阿里云计算业务介绍

细数阿里云服务器的十二种典型应用场景

细数阿里云服务器的十二种典型应用场景 本文章来自于阿里云云栖社区 摘要：文章转载：小白杨1990 如今，阿里云的产品可谓是多种多样，纷繁复杂。面对各种各样的技术和产品，ECS、RDS、OSS…等等一系列的东西，很容易让人找不到头绪，尤其是刚刚开始接触网站建设的朋友。阿里云湖北授权服务中心武汉捷讯结合阿里云官网的资料，针对建站相关的内容为大家整理一些阿里云典型的应用场景 免费开通大数据服务：https://https://www.360docs.net/doc/6318755800.html,/product/odps 文章转载：小白杨1990 如今，阿里云的产品可谓是多种多样，纷繁复杂。面对各种各样的技术和产品，ECS、RDS、OSS…等等一系列的东西，很容易让人找不到头绪，尤其是刚刚开始接触网站建设的朋友。阿里云湖北授权服务中心武汉捷讯结合阿里云官网的资料，针对建站相关的内容为大家整理一些阿里云典型的应用场景，以及每一种应用场景主要涉及的技术，给大家提供一个参考。相信看完本文，大家都能清楚的知道自己要实现的应用大概会需要用到什么样的服务和产品。 典型应用一些典型应用中可能涉及到的产品和概念 （一）一站式建站

阿里云提供域名和云解析服务，云市场还提供全程建站服务。小型网站只需一台云服务器ECS即可。 1、域名注册：国内域名市场NO.1,19年专业域名服务，超30种域名供您选择； 2、云解析：提供安全、稳定、极速的域名解析服务，每天超百亿次解析响应； 3、免费备案：人脸识别，备多久云服务器免费送多久； 4、建站服务：服务全程监管，不满意全额退款； 5、云服务器：可弹性伸缩、安全稳定、简单易用。 （二）随时灵活扩展 建议使用过弹性伸缩结合云服务器，实现在业务增长/下降时自动增加/减少云服务器实例。 1、网站初始阶段访问量小，应用程序、数据库、文件等所有资源均在一台云服务器上，节省初创成本； 2、用户使用镜像可免安装快速部署，提供php、Java、asp、https://www.360docs.net/doc/6318755800.html,等运行环境； 3、当您开始营销推广，网站流量可能会出现成倍的增幅，使用台云服务器可以在几分钟内完成扩容，轻松应对，搭配负载均衡，实现水平扩容； 4、如果你的业务存在明显的波峰/谷，或无法预估流量波动，建议使用过弹性伸缩，实现在业务增长/下降时自动增加/减少云服务器实例。

阿里云大数据解决方案

阿里云大数据解决方案 阿里云“数加平台”提供了大量的大数据产品，包括大数据基础服务、数据分析及展现、数据应用、人工智能等产品与服务。这些产品均依托于阿里云生态，在阿里内部经历过锤炼和业务验证，可以帮助组织迅速搭建自己的大数据应用及平台。 奥远电子作为阿里云辽宁区授权服务中心，可为用户提供专业、高效和本地化的服务，包括运维、产品咨询、备案咨询、解决方案和架构搭建等一体化等，同时旨在帮助本地政府部门和企事业单位、个人了解云计算，使用阿里云服务，为用户提供网络、服务和计算资源等，从而减轻用户因业务量骤增而带来的IT压力，助力轻松上云。 基础产品： 大数据计算服务（MaxCompute，原名ODPS） 是一种快速、完全托管的GB/TB/PB级数据仓库解决方案。MaxCompute为您提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决海量数据计算问题，有效降低企业成本，并保障数据安全。 分析性数据库（AnalyticDB） 是阿里巴巴自主研发的海量数据实时高并发在线分析（Realtime OLAP）云计算服务，使得您可以在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索。分析型数据库对海量数据的自由计算和极速响应能力，能让用户在瞬息之间进行灵活的数据探索，快速发现数据价值，并可直接嵌入业务系统为终端客户提供分析服务。 数据集成（Data Integration） 是阿里集团对外提供的可跨异构数据存储系统的、可靠、安全、低成本、可弹性扩展的数据同步平台，为20+种数据源提供不同网络环境下的离线(全量/增量)数据进出通道。 核心解决方案介绍： （一）个性化推荐 根据用户的兴趣特点和购买行为，推荐用户感兴趣的信息和商品。建立在海量数据挖掘基础之上，为用户提供完全个性化的决策支持和信息服务。 业务需求： 1.研发成本高：对于一些中小企业，想做自己的个性化推荐业务，但是不知道如何收集数据，而且搭建和使用算法的成本较高，需要算法团队、算法框架等。 2.推荐效果差：很多时候是企业积累了很多用户数据、用户行为数据，在此基础上尝试做了个性化推荐，但是推荐效果并不好，没有带来实际转化率的提升 3.不断提升效果：为了提升用户粘性和用户留存，需要从各维度进行对比，使用A/B test来确定不同算法的效果，以进一步提升转化率。 典型应用场景： 1.视频网站：短视频推荐通过对视频内容进行分析和特征抽取，向您的用户提供个性化的视频推荐。 2.2.电商网站：电商推荐针对不同偏好的用户提供个性化的商品推荐，新注册的用户和商品上新也能够享受到实时推荐，助力您的企业提升销售额。

