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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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数据分析

利用交互式分析(Hologres)进行数据查询

数据经由实时大数据与历史数据聚合分析后通过BI工具展示。该方案打通实时和离线数据的壁垒，并将数据实时展示在BI工具中；针对IoT、金融、广告等领域需要实时数据和离线数据结合使用的领域有所帮助。

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数据分析

互联网、游戏等行业实时数仓构建

基于Flink构建实时数仓，包含采集日志，Flink对日志的拆分、处理写入ADB存储和HDFS。

云数据库RDS MySQL 版

日志服务（SLS）

E-MapReduce

云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版

实时计算

云速搭CADT

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数据分析

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。

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数据分析

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%。

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数据分析