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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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
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、数 据 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...
云Clickhouse冷热数据分层存储
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。
云数据库 ClickHouse 冷热数据分层存储是一种更具性价比的单实例多类型并存的数 据存储方式，提供热数据存储和冷数据存储两种方式，以及不同数据存储介质之间的 转存策略。热数据指的是实时性查询要求高、访问频次较高的数据，采用 ESSD或高 效云盘存储，满足高性能访问的需求。冷数据指的是查询频度相对较低、访问频次较 ...
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
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...
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...
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、用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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大数据近实时数据投递MaxCompute
本文介绍离线大数据场景使MaxCompute构建云 上近实时数仓，打通云下数据上云链路，解决数据复杂类型支持和动态分区问题，满足高级数据处理需求的最佳实践。 l混合云环境下，现有业务系统零改造，打通数据上云链路。 l使用UDF实现复杂数据类型转换和数据动态分区。 l使用DataWorks配置周期调度业务流程，数据自动入仓。 l借助MaxCompute优化计算引擎，实现降本增效。 产品列表 云服务器ECS 专有网络VPC 访问控制RAM 数据总线DataHub E-MapReduceEMR DataWorks 大数据计算服务MaxCompute
大数据近实时数据投递 MaxCompute 最佳实践 业务架构 最佳实践 解决问题 场景描述 混合云环境下，现有业务系统零改造，打通数据 本文介绍离线大数据场景使用 MaxCompute构建云 上云链路。上近实时数仓，打通云下数据上云链路，解决数据复 使用 UDF实现复杂数据类型转换和数据动态分 杂类型支持和动态分区问题，满足高级数据...
RI和SCU全链路使用实践
场景描述 随着云计算的不断发展，更多的企业会使用云计算，且会有越来 越多的企业和用户开始重视云上使用成本。 其中计算和存储是云资源使用的主要服务之一。采用预留实例券 业务架构（RI）和存储容量单位包（SCU）可以帮助客户灵活的节省成本。 本文提供全链路使用实践，帮助客户快速验证云上服务，更合理 的使用RI/SCU。借助覆盖率指标和智能推荐，有效管理云上资 源成本。 用户价值 使用RI 和SCU，可以灵活抵扣相关资源。随时创建释放， 稳态业务资源效率提高。 一份RI 可以抵扣ECS+ACK+EMR+ECI 等服务，跨服务高 度灵活，无需再分开购买。 SCU可以跨可用区抵扣某个地域下所有类型的按量付费云 盘，简化购买与管理复杂度。 RI+SCU 大幅降低按量场景的计算和存储成本。 产品列表 专有网络VPC、容器服务Kubernetes 版ACK 云服务器ECS、预留实例券RI、存储容量单位包SCU
相比于随 ECS预付费实例购买 云盘的模式，存储容量单位包与按量付费云盘的组合使用，兼具性价比与资源使 用的灵活性。详见：www.aliyun.com/product/scu 文档版本：20200608（发布日期）IV RI和SCU全链路使用实践 目录 目录 文档版本信息.I 法律声明.II 前言.III 目录.V 前置条件.1 1.实践概述.2 2.成本节省对比.6 2.1.业务...
数据迁移上云
随着越来越多的企业选择将业务系统上云，各种类型的数据如何便捷、平滑的迁移上 云，成了用户上云较为关注的点；业务上云后，因为业务或者其他方面调整等因素， 也存在如跨区域，跨账号等数据迁移的场景。针对以上需求，阿里云上提供了较为丰 富的工具（如ossimport）、服务(在线迁移服务)，旨在能够帮助客户便捷进行数据迁 移。 本文通过云架构设计工具CADT来快速创建云上基础资源，并以杭州区域来模拟线 下IDC（或友商），深圳区域模拟阿里云云上资源。通过云上的工具命令、服务来提 供常见数据迁移场景的最佳实践。
数据迁移上云 最佳实践 部署架构 场景描述 本最佳实践构建以下场景：以杭州地域模拟线下 IDC，使用 ECS+云 盘模拟本地存储数据，杭州地域模拟阿里 云。通过 ossimport、在线迁移服务等方式将 数据从第三方存储迁移到 OSS，并确保 在迁移时候不影响现有业务。示例应用场景 线下 IDC数据 迁移至阿里云 OSS 线下 NAS数据迁移至...
数据传输解决方案
数据传输解决方案支持关系型数据库、NoSQL、大数据(OLAP)等数据源间的数据传输。 它是一种集数据迁移、数据订阅及数据实时同步于一体的数据传输服务。数据传输致力于在公共云、混合云场景下，解决远距离、毫秒级异步数据传输难题。
数据传输服务(Data Transmission Service)DTS支持关系型数据库、NoSQL、大数据(OLAP)等数据源间的数据传输。它是一种集数据迁移、数据订阅及数据实时同步于一体的数据传输服务。数据传输致力于在公共云、混合云场景下，解决远距离、毫秒级异步数据传输难题.谢赟辉,靖鑫,也树.数据传输服务DTS业务架构.数据传输服务DTS底层的...
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解决方案
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，...
Spark on ECI大数据分析
场景描述 方案优势 1.计算引擎弹性扩缩容，兼顾资源弹性与计 算资源成本优化。 2.计算与存储分离架构，结合阿里云原生云 存储产品，海量数据湖优势。 3.Kubernetes原生的调度性能优势，提升在 大规模分析作业时的分析性能优势分。 4.集群资源隔离和按需分配。 解决问题 1.计算资源弹性能力不足，计算资源成本管 控能力欠缺. 2.集群资源调度能力和隔离能力不足。 3.计算与存储无法分离，大数据量分析时出 现数据存储资源瓶颈。 4.Spark submit方式提交分析作业参数支持 有限等缺点。 产品列表 容器服务Kubernetes版(ACK) 弹性容器实例(ECI) 文件存储HDFS 对象存储OSS 专有网络VPC 容器镜像服务ACR
应用范围 需要使用 Spark on Kubernetes解决方案的用户 对 Spark大数据分析平台计算资源成本控制考虑的用户 需要有灵活可扩展计算平台资源弹性及管控的用户 名词解释 文件存储 HDFS：阿里云文件存储 HDFS是面向阿里云 ECS实例及容器服务等计 算资源的文件存储服务，允许用户像在 Hadoop分布式文件系统中管理和访问数 据，...
自建Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云Databricks数据洞察
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...
数据集成 Data Integration
阿里云数据集成 Data Integration是跨异构数据、低成本、弹性扩展的数据采集同步平台，为DataX的商业版，支持ETL，支持50+数据源跨网络离线(全量/增量)同步。
数据集成 Data Integration是阿里集团对外提供的可跨异构数据存储系统的、可靠、安全、低成本、可弹性扩展的数据同步平台，为400对数据源提供不同网络环境下的全量/增量数据进出通道.20+种异构数据源.20+种异构数据源.支持关系型数据库、大数据存储、非结构化存储、NoSql数据库之间的数据同步.支持经典/专有等网络环境.支持...
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