在阿里函数计算中，当函数计算挂载NAS（网络附加存储）并将大文件写入NAS时，对内存的要求主要取决于以下几个因素：
一、函数计算实例的内存规格
实例规格：函数计算提供了多种规格的实例，每种规格具有不同的CPU和内存配置。写入大文件时，如果文件处理逻辑较为复杂（如需要解压缩、转换格式等），将消耗更多的CPU和内存资源。
资源分配：在选择函数计算实例时，应根据大文件写入的需求合理分配资源。如果预计处理的大文件较大或数量较多，应选择内存和CPU资源更为丰富的实例规格。
二、大文件写入NAS的具体操作
写入方式：写入NAS的大文件方式（如流式写入、分块写入等）也会影响内存的使用。流式写入通常可以较好地控制内存使用，而一次性加载整个大文件到内存中可能会导致内存溢出。
并发写入：如果函数计算实例需要同时处理多个大文件的写入操作，那么对内存的需求将进一步增加。在这种情况下，需要合理控制并发量，避免内存资源耗尽。
三、其他因素
网络带宽：写入NAS的速度还受到网络带宽的限制。虽然这不直接影响内存使用，但网络延迟或带宽不足可能会导致函数计算实例等待NAS响应，间接影响整体性能和资源利用率。
NAS性能：NAS的性能（如IOPS、吞吐量等）也会影响大文件写入的效率。高性能的NAS可以提供更快的写入速度，减少函数计算实例的等待时间。
结论
对于将大文件写入NAS时函数计算实例的内存要求，没有固定的标准答案。它取决于多个因素的综合影响，包括函数计算实例的内存规格、大文件写入的具体操作方式、并发写入的需求以及网络带宽和NAS性能等。
为了确保写入操作的顺利进行，建议根据实际需求进行充分的测试和评估，以选择合适的函数计算实例规格和优化写入策略。同时，关注系统监控和日志信息，以便及时发现并解决内存使用过高或其他性能问题。
注意事项
在进行大文件写入操作时，务必确保函数计算实例具有足够的权限来访问和写入NAS。
考虑到安全性和稳定性，建议对写入操作进行必要的错误处理和重试机制。
如果预计会有大量的大文件写入需求，可以考虑使用专门的存储服务或优化存储架构来满足需求。