技术解决方案_最佳实践频道

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数据分析

机器学习

基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测

数据湖和数据仓库是当前大数据技术条件下构建分布式系统的两种数据架构设计取向，数据湖偏向灵活性，数据仓库侧重成本、性能、安全、治理等企业级特性。但是数据湖和数据仓库的边界正在慢慢模糊，数据湖自身的治理能力、数据仓库延伸到外部存储的能力都在加强。在这样的背景之下，阿里云MaxCompute率先提出湖仓一体，为业界和用户展现了一种数据湖和数据仓湖互相补充，协同工作的架构。这样的架构同时为用户提供了数据湖的灵活性和数据仓库的诸多企业级特性，将用户使用大数据的总体拥有成本进一步降低。

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Serverless

Function Compute构建高弹性大数据采集系统

当前互联网很多场景都存在需要将大量的数据信息采集起来然后传输到后端的各类系统服务中，对数据进行处理、分析，形成业务闭环。比如游戏行业中的游戏发行、游戏运营，产互行业中的数字营销，物联网、车联网行业中的硬件、车辆信息上报等等。这些场景普遍存在数据采集量大、数据传输需要稳定且吞吐量大的特点，给整个数据采集传输系统带来很大的挑战。在这个场景中，有三个关键的环节，数据采集、数据传输、数据处理。该最佳实践主要涉

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网络组网

云速搭部署 ALB 实现负载分发

本实践通过云速搭构建一个基于 http(s)的负载均衡业务架构，实现终端浏览器发起http(s)请求后，经过 ALB 监听配置的转发规则，分别负载分担到后端 ECS 服务器、CLB 和 ACK 集群。

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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。

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网络组网

基于对等连接实现多VPC互通

针对有VPC之间点到点互联需求的客户，希望使用私有IP直接通信，两个VPC就像在一个网络环境中。只需要简单的配置，就可以实现多VPC的网络互通，解决同地域互通免费、跨VPC大带宽互联的场景。

专有网络 VPC

云服务器ECS

云速搭CADT

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网络组网

企业应用（酒店PMS）混合云组网最佳实践

酒店上云是分阶段实施，线下和云上的混合云是长期状态，需要保证线下多地域多分支、云上多地域之间互相访问，且需要满足不同类型的企业节点的服务要求，比如总部 IDC 要求带宽大，对安全可靠性要求高等。

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数据库

大模型结合POLARDB 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PolarDB For PostgreSQL来构建企业级专属Chatbot，用于您快速体验和上手。

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数据库

大模型结合Tair构建企业级专属Chatbot

本服务基于开源的langchain-ChatGLM实现，借助Tair的高性能内存引擎和向量索引能力，实现了“企业私域数据”的理解问答，以帮助企业快速构建专属Chatbot服务；并实现了对用户长Session聊天历史记录缓存，以摆脱LLM的Token数限制。

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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

可视化部署全球加速GA

通过云速搭CADT可视化实现全球加速GA的通用解决方案配置

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中间件

容器与K8S

容器多云统一监控日志

多云、混合云成为常态，Forrester 报告中指出，未来 89% 的企业至少使用两个云，74% 的企业至少使用三个甚至更多公有云，在面对多云/混合云这样大的趋势下，Gartner报告指出，安全、运维复杂性、财务复杂性是多云架构的主要挑战，本方案给出了在多云/混合云场景下，构建基于容器环境下的统一管理、统一监控和统一日志方案，解决多云、混合云场景下，运维复杂性问题。

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Serverless

网站搭建

基于SAE的一站式Web服务托管方案

Web服务在互联网架构中有广泛的应用，通过SAE提供的一站式方案，可以快速完成CICD整个流程，并且通过SAE的内置能力，可以快速完成灰度发布，应用观测，异常回滚等能力

Serverless 应用引擎

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云上运维

容灾&备份

云速搭部署混合云备份HBR

本实践以ECS文件备份为例，通过CADT设计备份架构，一键部署演示环境。

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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。

专有网络 VPC

云服务器ECS

云速搭CADT

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网络组网

人工智能AI

跨域拉取海外模型和镜像的网络加速最佳实践

在大模型训练与推理的实际业务场景中，海外网络访问已成为制约效率与体验的关键瓶颈。一方面，训练阶段常需从 Hugging Face、GitHub、AWS S3 等海外平台拉取开源模型权重、数据集或依赖库，动辄数十GB的文件在无加速情况下下载耗时数小时甚至中断，严重拖慢迭代节奏；另一方面，推理服务若部署于国内，而终端用户分布在全球（如出海企业、国际客户），跨境请求经由传统公网链路传输，面临高延迟（>300ms）、抖动大、丢包率高等问题，导致首 Token 延迟飙升、流式响应卡顿，用户体验急剧下降。因此，缺乏高效、稳定的海外网络加速能力，已成为大模型应用全球化落地与研发提效的“隐形天花板”。GA数据跨境传输为用户完全自主可控行为，对传输内容和法律安全完全负责。

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容器与K8S