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云数据库MongoDB版
阿里云云数据库MongoDB版是完全兼容MongoDB协议、高度兼容DynamoDB协议的在线文档型数据库服务。支持单节点、双节点、副本集和分片集群四种部署架构，能够满足不同的业务场景需要。
可与大数据Spark系统对接，让大数据分析游刃有余。例如与阿里云原生数据湖分析服务DLA的Serverless Spark对接，满足在线交互式查询、批处理、机器学习等诉求.Serverless Spark对接MongoDB快速入门.云上云下数据互通，大数据Spark系统对接应用.数据生态：数据自由流转，应用更灵活.提供CPU利用率、IOPS、连接数、磁盘空间等...
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云数据库RDS PostgreSQL
云数据库RDS PostgreSQL 版完全兼容开源PostgreSQL，基于云原生架构，软硬协同优化，提供稳定可靠、高性价比的数据库服务。通过丰富的插件拓展，支撑各领域场景化业务，如自研Ganos多维多模时空引擎及开源PostGIS地理信息引擎、向量引擎、时序引擎等百余款插件。
数据传输服务 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、秒级异步数据传输难题.数据传输服务 DTS.DBS 是低成本、企业级的云原生备份平台。它可以为多种环境的数据库提供强有力的保护，包括本地数据中心、其他云厂商、公共云及混合...
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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。
全托管开箱即用，兼容主流开源版本和多语言客户端，支持一键升降配、订阅关系可视化、消息查询回溯、数据大盘和监控告警.免运维、易观测.支持灰度升级、升级/拖冷数据等极端场景写优化保障；全自动巡检运维体系保障，服务可用性达 99.95%，数据可靠性达 99.999999%.领先的高 SLA 保障.提供全托管、免运维 Connector，支持...
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数据库自治服务DAS
阿里云数据库自治服务（Database Autonomy Service，简称DAS）是一种基于机器学习和专家经验实现数据库自感知、自修复、自优化、自运维及自安全的云服务，帮助用户消除数据库管理的复杂性及人工操作引发的服务故障，有效保障数据库服务的稳定、安全及高效。
数据库的问题排查和性能优化一直都是数据库领域的专业问题，但是即使最专业的DBA在面对一些问题的时候，也往往耗费了很长时间，但是仍然无法定位到根因，并且传统的基于阈值告警的故障检测方法，难以及时发现异常和止损.基于机器学习实现 7 x 24小时异常检测，时刻守护数据库健康.7 x 24小时异常检测.自动识异常SQL并限流，...
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新零售商超基于Serverless服务化改造
某零售商超行业龙头企业，主要业务涵盖购物中心、大卖场、综合超市、标准超市、精品超市、便利店、无人值守智慧商店等零售业态，涉及全渠道零售、仓储物流、餐饮、消费服务、数据服务、金融业务、跨境贸易等领域。为了持续支持业务高速且稳定地发展，其在快速上云后，将核心业务改造为全Serverless架构的中台模式，采用函数计算 + API网关 + 表格存储OTS 作为计算网络存储核心，弹性支撑日常和大促峰谷所需资源，轻松支撑618/双11/双12大促。 核心价值 l 全 Serverless 架构：FC + API 网关 + OTS Serverless 解决方案。 l 弹性高可用：毫秒级弹性扩容、充足的资源池水位、跨可用区高可用。 l 敏捷开发免运维：函数式极简编程可专注于业务创新，无采购和部署成本、提供监控报警等完备的可观测能力。
系统全面迁移上云后一些改进和不足：改进 ￚ 不再需要关心网络、操作系统的硬件细节 比如阿里云的 ECS 会提前做调度和预警，把用户数据转移并做多份数据的备 灾，防止磁盘坏掉的情况发生。ￚ 硬件升级快捷简单 比如用户使用的是 4 核的机器，当发现业务增长迅速需要做硬件升级时，就 只需要做一个镜像。比如在夜间做一个...
SLS多云日志采集、处理及分析
场景描述 从第三方云平台或线下IDC服务器上采集 日志写入到阿里云日志服务，通过日志服务 进行数据分析，帮助提升运维、运营效率， 建立DT 时代海量日志处理能力。 针对未使用其他日志采集服务的用户，推荐 在他云或线下服务器安装logtail采集并使用 Https安全传输；针对已使用其他日志采集 工具并且已有日志服务需要继续服务的情 况，可以通过Log producer SDK写入日志 服务。 解决问题 1.第三方云平台或线下IDC客户需要使用 阿里云日志服务生态的用户。 2.第三方云平台或线下IDC服务器已有完 整日志采集、处理及分析的用户。 产品列表 E-MapReduce 专有网络VPC 云服务器ECS 日志服务LOG DCDN
注：1）NAT网关配置的公网 IP数限制 NAT网关的最大并发数，绑定单个 IP最大 连接数为 55000，当通过 NAT网关访问公网上同一个目的 IP和端口的带宽大于 2Gbps时，建议您为 NAT网 关绑定 4-8个公网 IP并构建 SNAT IP池，避免单 IP的端口数量限制可能产生的丢包 2）当有多个 EIP组成 SANT IP池时，如需节约带宽成本可以建议多 ...
基于函数计算FC实现物联网音视频处理
在物联网场景中，智能设备会产生大量的非结构化数据，并且采集量和频率都很高。比如各类摄像头（家用摄像头、车载摄像头、工业监控摄像头等）采集的数据。企业需要对这些非结构化数据做快速的分析和处理，然后应用到下游业务中，所以需要一套高并发、低成本、自动化的方案。该最佳实践就适用于这类场景。
应用场景 在物联网场景中，智能设备会产生大量的非结构化数 据，并且采集量和频率都很高。比如各类摄像头（家 用摄像头、车载摄像头、工业监控摄像头等）采集的 数据。企业需要对这些非结构化数据做快速的分析和 处理，然后应用到下游业务中，所以需要一套高并发、低成本、自动化的方案。该最佳实践就适用于这类场 景。解决...
