一、方案背景 订单系统存在于各行各业，如电商订单、银行流水、运营商话费账单等，是一个非常广泛、通用的系统。对于这类系统，在过去十几年发展中已经形成了经典的做法。但是随着互联网的发展，以及各企业对数据的重视，需要存储和持久化的订单量越来越大。

智能媒体管理(IMM)提供了高效、准确的人脸识别、人脸分组等相关功能。通过简单的API调用即可实现。以下给出一个PHP的DEMO供参考。

shard数量不够？现在CLI支持一行命令就可以将目标shard均匀分裂为期望的shard数量了。

想要知道日志服务一些重要资源的使用状况？例如： 1. 一个Project的总shard数量是否已经超过了200个限制？ 2. Logtail配置、机器组、报表数等是否快要满了？ 现在使用CLI一行命令即可实现！

本篇介绍如何，使用命令行工具一行命令导出态势感知日志

本篇介绍如何使用态势感知数据分析的内置报表功能： - 告警中心 - 漏洞中心 - 基线中心 - 登录中心 - 进程中心 - 网络连接中心 - DNS访问中心 - Web访问中心 - 主机对外Http 网络会话中心

本篇介绍如何一键开启态势感知日志实时收集：安全、网络、主机三大类14种日志，以及具体的相关日志的位置、字段信息等

态势感知日志服务实时日志分析即将上线！为客户提供更好符合法规的日志管理、安全防护与业务分析能力： * 快速：安全与主机日志分析从十几分钟级提升为秒级，网络日志从几小时级提升为1小时级别 * 全面：覆盖网络、主机、安全三大类共14种子类日志 * 开放：与阿里云、开源生态下流计算、大数据系统融合，.

智能媒体管理（Intelligent Media Management, IMM） 是阿里云的云服务，它通过 文档标准型 实例提供了 Cloud Native 架构的文档转换/预览功能，本文介绍功能使用、计费相关的配置。

6月20日阿里云宣布全面支持IPv6， 随后阿里云开放对象存储OSS也逐步开始向用户公测，本周主要介绍如何在OSS上测试IPv6。

# 一、背景 订单系统存在于各行各业，如电商订单、银行流水、运营商话费账单等，是一个非常广泛、通用的系统。对于这类系统，在过去十几年发展中已经形成了经典的做法。但是随着互联网的发展，以及各企业对数据的重视，需要存储和持久化的订单量越来越大。

# 背景 常见的企业级无线接入方案有两种，分别被称作廋AP和胖AP。瘦AP（AC+AP）架构为比较传统的企业级无线接入方案，主要优点就是漫游体验好，但是AC宕机的话会导致所属的AP全部无法工作。对于大型的办公场所，漫游的需求相对较弱，新型的胖AP（无AC，不会因为AC宕机导致网络不可用）+ 云端控制器架构成为了新兴的一种企业无线接入方案，运维人员通过云端对AP进行监控与管理。

# 背景： 多元索引(SearchIndex)是TableStore 2018年重点打造的核心能力，目的是为在线数据平台（TableStore）提供丰富的查询能力， 目前提供了多种索引能力，包括倒排索引、多维空间索引等。

数据存储在OSS后，可以有多种方式查询分析OSS数据，如自建Spark/Presto/Impala（阿里云EMR以及Hadoop社区官方已支持OSS）, 使用MaxCompute、DataLakeAnalytics等。

近日，阿里云在杭州云栖大会发布了OSS“同城区域冗余”存储产品。可满足企业级客户对于”发生机房级灾难事件时数据不丢失，业务不中断“的需求。相比于建设线下同城容灾机房，OSS“同城区域冗余”存储，可以极大的降低企业的建设成本。

名词定义 索引表：对主表某些列数据的索引，只能读不能写。 预定义列：表格存储为Schema-free模型，原则上一行数据可以写入任意列，无需在schema中指定。但是也可以在建表时预先定义一些列，以及其类型。

TableStore发布多元索引功能，提供多字段ad-hoc查询、模糊查询、全文检索、排序、范围查询、嵌套查询、空间查询等功能，打造统一的在线数据平台

智能媒体管理服务控制台功能体验

OSS现在已经支持WORM特性。允许用户以不可擦除、不可重写的方式存储和使用OSS上的数据。这非常适合于金融、保险、在线协作等领域。第三方软件提供商和合作伙伴可以基于OSS的WORM特性提供云上数据合规存储。

对象存储OSS（Object Storage Service）具有海量、可靠、安全、高性能、低成本的特点。OSS提供标准、低频、归档类型，覆盖多种数据从热到冷的存储需求，单个文件的大小从1字节到48.8TB，可以存储的文件个数无限制。

oss js sdk 针对js最新的语法和技术进行的异步架构改造

日志服务LogHub功能新增加了两种默认标签：日志写入客户端的公网IP地址和服务端接受日志的时间。客户端公网IP可以用于统计客户端的位置分布。服务端到达时间可以统计日志的实际到达服务端的时间。