云计算和大数据未来发展的优点

互联网科技领域，云计算、大数据、人工智能成为最热词汇。 阿里云“为了无法估算的价值”将中国的计算触角伸向海外，百度首次向外界展示“百度大脑”的科技成果。 移动互联网利用人口红利带来的增长已经逐渐见顶，互联网正在进入“下一幕”智能时代，云计算、大数据、人工智能将使全社会迎来变革性的发展。 无论是计算机行业，还是汽车领域，技术形态的成熟是一个必然的要素。 如果某个所谓的时代在技术上、硬件上没有达到产业的要求，数据库和平台都是非完整和非稳定的，时代的产业基础也就十分薄弱。 从产业的政策角度分析，当技术累积到一定层次，产业政策的出台是必然的。 为了激活云计算的发展，国务院在2015年就出台了《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》、《云计算白皮书2016》等，这些政策的出现并非偶然，在其背后有很多云计算服务商多年默默的技术耕耘。 技术和政策的形态达到一定的地步，真正的产业化和市场化是否也已经达到? 等待入局者必须考虑几个重要因素: 一、目的是什么(为了降低成本、提高效率，还是在渠道上更接近用户);二、企业是否愿意使用(产品同质化严重，如何体现差异化);三、是否有助于提高社会福利(消费者福利、管理效率)。

如果这些问题得到肯定的答案，云计算与时代的发展需求相契合，真正的时代大门就会开启。 大数据本身除了要有数据、采集、汇聚一定量的数据之外，更重要的是数据的处理、挖掘、分析、可视化、应用这样一整套的过程。 关于大数据的话题，基本围绕三个问题展开: 一是数据从哪里来;二是数据如何进行分析;三是数据如何进行商品化。 任何大数据都是以应用为主的，在未来，通过多维度、多复合的大数据的精准挖掘，最终提供出优质的商务解决方案才是最关键的。 数据的三个来源分别是政府、企业行业和个人消费。 政府数据做了授权，但由于法律和其他方面的不健全，政府数据被滥用。消费者数据来源于电信、金融或类似BAT大企业，流量入口处的数据将被自动抓取，数据提供商可以提供所有维度的数据，但每一个都是局部。 数据优化商在大数据产业链里要想长久发展，必须精通大数据的模型、算法以及数据特征，同时对行业及生态要有明显的敏感性。 而算法提供商如果仅仅依赖单纯算法，未来将成为成长软肋。应用提供商最贴近客户、最熟悉客户需求，同时做的是最后的数据整合，在产业链上可能发展空间更大。

阿里云计算之弹性计算服务

阿里云计算之弹性计算服务 作者：机房360 出处：论坛2012-10-30 16:40 云计算的核心价值在于提供了新的应用开发和运营模式，是下一代互联网、物联网和移动互联网的基础，全球信息领域的主要厂商都在围绕云计算重新布局，并必将影响到全社会的方方面面。 可以将“云”看作一个易于使用与访问的巨大虚拟资源池(如硬件、开发平台或服务等)，这些资源可以根据负载(规模)的变化而动态配置，以最优地利用资源[1]。云计算主要具有以下一些特点： 大规模：云计算服务通常由运行在多个数据中心的集群系统提供，每个数据中心节点可达到上万台，为各种不同的应用提供海量计算和存储资源。 低成本：云计算通过资源虚拟化的方式为用户提供可伸缩的资源，支持各种不同类型的应用同时在系统中运行，提高整体的资源利用率，从而降低成本。 高可靠：云计算可多份存储用户数据，任意一台物理机的损坏都丢失用户数据，多数据中心的设计也满足了灾备的需求。 目前，业界云计算最领先的是Amazon和Google，其中，Amazon真正实现了计算的Utility化，而Google真正从技术上实现了大规模的计算。阿里云的战略是实现AmazonGoogle并有所超越，成为中国拥有最大计算能力的公司。为此，阿里云开放了包括弹性计算服务(ElasticComputeService，ECS)[2]、开放存储服务(OpenStorageService，OSS)[3]、关系型数据库服务(RelationalDatabaseService，RDS)[4]、开放结构化数据服务(OpenTableService，OTS)[5]、开放数据处理服务(OpenDataProcessingService，ODPS)[6]、负载均衡(ServerLoadBalance，SLB)[7]、云盾[8]、云监控[9]等在内的一批云计算服务，本文将重点介绍ECS及与之相关的SLB 和云盾服务。 ECS以阿里云自主研发的飞天分布式计算系统为基础，基于先进的虚拟化、分布式存储等云计算技术，将计算和存储的基础资源整合在一起，并以Web方式为用户提供计算能力。ECS的体系结构如图1所示。

课后作业答案云计算与大数据

第一章 1.硬件驱动力网络驱动力 2. 西摩·克雷( ) 3.约翰·麦卡锡 4.蒂姆·博纳斯·李 5.吉姆·格雷 6 7.基础设施即服务平台即服务软件即服务 8. (1) 超大规模 “云”具有相当的规模，云计算已经拥有100多万台服务器，、、微软、等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。 (2) 虚拟化 云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。 (3) 高可靠性 “云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。

(4) 通用性 云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。 (5) 高可扩展性 “云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。 (6) 按需服务 “云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以像自来水，电，煤气那样计费。 (7) 极其廉价 由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。 云计算可以彻底改变人们未来的生活，但同时也要重视环境问题，这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。 (8) 潜在的危险性 云计算服务除了提供计算服务外，还必然提供了存储服务。但是云计算服务当前垄断在私人机构（企业）手中，而他们仅仅能够提供商业信用。对于政府机构、商业机构（特别像银行这样

