AntDB数据库是分布式架构吗具备哪些优势呢

亚信科技数据库产品AntDB基于自研的分布式架构，具备如下一些特性和优势：

1）内核架构、底层存储和查询处理均面向分布式数据管理需求；

2）支持hash/range分片算法，自动化数据分布与管理，数据自动负载均衡；

3）数据访问对应用程序的开发友好、简单、透明；

4）数据的增删改查等 *** 作߅是通过数据库本身的SQL层去执行分布式事务的管理，保障分布式事务的完整性和ACID特性。

比较好的云服务器有华为云、天翼云、金山云、UCloud和QingCloud。

1、华为云

来源于国内大型云服务与解决方案供应商，致力于为企业/政府/创新创业群体提供安全/中立/可靠的IT基础设施云服务，贯彻华为公司 云、管、端 的战略方针，聚焦I层，使能P层，聚合S层，为广大企业、政府和创新创业群体提供安全、中立的IT基础设施云服务，旨在让企业像用水用电一样使用ICT服务。

2、天翼云 

推出了2+31+x资源池战略布局，依托自主研发的云平台和5s安全体系，以及运营商央企底蕴与互联网创新机制，为用户提供云主机、云存储、云备份、桌面云、专享云、混合云、CDN、大数据等全线产品，同时为政府、医疗、教育、金融等行业打造定制化云解决方案，还为互联网+在各行业落地以及大众创业、万众创新提供坚实的承载。

3、金山云

为用户和企业提供国内领军级云服务产品，拥有云主机、海量云存储、负载均衡、云关系型数据库等多项核心业务，以其高性能为特点，为客户带来极速体验，轻松应对高负荷业务，高可扩展性可帮助客户实现动态配置资源，以应对业务的剧烈变化，负载均衡产品能够帮助客户应对高峰流量和单点故障，大大提升业务的稳定性。

4、UCloud

作为国内前沿的云计算服务平台，坚持中立，不涉足客户业务领域，专注于打造一个安全、可信赖的云计算服务平台，自主研发IaaS、PaaS、AI服务平台、大数据流通平台等一系列云计算产品，并深入了解互联网、传统企业不同场景下的业务需求，提供公有云、私有云、混合云、专有云在内的综合性行业解决方案。

5、QingCloud

基于云模式的综合企业服务平台，实现公有云、私有云、混合云和托管云的一致化交付与统一管理，对于一家企业级全栈云ICT服务商和解决方案提供商，拥有一个基于云模式的综合企业服务平台，专注于为企业用户提供安全、性能出众、按需、实时的ICT资源与管理服务，并携手众多生态合作伙伴共同构建云端综合企业服务交付平台。

扩展资料

阿里云服务器的开通流程

1、直接打开相关的官网窗口，点击最新活动跳转。

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1970 年，关系型数据库之父 EFCodd 发表《用于大型共享数据库的关系数据模型》论文，正式拉开数据库技术发展序幕。以 Oracle、DB2、SQL Server 为代表的三大商业数据库产品独占鳌头，随后涌现出 MySQL、PostgreSQL 等为代表的开源数据库 ，和以 Amazon RDS 等为代表的云数据库，拉开百花齐放的数据库新序幕。

我们知道，云计算十年为产业转型升级提供了 历史 性契机，但变革仍在进行，随着云计算的普及，数据库市场发生根本性改变，云厂商打破传统商业数据库的堡垒，成为数据库领域全新力量。其中以连续六年入选 Gartner 领导者象限的亚马逊云 科技 为代表，我们一起探讨：为什么亚马逊云 科技 能始终保持其创新性？纵观云原生时代下，亚马逊云 科技 数据库未来还有哪些更多的可能性？

01 面对四大数据库发展趋势，亚马逊云 科技 打造五大数据库理念

后疫情时代下，加速了不少行业的业务在线化和数字化运营，企业对数据价值挖掘的需求越发强烈，亚马逊云 科技 大中华区产品部总经理顾凡详细介绍其中四大趋势：

一是伴随互联网、移动互联网的发展，电商、视频、社交、出行等新应用场景的兴起，不仅数据量大，对数据实时性要求极高，传统关系型数据库无法满足需求，因此驱动云原生数据库的出现。

