阿里云-行业解决方案
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阿里云安全解决方案
《阿里云安全解决方案》
阿里云作为全球领先的云计算服务提供商,致力于为客户提供全面的安全解决方案。
随着云计算的发展,安全问题已成为企业迁移工作负荷至云端的主要考虑因素之一。
阿里云安全解决方案致力于为客户提供多层次、多维度的云安全保障,确保客户在云端能够拥有安心的使用体验。
首先,阿里云提供了全面的网络安全解决方案。
通过安全组、访问控制列表、DDoS防护等功能,阿里云可以帮助用户建立
稳固的网络安全防护体系,确保用户的云端网络不受恶意攻击和非法入侵。
其次,阿里云还提供了数据安全解决方案。
通过云盾WAF、
防火墙、加密存储等技术手段,阿里云可以保障用户在云端存储和传输的数据安全,防止数据泄露和恶意篡改。
此外,阿里云还提供了合规安全解决方案。
阿里云的安全合规服务可以帮助用户快速满足国内外各种合规性要求,例如ISO、PCI、GDPR等,降低用户在合规性方面的管理成本和风险。
总的来说,《阿里云安全解决方案》涵盖了网络安全、数据安全、合规安全等多个方面,充分满足了客户在云端安全方面的需求。
随着云计算的普及和云服务的不断拓展,阿里云将继续致力于为客户提供更加全面、专业和便捷的安全解决方案,确保用户在云端的安全使用。
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。
阿里云解决方案:打造全球领先的云计算平台随着云计算技术的快速发展,越来越多的企业开始意识到云计算的重要性,并开始积极寻找适合自己的云解决方案。
阿里云作为中国领先的云计算服务提供商,凭借其强大的技术支持与全球化的资源优势,成为全球范围内众多企业的首选。
一、强大的云计算基础设施阿里云拥有全球最大的分布式计算系统,其庞大且灵活的计算能力能够满足企业在不同业务场景下的需求。
无论是大型企业还是中小企业,阿里云都能提供高性能、高可用性的计算资源。
同时,阿里云凭借其领先的人工智能技术,为企业提供更智能化的云服务,帮助企业实现数字化转型。
二、多样化的云产品和服务阿里云提供了丰富多样的云产品和服务,覆盖了从基础设施到应用开发、数据分析等方方面面。
无论是计算、存储、数据库、网络还是安全、大数据、人工智能等领域,阿里云都能够提供高质量的解决方案。
企业可以根据自身需求选择合适的云产品和服务,灵活地搭建自己的云计算平台。
三、安全可靠的云服务保障作为全球领先的云计算服务提供商,阿里云一直以来都非常注重数据安全与隐私保护。
阿里云具备全球领先的安全能力,通过多层次的防护措施和高效稳定的安全体系,为企业提供安全可靠的云服务保障。
无论是数据的存储、传输还是计算过程中的安全问题,阿里云都能提供全面的解决方案,确保企业的数据和业务免受威胁。
四、卓越的客户服务体验阿里云一直以来都将客户体验放在首位,致力于为企业提供卓越的服务。
阿里云建立了全球范围内的服务网络,并且拥有一支经验丰富、专业高效的技术支持团队。
无论是在购买过程中还是在日常使用中,企业都能够得到及时、全面的支持。
阿里云还提供了在线学习平台和开发者社区,帮助企业更好地了解和使用云产品和服务。
总结:阿里云凭借其强大的技术实力和全球化的资源优势,成为全球范围内众多企业的首选云计算平台。
无论是基础设施、产品与服务、安全保障还是客户服务体验,阿里云都表现出了卓越的能力和优势。
随着云计算技术的不断进步和创新,阿里云将继续积极开拓市场,为更多企业提供高质量的云解决方案,助力企业的发展和成长。
阿里云数据中台解决方案阿里云数据中台解决方案是一款全面的数据管理平台,可以帮助企业将各类数据整合起来,在数据的管理、存储、分析等方面得到优化,提高企业的数据价值。
本文将介绍阿里云数据中台解决方案的使用流程和特点。