阿里云混合云容灾服务

阿里云混合云容灾服务 产品简介 文档版本：20181122

混合云容灾服务产品简介 / 法律声明法律声明 阿里云提醒您在阅读或使用本文档之前仔细阅读、充分理解本法律声明各条款的内容。如果您阅读或使用本文档，您的阅读或使用行为将被视为对本声明全部内容的认可。 1.您应当通过阿里云网站或阿里云提供的其他授权通道下载、获取本文档，且仅能用于自身的合法 合规的业务活动。本文档的内容视为阿里云的保密信息，您应当严格遵守保密义务；未经阿里云事先书面同意，您不得向任何第三方披露本手册内容或提供给任何第三方使用。 2.未经阿里云事先书面许可，任何单位、公司或个人不得擅自摘抄、翻译、复制本文档内容的部分 或全部，不得以任何方式或途径进行传播和宣传。 3.由于产品版本升级、调整或其他原因，本文档内容有可能变更。阿里云保留在没有任何通知或者 提示下对本文档的内容进行修改的权利，并在阿里云授权通道中不时发布更新后的用户文档。您应当实时关注用户文档的版本变更并通过阿里云授权渠道下载、获取最新版的用户文档。 4.本文档仅作为用户使用阿里云产品及服务的参考性指引，阿里云以产品及服务的”现状“、“有缺 陷”和“当前功能”的状态提供本文档。阿里云在现有技术的基础上尽最大努力提供相应的介绍及操作指引，但阿里云在此明确声明对本文档内容的准确性、完整性、适用性、可靠性等不作任何明示或暗示的保证。任何单位、公司或个人因为下载、使用或信赖本文档而发生任何差错或经济损失的，阿里云不承担任何法律责任。在任何情况下，阿里云均不对任何间接性、后果性、惩戒性、偶然性、特殊性或刑罚性的损害，包括用户使用或信赖本文档而遭受的利润损失，承担责 任（即使阿里云已被告知该等损失的可能性）。 5.阿里云网站上所有内容，包括但不限于著作、产品、图片、档案、资讯、资料、网站架构、网站 画面的安排、网页设计，均由阿里云和/或其关联公司依法拥有其知识产权，包括但不限于商标权、专利权、著作权、商业秘密等。非经阿里云和/或其关联公司书面同意，任何人不得擅自使用、修改、复制、公开传播、改变、散布、发行或公开发表阿里云网站、产品程序或内容。此 外，未经阿里云事先书面同意，任何人不得为了任何营销、广告、促销或其他目的使用、公布或复制阿里云的名称（包括但不限于单独为或以组合形式包含”阿里云”、Aliyun”、“万网”等阿里云和/或其关联公司品牌，上述品牌的附属标志及图案或任何类似公司名称、商号、商标、产品或服务名称、域名、图案标示、标志、标识或通过特定描述使第三方能够识别阿里云和/或其关联公司）。 6.如若发现本文档存在任何错误，请与阿里云取得直接联系。

大数据云计算区别复习进程

（一）关于大数据和云计算的关系分别做一句话直白解释就是：云计算就是硬件资源的虚拟化;大数据就是海量数据的高效处理。 虽然上面的一句话解释不是非常的贴切，但是可以帮助你简单的理解二者的区别。另外，如果做一个更形象的解释，云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化之后再进行分配使用。 大数据相当于海量数据的“数据库”，而且通观大数据领域的发展也能看出，当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，整体来看，未来的趋势是，云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话，“动一下鼠标就可以在秒级操作PB级别的数据”难道不让人兴奋吗? 在谈大数据的时候，首先谈到的就是大数据的4V特性，即类型复杂，海量，快速和价值。IBM原来谈大数据的时候谈3V，没有价值这个V。而实际我们来看4V更加恰当，价值才是大数据问题解决的最终目标，其它3V都是为价值目标服务。在有了4V的概念后，就很容易简化的来理解大数据的核心，即大数据的总体架构包括三层，数据存储，数据

处理和数据分析。类型复杂和海量由数据存储层解决，快速和时效性要求由数据处理层解决，价值由数据分析层解决。 数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行 分析产生价值。而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三层相互配合，让大数据最终产生价值。 数据存储层 数据有很多分法，有结构化，半结构化，非结构化;也有元数据，主数据，业务数据;还可以分为GIS，视频，文件，语音，业务交易类各种数据。传统的结构化数据库已经无法满足数据多样性的存储要求，因此在RDBMS基础上增加了两种类型，一种是hdfs可以直接应用于非结构化文件存储，一种是nosql类数据库，可以应用于结构化和半结构化数据存储。 数据处理层 数据处理层核心解决问题在于数据存储出现分布式后 带来的数据处理上的复杂度，海量存储后带来了数据处理上的时效性要求，这些都是数据处理层要解决的问题。

阿里云-日志服务计费说明

日志服务计费说明

1.2.1.2.3.4. 计费说明 日志服务计费规则 日志服务对LogHub、LogSearch两个功能收费，LogShipper功能免费。 LogHub 计费项 注意： 读写流量根据传输大小计算（默认为压缩后大小），日志一般有5-10倍压缩率，原始日志为10GB/天，实际压缩大小为1.5GB，则以1.5GB计费。 Shard租用只统计当前读写Shard数量，例如目前有3个Shard：1个Shard状态为读写，另外2个Shard已经被合并为只读，则当前只收取1个Shard租赁费。因此已经被合并/分裂的Shard不收取租用费。 说明: 为什么Shard要收费？ Shard是用户标准化读写单元，当用户创建Shard后，我们能并保证该部分服务能力。 流量超过Shard能力时怎么办? 尽可能服务，但在繁忙时会优先保证Shard预留部分服务。 Logtail写入流量如何收费？ 与API方式相同，Logtail内部采用最优的传输策略并自带压缩，能够在保证延时情况下批量发送。 我们提供监控数据帮助用户判断具体流量大小。 计费例子 我的网站一天有1亿API请求，一个请求对应200字节日志，一天日志数量为20GB，高峰时流量为均值5倍，则峰值流量为1.16MB/S (<5MB/S)。这些日志每天被读取一遍做实时计算，并导入到OSS中进行备份。