二是开源数据库的广泛应用。

三是应用程序现代化对数据库提出更高要求，期待数据库拥有更高的性能、可扩展性、可用性以及降低成本，让开发人员专注于核心业务的应用开发，不用关注和核心业务无关的代码。

四是软件架构历经 PC、互联网、移动互联网，再到如今的万物互联时代，其中的迭代和转型正在驱动数据库选型的变化。

在此四大趋势下，伴随企业的业务量越来越大、越来越复杂，对数据库的要求越来越高。亚马逊云 科技 洞察客户需求，在打造云上数据库产品时提出五大理念：

一是专库专用，极致性能；二是无服务器，敏捷创新；第三是全球架构，一键部署；第四是平滑迁移，加速上云；第五是 AI 赋能，深度集成。

02 历经真实锤炼，五大数据库理念，持续赋能企业数智转型

顾凡表示，随着数据爆炸式增长，微服务架构与 DevOps 愈发流行的今天，一个数据库打天下的时代已然过去。我们需要在不同的应用场景下，针对不同的数据类型和不同的数据访问特点，为开发者和企业提供专门构建的工具。

所以亚马逊云 科技 提出 第一个核心数据库理念：专库专用 。在此理念下，推出针对关系数据、键值数据、文档数据、内存数据、图数据、时许数据、分类账数据、宽列等专门构建数据库的产品家族。

这些数据库产品均经历过亚马逊内部核心业务的真实锤炼，成绩斐然：

亚马逊电商当年是 Oracle 的客户之一，随着亚马逊电商的应用重构和业务体量发展，亚马逊电商决定将业务迁移到亚马逊云 科技 里。100 多个团队参与这庞大的迁移工作中，将亚马逊电商采购、目录管理、订单执行、广告、财务系统、钱包、视频流等关键系统全部从 Oracle 迁出来。2019 年，亚马逊将存储近 7500 个Oracle 数据库中的 75 PB 内部数据迁移到多项亚马逊云 科技 的数据库服务中，包括 Amazon DynamoDB、Amazon Aurora、Amazon ElastiCache，于是亚马逊电商成为亚马逊云 科技 在全球的“第一大客户”。

从 Oracle 切换到亚马逊云 科技 后，亚马逊电商节省了 60% 成本，面向消费者端的应用程序延迟降低 40%，数据库管理支出减少 70%。

以被誉为“亚马逊云 科技 历史 上用户数量增速最快的云服务”Amazon Aurora 为例，其拥有科媲美高端商业数据库的速度和可用性，还拥有开源数据库的简单性与成本效益，Amazon Aurora 让客户满足“鱼和熊掌兼得”需求。

据顾凡介绍，Amazon Aurora 可提供 5 倍于标准 MySQL 性能，3 倍于 PostgreSQL 吞吐量。同时提供高可用，可用区（AZ）+1的高可用，Global Databases 可完成跨区域灾备。可扩展到 15 个只读副本，成本只有商业数据库的 1/10。

医药企业九州通为药厂、供应商，搭建药厂、供应商、消费者提供供应链链条。其 B2B 系统的业务特点是读多写少，受促销活动、工作时间等影响，经常会出现波峰波谷落差较大的情况，读写比例在 7：2 或者 8：3。九州通采用 Amazon Aurora 后实现读写分离和按需扩展，整体数据库性能提升 5 倍，TCO 降低 50%。实现了跨可用区部署、负载均衡、自动故障转移、精细监控、按需自动伸缩等。

据权威机构预测，到 2022 年，75% 数据库将被部署或迁移至云平台。在这个过程中，亚马逊云 科技 是如何通过技术来帮助客户加速应用上云的？这离不开除了上述的“专库专用”外，以下四大理念：

第二个理念是无服务器、敏捷创新。 亚马逊云 科技 大中华区产品部数据类产品高级经理王晓野表示，企业业务总有波峰波谷之时，如何按照企业 80-90% 的业务峰值来规划数据库的存储容量和计算资源的话，将给应用带来一定的业务连续性的妥协和挑战。因此大多数企业都是按照峰值留有余地来选择数据库的计算资源，这将造成成本上的浪费。而 Serverless 数据库服务可完成无差别的繁复工作和自动化扩展。