第一步:了解数据中台数据中台是一种新型的解决方案,其核心是将企业的各种业务数据整合到一个平台上,然后通过该平台实现数据的管理、存储、分析等功能。
数据中台可以极大地提高企业数据的利用价值,为企业的信息化建设提供重要支持。
第二步:选择阿里云数据中台解决方案阿里云数据中台解决方案是一个先进的产品,能够为企业提供完整的数据管理解决方案。
阿里云数据中台解决方案拥有丰富的功能模块,包括数据治理、数据集成、数据质量、数据安全等,可以满足各种业务需求。
第三步:实施阿里云数据中台解决方案阿里云数据中台解决方案可以根据企业实际情况进行实施。
实施过程包括需求分析、系统设计、系统开发、测试等环节。
阿里云数据中台解决方案的实施可以在保证数据安全、数据可靠的前提下,提高企业数据的处理效率和利用率。
第四步:维护阿里云数据中台解决方案阿里云数据中台解决方案是一个高度可靠的平台,需要定期进行维护和升级。
在维护过程中,需要定期检查数据质量、数据安全等方面的问题,确保数据的稳定和高效运行。
阿里云数据中台解决方案的特点:1. 全面的数据管理能力,包括数据整合、数据治理、数据质量、数据安全等多个方面。
2. 安全可靠,阿里云采用严格的安全措施,确保企业数据的安全。
3. 数据处理能力强,阿里云数据中台解决方案可以帮助企业优化数据处理流程,提高数据的利用效率。
4. 完美的集成能力,可以与现有系统完美集成,降低企业的实施成本和管理难度。
总之,阿里云数据中台解决方案是一款全面的数据管理平台,可为企业提供多种功能,提高企业数据价值。
企业可以根据实际情况选择并实施该产品,在管理、存储、分析等方面获得更好的效果。
行业需求棋牌类游戏(包括和棋牌场景类似的游戏、例如捕鱼)因为其简单有趣、游戏时间灵活、对外部环境无要求等特点,其玩家数量、年龄跨度在各种游戏类型中名列前茅。
由于棋牌类游戏用户数量大、黏度高、运营周期长,对于前端玩家的争夺更加激烈,因此对于后端服务器的稳定性、地域覆盖、安全防护能力也带来了更高的要求。
棋牌类游戏主要技术需求如下:1.弹性伸缩能力。
棋牌类游戏的早、中、晚高峰时段非常明显,而且随着新游戏玩法的出现、服务器开服也非常迅速,因此要求服务器可以随业务需求快速开通、部署和释放,才能满足成本和业务发展的平衡。
2.分布式部署。
一个棋牌游戏服务商的玩家可能遍布全国,为了提升用户体验,房间服务器需要能够实现分布式部署、玩家就近接入;同时需要部署统一的平台数据库,并保障平台数据库与各地房间服务器间的稳定、安全的网络连接。
3.安全防护能力。
棋牌类游戏特点,同一个玩家同时选择多个服务商的概率很小,因此棋牌类游戏面临的安全挑战更大。
各种类型的网络攻击对服务器端的整体带宽水平、安全防护能力都提出了更高的要求。
4.服务高可用保证。
频繁或较长时间的服务不可用、不仅仅会影响财务流水,还会严重伤害用户体验并导致用户流失。
因此在保证产品稳定的基础上、无论是物理设备级的故障、还是数据中心级的故障,都必须有快速的应对方案,能够在故障发生很短时间内,完成服务切换,保证服务高可用。
解决方案针对以上需求特点,阿里云提出了以云计算平台为基础的棋牌类游戏解决方案,典型的方案架构参考下图:棋牌类游戏解决方案-系统架构图解决方案架构解读:棋牌类游戏的服务端一般分为2个部分:平台部分和游戏部分,平台部分包括游戏目录管理、用户管理、认证、充值管理等,而游戏部分主要是真正承载玩家的房间服务器。
一、平台部分1.分层架构。
平台部分采用分层架构实现,从前端到后端依次是平台接入层、逻辑服务层和数据存储层。
平台接入层采用负载均衡(SLB)及接入服务器集群,为平台接入服务提供高可用及横向扩展能力,同时可以从应用层面实现对接入请求的流量控制;逻辑服务层是平台部分的功能实现主体,包括支付、认证、房间管理服务器等,每个服务器都可以根据业务需要实现基于SLB的集群式部署,同时将需要交换共享的信息(例如用户连接会话信息),保存在公共的开放缓存服务(OCS)中,供其他服务调用。