--q q q --------需要预留一个Shard，0.04 元/天读写流量： 写入流量为20GB，假设压缩率为10, 实际流量为2GB，2 * 0.2 = 0.4 元实时计算读取流量和写入流量相同，0.4 元导入OSS部分免费 百万次请求：0.12 元 （使用Logtail自动做批量发送，产生100W次写） 一天费用为 0.04 + 0.4 * 2 + 0. 12 = 0.96 元 LogSearch（原SLS功能）计费项 LogSearch为附加功能，用户可以通过开启索引进行日志查询与分析，计费项为索引流量，对于每GB的数据，在写入时一次性收取存储费用（对不同周期索引流量费用如下） 换算成每GB每天的存储价格为 计费例子 我的网站一天有100W API访问，一个请求对应200字节日志，200MB，保存最近30天进行查询 索引全部字段：一天流量为200MB，一天费用为 1.5 * 0.2 = 0.3 元 索引部分字段：用户索引ErrorCode, URL两个字段，占总长度50%，一天费用为 0.3 * 0.5 = 0.15 元 成本、使用与扣费 价格优势 LogHub：以购买云主机+云磁盘搭建Kafka相比，对于98%场景下用户价格有优势。对小型网站而言，成本为kafka 30%以下 LogSearch：以够买云主机+自建ElasticSearch相比，成本为自建70%以下 有Restful API，可以直接针对移动设备提供数据收集功能，节省了日志收集网关服务器的费用免运维，随时随地弹性扩容使用

阿里云-大数据计算服务详细文档

大数据计算服务使用文档 1.新建项目 新建项目big_testdata1 2.添加成员 一个项目下可以添加多个成员，在这里我们添加一个成员是“悠闲地小蜗牛” 3.角色授权 新建一个项目后，会默认创建一个admin角色，该角色具有操作项目和表的所有权限，在这里我们新创建一个角色test1，给角色赋予项目的权限和表的权限，再把角色test1赋予给用户“悠闲地小蜗牛”

4.新建表 新建表tbl1 下面我们用成员“悠闲地小蜗牛”来操作项目和表 用成员“悠闲地小蜗牛”账号登录大数据计算服务，这时在项目列表下看不到刚才我创建的big_testdata1项目。 这时我们用客户端来登录，下载客户端，下载好后解压，解压后如下图所示： 在conf文件夹中有odps_config.ini文件。编辑此文件 odps_config.ini文件内容为：

修改好配置文件后运行bin目录下的odps(在Linux系统下是./bin/odpscmd，Windows下运行./bin/odpscmd.bat) 打开后界面如下： 用项目下的成员“悠闲地小蜗牛”来执行以下代码： create table tbl2(id bigint); insert overwrite table tbl1 select count(*) from tbl1; select'welcome to MaxCompute!'from tbl1;

提示没有这个CreateInstance权限，这时我们回到大数据计算服务给“悠闲地小蜗牛”添加 CreateInstance，CreateTable权限 责任人“悠闲地小蜗牛”创建表tbl2成功 我们给表tbl1添加权限，alert、select、update

云计算与大数据概论 教学大纲

计算机科学与技术专业 《云计算与大数据概论》教学大纲 一、课程基本信息 课程中文名称：云计算与大数据概论 课程代码： 学分与学时：4学分，64学时（其中，理论学时58，实验学时6） 课程性质：必修课程 授课对象：计算机科学与技术专业 二、课程教学目标与任务 本课程是理论性和应用性均较强的课程，通过本课程的学习，了解云计算与大数据发展概况，掌握云计算技术、云计算体系结构，了解当前主流的云计算平台，了解大数据开发技术，掌握Hadoop平台的应用方式，理解MapReduce、PIG和Hbase，了解云计算与大数据安全的标准和规范。 三、学时安排 四、课程教学内容与基本要求 第1章云计算与大数据概述 教学目的：通过本章学习，掌握云计算和大数据的概念，了解云计算和大数据技术的发展现状，掌握云计算和大数据的特点与优势，了解云计算分类方式，了解当前主流的云计算与大数据供应商。

基本要求：掌握云计算和大数据的概念，掌握云计算和大数据的特点与优势 重点与难点：云计算和大数据的特点与优势 教学方法：讲授、学生收集资料。 主要教学内容： 1.云计算和大数据的概念。 2.云计算与大数据技术发展现状。 3.云计算和大数据的特点与优势。 4.云计算的分类。 5.主流云计算和大数据供应商。 6.云计算与大数据的联系 第2章云计算技术 教学目的：通过本章学习，掌握虚拟化技术的原理和实现方式，包括服务器虚拟化、网络虚拟化、存储虚拟化、应用虚拟化和桌面虚拟化，了解分布式计算的原理与应用。掌握IaaS、PaaS、SaaS三种云计算服务方式的特点和应用范围。 基本要求：掌握虚拟化技术的原理与实现方式，掌握三种云计算服务方式。 重点与难点：虚拟化技术、分布式计算技术 教学方法：讲授、学生收集资料。 主要教学内容： 1、虚拟化技术原理与实现方式。 2、分布式计算的原理。 3、IaaS、PaaS、SaaS三种云计算服务方式的特点和应用范围。 第3章云计算平台 教学目的：通过本章学习，了解当前主流的云计算平台服务商，掌握Google、亚马逊、微软、阿里巴巴、百度和腾讯所提供的云计算服务的原理和内容。 基本要求：了解当前主流的云计算平台服务商及其所提供的云计算服务。 重点与难点：Google云计算体系，亚马逊云计算架构 教学方法：讲授、学生收集资料、实验。 主要教学内容： 1、主流云计算平台服务商。 2、Google云计算体系，GFS文件系统、Google App Engine。 3、亚马逊平台存储结构、弹性云EC2、AWS等。 4、微软的Microsoft Azure。 5、阿里云服务平台。

