阿里云技术解决方案最佳实践

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数据库

Oracle RAC on ACVS部署最佳实践

本实践方案旨在利用阿里云VMware服务(ACVS)所提供的云上VMware SDDC环境,部署Oracle RAC架构。

网络组网

IDC网络出入口上云方案

本实践通过云速搭CADT,结合阿里云NAT网关、EIP(单线或者多线)、共享带宽包等产品,为用户实现快速构建IDC网络上云的部署方案。

中间件
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Serverless
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微服务

基于MSE和SAE的微服务部署与压测

通过云原生微服务引擎MSE、SAE、PTS、ARMS产品,为spring cloud微服务应用提供部署和测试能力,提供一个经典微服务应用上云的典型架构,实现微服务应用的快速落地。

数据库

云速搭CADT部署PolarDB-X 1.0

通过云速搭 CADT 实现云原生分布式数据库 PolarDB-X 1.0 的部署。

377
数据库

可视化批量部署云数据库产品

针对客户的数据库业务,运维团队需要批量部署数据库产品,如云数据库RDS、Redis、Tair等,且要满足一定的企业管理规范。通过可视化批量部署实践,可帮助客户沉淀数据库部署的规范标准,提高交付效率。

中间件
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Serverless
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容器与K8S

SAE-ACK应用双跑最佳实践

实现ACK、SAE中部署的应用在东西向和南北向互通,实现SAE-ACK应用双跑。

361
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。

迁云
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数据库

Oracle RAC 12C云上部署

Oracle RAC架构迁移上云,提供高并发,高吞吐,高安全等特性,适用于金融,电力,电信,制造业等传统客户的核心交易系统。

云上运维

OA云资源申请流程自动化

在企业级客户场景中,对云资源的使用通常需要经过内部OA流程审批通过后再进行部署。本最佳实践致力于提供一个通用解决方案,以解决OA云资源申请流程中的自动化问题,提高运维效率,以更好地支撑业务创新。

300
微服务

MSE网关使用JWT进行认证鉴权

MSE网关中调用外部的认证鉴权服务,通过JWT的方式进行全局认证鉴权。 对网关有认证鉴权安全需求的场景,对于敏感的服务路由(可通过黑白名单方式配置)在网关层进行认证鉴权。

容灾&备份
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中间件
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容器与K8S

基于MSE云原生网关同城多活

借助云原生微服务MSE网关,MSE配置注册中心的同城容灾多活微服务应用。构建一个经典的微服务场景,实现同城容灾的步骤,体现云原生相关产品在用户上云,高可用同城容灾多活场景下的能力。

HPC

云速搭快速部署EHPC药物筛选环境

本方案使用阿里云弹性高性能计算EHPC模拟运行药物筛选应用Autodock Vina的场景,借助无影云桌面提供远端可视化操作台,提交作业并查看可视化计算结果。

容器与K8S

指定交换机指定规格扩缩容ACK集群

CADT提供的可按指定交换机指定规格,按客户对资源算力的精细需求进行扩缩容。

中间件

Kafka性能压测快速方案

产品性能基线测试场景需要对产品进行性能测试得到详细的压测数据,本方案可以快速构建测试的客户端(kafka官方的压测客户端)和不同的Kafka服务端( SSD云盘版、高效云盘、Serverless版三种实例),方便客户进行POC完成性能验证。

云上运维

可观测链路 OpenTelemetry版结合日志服务SLS关联分析最佳实践

可观测链路 OpenTelemetry 版为分布式应用的开发者提供了完整的调用链路还原、调用请求量统计、链路拓扑、应用依赖分析等工具,可以帮助开发者快速分析和诊断分布式应用架构下的性能瓶颈,当应用出现业务异常问题时,您可以在可观测链路 OpenTelemetry 版控制台关联查看日志进行分析,精准定位业务异常。

云上运维

倚天ECS加速Nginx运行

本最佳实践利用标准的wrk工具对不同代系的服务器基于http性能进行压测,通过Req/Sec指标来判断综合效果。

数据库

可视化部署PolarDB+全球数据库网络(GDN)

通过CADT可视化完成PolarDB+GDN的方案设计,一键拉起环境,降低学习成本,简化上手流程。

Serverless

基于函数计算FC实现阿里云Kafka消息内容控制MongoDB DML操作

基于阿里云Kafka消息的Key或者消息体里的内容做判断,然后对MongoDB做增,删,改的操作。在传统ETL流程的基础上进一步增加了灵活性和可扩展性。

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