阿里云技术解决方案最佳实践

云数据库 Redis 版

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容灾&备份

图片违规检测和跨国际区域备份

介绍OSS跨国际区域的安全复制和图片的违规检测和处理流程。

216

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数据分析

大数据近实时数据投递MaxCompute

介绍离线大数据场景使用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。

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云上运维

容器与K8S

容器场景下云原生可观测性

针对部署在阿里云容器服务Kubernetes的微服务应用，一键式接入覆盖用户体验层、应用层、基础组件层的云原生可观测方案，构建全面的可观测技术体系，帮助客户更好的梳理系统架构，更深入的掌握系统运行状态。在故障以及系统瓶颈场景下，有效提升客户排查问题的效率。

应用实时监控服务 ARMS

云速搭CADT

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云上运维

云速搭部署安全组最佳实践

本实践通过云速搭实现安全组和企业安全组的部署。

云速搭CADT

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人工智能AI

AI原生Agent云边奶茶店智能助手

AI原生Agent云边奶茶店智能助手实践过程中涉及多云产品的组合使用，包括SAE、MSE、RDS、FC、AI网关、API网关等，为了快速进行实践简化手动操作步骤，通过CADT可视化架构图方式部署云上资源以及自动化完成一些配置，以此提高实践效率。

204

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安全&合规

EMR集群安全认证和授权管理

介绍EMR高安全集群如何使用Kerberos和Apache Ranger进行鉴权和访问授权管理

203

迁云

利用低成本链路完成业务数据迁移上云

在上云数据迁移阶段, 降低所使用的网络成本支出。

文件存储NAS

202

云上运维

迁云

云速搭CADT快速创建金融信创环境

国家对金融行业的IT基础架构具备明显要求，2020年第一批47家金融机构，2021年第二批扩大至约150家金融机构，2022年第三批更广泛覆盖银行、证券、保险、支付金融机构，其中在2022年，银行业及第三方支付业当年新增试点机构国产信息技术产品新增采购金额占比超过需达到15%、证券业12%、保险业12%，其中一二批试点企业需分别达到30%、25%、25%。在2023年，这一比例需进一步提高，一二批试点企业需分别达到50%、35%、35%，其余企业为30%、25%、25%。

203

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云上运维

可视化部署最简单应用架构

本实践通过云速搭实现最简单架构，设计一个ECS+EIP简单架构，实现ECS可以被公网通过SSH访问，ECS可以访问公网，ECS的80端口可以被公网访问。

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网络组网

单账号跨VPC共享NAT网关

通过云速搭CADT设计同账号不同VPC共享NAT网关的组网架构：通过CEN连接不同VPC，然后通过配置SNAT，让多个vpc可以共享同一个增强型NAT网关，统一通过NAT做流量出口。

196

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云上运维

容器与K8S

云速搭部署ACK集群

通过云速搭实现 ACK 的部署

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云上运维

可视化部署GPU云服务器

通过云速搭实现GPU云服务器的可视化部署，这里简单勾选ECS的自动安装GPU驱动，AIACC等组件的选项，减少配置工作量；图中EIP与ECS通过连线绑定，在部署之后EIP会挂载到ECS上。

197

中间件

微服务引擎的线上流量治理

随着业务不断创新，微服务架构及数字化转型不断落地，在这个过程中，大量企业采用了开源的组件构建了微服务，比如有开源微服务全家桶之称的Spring Cloud体系或Apache Dubbo等，微服务的好处之一，在于快速迭代，如何在迭代过程中保障线上流量不受损？开源产品无运维工具，常常需要投入较大的运维人力和成本。本实践将重点介绍如何快速集成主流开源微服务框架，实现业务零改造，解决开源框架在生产落地过程中的痛点，例如无损上下线、标签路由等，并通过托管微服务开源组件（API网关、注册中心、配置中心等）的服务，提供白屏化监控告警、容灾、宕机重启、扩缩容等能力，帮助企业释放业务无关的运维成本，聚焦业务本身的运维和发展。

微服务引擎

云速搭CADT

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Serverless

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。

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数据分析

云上运维

基于日志服务构建业务可观测性系统

现在已知的各种监控数据的工具，以及对应的监控系统有非常多的选择，比如ZABBIX，Prometheus，Skywalking等。但是这些系统都存在同样的一个问题，只覆盖了可观察性的一部分，举个简单的类比，大家在日常开车的过程中，会用到很多的辅助设备，仪表盘，行车记录仪，导航，倒车影像等等，这些设备都各自承载了一部分的功能，但是都存在着如下的问题：  数据覆盖不完整  存在数据孤岛（无法关联协同）  使用门槛高，不够人性化核心价值  全覆盖，统一协议，支持各类平台。  数据关联，统一Schema，关联Metrics/Logs。  云原生，SaaS服务，拥抱云原生。  简单易用，自动化埋点，数十项易用功能。  智能化，异常诊断，根因分析。