阿里大数据计算服务MaxCompute-DataHub服务

大数据计算服务MaxCompute Datahub服务

Datahub服务 MaxCompute DataHub Service(DHS)是一个 MaxCompute 的内建服务，使用RESTful接口向用户提供实时数据的发布(Publish)和订阅(Subscribe)的功能。用户可以将数据记录(Record)，通过DHS的某个"数据通道"(Shard)写入到 MaxCompute 的表中，数据通道的数量由用户指定。写入成功后，用户可以通过订阅接口实时读到写入的数据。由于不用创建 MaxCompute 任务(Task)， DHS可以提供给用户较高的QPS(Query Per Second)和较大的吞吐量。 备注：目前 DataHub 已处于维护状态，不再接入新用户。后续 DataHub 会成为一款阿里云的独立产品，相关信息请关注阿里云官方通告。 DHS上可订阅的数据仅会被保存7天，但所有的数据会被系统自动增量复制到 MaxCompute 表中，参与后续的离线作业计算。 如下图所示，我们对DHS的工作流程做简要介绍： 用户将需要上传的数据放入pack中，并指定将这个pack中的数据通过某一路通道(Shard)上传至DHS。请注意，同一个pack中的记录必须属于同一个表分区(partition)。在DHS中，同一个Shard下数据按照上传时间严格有序，且有可能会包含不同Partition的数据。在上图示例中，相同颜色的pack表示partition值相同。 DHS上的在线数据会被增量复制到 MaxCompute 的离线数据中。目前，离线数据仅供离线作业处理，用户可以通过DHS提供的接口检查DHS到 MaxCompute 的数据同步状态。

ACP-阿里云云计算-2

1. 阿里云的云服务器ECS产品的应用非常广泛,既可以单独的作为Web服务器,也可以与其他阿里云产品配合提供多媒体解决方案。在多媒体、大流量的APP或网站应用场景下,云服务器ECS实例与阿里云的（）产品搭配,可大幅减少用户访问的等待时间并降低带宽费用。 (C) A. 对象存储OSS B. 负载均衡SLB C. 内容分发网络CDN D. 弹性伸缩Auto Scaling 2. 阿里云会为每个云服务器ECS实例分配一个私网IP。以下关于云服务器ECS实例的私网IP说法正确的是。（C） A. 私网IP不可以用于SLB的负载均衡 B. 同一地域内实例之间通过私网IP进行的通讯流量是收费的 C. 不要在操作系统内部自行变更私网IP,否则可能会导致私网通讯中断 D. 私网不允许同一帐号下的云服务器ECS实例之间或者云服务器ECS实例与其他云服务之间互访 3. 某用户是做香蕉销售生意的,所有的在线平台和数据都放在阿里云的云服务器ECS实例和云数据库RDS实例中,现在CEO想对香蕉销售额的变化趋势做一个监控,并在订单量发生较大变化时能收到预警信息,可以使用阿里云的（）产品实现,并在管理控制台中展现结果。 (D) A. 态势感知

B. 阿里绿网 C. 云服务器ECS D. 云监控 4. 阿里云的云服务器ECS实例的磁盘快照是某一个时间点上某一个磁盘的数据拷贝。以下针对云服务器ECS实例的磁盘快照的描述正确的是。（D） A. 自定义快照名称可以以auto开头 B. 快照被存放在用户自己的磁盘中 C. 只有系统盘支持自动快照 D. 快照存放在OSS上 5. 使用阿里云弹性伸缩（Auto Scaling）时,创建了伸缩组,指定了“伸缩最小实例数（台）”为5，“伸缩最大实例数（台）”为10,设定了正确的伸缩配置,并添加了伸缩规则为“增加3台ECS实例”,创建了基于该伸缩规则的定时任务（运行时间设置为1小时后）。当前伸缩组中有效的ECS实例个数为3,马上启用该伸缩组,以下说法正确的是（）？（C） A. 会在定时任务触发时按照伸缩配置自动创建3个ECS实例,添加到伸缩组 B. 会在伸缩组启用时,按照伸缩配置自动创建7个ECS实例,添加到伸缩组 C. 会在伸缩组启用时,按照伸缩配置自动创建2个ECS实例,添加到伸缩组 D. 会在定时任务触发时按照伸缩配置自动创建2个ECS实例,添加到伸缩组 6. 您的操作系统为Windows的阿里云的云服务器ECS实例,通过远程登录发现黑屏,不可能是（）原因造成的。(D)