阿里云物联网、专有云、视频云解决方案详解
文/达 达
随着移动互联网、物联网、智能硬件的发展,人类对计
算的需求越来越大,自行采购和维护数据基础设施越来越让
企业难堪重负,曾经云计算主要是为中小企业和创业者赋能,
但现在越来越多的大型企业开始“上云”,在云栖大会深圳
峰会上,阿里云透露了包括中石化、中石油、12306、海关总署、
国家电网、国税总局、中国气象局等等大中型政企客户,云
计算已经全面覆盖了大中小甚至巨头类型的企业。
阿里云物联网、专有云、视频云解决方案详解
随着上云企业的日趋增加,对云计算的需求也日趋多样化,4月20日,在云栖大会·深圳峰会上,阿里云重磅发布物联网、专有云(Apsara Stack)、混合云、视频云四大解决方案,同时亮相的还有存储、数据库、安全、云市场、域名交易平台、阿里邮箱等多个领域的数十款为企业创造新价值的新品。
阿里巴巴物联网平台也在本次大会上正式发布,该平台融合了云上网关、规则引擎、共享智能平台、智能服务集成等产品和服务,开发者能够在这个平台上轻松实现全球快速接入、跨厂商设备互联互通、轻松调用第三方智能服务等,快速搭建稳定可靠的物联网应用。
有“家电王国”之称的慈溪市政府与阿里云签署了合作协议,双方携手推动家电产业智能化升级,从传统的政策扶。
行业需求当前移动医疗行业备受社会关注,出现了很多面向患者、医生的移动医疗应用,以提供医疗服务与指导为目的,实现患者自诊自查、医生问诊、预约挂号、医生学术分享交流等功能。
这些应用关注用户体验,不断根据市场变化和用户需求改进完善,开发迭代周期短,应用更新上线频繁,对稳定性要求高,这就对传统IT部署带来了挑战:1.初期投入成本高周期长。
移动医疗行业属于新兴行业,创业公司比较多,项目初期用户数量难以预计,如果按照传统IT部署,前期一次性投入成本较高,周期长,后续业务增长又无法快速扩容。
2.业务高峰期往往难以应对。
移动医疗因为其业务的性质不同,有业务高峰期,例如某时段的问诊量是其他时段的几倍,导致应用响应延迟,最终只能按照高峰期要求扩容,非高峰期时段造成了资源的浪费。
3.难以保障用户使用体验。
在移动互联网时代,自诊自查、医生问诊、预约挂号、医生学术分享交流都需要良好的网络环境作为保障。
原有机房缺乏多线接入能力,且抵御网络攻击的能力也非常有限,难以满足用户体验要求。
4.运维管理成本高。
关注用户体验,应用不断迭代,部署实施过程中需要监控服务器和数据库的性能指标,保证系统的稳定,这往往要投入一定的运维和管理成本。
解决方案针对以上挑战,阿里云提出了以云计算大数据为基础的解决方案,方案架构如下。
医疗健康问诊咨询解决方案架构解决方案架构解读:1、用户的请求被负载均衡分发到应用服务器集群进行处理,负载均衡(SLB)能消除单点故障,保证服务的高可用。
随着业务的增长,云服务器(ECS)支持升级CPU和内存,在线不停机升级带宽,可以快速升级资源配置,满足业务增长的要求。
2、在业务高峰期,可以采用弹性伸缩服务(ESS),自动对集群进行横向扩展和回缩,实现服务器的快速部署与扩容。
3、业务数据写入云数据库(RDS)中,同时使用开放缓存服务(OCS),通过缓存热点数据来提高访问速度,减轻应用对数据库的压力,从而提高应用整体的响应速度。
阿里云安全解决方案
《阿里云安全解决方案》
随着互联网技术的不断发展,数据安全问题成为企业和个人普遍关注的焦点。
阿里云作为中国领先的云计算服务商,一直致力于为用户提供安全可靠的云计算服务。
在面对日益复杂的网络安全威胁时,阿里云推出了全面的安全解决方案,以保护用户的数据安全和隐私。
首先,阿里云安全解决方案包括了多层次的安全防护措施。
