消息队列 Kafka 版技术解决方案_最佳实践列表页

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数据分析

基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析

在互联网、游戏行业中,常常需要对用户行为日志进行分析,通过数据挖掘,来更好地支持业务运营,比如用户轨迹,热力图,登录行为分析,实时业务大屏等。当业务数据量达到千亿规模时,常常导致分析不实时,平均响应时间长达10分钟,影响业务的正常运营和发展。 本实践介绍如何快速收集海量用户行为数据,实现秒级响应的实时用户行为分析,并通过实时流计算、云数据库ClickHouse等技术进行深入挖掘和分析,得到用户特征和画像,实现个性化系统推荐服务。

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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

数据分析
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迁云

开源Flink迁移实时计算Flink全托管版最佳实践

本方案介绍如何将自建开源Flink集群的流式任务(包含Datastream、Table/SQL、PyFlink任务)迁移至阿里云实时计算全托管版。

数据分析
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云上运维

基于Elasticsearch的日志全观测最佳实践

互娱游戏教育行业在线课堂、游戏连麦、游戏直播等场景中,系统会产生大量日志。为保证稳定性及用户体验,需要基于日志数据可视化来监控全链路应用性能、链路异常、故障定位。另外通过业务数据实时数据统计、交互式查询来进行运维管理动作也非常重要。但随着业务发展,流量波动、集群变更弹性不足、数据链路长问题难定位、和成本高等问题成为突出痛点。 适合场景:非常适合在IT运维管理(ITOM)和IT运维分析(ITOA)场景中使用。 方案优势: 体系化产品能力:云上数据及服务高可用、数据存储加密和安全管控, MS级的数据时效性,全链路数据监控S级反馈等端到端ELK服务。 高性能:阿里云ES提供日志场景增强特效,支撑单集群千万级并发写入量、支持秒级日志查询响应。 高弹性:秒级别集群弹性扩缩容。 高可靠:云上/下的服务&多云数据灾备,更强的系统可靠性;服务高可用SLA 99.99%,数据高可用99.9999999%。

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。

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。

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。

中间件
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Serverless

基于函数计算FC实现企业级权限精准控制Kafka跨实例消息同步

基于阿里云函数计算FC实现同帐号阿里云Kafka实例之间消息、元数据同步,跨帐号阿里云Kafka实例之间消息、元数据同步,阿里云Kafka实例和IDC自建Kafka(其他云Kafka)之间消息、元数据同步。

中间件
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Serverless

基于函数计算FC实现阿里云Kafka消息轻量级ETL处理

基于函数计算FC处理消息队列Kafka中的数据,进行ETL处理后,将清洗归档后的数据上传到OSS存储

数据分析
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云上运维

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。

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