Amazon DynamoDB 是亚马逊云 科技 自研 Serverless 数据库，其诞生最早可追溯到 2004 年，当时亚马逊电商作为 Oracle 的客户，尽管对于关系型数据库在零售场景的需求并不频繁，70% 均是键值类 *** 作，此时倒逼亚马逊电商思考：为什么要把关系型数据库这么重得使用？我们可以设计一款支持读写、可横向扩展的分布式数据库吗？后来的故事大家都知道了，这款数据库就是 Amazon DynamoDB，并在 2007 年发表论文，掀起业界 NoSQL 分布式数据库技术创新大潮。

Amazon DynamoDB 可为大规模应用提供支持，支撑亚马逊自身多个高流量网站和系统，如亚马逊电商网站、亚马逊全球 442 个物流中心等。在亚马逊电商一年一度 Prime Day，光是针对DynamoDB API 的调用达到数万亿次，最高峰值请求达到每秒 8920 万次。由此可见，DynamoDB 拥有高吞吐、扩展性、一致性、可预测响应延迟、高可用等优势。

智能可穿戴设备厂商华米 科技 ，在全球 70 多个国家拥有近 1 亿用户。仅 2020 年上半年，其手表出货量超 174 万台，截止到 2021 年 2 月，华米 科技 的可穿戴设备累计记录步数是 151 万步，累计记录的睡眠时间是 128 亿个夜晚，记录心率总时长达 1208 亿个小时。如此庞大的数据同时必须保证极高的安全性和低延迟相应，如何保证稳定性是巨大的挑战。

DynamoDB 帮助华米 科技 在任何规模下都能提供延迟不超过 10 毫秒的一致响应时间。华米 科技 健康 云的 P0 和 P1 级别故障减少了约 30%，总体服务可用性提升了 025%，系统可用性指标达到 9999%，为华为 科技 全球化扩展提供了有力的支撑。

最新无服务数据库产品是 Amazon Aurora Serverless V2 提供瞬间扩展能力，真正把扩展能力发挥到极致，在不到一秒的时间内，将几百个事务扩展到数十万的级别。同时在扩展时每一次调整的增量都是非常精细化的去管理，如果按照峰值来规划数据库资源，可实现大概90%的成本节省。目前 Amazon Aurora Serverless V2 在全球实现预览。

第三个理念是全球架构、一键部署。 在全球化的今天，如何支撑全球客户的业务扩展连续性、一致性、以最低延迟带给到终端客户上，对数据库提出新的挑战。

亚马逊云 科技 提供 Amazon Aurora 关系型数据库Global Database、Amazon DynamoDB、Amazon ElastiCache 内存数据库、Amazon DocumentDB 文档数据库都能利用亚马逊云 科技 的骨干网络提供比互联网更稳定的网络支撑，以一键部署的方式，帮助客户实现几千公里跨区域数据库灾备，故障恢复大概能在一分钟之内完成，同时跨区域的数据复制延迟通常小于一秒。

第四个理念是平滑迁移、加速上云。 目前，450000+ 数据库通过亚马逊云 科技 数据库迁移服务迁移到亚马逊云 科技 中，这个数字每年都在不断增长。亚马逊云 科技 提供 Amazon DMS、Amazon Database Migration Service 等工具让开发者和企业进行自助式云迁移。另外，对于迁移过程中可能会需要的支持，可通过专业服务团队和合作伙伴网络成员，为客户提供专业支持，还通过 Database Freedom 项目帮助客户降低他们的顾虑。

今年 11 月，最新产品 Babelfish for Amazon Aurora PostgreSQL 在全球和中国两个区域正式可用，可加速企业上云的迁移，实现让企业可以利用原有的技术栈、原有的 SQL Server T-SQL的人员可以利用到云数据库进行创新。

第五个理念是 AI赋能，深度集成。 我们观察到，ML 技术赋能数据库开发者，开发者无需具备机器学习专业知识，就可进行机器学习 *** 作。在此潮流下，亚马逊云 科技 推出 Amazon Neptune，借由 Deep Graph Library 和 Amazon SageMaker 驱动图神经网络。

