本文总结了作者在日常/大促业务的“敏捷”开发过程中产生的疑惑，并尝试做出思考得到一些解决思路和方案。在前端开发和实践过程中，梳理了一些简单设计方案可以缓解当时 “头疼” 的几个敏捷迭代问题，并实践在项目迭代中。
阿里云OOS提供了定时升级Redis实例临时带宽的功能，以应对数据驱动业务中的流量高峰。这个功能允许用户根据预测的业务负载，在特定日期和时间自动增加Redis实例的带宽，确保服务性能和稳定性。在高流量事件结束后，带宽会自动恢复到原设置，节省成本。 此功能适用于电商平台促销、大型游戏更新等场景，确保在流量高峰期间的系统稳定运行。
本文主要记录了自己通过查阅相关资料，一步步排查问题，最后通过优化Docerfile文件将docker镜像构建从十几分钟降低到1分钟左右，效率提高了10倍左右。
本方案利用函数计算的无服务器架构，您可以在函数计算控制台选择魔搭（ModelScope）开源大模型应用模板；同时，我们将利用文件存储 NAS ，为应用服务所需的大模型和相关文件提供一个安全的存储环境；最终通过访问提供的域名进行模型的调用与验证。仅需三步，即可玩转目前热门 AI 大模型。
在业务场景中，日志数据可能存储在日志服务 Project 的不同 Logstore/MetricStore 中或不同地域的 Project 中。日志服务的数据集（StoreView）功能支持跨地域、跨 Store 联合查询和分析，让用户基于数据集就能高效便捷地查询分析全地域的数据，真正做到数据分析不受地域边界的限制。