阿里云大数据轻量专有云

阿里云大数据轻量专有云 版本说明书 产品版本：V1.1.0 文档版本：20180327

法律声明 阿里云提醒您在阅读或使用本文档之前仔细阅读、充分理解本法律声明各条款的内容。如果您阅读或使用本文档，您的阅读或使用行为将被视为对本声明全部内容的认可。 1. 您应当通过阿里云网站或阿里云提供的其他授权通道下载、获取本文档，且仅能用于自身 的合法合规的业务活动。本文档的内容视为阿里云的保密信息，您应当严格遵守保密义务； 未经阿里云事先书面同意，您不得向任何第三方披露本手册内容或提供给任何第三方使用。 2. 未经阿里云事先书面许可，任何单位、公司或个人不得擅自摘抄、翻译、复制本文档内容 的部分或全部，不得以任何方式或途径进行传播和宣传。 3. 由于产品版本升级、调整或其他原因，本文档内容有可能变更。阿里云保留在没有任何通 知或者提示下对本文档的内容进行修改的权利，并在阿里云授权通道中不时发布更新后的用户文档。您应当实时关注用户文档的版本变更并通过阿里云授权渠道下载、获取最新版的用户文档。 4. 本文档仅作为用户使用阿里云产品及服务的参考性指引，阿里云以产品及服务的“现状”、 “有缺陷”和“当前功能”的状态提供本文档。阿里云在现有技术的基础上尽最大努力提供相应的介绍及操作指引，但阿里云在此明确声明对本文档内容的准确性、完整性、适用性、可靠性等不作任何明示或暗示的保证。任何单位、公司或个人因为下载、使用或信赖本文档而发生任何差错或经济损失的，阿里云不承担任何法律责任。在任何情况下，阿里云均不对任何间接性、后果性、惩戒性、偶然性、特殊性或刑罚性的损害，包括用户使用或信赖本文档而遭受的利润损失，承担责任（即使阿里云已被告知该等损失的可能性）。 5. 阿里云网站上所有内容，包括但不限于著作、产品、图片、档案、资讯、资料、网站架构、 网站画面的安排、网页设计，均由阿里云和/或其关联公司依法拥有其知识产权，包括但不限于商标权、专利权、著作权、商业秘密等。非经阿里云和/或其关联公司书面同意，任何人不得擅自使用、修改、复制、公开传播、改变、散布、发行或公开发表阿里云网站、产品程序或内容。此外，未经阿里云事先书面同意，任何人不得为了任何营销、广告、促销或其他目的使用、公布或复制阿里云的名称（包括但不限于单独为或以组合形式包含“阿里云”、“Aliyun”、“万网”等阿里云和/或其关联公司品牌，上述品牌的附属标志及图案或任何类似公司名称、商号、商标、产品或服务名称、域名、图案标示、标志、标识或通过特定描述使第三方能够识别阿里云和/或其关联公司）。 6. 如若发现本文档存在任何错误，请与阿里云取得直接联系。

《云计算与大数据》课程教学大纲

云计算与大数据课程教学大纲 课程代码： 课程名称：云计算与大数据／ An introduction to cloud computing and big data 开课学期：5 学分/学时：3/32+16 课程类型：必修 适用专业/开课对象： 先修课程： 开课单位： 团队负责人：责任教授： 执笔人：核准院长： 一、课程的性质、目的与任务 《云计算与大数据》是软件工程专业中一门综合性很强的基础课程，主要内容包括云计算概论、云计算基础（云计算关键技术、云交付模式、云部署模式、云计算的优势与挑战以及典型云应用）、虚拟化相关知识、云计算应用、大数据概念和发展背景、大数据系统架构概述、分布式通信与协同、大数据存储、分布式处理、MapReduce和Spark解析、流计算概述、集群资源管理与调度以及综合实践（结合云计算与大数据，在OpenStack平台上搭建Hadoop平台并进行数据分析）。 本课程的目的与任务是使学生通过本课程的学习，从云计算的基本概念入手，由浅入深学习云计算的各种相关知识，学会云计算的相关关键技术和云部署模式，然后切入大数据相关技术，介绍Hadoop MapReduce和Spark等大数据相关技术，最后以一个综合实验，综合云计算和大数据相关技术，让学生融合云计算和大数据相关知识，掌握云计算和大数据的相关思想。本课程除要求学生掌握云计算和大数据的基础知识和理论，重点要求学生学会分析问题的思想和方法，为更深入地学习和今后的实践打下良好的基础。 二、教学内容及教学基本要求 1. 云计算概论与云计算基础（4学时） 了解云计算的定义和它的历史背景，了解学好云计算的方式方法；了解分布式计算和云计算的关键技术，云计算的关键技术包括虚拟化技术、分布式海量数据存储技术、云平台技术、并行编程技术和数据管理技术；掌握四种云交付模型，分别是软件即服务、平台即服务、基础设施即服务和容器即服务，并掌握前三种基本模型之间的区别；掌握三种云部署模式，分别是公有云、私有云和混合云；了解云计算的优势和典型的云应用。 2. 虚拟化（4学时） 了解虚拟化技术；了解虚拟化技术的分类；掌握系统虚拟化、虚拟化与云计算；了解相关开源技术以及虚拟化未来的发展趋势；了解虚拟化的发展历史以及虚拟化带来的好处。 3. 云计算的应用（1学时） 介绍常见的云计算应用，包括谷歌的云计算平台和应用、亚马逊的弹性计算云、IBM的蓝云计算平台、清华大学透明计算平台、阿里云和Microsoft Azure。 4. 大数据概念和发展背景（1学时） 讲述什么是大数据、大数据的相关概念和发展。 5. 大数据系统架构概述（1学时） 讲述企业大数据系统设计发展变化以及方式。

