企业级云灾备与数据管理
云备份 Cloud Backup 为企业数据安全提供了全方位的云灾备、冷热数据统一管理能力，全面覆盖公共云、混合云以及本地 IDC 生产环境，帮助用户减少因自然灾害、系统故障、运维事故、勒索病毒等造成的数据丢失而带来的业务影响。
云备份 Cloud Backup 为企业数据安全提供了全方位的云灾备、冷热数据统一管理能力，全面覆盖公共云、混合云以及本地 IDC 生产环境，帮助用户减少因自然灾害、系统故障、运维事故、勒索病毒等造成的数据丢失而带来的业务影响。企业级云灾备与数据管理 云备份 Cloud Backup 为企业数据安全提供了全方位的云灾备、冷热数据统一...
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技术解决方案
从海量到价值，泛时序数据一站式分析与洞察
泛时序数据广泛存在于车联网、工业物联网、金融交易、股票分析等业务场景。随着业务增长带来的数据量激增，如何高效地获取和分析这些数据成为业务洞察和决策的关键挑战，Lindorm作为阿里云自研的云原生多模数据库，具备低成本存储、弹性高可用的能力，提供一站式的分析与洞察。
开发效率 一体化 一站式实现非结构化数据的低成本存储、检索、分析和AI处理，100%兼容 HBase、ES等开源产品，可选择 开源接口（业务迁移零改造）或 标准SQL（更方便使用）进行统一开发。成本高 开源自建方案压缩效果差，存储成本高 成本 低成本 使用深度优化的压缩算法，压缩比是HBase、Hive的 2倍以上，数据存储成本降低 ...
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技术解决方案
SLS数据入湖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。
SLS 数据入湖 Kafka 最佳实践 业务架构 场景描述 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、...
通过ES兼容接口方式使用Kibana访问SLS数据
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。
步骤3 部署ES sudopodmanpullelasticsearch:7.17.3 在返回结果中选择：docker.io/library/elasticsearch:7.17.3 输入如下配置信息 sudomkdir/data#Elasticsearch数据的存储目录,请根据实际情况修改。sudochmod777/data#配置权限。sudopodmanrun-d-namees-p9200:9200\-e"discovery.type=single-node"\-e"ES_JAVA_OPTS=-Xms2G...
异地双活场景下的数据双向同步
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，同时又保证双库的数 据一致性，为...
基于DataWorks的大数据一站式开发及数据治理
概述 基于Dataworks做大数据一站式开发，包含数据实时采集到kafka通过实时计算对数据进行ETL写入HDFS，使用Hive进行数据分析。通过Dataworks进行数据治理，数据地图查看数据信息和血缘关系，数据质量监控异常和报警。 适用场景 日志采集、处理及分析 日志使用Flink实时写入HDFS 日志数据实时ETL 日志HIVE分析 基于dataworks一站式开发 数据治理 方案优势 大数据一站式开发，完善的数据治理能力。 性能优越：高吞吐，高扩展性。 安全稳定：Exactly-Once，故障自动恢复，资源隔离。 简单易用：SQL语言，在线开发，全面支持UDX。 功能强大：支持SQL进行实时及离线数据清洗、数据分析、数据同步、异构数据源计算等Data Lake相关功能 ，以及各种流式及静态数据源关联查询。
基于 DataWorks的大数据一站式开发及数据治理 最佳实践 业务架构 场景描述 解决问题 本实践基于 Dataworks做大数据一站式开发，包含 日志采集、处理及分析 数据实时采集到 kafka 通过实时计算对数据进行 日志使用 Flink实时写入 HDFS ETL写入 HDFS，使用 Hive进行数据分析。通过 日志数据实时 ETL Dataworks进行数据治理，...
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。
分散数据的统一治理和权责定义，对企业提出了要求.理解数据生命周期，评估各阶段潜在风险.数据安全风险评估是企业信息系统建设的根基，从多个维度进行安全评估可以达到“事半功倍”的效果。在分析的过程中结合数据生命周期各阶段特点会更有效.分析并权衡可接受的风险及成本.云最大的优势是将CAPEX转换为OPEX以降低成本，...
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解决方案
数据总线Datahub
数据总线(DataHub)服务是阿里云提供的流式数据(Streaming Data)服务，它提供流式数据的发布(Publish)和订阅(Subscribe)的功能，拥有高吞吐量、高稳定性、低成本等特点，与阿里云大数据生态系统完美打通，让您可以轻松构建基于流式数据的分析和应用。
数据总线(DataHub)服务是阿里云提供的流式数据(Streaming Data)服务，它提供流式数据的发布(Publish)和订阅(Subscribe)的功能，让您可以轻松构建基于流式数据的分析和应用.孙慧颖,靖鑫,也树.MySQL低至1折起，前往限时优惠活动！1元体验简单易用的MySQL数据仓库，毫秒级海量数据多维分析！MySQL数据库+Quick BI数据可视化...