从基础设施到应用层,阿里云提供了全面的安全服务,包括DDoS防护、WAF(Web应用防火墙)、安全监控等,以确保用户的网站和应用受到最有效的保护。
此外,阿里云还提供了全球领先的反欺诈解决方案,可帮助企业有效应对不断变化的网络欺诈行为。
其次,阿里云安全解决方案拥有强大的大数据安全能力。
阿里云拥有自研的数十项安全技术,包括安全传输协议、数据加密和数据脱敏等,以保障用户在云上的数据安全。
同时,阿里云还提供了基于大数据技术的安全分析服务,通过对用户行为和异常情况进行分析,及时发现和应对安全威胁。
此外,阿里云还为用户提供了完善的合规安全解决方案。
阿里云密切关注国家和地区的法律法规,为用户提供符合当地法规要求的数据安全服务。
同时,阿里云还通过与安全技术公司和行业机构合作,不断增强自身的安全能力。
总的来说,阿里云安全解决方案为用户提供了全方位、多层次的安全保障。
在当前网络安全形势下,用户可以放心地将数据和业务部署在阿里云上,享受到全球领先的云安全服务。
阿里云将继续致力于不断提升自身的安全能力,为用户提供更加可靠的云计算服务。
企业云计算解决方案云计算: 重新定义IT 及其产业链 – 驱动力60年代中期 1981 1996 2011大型机PC 机和小型机互联网数据中心云计算以服务方式提供计算能力 按需获取,降低门槛(资金、技术、时间……), 使计算成为象水电一样的社会公共基础设施计算能力被极少数机构独占,一般企业无法使用企业购买硬件设备获得计算和存储能力,存在架构不灵活、资源利用率不高、易被厂家锁定不可控等问题放弃自建数据中心,开始硬件的托管和租用需求催生的硬件和软件创新IOE → 互联网弹性计算带来资源集约化一次购置 → 按需使用专业运维支撑的服务化高质量的基础设施 专业的运维阿里云: 致力于公有云计算服务•定位:云计算基础服务提供商•飞天大规模分布式云计算平台,提供大规模计算和存储服务•模式:公共基础设施服务•云计算是互联网时代的基础设施•从“买计算机”到“买计算”服务•计算能力的规模效益•面向租用和运营•愿景:打造数据分享第一平台•阿里云为数据而生•建设合作伙伴共生共赢的云计算生态圈成立于2009年9月10日,在杭州、北京和硅谷设有研发机构。
员工人数2000人,60%为技术研发人员。
阿里云产品架构弹性计算存储和数据库大规模计算ODPSECS:云服务器SLB:负载均衡ODPS:大规模数据处理服务DPC : BI工具RDS:关系数据库服务OSS:存储服务OTS:结构化数据服务OCS:缓存服务CDN:内容分发网络SLS:简单日志服务ECS SLB RDS OSS OTS OCS CDN安全与管理云盾云盾:安全体检、安全管家云监控:8种站点可用性监控、14种服务器监控云监控应用服务ACEMQS : 消息队列ACE:弹性计算引擎OpenSearch : 搜索SLS MQS OpenSearchDPCOAS阿里云安全体系全方位的云计算安全保证云计算安全架构云平台安全应用安全数据安全 网络安全 物理安全系统安全 主机入侵防御系统 主机安全镜像 安全漏洞修复网络访问控制DDoS 攻击防御 云 盾 安 全 管 理 平 台Web 应用防火墙 安全组防火墙 恶意主机检测防IP/MAC/ARP 欺骗 物理隔离 电力保障 介质管理生物识别 数据库 防火墙访问 控制分层隔离碎片存储网站安全漏洞检测加密 传输清零销毁阿里云愿景致力于打造公共、开放的,以数据为中心的云计算服务平台借助技术创新,不断提升计算能力与规模效益将云计算变成真正意义上的公共服务为下一代信息经济构建新的基础设施应用服务层HTTP GET/POSTRESTXMLSOAPPSTNHTTP门户 Mobile ClientsMobile ClientsWeb ApplicationsWeb Applications外网接入 DMZ 区 企业外网 企业内网Web Services身份认证 服务器传统的企业系统逻辑部署示意图WebIVR 