数据管理与服务
数据管理与服务作为阿里云产品六大版块之一,面向不同业务场景,阿里云提供数据存储、分析、应用等全链路能力,满足企业客户全方位的数据处理需求,实现计算和存储分离、资源解耦、数据移动减化,用以满足行业快速发展的需求和趋势,利用数据重塑其业务。
面向不同业务场景,阿里云提供数据存储、分析、应用等全链路能力,满足企业客户全方位的数据处理需求,实现计算和存储分离、资源解耦、数据移动减化,以满足行业快速发展的需求和趋势,利用数据重塑其业务。数据管理与服务包含数据库、大数据计算、数据开发、治理和应用类产品.查看阿里云所有产品.商品价格简版卡片卡片....
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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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企业构建统一CMDB数据
企业构建统一CMDB<em>数据</em>源
典型场景 l 企业/ISV构建多云CMDB平台,对接数十款产品的API,拉取、清洗、格式化、存储配置数据是复杂且高成本的工作。 l 企业日常的资源管理,需依赖资源配置历史、资源关系数据进行故障溯源和影响评估。 解决方案 l 企业管理账号设置Config配置数据投递,将所有账号的资源配置快照和历史归集到统一地址留存。 l 使用OSS做长期归档,使用SLS做实时分析和监听。获取全量资源数据并及时感知云上资源的变更。 l 将数据集成到自有CMDB平台 客户价值 l 基于配置审计简单便捷的持续收集云上资源配置数据,在自建CMDB过程中节省大量人力和时间成本。 l 跨账号统一收集数据,实现中心化的资源配置管理。 l 实现资源配置数据的持续收集和监听,及时感知云上资源的增删改,洞察异常变更。
获取ECS网络信息 本章节,我们以ECS资源的网络配置数据为例,使用 python脚本模拟将资源配置 导入企业自有系统。用到了配置审计的 API,在使用前需要导入阿里云 SDK 核心库:aliyun-python-sdk-core:在多账号情况下,列出主账号下指定账号 组的所有资源数据:在多账号情况下,查询指定资源的详细数据 注意:上述两个...
来自: 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),配置审计
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
同时, 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...
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
企业标准版数据分析解决方案
企业标准版数据分析解决方案通过实时数仓+离线数仓的组合方案,实现多源数据采集、集成、计算和展现,满足客户不同维度、不同查询时效性的要求,解决企业客户普遍会遇到的数据分析瓶颈,帮助业务决策,提升销售转化。
支持多终端、多数据源、多格式数据采集,将结构化和非结构化数据集成到统一分析平台.开箱即的分析工具.低技术门槛数据分析平台,零代码鼠标拖拽就能做出亮眼的数据看板,业务人员无需管理复杂的分析软件,基于开箱即的工具服务即能轻松实现海量数据可视化分析.高效运维的数据平台.全托管的云基础设施,高性能、高弹性、...
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云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版
阿里云MPP架构的云原生数据仓库,可提供PB级海量数据在线/离线分析服务,是面向各行各业的有竞争力的数仓方案,真正做到“人人可用的数据分析服务”。
唐家哲,靖鑫,也树.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,能够解决公共云、混合云场景下,远距离、毫秒级异步数据传输难题.DMS提供免安装、免运维、即开即、多种数据库类型与多种环境统一的web数据库管理终端,可以为企业用户快速复制搭建与阿里集团同等安全、高效、...
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数据资源平台
阿里云数据资源平台是构建数据智能的全流程平台,提供数据汇聚、数据加工与治理、数据分析、资产管理和统一服务等功能,帮助金融、政府及企业客户实现数据资源管理,潜在规律挖掘,业务决策优化。
数据资源平台是基于阿里云产业智能最佳实践的数据管理、服务与分析平台,通过流批一体数据同步、异构计算混合编排调度、全局元数据图谱、代码数据分析等核心技术,缩短数据智能到业务的距离,满足客户业务的多样性需求,帮助用户便捷、充分的使用数据,让数据产生业务价值.频道页banner.谢赟辉,靖鑫,也树.通用icon文字...
