用 DLA内建的灵活可定制的 ETL能力。ᅳ 打通 SLS->OSS->DLA->ADB,进行数据湖投递、处理、分析,数据源到可 视化端的扭转时间从小时级降低到分钟级的同时,成本降低到原有的 1/10。数据融合分析:文档版本:20210224 3 游戏数据运营融合分析 最佳实践概述 ᅳ DLA...
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
利用交互式分析(Hologres)进行数据查询
利用交互式分析(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
Hologres常见使用场景 联邦分析实时数据和离线数据 业务数据分为冷数据和热数据,冷数据存储在离线数据仓库MaxCompute中,热 存储在Hologres中。Hologres可以联邦分析实时数据和离线数据,对接BI分析 工具,快速响应简单查询与复杂查询的业务需求。图1.联邦分析架构图 实时数据仓库 实时写入业务数据至实时计算,使用...
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
多媒体数据存储与分发
以搭建一个多媒体数据存储与分发服务为例,搭建一个多媒体数据存储与分发服务。
产品解决方案文档与社区权益中心定价云市场合作伙伴支持与服务了解阿里云备案控制台多媒体数据存储与分发方案介绍方案优势应用场景方案部署方案权益多媒体数据存储与分发视频、图文类多媒体数据量快速增长,内容不断丰富,多媒体数据存储与分发解决方案融合对象存储 OSS、内容分发 CDN、智能媒体管理 IMM 等产品能力,解决...
来自: 解决方案
企业上云数据安全
企业上云<em>数据</em>安全
场景描述 企业是否选择上公共云,或者哪些系统或数据上 公共云,对数据安全的关心是重要因素之一。本 最佳实践重点在于介绍狭义的数据加密存储安 全范畴,即首先使用SDDP产品进行敏感数据发 现和分级分类,然后对高级别敏感数据进行按 需、不同类型的全链路加密存储。 解决问题 1.帮助客户发现敏感数据 2.对敏感数据进行分类、分级 3.对不同级别的数据如何选择加密方式 4.具体如何进行加密 产品列表 敏感数据识别SDDP 密钥管理服务KMS 云数据库RDS 对象存储OSS
本最佳实践重点在于介绍狭义的数据加密 存储安全范畴,即首先使用 SDDP产品进行敏 感数据发现和分级分类,然后对高级别敏感 进行按需、不同类型的全链路加密存储。解决问题 1.帮助客户发现敏感数据 2.对敏感数据进行分类、分级 3.对不同级别的数据如何选择加密方式 4.具体如何进行加密 产品列表 敏感数据识别 SDDP 密钥...
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,密钥管理服务,敏感数据保护,云速搭CADT
数据湖-在线学习场景数据分析
<em>数据</em>湖-在线学习场景<em>数据</em>分析
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
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 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。方案优势  支持超过10亿条元数据规模的数据管理,同时支持高可靠和高可用。 支持元数据实时备份和重建集群快速恢复...
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
自建Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云Databricks数据洞察
自建Hive<em>数据</em>仓库跨版本迁移到阿里云Databricks<em>数据</em>洞察
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Databricks数据洞察集群之后,涉及到数仓数据和元数据的迁移以及Hive版本的订正更新。 方案优势 1. 全托管Spark集群免运维,节省人力成本。 2. Databricks数据洞察与阿里云其他产品(OSS、RDS、MaxCompute、EMR)进行深度整合,支持以这些产品为数据源的输入和输出。 3. 使用Databricks Runtime商业版引擎相比开源Spark性能有3-5倍的提升。 解决问题 1. Hive数仓数据迁移OSS方案。 2. Hive元数据库迁移阿里云RDS方案。 3. Hive跨版本迁移到Databricks数据洞察使用Delta表查询以提高查询效率。
自建 Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云 Databricks数据洞察 业务架构 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 Databricks数据洞察集群之后,涉及到数仓 和元数据的迁移以及 Hive版本的订正更新。方案优势 1.全托管 Spark集群免运维,节省人力成 本。2.Databricks数据洞察...