语音 服务器DNS 服务器 代理 服务器 HTTP 服务器1HTTP 服务器2防火墙负载均衡…搜索引擎 OA 内容管理文档管理决策分析 交易服务查询服务数据交换平台业务流程引擎 消息服务数据整合(ETL)防火墙其他内部应用内部应用 内部应用 内部应用 内部应用内部应用 …网闸前置机数据交换区数据层数据仓库 (OLAP)业务数据库 (OLTP)数据集市 (RLOAP/MLOAP )主数据 (MDM)文件存储防火墙OLAPQuery OLTP SLBRDS/DRDS :数据库数据库备份数据加载企业系统上云参考架构负载均衡:SLB 提供DNS 域名解析及流量负载均衡数据层:RDS 的MySQL 数据库创建一个高可用架构,可灵活扩展;OSS 支持海量非结构化分布式存储; OTS 支持海量结构化数据高性能分布式查询;ODPS 支持数据仓库和大数据存储与分析;应用服务层:运行在ECS 实例上的应用服务器集群,可灵活扩展Web 服务层 :运行在ECS 实例上的Web 服务器集群,可灵活扩展企业门户ECS 实例:Web 服务器 ECS 实例:应用服务器ECS 实例:查询应用服务器业务管理OSS : 对象存储服务 OTS : 大表数据服务数据加载ODPS :数据仓库/大数据分析查询服务ECS 实例:BI 服务器决策分析文件、日志、快照OCS : 缓存服务数据刷新应用层/服务层服务化演进解决方案应用层容器接入层协议层核心服务层QOSOSGI 容器PC Server飞天云服务器云服务器云服务器云服务器云服务器云服务器HSF ConfigServersService Provider Service Consumer Service ProviderService ProviderRegister serviceService Look upRPCPC Server PC Server PC ServerHSF 框架结构•多种调用方式 •OSGi 结构 •服务治理•应用层路由完整支持 •ConfigServer 集群 •权重选址•webservice RPC •动态化增强 •分布式事务应对应用层服务化演进,阿里云提供HSF 支撑系统服务化改造。
HSF (High-speed Service Framework )提供一套分布式服务框架,可构建基于服务的分布式系统。
OLTP 类数据库解决方案DB引入数据缓存在DB 上层引入分布式缓存OCS ,减少DB 访问次数,提升性能。
DBCache优势:可有效提高查询性能 局限:需要由应用层控制Cache 数据同步性能扩展RDS RDSOCS 职能拆分/读写分离可根据DB 的读写职能进行分离,对单实例分散负载压力。
WriteRead复制优势:有效DB 读写性能 局限:不保证数据严格一致性分布式RDS水平拆分/分表基于分布键将数据水平拆分到多库/表中,采用分布式DB 技术,对于上层可视为单个实例。
优势:可扩展性高,支持大规模数据存储和处理 局限:维护成本高,需根据业务确定分布键,非分布键计算性能低;不保证数据严格一致性 。
RDSRDS性能扩展性能、容量扩展数据库上云/O2M由RDS 替代传统Oracle 数据库,实现高效低成本。
优势:相较于Oracle 数据库,提供更高效、更低成本的服务。
局限:受单实例数据规模和性能的限制交易系统 文件存储 查询服务 数据仓库 大数据RDS 性能扩展(数据缓存)RDSOCS数据层应用层DBCache写数据1.读数据2.在缓存中命中,直接返回3.若未命中,则转到数据库查询数据4.将查询结果返回5.更新缓存引入开放缓存服务OCS ,将部分查询数据加载至分布式缓存中,减少RDS 的数据查询次数,提升系统的数据查询并发效率和降低响应时间。
在传统技术架构中,多采用Memcached 、Redis 等技术实现。
