在数字化转型的大潮中，云计算成为推动创新和优化业务流程的关键力量。作为阿里巴巴集团的核心产品之一，函数计算（Function Compute）引领着 Serverless 计算的新时代。本文将深入探讨函数计算如何通过技术革新实现提效降本，以及其在 AI 业务、数据处理和 Web 应用等多个领域的广泛应用。
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。
本文围绕阿里云CSI（Container Storage Interface）镜像构建的实际案例，探讨了一系列优化容器镜像的最佳实践。
展望未来，朗新科技集团将进一步深化与阿里云消息队列团队的合作，依托自身丰富的能源领域技术实践，以及阿里云强大的基础设施、产品能力，携手推进行业数字化进程，促进能源科技行业的发展。
近期，我们欣喜地宣布 Nacos 3.0 的第一个版本 Nacos 3.0-ALPHA 已经发布。Nacos 3.0 的目标是在 2.0 的基础上，进一步优化安全性、易用性和标准化。同时，我们将引入更多功能，帮助用户在分布式协调、AI 大模型、云原生等多种场景中更好地使用 Nacos，以提升其广泛适应性。
SQL 作为 SLS 基础功能，每天承载了用户大量日志数据的分析请求，既有小数据量的快速查询（如告警、即席查询等）；也有上万亿数据规模的报表级分析。SLS 作为 Serverless 服务，除了要满足不同用户的各类需求，还要兼顾性能、隔离性、稳定性等要求。过去一年多的时间，SLS SQL 团队做了大量的工作，对 SQL 引擎进行了全新升级，SQL 的执行性能、隔离性等方面都有了大幅的提升。
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。
本文从思考日志的本质开始，一览业界对日志使用的最佳实践，然后尝试给出分布式存储场景下对日志模块的需求抽象，最后是技术探索路上个人的一点点感悟。