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,文件存储HDFS,spark
云Clickhouse冷热数据分层存储
云Clickhouse冷热<em>数据</em>分层存储
基于云ClickHouse可以给电商、游戏、互联网以及其他行业提供高性能、高稳定性、低维护成本、高性价比的实时数据分析、精准营销、业务运营、业务分析、业务预警、业务营销、数仓加速等场景化方案,本实践会向客户提供数据库低维护成本、数据库链路构建、冷热分层存储、快熟分析等操作实践。 解决问题 1. 维护成本低不用建设维护体系,稳定性高,数据倾斜自动均衡。 2. 完善的数据同步链路,可以平滑将业务库、大数据、日志服务的数据同步到Clickhouse,降低研发成本。 3. 平滑升级版本,业务中断小。 冷热分层后透明读取,帮客户节约整体数据存储成本。
热存可存储数据物理大小=云 ClickHouse集群磁盘 空间*(1- 移 动 因 子),关 于 移 动 因 子描述 参 考:https://help.aliyun.com/document_detail/202879.html 通过该步骤创建一个宽表并写入大量数据,突破“热存可存储数据物理大小”,触发 文档版本:20210416 42 云 ClickHouse冷热数据分层存储最佳实践 ...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云数据库RDS MySQL 版,数据传输,日志服务(SLS),云数据库 ClickHouse
互联网电商行业离线大数据分析
互联网电商行业离线大<em>数据</em>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。
互联网电商行业离线大数据分析 最佳实践 II 文档版本:20150122(发布日期)文档版本:20240417(发布日期)互联网电商行业离线大数据分析 文档版本信息 文档版本信息 文本信息 属性 内容 文档名称 互联网电商行业离线大数据分析 文档编号 060 文档版本 V1.9 版本日期 2024-04-17 文档状态 外部发布 制作人 六稻,阿瑟 审阅...
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
湖仓一体架构EMR元数据迁移DLF
湖仓一体架构EMR元<em>数据</em>迁移DLF
通过EMR+DLF数据湖方案,可以为企业提供数据湖内的统一的元数据管理,统一的权限管理,支持多源数据入湖以及一站式数据探索的能力。本方案支持已有EMR集群元数据库使用RDS或内置MySQL数据库迁移DLF,通过统一的元数据管理,多种数据源入湖,搭建高效的数据湖解决方案。
文档名称 湖仓一体架构 EMR元数据迁移 DLF最佳实践 文档编号 236 文档版本 V1.1 版本日期 2022-01-25 文档状态 外部发布 制作人 弦望、七凌 审阅人 嘉辽 文档变更记录 版本编号 日期 作者 审核人 说明 V1.0 2021-09-13 弦望、履霜、孝植 嘉辽 创建 新增元数据校验和 V1.1 2021-10-26 孝植、弦望 注意事项 V1.2 2022-01-25 ...
来自: 最佳实践 | 相关产品:E-MapReduce,数据湖构建
电商网站数据埋点及分析
电商网站<em>数据</em>埋点及分析
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
文档版本信息 文档版本信息 文本信息 属性 内容 文档名称 电商网站数据埋点及分析最佳实践 文档编号 031 文档版本 V1.3 版本日期 2022-01-27 文档状态 外部发布 制作人 洁谦 审阅人-文档变更记录 版本编号 日期 作者 审核人 说明 V1.0 2019-04-24 弦望 创建文档 V1.1 2019-05-06 弦望 增加最佳实践概述、优化 模板 V1.2 ...
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
异地双活场景下的数据双向同步
异地双活场景下的<em>数据</em>双向同步
概述 随着客户业务规模的扩大,对系统高可用性要求越来越高,越来越多用户采用异地双活/多活架构,多活架构往往涉及业务侧做单元化改造,本方案仅模拟用户已做单元化改造后的数据双向同步,数据库采用双主架构,本地写本地读,同时又保证双库的数据一致性,为业务增加可用性和灵活性。 适用场景 数据库双向同步 数据库全局ID不冲突 双活架构的数据库建设问题 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: 方案优势 DTS双向同步,采用独立模块避免数据同步占用系统资源。 奇偶ID涉及,避免数据冲突。 DTS多种处理冲突的方式供业务选择。 安全:原生的多租户系统,以项目进行隔离,所有计算任务在安全沙箱中运行。
随着客户业务规模的扩大,对系统高可用性要求越 数据库双向同步 来越高,越来越多用户采用异地双活/多活架构,多 数据库全局 ID不冲突 活架构往往涉及业务侧做单元化改造,本方案仅模 双活架构的数据库建设问题 拟用户已做单元化改造后的数据双向同步,数据库 采用双主架构,本地写本地读,同时又保证双库的 一致性,为...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云数据库RDS MySQL 版,负载均衡 SLB,容器服务 ACK,数据传输,云企业网,容器镜像服务 ACR,云解析DNS
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