今年 8 月，Neptune ML 在中国正式可用，允许数据工程师不需要掌握机器学习的技能直接从图数据库里导出数据、转换格式、训练模型并发布，用 gremlin 语句调用训练成的模型在数据库里实现推理，进行欺诈检测，推荐物品。

目前，亚马逊云 科技 加速在中国区域服务落地，2021年至今新发布 60 多个数据库服务与功能。亚马逊云 科技 正是通过上述五大数据库理念，打造丰富的数据库产品家族，在全球智能化发展趋势下，为企业提供更快更好的数智服务，释放数据价值，并连续六年入选 Gartner 领导者象限，得到业界和客户的深度认可。

Ｈ绻�蕴�钟猩璞溉プ鲇布��叮��斐勺试吹睦朔眩��胰绻�院竺媪僖滴窳康募ぴ觯�植坏貌辉俅瓮度敫叨畹挠布��冻杀荆�踔列阅茉僮吭降纳璞敢膊荒苈�憬�匆滴窳康男枨蟆�在此种情况下，单纯的网络架构就显得捉襟见肘了，而负载均衡机制则应运而生。服务器负载均衡(Server Load Balancing)，其原理是将工作任务相对均衡地分摊到多个节点(服务器集群)上执行，从而提升整个业务系统的性能。诸如LVS、HA Proxy等开源软件，可以在现有的网络基础架构之上建立负载均衡机制，以满足业务增长的需要，对于网站的来说不啻为一种廉价且有效的扩展性选择。此外，针对互联网上有可能影响数据传输的各种环节，CDN(Content Delivery Network)内容交付网络的应对方案也适时出现。CDN对网站内容的处理，主要在于利用缓存技术将静态内容快速分发至边缘节点，通过让用户就近取得所需内容，解决 Internet网络拥挤的状况，提高用户访问网站的响应速度，同时也减轻了网站自身系统的性能压力。现在看来，貌似我们已经解决了网站发布所面临的所有瓶颈了，但是实际上问题远没有那么简单。一方面，对于数据交互比较频繁的动态内容而言，CDN只能在其中心节点与源数据节点(网站自身系统)之间做有限的传输优化，加速效果远不如静态内容做缓存分发那般明显。另一方面，随着线上业务、电子商务等领域的Web内容呈现日渐丰富，涌现出了愈发复杂的业务交付需求，这对网站的发布方而言也意味着将面临更多的挑战。因此，当我们抛开网络的传输质量、带宽拥塞程度等外界因素来看的话，又不得不正视一个问题--影响网站访问效果的最大瓶颈还是在于源数据节点自身的处理性能。以电子商务网站这种典型的大型高并发访问量的线上业务为例，其性能瓶颈最容易出现在联机事务处理(OLTP)的环节，例如访问用户进行条目查阅、订单确认等场景。产生这种情况的原因在于，网站的运营方出于数据安全等因素的考虑，是不可能将后台数据库等资源完全向CDN服务商开放的。由此造成，所有涉及到此类动态资源的访问就会频繁地经由CDN网络的边缘节点上溯到源数据节点(即网站自身系统)来请求实时地响应处理。在保障数据安全性的前提下，要解决网站的性能瓶颈问题，必须提高源数据节点的业务处理效率，因此我们还得从网络架构的设计着手。前文提到过，单台服务器的处理能力有限，当突发访问量骤然增加的时候，其性能就会成为整个系统的瓶颈，导致用户访问的响应缓慢甚至网站服务器瘫痪。为了满足高并发量访问的需求，可以通过软件手段实现服务器集群的多机负载均衡效果。然而，这种软件式的负载均衡有一个不可避免的缺点，那便是系统的稳定性和性能方面受限于软件所安装运行的服务器，一旦访问量过大时，该台服务器就恰恰成了整个系统的瓶颈所在。就一个发布线上业务的网站系统而言，前台的Web服务器由于有外部的CDN服务作为静态内容的分流渠道，尚不至于产生明显的系统瓶颈，而后台处理动态内容的核心业务系统就难免会感到压力巨大了。具体分析的话，当前的业务系统多采用客户端--中间件--数据库的三层结构设计，通常多是利用WebLogic中间件软件自带的服务器集群功能来满足高性能需求，其中一台WebLogic Server作为管理服务器负责任务调度，实现负载均衡效果。但是，当访问用户到达一定数目的时候，由于该服务器自身的硬件性能瓶颈，会造成整个系统的联机事务处理效率低下;而且由于WebLogic自身设计的原因，当任务量达到一定阀值的时候，即便是升级服务器硬件性能也无法提升其进行负载均衡调度的能力。针对上述情况，最好的办法莫过于采用硬件负载均衡设备，以解决数据流量过大、任务负荷过重所产生的系统瓶颈问题。在这一方面，业内知名的硬件厂商有F5、深信服等等。值得一提的是，深信服的应用交付产品除具有传统负载均衡功能外，其独有的单边加速技术，能够在跨运营商网络环境中，通过广域网传输文件及应用的访问时间减少30%以上，极大提高了用户体验。虽然部署硬件设备意味着一笔额外的开支，但是它给网站的整体业务系统所带来的性能提升，却是传统的软件方案所望其项背的。除此之外，专业的硬件设备所能提供的负载调度算法和健康检查机制也更加丰富、全面，有助于进一步提升关键业务发布的稳定性和持久性，这对于高并发量的大型网站而言是极具价值的。当然，对于不同规模、不同业务的网站而言，没有一概而论的设计标准，文中提到的技术手段都有着相应的适用场景，这就需要网站的架构师们做具体的规划了。