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云产品
音视频终端 SDK
音视频终端 SDK集成了阿里云视频直播和视频点播业务中拍摄、编辑、上传、推流和播放的核心能力，同时融合视频特效、音频特效等音视频AI能力，为用户提供一体化SDK，支持多终端接入，搭配产品级Demo，支持用户根据业务需求快速集成所需
SDK 推流 SDK 短视频 SDK 美颜特效 SDK 音频特效 SDK 质量服务 音视频终端 SDK 提供多维度的 QoS 和 QoE 指标分析能力，可通过全面的数据服务体系，实现成本和体验之间的平衡 全平台 H.265（1）成本优化，使用全平台 H.265 方案可在相同清晰度下使 CDN 带宽消耗量下降 30~50%，且 Web端 H.265 覆盖度达 95%以上（2）改善...
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云原生数据仓库AnalyticDB MySQL数据仓库
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版（简称AnalyticDB）是融合数据库、大数据技术于一体的云原生企业级数据仓库平台。云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版支持数据实时写入和同步更新、实时计算和实时服务，可用于构建企业级报表系统、数据仓库和数据服务引擎。
物联网场景下需要对大量的终端设备进行监控、连接及互动，海量数据需实时写入与查询，但客户原有传统数据库架构较难通过水平扩展提升性能及容量。ADB MySQL开箱即用，通过简单部署即可快速开展业务，提升查询效率的同时大幅降低部署和使用成本.采用存储和计算分离的架构，支持随时调整节点数量和动态升降配实例规格，灵活...
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数据安全中心
敏感数据保护（Sensitive Data Discovery and Protection），在满足等保v2.0“安全审计”、等保v3.0及“个人信息保护”的合规要求的基础上，为客户提供敏感数据识别、分级分类、数据安全审计、数据脱敏、智能异常检测等数据安全能力，形成一体化的数据安全解决方案。
细粒度行为审计追溯的能力，可审计用户终端信息、使用工具、数据信息、返回结果等详细信息，全场景还原用户行为轨迹，有效追踪溯源数据的访问行为.支持通过灵活多样的内置或自定义脱敏算法，实现生产类敏感数据脱敏到开发测试等非生产环境使用的场景，并确保脱敏后的数据保真可用.数据泄露检测与防护.通过智能化检测模型...
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云产品
跨链数据可信连接服务
跨链数据连接服务 ODATS 是利用蚂蚁区块链领先技术实现的跨链数据连接服务。通过制定标准化的区块链UDAG全栈跨链协议，保证跨链交易的安全性、可扩展性及可靠性，打破区块链数据孤岛，实现同构及异构链之间的可信互通，助力企业之间可信协作，促进产业生态可信融合。
支持TEE、零知识证明等可验证隐私计算，完成对区块链数据的存在性认证，生成认证证明，保障链上数据隐私，降低跨链认证的复杂度，提高通讯效率.便捷接入、高效协同.可视化控制台快速注册区块链，便捷的授权流程保护链上数据隐私，标准通用的跨链合约，支持各类跨链场景信任可信传递.可信数据连接服务包括同构/异构区块链层...
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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。
进入 TwinFabric 分析地图 DataV-Atlas 可视分析地图是面向地理空间数据的专业分析工具。能帮助用户快速展示和实时分析海量时空数据。进入 Atlas产品优势DataV-Board 数据看板 专业丰富的可视化组件 产品包含160多种可视化组件、100多种地理图元，帮助用户实现数据精准表达，呈现数据之美 可视化生成与智能设计 携手大模型...
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数据湖-在线学习场景数据分析
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
传统的Hadoop 方案中原始数据和ETL之后的数据都存储于HDFS，随着业务数据量增大，特别是在 线教育学习平台，文本、图片、音频、视频等文件对于数据存储的需求非常大，对大 数据集群规模的压力越来越大，对存储的压力越来越大，集群扩展时DataNode节点 需要退役更换，移动数据的成本很大，造成集群扩展的时间太长。...
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
日志数据的来源可以是应用端，也可以是后端服务；本例 列举后端应用日志分析场景，通过 Logtail从多台 ECS服务器中将海量的日志 数据汇聚到 SLS中，通过 SLS再将数据投递到 OSS中，用较低的成本存放 海量的日志数据。2.热数据分析阶段：应用访问数据库，写入数据。通过这些数据我们可以做天维 度跨度的实时数据分析。本例...
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
持续高效地处理增量数据，支持数据的回滚和删改，提供ACID事务性保障.支持Ad hoc查询，无缝对接多种BI分析工具.简化机器学习生命周期，快速进行模型测试、实验、以及生产部署，并可视化结果.Spark SQL/Data Frame进行的分布式的数据预处理，EDA和特征工程.利于Spark ML、ML相关模块做特征处理，进行ML/DL模型分布式训练....
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