30分钟，一键拉起基于LLM + AnalyticDB PostgreSQL构建的企业专属Chatbot（支持ChatGLM2-6B)
ChatGPT的火爆带动AIGC行业近期非常火热，客户对于智能客服，构建企业知识库用于智能问答，写作助手等相关需求非常旺盛；随着ChatGPT 推出Retrieval plugin的方案推出，向量数据库（企业知识库） + 大语言模型 可以快速帮助企业构建专属的chatbot； 本服务是对文章《云原生数据仓库AnalyticDB(ADB)+LLM：构建AIGC时代下企业专属Chatbot》的一个开源实现部署。模型基于ChatGLM2-6B，是由清华大学团队开发的是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。
运维服务体系架构
【2月更文挑战第28天】构建数据中心的IT运维服务体系，需整合资源，规范行为，确保服务质量。该体系基于ITIL和ITSS标准，全面覆盖IT服务生命周期和业务类型，统筹规划并保持科学权威。体系由制度、流程、组织、队伍、技术平台和运维对象六部分组成，制度规定流程，组织和人员遵循制度执行标准化运维。重点包括运维服务制度与流程的制定、专业团队的建设和统一的工作流程，以及运用技术平台进行规范化管理。
智能运维：云原生大规模集群GitOps实践
智能运维：云原生大规模集群GitOps实践，由阿里云运维专家钟炯恩分享。内容涵盖云原生运维挑战、管理实践、GitOps实践及智能运维体系。通过OAM模型和GitOps优化方案，解决大规模集群的发布效率与稳定性问题，推动智能运维工程演进。适用于云原生环境下的高效运维管理。
RocketMQ实战—6.生产优化及运维方案
本文围绕RocketMQ集群的使用与优化，详细探讨了六个关键问题。首先，介绍了如何通过ACL配置实现RocketMQ集群的权限控制，防止不同团队间误用Topic。其次，讲解了消息轨迹功能的开启与追踪流程，帮助定位和排查问题。接着，分析了百万消息积压的处理方法，包括直接丢弃、扩容消费者或通过新Topic间接扩容等策略。此外，提出了针对RocketMQ集群崩溃的金融级高可用方案，确保消息不丢失。同时，讨论了为RocketMQ增加限流功能的重要性及实现方式，以提升系统稳定性。最后，分享了从Kafka迁移到RocketMQ的双写双读方案，确保数据一致性与平稳过渡。
直击云栖|践行数据化运维，云掣重新解读MSP
2020年云栖大会百城汇·杭州站，云掣MSP专场圆满落幕！本次云栖大会·云掣MSP专场以“数据智能，智能运维”为主题，主要聚焦企业云化转型演进趋势，云上运维全景监控以及云原生云环境下核心系统高可用保障。