这篇文章主要介绍如何使用jdbc配置连接数据库(oracle的RAC配置的数据库)达到负载均衡的情况 该例子是以 个NODE的情况说明 希望对大家有所帮助

我的问题是我需要设置oracle x的thin客户端连接到oracle的RAC环境上

注:这样连接可以通过RAC自动平衡负载

原文如下:

Hi Tom

I couldn t find this information easily on the net   So I m submitting it hereand hope you make it available for anyone else looking for this information

My problem was I needed to configure the Oracle x thin driver (type IV) toconnect to an Oracle Real Application Cluster (RAC) environment

For example assuming you have a database called RAC_DB with o nodes node and node

You would need to configure your tnsnames ora with the following information inthe following way:

RAC_DB =  (DESCRIPTION =    (ADDRESS_LIST =      (ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = node )(PORT = ))      (ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = node )(PORT = ))      (LOAD_BALANCE = yes)      (FAILOVER = on)    )    (CONNECT_DATA =      (SERVICE_NAME = RAC_DB)      (FAILOVER_MODE = (TYPE = SELECT)                       (METHOD = BASIC)                       (RETRIES = )                       (DELAY = )      )    )  )

Now if you start a SQLPLUS session then you should see a connection on thenode instance   If you start another SQLPLUS session then Oracle shouldconnect you to the node instance (automatic load balancing)   It s actuallypretty cool to see the first time

To pass this same information to the Oracle s JDBC thin driver you essentiallyconcatenate a shorten version of the tnsnames information above and pass this tothe driver

String userid = scott ;  String password = tiger ;

String tnsnames_info =    (DESCRIPTION=(ADDRESS_LIST= +    (ADDRESS=(PROTOCOL=TCP)(HOST=node )(PORT= )) +    (ADDRESS=(PROTOCOL=TCP)(HOST=node )(PORT= )) +    (LOAD_BALANCE=yes)(FAILOVER=on)) +    (CONNECT_DATA=(SERVICE_NAME=rac_db))) ;

String url = jdbc:oracle:thin:@ + tnsnames_info;

DriverManager registerDriver(new oracle jdbc OracleDriver());  Connection dbConnection = DriverManager getConnection(url userid password);

That s it   If your application creates multiple connection to the database then you should see these connections load balance across the o instances

One last note Oracle only supports connection to a RAC configuration with the i drivers so you should try to get the latest Oracle JDBC thin driver

HTH Peter

and we said

you made it really hard   you just needed the service!  the load balancing andall could be/should be setup on the listener side!

you have one listener both databases register with it as a service

that would be another option

Reviews

I think we tried that and it didn t work   September Reviewer:  Peter Tran  from Houston TX USA

Hi Tom

I m pretty sure we tried that but it didn t work with the thin driver   Thatapproach will work if you use the OCI driver but not with the thin driver