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智能数据建设与治理Dataphin
Dataphin遵循阿里巴巴集团多年实战沉淀的大数据建设OneData体系(OneModel、OneID、OneService),集产品、技术、方法论于一体,一站式地为您提供集数据引入、规范定义、智能建模研发、数据萃取、数据资产管理、数据服务等的全链路智能数据构建及管理服务。助您打造属于自己的标准统一、资产化、服务化和闭环自优化的智能数据体系,驱动创新。
智能数据建设与治理 Dataphin.Dataphin是阿里巴巴集团OneData数据治理方法论内部实践的云化输出,一站式提供数据采、建、管、全生命周期的大数据能力,以助力企业显著提升数据治理水平,构建质量可靠、消费便捷、生产安全经济的企业级数据中台。Dataphin提供多种计算平台支持及可拓展的开放能力,以适应各行业企业的平台...
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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...
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教育数据中台解决方案
阿里云教育数据中台解决方案,为教育行业的客户提供一站式数据汇聚、治理加工、质量保证、数据可视化、数据应用等全方位的解决方案,为学校以及教育管理机构提升数据价值和扩展数据应用场景提供助力。
基于阿里云数据中台方法论,将各类数据规范嵌入到整个方案过程中,解决各类行业的数据问题,包括但不限于数据孤岛、数据质量差、数据融合度低、数据价值低、数据运维管理难度大等等一系列问题.提升学校数据管理能力,优化教学模式.帮助学校提升数据治理能力、考核评价能力、业务决策能力、学生服务能力、校园管理能力等等多...
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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。
通过蚂蚁区块链,安全的存储个人和企业用户的身份信息,并在保护隐私的情况下提供身份标识和信息交互,使企业和机构可以更合规的使用和管理用户身份信息及数据授权,并极大的保障了身份信息的真实性.蚂蚁链摩斯多方安全计算平台.基于多方安全计算、可信执行环境、联邦学习等技术,解决企业数据协同计算过程中的数据安全和...
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数据传输服务DTS
阿里云数据传输服务集数据迁移、订阅及实时同步功能于一体,能够解决公共云、混合云场景下,远距离、毫秒级异步数据传输难题,支持关系型数据库、NoSQL、大数据(OLAP)等数据源,其底层基础设施采用阿里双11异地多活架构,为数千下游应用提供实时数据流,已在线上稳定运行7年之久。
MySQL、SQL Server->SQL Server、PostgreSQL->PostgreSQL、MongoDB->MongoDB、Redis->Redis、Oracle->Oracle等多种数据源到RDS的上云迁移。查看迁移支持的数据库类型>异构...查看详情文档与工具产品文档 查看数据传输服务使用文档 API&SDK 了解Open API和SDK使用 快速入门 快速使用数据传输服务 常见问题 更多交流讨论和FAQ
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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 业务架构 场景描述 本实践介绍了使用阿里云MaxCompute、数据库(RDS)、DataWorks等产品实现电商网站离线数据分 析,分析后的业务指标数据实时在大屏展示。通过完整 的实践Demo为例,提供从电商网站搭建,数据从RDS 同步到MaxCompute、再到DataWorks进行数据分析,最后在大屏上展示...
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
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。
可视化演播厅 数据大屏一键投屏、秒级切换,为数据汇报带来全新高性能体验 DataV-Note 智能分析 大模型驱动的智能分析 AI自动规划数据分析任务,一键生成分析报告,完成从取、分析、展示到洞察的全流程工作 多元化的分析方法 不论你是代码大神,还是业务侧的数据爱好者,AI分析、可视分析、SQL分析、Python分析,一站全...
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基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析
基于Flink+ClickHouse构建实时游戏<em>数据</em>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
结论:云数据库 ClickHouse更加适合海量数据分析型业务、大宽表聚合查询分析、 Hash对齐 Join场景、实时日志分析场景等等 文档版本:20201224 6 基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 架构设计 2.架构设计 2.1.架构图 本实践主要以流处理为主线,搭建实验环境,构建在线用户行为分析平台:2.2.核心模块 游戏服...