ACP阿里云云计算4

一、单选题（共50题，每题1分，共50分） 1. 作为一个互联网初创企业的技术负责人,小A在早期选择了阿里云的云服务器ECS并将Java应用程序、数据库MySQL等部署在了一台云服务器ECS实例上。随着业务发展和用户量增加,发现部署在这台ECS实例上数据库性能出现瓶颈。为了最快速度解决该问题,您建议选择阿里云的(B)产品。 A. 对象存储OSS B. 云数据库RDS C. 负载均衡SLB D. 专有云VPC 2. 用户通过网络使用软件,无需购买软硬件、建设机房等,而改用向提供商租用基于Web的软件,来管理企业经营活动,且无需对软件进行维护,服务提供商会全权管理和维护软件。这种模式是云计算提供的（B）服务。 A. DaaS(数据即服务) B. SaaS(软件即服务) C. IaaS(基础设施即服务) D. PaaS(平台即服务) 3. 云计算以多种形式对外提供服务,比如提供给消费者的服务是运行在云计算基础设施上的应用程序,消费者可以在各种设备上通过瘦客户端界面访问,如浏览器（例如基于Web的邮件）,不需要管理或控制任何云计算基础设施,包括网络、服务器、操作系统、存储,甚至独立的应用能力等等,仅需要对应用进行有限的、特殊的配置。这种服务形式被称作(C)。 A. DaaS(数据存储即服务) B. IaaS(基础设施即服务) C. SaaS(软件即服务) D. PaaS(平台即服务) 4. 阿里云对象存储OSS的一个突出特点就是提供了极高的数据可靠性,谈到可靠性自然离不开备份的技术和策略,以下关于OSS备份的说法,正确的是？（A） A. OSS提供三重备份（每份数据保留三个副本）,出现故障时自动恢复 B. 用户需要自己考虑数据的安全性,OSS提供了丰富的备份接口,方便用户将数据进行异地备份 C. OSS提供三重备份（每份数据保留三个副本）,出现故障时在人工参与下可快速恢复 D. OSS服务的备份是采用的物理机磁盘的RAID0+1技术方案,两块硬盘同时出现故障也不影响服务 5. 防DDoS攻击是阿里云的云盾最主要的功能之一,很多网站都曾经受到过不同类型的DDoS攻击,准确理解DDoS对网站做好安全防护至关重要。以下有关DDoS攻击的描述最准确的是？(D) A. DDoS攻击通过大量的尝试破解的服务器的登录密码 B. DDoS攻击的目的是窃取机密信息 C. DDoS攻击的主要目标是数据库 D. DDoS攻击的主要目的是让被攻击的目标服务器无法提供正常的服务,是目前最强大、最

阿里云大数据专业认证(ACP级)-样题-0209

阿里云培训与认证 阿里云大数据专业认证（ACP级）－考试样题 阿里云大数据专业认证（ACP级）考试样题 一.单选题 1.阿里云大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS）是阿里巴巴自主研发的海量 数据处理平台，主要服务于批量结构化数据的存储和计算。以下哪个场景不适合使用大数据计算服务实现？ a)在线交易系统 b)数据仓库 c)大数据的分析建模 d)网站日志离线分析 2.阿里云大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS）中的表 event 是分区表，分 区键是 dt （类型为string），每天生成一个分区，现在表中有 dt='20160101' 至 dt='20160531' 共5个月的数据，为了统计3月份 eventid 非空的数据量，开发人员运行了以下语句： select count(*) from event where substr(dt,1,6)='201603' and eventid is not null; 对此任务的描述正确的是 ________。 a)此任务需要读event表中所有分区中的数据 b)此任务只需要读event表中dt='20160301' 至dt='20160331'共31个分区中 的数据 c)此任务会读event表中所有分区中eventid非空的数据 d)此任务只需要读event表中dt='20160301' 至dt='20160331'共31个分区中 eventid非空的数据 3.某信贷公司推出一款线上贷产品，采用阿里云的数据处理技术，通过对会员的历史 数据进行分析，包括交易量、网上信用评价、企业自身经营状况等等，每天处理的数据量在20P左右，基于这些数据对用户信用进行聚类分析建模并产生预测数 据，用户线上申请贷款时，能在1秒钟内根据用户模型预测结果得到该用户的资质评估、授信等信息。请根据您对阿里云产品的理解判断，下述方案中成本最低、性能最好的一个是________。 a)使用阿里云大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS）对数据进行建模，然 后使用该模型对所有符合贷款条件的会员进行资质评估和授信评估，将处理结 果保存在MaxCompute中 b)使用阿里云大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS）对数据进行建模，然 后使用该模型对所有符合贷款条件的会员进行资质评估和授信评估，将处理结 果保存在阿里云表格存储（Table Store，原OTS）中,以供实现快速查询 c)使用阿里云分析型数据库（Analytic DB，原ADS）对数据进行建模，然后使用 该模型对所有符合贷款条件的会员进行资质评估和授信评估，将处理结果保存 在Analytic DB中