Please send me an example of what you mean or what files I should configure totest it out

I m always opened to easier options

Thanks Peter

Followup:you need to set up mts and a single listener thats it

pmon on each of the rac instances will tell the listener about the load and awayit goes   you might not see the round robin right off (both are not yetloaded ) so it ll be an unbalanced load balance initially but as the systemramps it ll balance out

Unknown territory   September Reviewer:  Peter Tran  from Houston TX USA

I m sorry but I really lost you with that last remendation   Rather thanfrustrate you with my ignorance can you remend the Oracle documentation thatI should read to brush up on this information

I ll read this first and e back with questions if I m still lost

For example I don t understand why you want me to setup the database as MTS Why can t I use dedicated server mode

Thanks for the quick response

Peter

Followup:in order for a single listener to service many instances on differentmachines the listener must be servicing shared server connections thelistener cannot fork/exec a dedicated server since the listener may well notbe running on the machine the instance is on   it needs to know dispatcheraddresses to redirect the client request to

lishixinzhi/Article/program/Oracle/201311/17131

阿里云致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算和人工智能成为普惠科技。

阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业，包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户，以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等极富挑战的应用场景中，阿里云保持着良好的运行纪录。

阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心，利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力，目前开服的区域包括中国（华北、华东、华南、香港）、新加坡、美国（美东、美西）、欧洲、中东、澳大利亚、日本。

扩展资料：

阿里云主要产品：

1、d性计算：

云服务器ECS：可d性扩展、安全、稳定、易用的计算服务

块存储：可d性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储

专有网络VPC：帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络

负载均衡：对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务

d性伸缩：自动调整d性计算资源的管理服务

资源编排：批量创建、管理、配置云计算资源

容器服务：应用全生命周期管理的Docker服务

高性能计算HPC：加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机

批量计算：简单易用的大规模并行批处理计算服务

E-MapReduce：基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务

2、数据库：

云数据库RDS：完全兼容MySQL，SQLServer，PostgreSQL

云数据库MongoDB版：三节点副本集保证高可用

云数据库Redis版：兼容开源Redis协议的Key-Value类型

云数据库Memcache版：在线缓存服务，为热点数据的访问提供高速响应

PB级云数据库PetaData：支持PB级海量数据存储的分布式关系型数据库

云数据库HybridDB：基于GreenplumDatabase的MPP数据仓库

云数据库OceanBase：金融级高可靠、高性能、分布式自研数据库

数据传输：比GoldenGate更易用，阿里异地多活基础架构

数据管理：比phpMyadmin更强大，比Navicat更易用

3、存储：

对象存储OSS：海量、安全和高可靠的云存储服务

文件存储：无限扩展、多共享、标准文件协议的文件存储服务

归档存储：海量数据的长期归档、备份服务

块存储：可d性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储

表格存储：高并发、低延时、无限容量的Nosql数据存储服务

4、网络：

CDN：跨运营商、跨地域全网覆盖的网络加速服务

专有网络VPC：帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络

高速通道：高速稳定的VPC互联和专线接入服务

NAT网关：支持NAT转发、共享带宽的VPC网关

2018年6月20日，阿里云宣布联合三大运营商全面对外提供IPv6服务。

5、大数据：

MaxCompute：原名ODPS，是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案。

QuickBI：高效数据分析与展现平台，通过对数据源的连接，和数据集的创建，对数据进行即席的分析与查询。并通过电子表格或仪表板功能，以拖拽的方式进行数据的可视化呈现。