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数据湖构建 Data Lake Formation
数据湖构建服务是阿里云上数据湖架构中的核心部分,助力用户构建数据湖系统。支持多数据源实时入湖,实现湖上元数据统一管理,提供企业级权限控制,无缝对接多种计算引擎,打破孤岛,洞察业务价值
而数据仓库优先的设计,更加关注的是数据使用效率、大规模下的数据管理、安全/合规这样的企业级成长性需求。灵活性和成长性,对于处于不同时期的企业来说,重要性不同。随着用户业务的逐渐清晰与沉淀,用户面临着数据湖和数据仓库架构的融合,依托于阿里云数据仓库(MaxCompute、Hologres、ADB等产品)和数据湖构建产品,...
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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融合分析(冷数据,全周期,低频查询、大范围跨度查询、关联 ADB 维度数据分析)+ADB存储密集型分析(温数据,1-3个月批量数据分析)+ADB计算密集型(热数据,实时分析)。ᅳ 真正实现云原生数据处理、分析链路闭环,极大提高客户收益。方案...
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本地数据中心基于SMB/NFS协议访问对象存储最佳实践
本地<em>数据</em>中心基于SMB/NFS协议访问对象存储最佳实践
1. 云存储扩容和迁移 集成智能缓存算法,自动识别冷热数据,将热数据保留在本地缓存,保证数据访问体验,无感知的将海量云存储数据接入本地数据中心,拓展存储空间。同时在云端 保留全量数据(冷+热)保证数据的一致性 2.云容灾 随着云计算的普及,越来越多的用户把自己的业务放到了云上。但是随着业务的发展,如何提高业务的可靠性和连续性,跨云容灾是一个比较热门的话题。借助云存 储网关对虚拟化的全面支持,可以轻松应对各种第三方云厂商对接阿里云的数据容灾。 3. 多地数据共享和分发 通过多个异地部署的文件网关实例,对接同一个阿里云OSS Bucket,可以实现快速的异地文件共享和分发,非常适合多个分支机构之间互相同步和共享数据。 4. 适配传统应用 有很多用户在云上的业务是新老业务的结合,老业务是从数据中心迁移过来的使用的是标准的存储协议,例如: NFS/SMB/iSCSI。新的应用往往采用比较新的技 术,支持对象访问的协议。如何沟通两种业务之间的数据是一个比较麻烦的事情,云存储网关正好起到一个桥梁的作用,可以便捷的沟通新旧业务,进行数据交换。 5. 替代 ossfs 和 ossftp ossfs 和 ossftp 都是基于文件协议的开源工具,用户可以通过它们直接上传文件到OSS。但是这两个开源文件都不建议在生产环境使用(POSIX 兼容度低),同时挂 载在用户的客户端需要额外的配置和缓存资源,对于多个客户端的情况安装配置繁琐。通过文件网关的服务可以完美替代 ossfs 和 ossftp。通过创建文件网关,用 户只需要执行简单的挂载(NFS)和映射(Windows SMB)就可以像使用本地文件系统一样使用 OSS。
本地数据中心基于 SMB/NFS协议访问对象存储 最佳实践 业务架构 场景描述 本地数据中心在本地存储有限的情况下可以基 于云存储网关搭建一个海量文件系统的文件存 储服务,实现多个数据中心互相之间高效的同步 和共享数据。云存储网关以对象存储 OSS为后 存储,为云上和云下应用提供业界标准的文件 服务(NFS和 SMB)和块...
来自: 最佳实践 | 相关产品:对象存储 OSS,云存储网关
影视数据分发汇集与传输加速
影视<em>数据</em>分发汇集与传输加速
场景描述 使用阿里云对象存储服务OSS及OSSBrowser 工具,实现影视数据多用户多地域分发、汇集, 以及传输加速的最佳实践。 解决问题 1.跨地域、多角色、分权限文件上传、下载。 2.基于OSS及其客户端实现Serverless文件 分发服务(可替换传统FTP服务)。 3.OSS文件传输全球加速。 产品列表 lOSS lRAM
影视数据分发汇集与传输加速 场景描述 业务架构 使用阿里云对象存储服务 OSS及 OSSBrowser 工具,实现影视数据多用户多地域分发、汇集,以及传输加速的最佳实践。解决问题 1.跨地域、多角色、分权限文件上传、下载。2.基于 OSS及其客户端实现 Serverless文件 分发服务(可替换传统 FTP服务)。3.OSS文件传输全球加速。产品...
来自: 最佳实践 | 相关产品:对象存储 OSS,访问控制
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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