阿里云技术解决方案最佳实践

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机器学习

基于机器学习PAI的云原生AI训练 – 专属资源部署

本实践模拟的场景和架构针对PAI的生产环境,即主要在PAI平台上进行模型部署,大规模的AI样本训练,对AI模型进行在线服务部署等场景。

云上运维
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安全&合规

云速搭部署堡垒机最佳实践

通过云速搭实现堡垒机的部署

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数据库

基于MyBase构建自主可控数据库和高弹性应用实践

一些企业级客户上云前,会重点关心数据库是否自主可控,包括云资源独享、自主可运维、获取OS 权限等特点,同时又要兼顾数据库合规性、安全性和高性能的要求;并力求在业务弹性下合理利用云产品降低数据和应用成本,弹性地支持业务。本实践为此类用户提供相关实践参考。

云上运维

云速搭部署 NAS 文件系统

本实践通过云速搭构建一个 NAS,并将 NAS 文件系统挂载到 ECS 的目录上。

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网络组网

Landing Zone - 企业级DMZ上云最佳实践

随着企业业务云化进程逐渐进入深水区,简单地使用云上资源出入公网已经无法满足业务的诉求,安全、成本、权限、监控等诉求的迭代,需要企业有系统性地视角来考虑如何做好公网出入口(DMZ)的规划设计。本方案统一阐述如何基于云上网络及安全相关产品来构建DMZ区,保障网络出入流量安全。

数据库

大模型结合RDS PG数据库构建企业级专属Chatbot

本方案通过ECS GPU服务器部署开源chatGLM大模型( ChatGLM-6B + langchain ,forked from imClumsyPanda/langchain-ChatGLM, forked from wangxuqi/langchain-ChatGLM), 通过langchain访问向量数据库RDS For PostgreSQL来构建企业级专属Chatbot,用于您快速体验和上手。

容器与K8S

基于Knative的消息流事件处理

描述了事件通过阿里云消息队列Kafka实时推送到服务端进行数据和业务处理,并基于Knative的弹性来实现满足资源高峰需求,做到真正的按需使用,实时弹性,整个过程完全自动化,极大的减少了业务开发人员在基础设施上的心智负担。

网络组网

使用CLB实现负载分发

通过云速搭构建一个基于tcp(或https)的负载均衡业务架构,实现终端浏览器发起tcp(https)请求后,经过CLB负载分发到后端两台ECS服务器。

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数据分析

基于flowlog的流量分析

用来分析流量异常的场景,如VPC内ECS异常流量查看、NAT网关高流量ECS排查、CEN东西向流量查看、混合云专线流量查看等场景,排查问题原因,检查网络配置规则,提高运维管理效率。

云上运维

云速搭API实现应用架构部署

本实践适用于使用云速搭CADT绘制应用架构,然后利用云速搭的API来部署应用架构,并将结果信息写入CMDB数据库的应用场景中。

数据分析

EMR on ECS快速部署

通过云速搭设计一个可以快速拉起EMR on ECS的模板

数据库

云速搭部署Redis应用

通过云速搭实现一个云数据库Redis的产品实例

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HPC

可视化部署挂载CPFS的E-HPC

本实践介绍如何通过CADT部署一个挂载CPFS的E-HPC集群。

数据库

云速搭部署ADB应用最佳实践

本实践通过云速搭实现一个云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版的产品实例。

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云上运维

云管对接实现ECS全生命周期管理

为了管控内部的权限,部分客户选择自建云管平台,通过对接产品的API从而实现资源的全生命周期管理。客户云上当前使用的主要资源是ECS,其余的大部分PaaS服务均通过ECS自建,但是考虑到运维工作量,后续有可能使用云上的PaaS产品,客户希望能够在两周时间内实现ECS的对接,同时如果后续要接入新的PaaS产品,每款产品也能够在一周时间内完成接入。

HPC

E-HPC低成本实现量化策略回测

在量化交易场景下,量化策略的构建流程一般包括:想法、数据获取、建模、回测、结果分析等,在回测过程中往往需要海量的算力,进行大量数据的分析和处理,如何快速、高效和低成本的进行批量任务的调度,并快速获取结果是量化领域遇到的普遍挑战,这也是云计算能够带给客户的巨大优势。

云上运维

云速搭构建大规模云手机压测集群

在互联网游戏行业新游发行前、金融行业的基金或券商APP在大版本更新前,均需要将APP部署到大规模测试环境中进行压测,确保大规模并发场景下对APP本身可靠性和后台业务系统的稳定性及资源准备情况做好验证。 本实践设计一个游戏压测场景,在阿里云的多地域快速部署共一万台云手机,每台云手机之间网络可互通,每台云手机通过阿里云提供的NAT网关可访问互联网。

机器学习

基于机器学习PAI的云原生AI训练 – 公共资源部署

本实践模拟的场景和架构针对 PAI 的后付费使用场景,即主要在 PAI 平台上进行模型开发,小规模的 AI 样本训练,对 AI 模型进行简单的测试验证等场景。

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