场景分析:•OLTP 类系统; •数据规模在T 级;•并发访问量高、系统响应延迟短; •存在一部分数据相对固定,且会频繁请求的数据模型(如商品目录、用户基础信息、通用维表信息等);•目标缓存数据量规模不大<1000万条。
交易系统 文件存储 查询服务 数据仓库 大数据RDS 性能扩展(主从模式,读写分离)应用服务器数据库复制RDS 数据库 MasterRDS 数据库 Slave #1RDS 数据库 Slave #2写请求读请求读请求可扩展的读性能SLB场景分析:•OLTP 类系统; •数据规模在T 级; •系统存在复杂事务处理;•单RDS 实例无法同时支持读写请求; •对应用层相对透明,代码可调整范围小。
交易系统 文件存储 查询服务 数据仓库 大数据RDS 性能扩展(分布式RDS, 数据Sharding )Master DB Fx Fx ’Table FP2P3 P4PxPartition4 Partitions * 2 Replicas = 8 DBP1 Slave DB (replica)ASYNCF1RWF1’R-only数据分片与读写分离(水平拆分)ASYNCF3RWF3’R-onlyASYNCF2RWF2’R-onlyASYNCF4RWF4’R-only写读DRDS request注:跨节点事物需要通过消息中间件Notify 来保证事物的最终一致性场景分析:•OLTP 类系统;•数据规模超过单个RDS 存储上限; •大表间Join 计算少,且以分布键进行Join ;•对应用层相对透明。
交易系统 文件存储 查询服务 数据仓库 大数据大规模数据库垂直拆分(分库)解决方案APP DBAPP垂直拆分/服务化按业务域垂直拆分出多个库,分散负载压力。
用户商品交易评价…..案例:淘宝数据库按不同业务进行拆分:用户中心商品中心交易中心评价中心……..中心DB2 DB3 DB4多DB实现数据最终一致性保证:采用消息方式进行异步处理并实现数据最终一致。
对上层应用提交的事务,经主业务DB执行后立即返回结果,然后通过消息中间件Notify异步通知其他相关业务DB进行数据更新。
DB1主业务DB 相关业务DB1MQ/Notify#1.Req#2.RespSYN ASYN ASYN ASYN ASYN#3.异步通知相关DB执行.相关业务DB2 相关业务DBn交易系统文件存储查询服务数据仓库大数据文件数据存储解决方案存储需求:•企业数字化发展,伴随文件存储需求增加; •数据备份和文件共享库对文件存储的需求; •种类多样,规模庞大;•采用DB 的Blog 存储是一种反模式; •HA 、性能和成本是重点考量的要素。
传统方案:•IP-SAN 、FC-SAN 以及NAS 方案 •NAS 不能保证高性能,SAN 成本过高 •扩展性都有上限RDS StandbyECS 实例:应用服务器OSS数据备份 文件 日志 ….ECS 实例:CM 文件管理系统文件调用API 接口API 接口API 接口架构方案:•基于OSS 构建面向文件对象的存储能力; •OSS 负责系统文件存储、日志备份、数据库备份等; •可构建独立的文件管理系统,通过API 与OSS 对接,实现对文件的管理;•OSS 可保证HA 、扩展性、高效性和低成本。
交易系统 文件存储 查询服务 数据仓库 大数据海量数据查询服务解决方案ECS 实例:应用服务器OTSECS 实例:查询代理API 接口鉴权控制 服务管理File DB服务接口 负载均衡Web 应用层服务总线应用服务层数据查询服务OTS数据分析统一身份认证文件接口服务器缓存 服务器案例:药品电子监管平台系统采用OTS 构建系统的海量数据查询服务 •每天监管码被读写的总次数为6.4亿并以2亿/天的数量新增;•关键业务处理的平均延时从60分钟降低到2.7秒,效率提升了1333倍; •目前其药品监管码个数为600亿,2014年预期到达1500亿条的规模。