如何在第一时间将负面影响降至最低点，最大限度的减少损失，就成了存储安全的最后一道防线，也就是我们常说的数据恢复。本文就针对这点介绍了如何使用阿里混合云备份服务对阿里云NAS进行数据保护。 阿里混合云备份服务是一套已经商业化的原生备份服务，提供了简单易用，并且高效安全的数据保护方案。

当前，数据已经成为了企业的核心资产。而如果数据中心发生故障不仅会给企业带来巨大损失，甚至会直接迫使企业走向倒闭。对于企业而言，每一字节业务数据的丢失都是一场重大的灾难！那么，如何保证企业的核心数据资产不丢失，又如何保障业务不会因为灾难而中断服务？在本文中，相信阿里云混合云备份容灾方案能够解答你的问题。

高速跨域日志复制、对历史数据重新索引，投递历史数据到OSS/ODPS？现在这些操作CLI都可以支持了。

做业务的人，常常需要面临以下问题： 产品的受欢迎程度怎么样？该重点投入到哪个功能中？ 各个营销渠道的流量怎么样？ 该向哪个渠道投入更多资源？ + 各个阶段的转化率、留存率有多少？有哪些瓶颈点需要优化？ 如果没有数据，就只能够靠瞎猜，靠经验来判断。

使用jdk10在idea中进行Elasticsearch的源码修改。

简介 阿里云云存储网关是一款帮助客户在现有本地应用程序、基础设施和数据存储与阿里云的存储服务之间实现无缝集成的数据服务。通过可在本地和云上部署的兼容行业标准存储协议的虚拟设备，将现有的存储应用程序和工作负载对接阿里云存储服务，无缝对接阿里云的存储和计算服务。

一. 同比环比场景应用 同比环比是日志分析中十分常见的场景，日志服务于7月推出同比环比函数，我们可以利用其强大的分析能力，配合日志分析图表中的同比环比图以及折线图和柱状图进行非常直观清晰的展示。 同比环比函数 同比函数用于把当前区间的计算结果和之前一个指定区间的结果进行比较。

精通日志查询： 如何翻页获取日志和计算结果 日志服务提供一站式的日志采集、存储、查询、计算功能。交互式的日志采集体验，释放用户的运维压力，解放用户的双手； 交互式的查询分析体验，让用户自由的构建数据模型、探索式分析挖掘数据深层。

【功能发布】日志服务Logtail 2018-08

概要 技术点 最佳实践 改进 参考 概要 所谓断点下载，其实是客户端在从网络上下载资源时,由于某种原因中断下载。再次开启下载时可以从已经下载的部分开始继续下载未完成的部分，从而节省时间和流量。

混合云容灾实现了跨云/多云场景中的应用和整机的灾备和恢复。支持整机和主流的企业应用，如各版本的Oracle（Oracle RAC近期即将支持）和SQL Server等。先进的压缩重删服务节约了备份时的网络带宽和空间占用，云灾备库的按需分配和弹性无限扩展，灾备ECS可关机不付费等多个特性，从多个维度将用户成本降到最低。

在本文中，通过一次备份和一次恢复操作来展示云存储网关是如何迅速地通过复制模式备份用户本地数据到阿里云OSS中和方便地反向同步恢复OSS中的数据到用户本地环境中，从而解决用户跨云/多云场景中的数据灾备和恢复问题。

阿里云混合云存储团队的云存储网关，混合云备份和混合云容灾产品能够给用户提供完备的容灾方案，从而解决客户本地IDC到阿里云的混合云灾备场景和其他云厂商平台到阿里云的跨云灾备/多云灾备场景所遇到的问题。通过两次备份和一次恢复来演示混合云备份是如何备份用户云主机上的文件，备份增量数据和恢复用户数据的。

随着企业信息系统的需求扩展和信息技术的发展进步，很多企业用户的信息系统已经完成了从物理环境到虚拟化环境的转变。云上部署版本的混合云存储网关在目前已实现的虚拟化环境中部署形态的基础上，帮助用户在云上的环境中无需改变现有业务系统中的应用，轻松的对接阿里云上的存储服务。

今年凤凰卫视已经部署完成阿里云专有云敏捷版OSS存储，通过和凤凰全媒体平台有效结合，生产效率提升50%，成本降低30%。阿里云专有云敏捷版（Alibaba Cloud Apsara Stack Agility）是面向中小型业务规模客户的企业级云平台，能够实现简易、快速、经济部署专有云的需求。

7月底，2018 Gartner全球云存储魔力象限报告发布，全球前四依然是亚马逊AWS、微软Azure、谷歌GCP和阿里云。与去年相比最大变化是，腾讯云出局，谷歌和阿里云分别跃升领导者和挑战者象限，这是中国云计算厂商首次进入Gartner云存储挑战者象限。

本文将会给大家介绍如何开发一个简单的即时通讯系统(IM)。 Timeline 模型是 TableStore团队针对消息数据场景所新创的一个数据模型，它的特色在于能够满足消息数据场景对消息保序、海量消息存储、实时同步的特殊需求。

日志服务9月功能发布

日志服务相比自建 ELK 在功能、性能、规模和成本等方面有诸多优势。对于已经存储在 Elasticsearch 中的数据，用户只需要一行命令就能方便地将数据迁移至日志服务。