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。
阿里云/腾讯云/UCloud/华为云服务器主机对比测试报告
在2020年初之际，国内专业的云资源选型服务平台CloudBest旗下监测实验室，针对业界4家主流的云服务提供商，包括阿里云、腾讯云、UCloud与华为云进行了横向评测。本次测试在尽量保证测试环境相同的情况下，提供客观公正的测试数据，从技术层面对云服务提供商提供的云主机产品进行性能(CPU、磁盘、网络等)与性价比评测。以下为CloudBest监测实验室详细测试报告：
饿了么基于Flink+Paimon+StarRocks的实时湖仓探索
饿了么的实时数仓经历了多个阶段的演进。初期通过实时ETL、报表应用、联动及监控构建基础架构，随后形成了涵盖数据采集、加工和服务的整体数据架构。1.0版本通过日志和Binlog采集数据，但在研发效率和数据一致性方面存在问题。2.0版本通过Dataphin构建流批一体化系统，提升了数据一致性和研发效率，但仍面临新业务适应性等问题。最终，饿了么选择Paimon和StarRocks作为实时湖仓方案，显著降低了存储成本并提高了系统稳定性。未来，将进一步优化带宽瓶颈、小文件问题及权限控制，实现更多场景的应用。
数据仓库(06)数仓分层设计
目前主流的数据仓库分层大多为四层,也有五层的架构，这里介绍基本的四层架构。 分别为数据贴源层(ods)、数据仓库明细层(dw)、多维明细层(dws)和数据集市层(dm)。