小熊油耗在进行架构升级时，进行了广泛的市场调研，深入分析了国内多家云服务商。经过对比多种 IaaS 层云主机方案及 Serverless 产品的部署策略，他们最终选择了阿里云Serverless 应用引擎 SAE。小熊油耗认为，阿里云能给他们提供更强的安全感，安全感来自于阿里云是一个更大的平台：历史最悠久，用户最多、产品最丰富、配套工具众多、技术支持体系成熟，阿里云 SAE，不仅在稳定性上表现卓越，在细粒度的成本控制和极致的弹性能力上表现也非常出色，而且免运维，完美契合了小熊油耗作为一家细分领域小而美的公司的需求。
SAE 会继续致力于为用户提供极简易用、成本低廉、功能强大的 Serverless 应用全托管平台：“我们希望让用户做的更少而收获更多，通过 Serverless 化，深度用云就像用水电煤一样简单”。
本文介绍如何使用Serverless Devs CLI工具从零开发并一键部署MCP Server到阿里云函数计算（FC）。首先通过初始化MCP Server项目，完成本地代码编写，利用Node.js实现一个简单的Hello World工具。接着对代码进行打包，并通过Serverless Devs工具将项目部署至云端。部署完成后，提供三种客户端接入方式：官方Client、其他本地Client及在FC上部署的Client。最后可通过内置大模型的inspector测试部署效果。Serverless Devs简化了开发流程，提升了MCP Server的构建效率。
本文介绍了阿里云容器服务（ACK）支持的StrmVol存储卷方案，旨在解决Kubernetes环境中海量小文件访问性能瓶颈问题。通过虚拟块设备与内核态文件系统（如EROFS）结合，StrmVol显著降低了小文件访问延迟，适用于AI训练集加载、时序日志分析等场景。其核心优化包括内存预取加速、减少I/O等待、内核态直接读取避免用户态切换开销，以及轻量索引快速初始化。示例中展示了基于Argo Workflows的工作流任务，模拟分布式图像数据集加载，测试结果显示平均处理时间为21秒。StrmVol适合只读场景且OSS端数据无需频繁更新的情况，详细使用方法可参考官方文档。
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。
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。
本文介绍了基于函数计算 FC 打造的全新 Function AI 工作流服务，该服务结合 AI 技术与流程自动化，实现从传统流程自动化到智能流程自动化的跨越。文章通过内容营销素材生成、内容安全审核和泛企业 VOC 挖掘三个具体场景，展示了 Function AI 工作流的设计、配置及调试过程，并对比了其与传统流程的优势。Function AI 工作流具备可视化、智能性和可扩展性，成为企业智能化转型的重要基础设施，助力企业提升效率、降低成本并增强敏捷响应能力。
在Kubernetes 日志查询分析实践中，我们介绍了如何通过 DaemonSet 方式部署 logtail 并采集标准输出/文件两种形式的数据。DaemonSet 部署的优势在于其能够尽可能地减少采集 agent 所占用的资源且支持标准输出采集，但因为每个 DaemonSet pod 需要负责 n...
