RocketMQ 5.0 是一款云原生的消息中间件，旨在覆盖更多业务场景。它针对国内企业在数字化转型中面临的多场景消息处理需求，提供了一体化的解决方案。
讲述消息系统在现代化演进中软硬一体化，百万队列，分级存储等诸多竞争力特性的诞生和落地效果。探讨业界领先的 Shared-Log 存储计算分离，FFM与协程，RDMA 传输，列式存储等技术，将消息向流的领域延伸。
在 2024 年春节前夕，修正电商事业部面临了前所未有的技术挑战，修正将参与春晚的全民健康好礼派发的活动，且在央视及各大平台进行广告投放，预计流量激增至 16 亿，系统需要承载保底 5 万 QPS，目标 10 万 QPS。修正技术团队迫切需要升级 APP 架构以应对即将到来的超高并发场景。这一挑战不仅是对技术的考验，更是对修正品牌实力的一次展示。为了应对这次巨大的技术挑战，修正技术团队选择与阿里云云原生团队合作，进行 APP 架构的升级。
SAE 提供了一个开箱即用的 Serverless PaaS 平台，提供了微服务、监控等能力，帮助敦煌智旅很好地解决了发版困难、运维困难、弹性能力不足和资源利用率低等痛点问题。成功实现轻松应对 10 倍突增流量洪峰，运维效率大幅提升。
本文带大家了解一下如何使用阿里云Serverless计算产品函数计算构建生产级别的LLM Chat应用。该最佳实践会指导大家基于开源WebChat组件LobeChat和阿里云函数计算（FC）构建企业生产级别LLM Chat应用。实现同一个WebChat中既可以支持自定义的Agent，也支持基于Ollama部署的开源模型场景。
本文介绍了一家零售企业如何利用SelectDB进行BI分析及数据服务API的查询。通过Dataphin的数据集成、SQL研发等功能，将CRM、ERP等系统数据汇聚加工，并推送至SelectDB构建销售数据集市层，以支持报表分析及API查询。SelectDB具备实时、统一、弹性及开放特性，适用于多种实时分析场景。文章详细描述了在Dataphin中集成SelectDB的整体方案、数据源配置、数据集成、数据开发及数据服务流程。
随着云计算和人工智能（AI）技术的飞速发展，企业对于高效、灵活且成本效益高的解决方案的需求日益增长。本文旨在探讨 Serverless 架构与 AI 技术的结合，如何通过 Serverless 函数计算和 AI 开发平台，助力企业简化应用开发流程，减少企业 AI 业务试错成本，加速业务创新，为企业业务发展提供无限可能。
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