大数据开发套件：提供可视化开发界面、离线任务调度运维、快速数据集成、多人协同工作等功能，拥有强大的OpenAPI为数据应用开发者提供良好的再创作生态

DataV数据可视化：专精于业务数据与地理信息融合的大数据可视化，通过图形界面轻松搭建专业的可视化应用，满足您日常业务监控、调度、会展演示等多场景使用需求

关系网络分析：基于关系网络的大数据可视化分析平台，针对数据情报侦察场景赋能，如打击虚假交易，审理保险骗赔，案件还原研判等

推荐引擎：推荐服务框架，用于实时预测用户对物品偏好，支持A/BTest效果对比

公众趋势分析：利用语义分析、情感算法和机器学习，分析公众对品牌形象、热点事件和公共政策的认知趋势

企业图谱：提供企业多维度信息查询，方便企业构建基于企业画像及企业关系网络的风险控制、市场监测等企业级服务

数据集成：稳定高效、d性伸缩的数据同步平台，为阿里云各个云产品提供离线(批量)数据进出通道

分析型数据库：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

流计算：流式大数据分析平台，提供给用户在云上进行流式数据实时化分析工具

6、人工智能：

机器学习：基于阿里云分布式计算引擎的一款机器学习算法平台，用户通过拖拉拽的方式可视化的 *** 作组件来进行试验，平台提供了丰富的组件，包括数据预处理、特征工程、算法组件、预测与评估

语音识别与合成：基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术，为企业在多种实际应用场景下，赋予产品“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验

人脸识别：提供图像和视频帧中人脸分析的在线服务，包括人脸检测、人脸特征提取、人脸年龄估计和性别识别、人脸关键点定位等独立服务模块

印刷文字识别：将中的文字识别出来，包括身份z文字识别、门店招牌识别、行驶证识别、驾驶证识别、名片识别等证件类文字识别场景

7、云安全：

服务器安全（安骑士）：由轻量级Agent和云端组成，集检测、修复、防御为一体，提供网站后门查杀、通用Web软件0day漏洞修复、安全基线巡检、主机访问控制等功能，保障服务器安全

DDoS高防IP：云盾DDoS高防IP是针对互联网服务器（包括非阿里云主机）在遭受大流量的DDoS攻击后导致服务不可用的情况下，推出的付费增值服务，用户可以通过配置高防IP，将攻击流量引流到高防IP，确保源站的稳定可靠

Web应用防火墙：网站必备的一款安全防护产品。通过分析网站的访问请求、过滤异常攻击，保护网站业务可用及资产数据安全

加密服务：满足云上数据加密，密钥管理、加解密运算需求的数据安全解决方案

CA证书服务：云上签发Symantec、CFCA、GeoTrustSSL数字证书，部署简单，轻松实现全站>

数据风控：凝聚阿里多年业务风控经验，专业、实时对抗垃圾注册、刷库撞库、活动作弊、论坛灌水等严重威胁互联网业务安全的风险

绿网：智能识别文本、、视频等多媒体的内容违规风险，如涉黄，暴恐，涉政等，省去90%人力成本

安全管家：基于阿里云多年安全实践经验为云上用户提供的全方位安全技术和咨询服务，为云上用户建立和持续优化云安全防御体系，保障用户业务安全

云盾混合云：在用户自有IDC、专有云、公共云、混合云等多种业务环境为用户建设涵盖网络安全、应用安全、主机安全、安全态势感知的全方位互联网安全攻防体系

态势感知：安全大数据分析平台，通过机器学习和结合全网威胁情报，发现传统防御软件无法覆盖的网络威胁，溯源攻击手段、并且提供可行动的解决方案

先知：全球顶尖白帽子和安全公司帮你找漏洞，最私密的安全众测平台。全面体检，提早发现业务漏洞及风险，按效果付费

移动安全：为移动APP提供安全漏洞、恶意代码、仿冒应用等检测服务，并可对应用进行安全增强，提高反破解和反逆向能力。

8、互联网中间件：

企业级分布式应用服务EDAS：以应用为中心的中间件PaaS平台、

消息队列MQ：ApacheRocketMQ商业版企业级异步通信中间件

分布式关系型数据库服务DRDS：水平拆分/读写分离的在线分布式数据库服务

云服务总线CSB：企业级互联网能力开放平台

业务实施监控服务ARMS：端到端一体化实时监控解决方案产品

9、分析：

E-MapReduce：基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务

云数据库HybirdDB：基于GreenplumDatabase的MPP数据仓库

高性能计算HPC：加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机

大数据计算服务MaxCompute：TB/PB级数据仓库解决方案

分析型数据库：海量数据实时高并发在线分析

开放搜索：结构化数据搜索托管服务

QuickBI：通过对数据源的连接，对数据进行即席分析和可视化呈现。

参考资料：

百度百科-阿里云

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