阿里云 云数据库RDS版 技术白皮书

阿里云云数据库RDS版 技术白皮书

法律声明 阿里云提醒您在阅读或使用本文档之前仔细阅读、充分理解本法律声明各条款的内容。 如果您阅读或使用本文档，您的阅读或使用行为将被视为对本声明全部内容的认可。 1. 您应当通过阿里云网站或阿里云提供的其他授权通道下载、获取本文档，且仅能用 于自身的合法合规的业务活动。本文档的内容视为阿里云的保密信息，您应当严格 遵守保密义务；未经阿里云事先书面同意，您不得向任何第三方披露本手册内容或 提供给任何第三方使用。 2. 未经阿里云事先书面许可，任何单位、公司或个人不得擅自摘抄、翻译、复制本文 档内容的部分或全部，不得以任何方式或途径进行传播和宣传。 3. 由于产品版本升级、调整或其他原因，本文档内容有可能变更。阿里云保留在没有 任何通知或者提示下对本文档的内容进行修改的权利，并在阿里云授权通道中不 时发布更新后的用户文档。您应当实时关注用户文档的版本变更并通过阿里云授 权渠道下载、获取最新版的用户文档。 4. 本文档仅作为用户使用阿里云产品及服务的参考性指引，阿里云以产品及服务的 “现状”、“有缺陷”和“当前功能”的状态提供本文档。阿里云在现有技术的基础 上尽最大努力提供相应的介绍及操作指引，但阿里云在此明确声明对本文档内容 的准确性、完整性、适用性、可靠性等不作任何明示或暗示的保证。任何单位、公 司或个人因为下载、使用或信赖本文档而发生任何差错或经济损失的，阿里云不承 担任何法律责任。在任何情况下，阿里云均不对任何间接性、后果性、惩戒性、偶 然性、特殊性或刑罚性的损害，包括用户使用或信赖本文档而遭受的利润损失，承 担责任（即使阿里云已被告知该等损失的可能性）。 5. 阿里云网站上所有内容，包括但不限于著作、产品、图片、档案、资讯、资料、网 站架构、网站画面的安排、网页设计，均由阿里云和/或其关联公司依法拥有其知 识产权，包括但不限于商标权、专利权、著作权、商业秘密等。非经阿里云和/或 其关联公司书面同意，任何人不得擅自使用、修改、复制、公开传播、改变、散布、 发行或公开发表阿里云网站、产品程序或内容。此外，未经阿里云事先书面同意， 任何人不得为了任何营销、广告、促销或其他目的使用、公布或复制阿里云的名称 （包括但不限于单独为或以组合形式包含“阿里云”、“Aliyun”、“万网”等阿里云 和/或其关联公司品牌，上述品牌的附属标志及图案或任何类似公司名称、商号、 商标、产品或服务名称、域名、图案标示、标志、标识或通过特定描述使第三方能 够识别阿里云和/或其关联公司）。 6. 如若发现本文档存在任何错误，请与阿里云取得直接联系。

2019年阿里云与腾讯云对比分析报告

2019年阿里云与腾讯云对比分析报告 2019年6月

目录 一、云计算行业概况 (6) 1、中国云计算市场概况 (6) 2、中美云计算结构差异 (6) 3、中国云计算竞争格局 (7) 二、阿里云与腾讯云概况 (8) 1、阿里云发展历程及概况 (8) （1）阿里云发展历程：先发优势较为明显，自主研发模式的早期定调 (8) （2）阿里云数字经济体（阿里云智能）：AI、Big Data、Cloud三位一体相互融合的模式 (9) （3）阿里云数字经济体（阿里云智能）：阿里经济体所有技术跟产品的统一出口和客户界面 (10) （4）阿里云：国内云计算行业龙头，2018年IaaS市场份额达42.9%，五年增长32倍 (10) （5）阿里云业务盈利情况：仍处于前期投入阶段，未来有望扭亏为盈 (11) 2、腾讯云发展历程及概况 (12) （1）腾讯云发展历程：在消费互联网中成长起来的腾讯云产业 (12) （2）腾讯云组织架构的调整：扎根消费互联网；云与智慧产业事业群成立，进一步拥抱产业互联网 (12) （3）腾讯云：发展迅猛，已位居中国公有云IaaS市场第二的位置 (13) 3、阿里云与腾讯云在基因及战略方向的横向对比 (14) 三、阿里云与腾讯云对比分析 (15) 1、产品及产品矩阵测试数据对比 (15) （1）产品对比：阿里云布局更加全面完善，腾讯云则投入较多于云计算基础能力和大数据的研发实践方面 (15)

（2）核心产品对比：阿里云布局更加全面、稳定性较好，且人工智能技术较强；腾讯云产品的场景化能力较强 (15) 2、CDN概况、节点数及流量定价对比 (16) （1）CDN：阿里云的储备节点数与资源储备能力强于腾讯云 (16) （2）CDN的流量定价与客户对比：阿里云定价全球化，流量计费稍高于腾讯云 (17) 3、云计算产品性价比对比 (17) 4、基础设施布局对比 (18) （1）基础设施布局：阿里云数据中心遍布全球，腾讯云仍处于地理区域扩张阶段18 （2）阿里云：超大规模的数据中心遍布全球 (19) （3）腾讯云：中国及亚太地区为主要布局区域，海外地理区域正处于持续扩张阶段 (19) （4）阿里云与腾讯云的布局横向对比：各自扩张其2B 版图，将业务开展至多个行业 (20) 5、下游布局及业务客户对比 (21) （1）阿里云业务客户：以“合作伙伴与生态”的概念与客户建立高效联系，客户范围较广 (21) （2）腾讯云业务客户：在游戏、社交、视频等优势领域较强的竞争力的基础上，逐步完善整体解决方案的行业布局 (22) 四、总结 (23) 1、阿里云与腾讯云对比的核心所在：组织架构与战略布局的对比 (23) 2、产品及性价比对比 (23) 3、全球基础设施布局对比 (23) 4、下游业务客户对比 (24)