《云上社交行业技术服务白皮书》——第三章 云上社交典型场景与架构——3.3 社交安全——3.3.1 社交内容安全（下）
《云上社交行业技术服务白皮书》——第三章 云上社交典型场景与架构——3.3 社交安全——3.3.1 社交内容安全（上） https://developer.aliyun.com/article/1232349?groupCode=supportservice3.3.1.2.1 OSS违规检测 检测阿里云对象存储OSS 服务中的图片、视频、 语....
《云上社交行业技术服务白皮书》——第三章 云上社交典型场景与架构——3.3 社交安全——3.3.2 云上数据信息安全（上）
3.3.2 云上数据信息安全 3.3.2.1 云上数据安全需求分析《刑法》第286条规定网络服务提供者不履行法律、行政法规规定的信息网络安 全管理义务，经监管部门负责令采取改正措施而拒不改正的行为，具有“致使违法信 息大量传播”的情形，“致使用户信息泄露，造成严重后果”的情形，“致使刑事案件 证据灭失，情节严重”的情形，“有其他严重情节”的情形均构成犯罪。无论是处于法&...
《云上社交行业技术服务白皮书》——第三章 云上社交典型场景与架构——3.3 社交安全——3.3.2 云上数据信息安全（下）
《云上社交行业技术服务白皮书》——第三章 云上社交典型场景与架构——3.3 社交安全——3.3.2 云上数据信息安全（上） https://developer.aliyun.com/article/1232340?groupCode=supportservice3.3.2.2.3 云上数据生命周期管理敏感数据主要包括客户资料、技术资料、个人信息等高价值数据，这些数据以不 同形式存在于资产中。敏感....
云上业务稳定性保障实践白皮书》——五.行业客户稳定性保障实践——5.3 平台网站业务稳定性保障——5.3.3高可用架构建设（上）
5.3.3高可用架构建设一般来讲，服务系统设计标准都是要求达到4个9或以上，也就是每年的不可用时间不到1个小时。“高可用性”(High Availability)通常来描述一个系统经过专门的设计，从而减少停工时间，而保持其服务的高度可用性。以下是高可用系统的设计建议：•减少单点-去单点首先要识别整个系统所有主链路的单点，如机房(同城异地双机房），应用服务器，DNS服务器，SFTP服务器，LBS，....
《云上大型赛事保障白皮书》——第二章 云上大型赛事保障体系——2.1 云上大型赛事业务架构
第二章 云上大型赛事保障体系上一章，我们介绍了云上大型赛事的数字化转型，包括对奥运会数字基础设施历史背景的简单回顾、对上云优势的分析，描述了从2017年开始奥运会数字基础设施循序渐进的上云之路。本章将以理论概括为主，对云上大型赛事的业务和组织架构归纳总结，对技术保障体系进行整体介绍。2.1 云上大型赛事业务架构要做好云上大型赛事的技术保障，首先需要了解我们要保障的客户是谁，他们的角色是什么，可以....
《阿里云认证的解析与实战-数据仓库ACP认证》——云上数据仓库的架构方案——一、AnalyticDB助力客户行为日志实时分析
1. 用户行为日志基本流程简介 用户行为分析：是指在获得网站或APP等平台访问量基本数据的情况下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站或APP等平台的规律，并将这些规律与网络营销策略等相结合，从而发现网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步修正或重新制定相关策略提供依据。 采集模型 2. 用户行为日志分析解决方案与收益 典型基于用户行....
《阿里云认证的解析与实战-数据仓库ACP认证》——云上数据仓库的架构方案——二、AnalyticDB快速实现BI报表分析加速
1. 案例背景 业务对BI报表的加速分析需求。 • 业务部门：假设业务部门提出业务目标：商户数提升30%、销售额提升50%。• 运营部门：运营部要求看到实时运营数据，通过及时补充热门产品库存提升销售额，支撑商户拓展，把需求提给后台BI报表数据延迟不能超过10分钟。• 技术部门：BI业务系统能够实时查询到最新的业务数据，并且满足BI分析报表的查询性能需求。 ...
《阿里云认证的解析与实战-数据仓库ACP认证》——云上数据仓库的架构方案——三、AnalyticDB高效分析实时人群画像
1. 用户画像基本流程与方法 用户画像在互联网场景里是非常重要的环节，比如通过不同的终端访问了相同的页面，平台方如何识别是否是同一个人在浏览访问呢？ • 首先，需要进行归一化（数据中台里称作OneID），全渠道多端采集，可信归一沉淀。• 然后构建标签体系预置标签库。• 然后进入用户画像流程，包括人群圈选、人群洞察，通过预置人群包、自定义人群包，私域+公域标签、多维....
《阿里云认证的解析与实战-数据仓库ACP认证》——云上数据仓库的架构方案——四、基于AnalyticDB构建实时数据仓库
1. AnalyticDB构建实时数仓大图 实时数仓要求数据具有实时性。数据链路实时化依赖阿里云的DTS，将MySQL、SQL Server、Oracle等数据实时传输到ADB中，DTS可以读取数据库的binlog，对源端无影响，也可以通过DMS、Dataworks对数据进行抽取到数仓里，还可以将日志数据、MQ、流计算产生的数据，通过SLS写入到ADB数仓里。 支....
《阿里云认证的解析与实战-数据仓库ACP认证》——云上数据仓库的架构方案——五、GIS地理数据分析的最佳实践
1. 业务分析 GIS数据分析存在如下问题： • 数据结构复杂多样难以管理。• 数据动态变化要求更高维度计算。• 大数据和大计算场景性能不佳。• 智能化需要多模态数据融合管理。 2. 业务面临挑战 GIS数据具有如下特性： • 多源性：时空数据来源多样化、非结构化。• 动态性：目标对象的状态是变化的。• 巨量：亿级、十亿级....
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金融级分布式架构
SOFAStack™（Scalable Open Financial Architecture Stack）是一套用于快速构建金融级分布式架构的中间件，也是在金融场景里锤炼出来的最佳实践。
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