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...
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。
同时，快照采用了增量备份方式，它只备份数据的变化部分，而不需要对整个数据集进行备份，提高了数据备份恢复效率。灵活备份支持根据实际需求设置备份策略，包括定时自动备份和手动备份，您可以根据自己的需求灵活管理备份任务。节约成本存储容量单位包能够抵扣云服务器快照所产生的费用，一键解决用户数据备份需求，优化...
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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
Spark on ECI大数据分析 最佳实践 业务架构 场景描述 云原生和大数据时代的到来,用户在拥抱云原 生进行容器化改造的同时也专注于数据分析，希望能够将云原生容器化编排改造带来的计 算资源弹性、计算资源成本优化、计算与存储 分离、资源调度隔离等优势与大数据分析进行 结合，因此可以将大数据分析与容器编排调度 主流技术...
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。
通过 日志数据实时 ETL 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。日志 HIVE分析 基于 DataWorks一站式开发 数据治理 产品列表 最佳实践频道 阿里云最佳实践技术分享群 实时计算、EMR EIP、VPC ECS DataWorks 云服务器 ECS（产品名称）文档模板（手册名称）/文档版本信息 阿里云 ...
互联网电商行业离线大数据分析
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。
作为阿里巴巴数据中台的建设者，互联网电商行业离线大数据分析 最佳实践概述 DataWorks从2009年起不断沉淀阿里巴巴大数据建设方法论，同时与数万名政务/金融/零售/互联网/能源/制造等客户携手，助力产业数字化升级。 云原生大数据计算服务 MaxCompute：是面向分析的企业级 SaaS 模式云数据仓库，以 Serverless 架构提供...
物联网平台
物联网平台提供全托管的企业级实例服务，具有低成本、高可靠、高性能、高安全的优势，无需自建物联网基础设施即可接入各种主流协议设备，管理运维亿级规模设备，存储备份和处理分析EB量级的设备数据，帮助企业快速实现设备数据和应用数据的融合，实现设备智能化升级。
阿里云物联网平台上线了国内3大地域和海外5大地域，支撑光伏企业提升海外业务的稳定性、安全性并应对各国和地区对于数据的严格监管.全球8大服务区域支撑设备出海.阿里云物联网平台的SLA可达99.95%以上，支撑客户业务系统对光伏逆变器的配置进行实时大批量更新，通过灵活调度以达到最优发电效率，正常网络环境下消息延时低于...
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EMR本地盘实例大规模数据集测试
场景描述 阿里云为了满足大数据场景下的存储需求，在云 上推出了本地盘D1机型，这个系列提供了本地 盘而非云盘作为存储，提高了磁盘的吞吐能力， 发挥Hadoop的就近计算优势。阿里云EMR 产品针对本地盘机型，推出了一整套的自动化运 维方案，帮助用户方便可靠地使用本地盘机型， 不需要关注整个运维过程同时数据的高可靠和 服务的高可用。 解决问题 1.云盘多份冗余数据导致成本高 2.磁盘吞吐量不高 3.节点的高可靠分布问题 4.本地盘与节点的故障监控问题 5.数据迁移时自动决策问题 6.自动故障节点迁移与数据平衡问题 产品列表 EMR(E-MapReduce) 本地盘 VPC
阿里 云 EMR产品针对本地盘机型，推出了一整套 的自动化运维方案，帮助用户方便可靠地使用 本地盘机型，不需要关注整个运维过程同时数 据的高可靠和服务的高可用。解决问题 1.云盘多份冗余数据导致成本高 2.磁盘吞吐量不高 3.节点的高可靠分布问题 4.本地盘与节点的故障监控问题 5.数据迁移时自动决策问题 6.自动故障节点...
基于弹性供应组构建大数据分析集群
场景描述 基于弹性供应组（APG）搭建spark计算集 群，提供一键开启跨售卖方式、跨可用区、 跨实例规格的计算集群交付模式的实践。 方案优势 1.超低成本：跨售卖方式提供计算实 例，按秒计费，可全部使用spot实例 交付，最高可省90%成本。 2.稳定可靠：跨可用域、跨实例规格， 降低spot被集体释放的风险；自动托 管，分钟级巡检，动态保证集群的算 力。 3.快速交付：单次可在5分钟内交付 2000个实例。 4.多策略组合：可分别指定spot和按量 实例的交付策略，以及差额补足的策 略，包括成本最低、打散和折中。 解决问题 1.大规模计算集群成本高。 2.创建ECS实例方式单一，无法跨计费 方式、可用区及规格等核心参数。 3.当可用区资源紧张，无法自动保证基于 spot类型的稳定算力。 产品列表 专有网络VPC 云服务器ECS
文档版本：20200619 3 基于弹性供应组构建大数据集群分析 方案背景 方案背景 场景需求 随着大数据的兴起，越来越多的客户会尝试通过云服务器搭建自己的大数据分析平台，如 Hadoop、Spark等。但是用户通过种单例或批量创建 ECS，方式均缺乏灵活性，无法跨越计费方式、可用区及规格族等核心参数的限制，同时无法避免资源不足...
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。
如果是高效环境搭建，以自建MySQL数据的实例作为开发环境为例，本方案可以为您演示如何通过快照高效的复制和克隆环境并部署，创建一个和生产环境一模一样的测试环境。解决问题：数据备份有效可靠难保证通过快照提供的自动快照和手动快照等能力，可以帮助您实现无代理、简单高效且可靠的数据备份能力。解决问题：高效环境...
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