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架构的演进
传统单体利用架构
十多年前支流的利用架构都是单体利用，部署模式就是一台服务器加一个数据库，在这种架构下，运维人员会小心翼翼地保护这台服务器，以保障服务的可用性。
单体利用架构面临的问题
随着业务的增长，这种最简略的单体利用架构很快就面临两个问题。首先，这里只有一台服务器，如果这台服务器呈现故障，例如硬件损坏，那么整个服务就会不可用；其次，业务质变大之后，一台服务器的资源很快会无奈承载所有流量。
解决这两个问题最间接的办法就是在流量入口加一个负载均衡器，使单体利用同时部署到多台服务器上，这样服务器的单点问题就解决了，与此同时，这个单体利用也具备了程度伸缩的能力。
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微服务架构
1. 微服务架构演进出通用服务
随着业务的进一步增长，更多的研发人员退出到团队中，独特在单体利用上开发个性。因为单体利用内的代码没有明确的物理边界，大家很快就会遇到各种抵触，须要人工协调，以及大量的 conflict merge 操作，研发效率直线降落。
因而大家开始把单体利用拆分成一个个能够独立开发、独立测试、独立部署的微服务利用，服务和服务之间通过 API 通信，如 HTTP、GRPC 或者 DUBBO。基于畛域驱动设计中 Bounded Context 拆分的微服务架构可能大幅晋升中大型团队的研发效率。
2. 微服务架构给运维带来挑战
利用从单体架构演进到微服务架构，从物理的角度看，分布式就成了默认选项，这时利用架构师就不得不面对分布式带来的新挑战。在这个过程中，大家都会开始应用一些分布式服务和框架，例如缓存服务 Redis，配置服务 ACM，状态协调服务 ZooKeeper，音讯服务 Kafka，还有通信框架如 GRPC 或者 DUBBO，以及分布式追踪零碎等。
除分布式环境带来的挑战之外，微服务架构给运维也带来新挑战。研发人员原来只须要运维一个利用，当初可能须要运维十个甚至更多的利用，这意味着平安 patch 降级、容量评估、故障诊断等事务的工作量出现成倍增长，这时，利用散发规范、生命周期规范、观测规范、自动化弹性等能力的重要性也更加凸显。
云原生
1. 基于云产品架构
一个架构是否是云原生，就看这个架构是否是长在云上的，这是对“云原生”的简略了解。这个“长在云上”不是简略地说用云的 IaaS 层服务，比方简略的 ECS、OSS 这些根本的计算存储；而是应该了解成有没有应用云上的分布式服务，比方 Redis、Kafka 等，这些才是间接影响到业务架构的服务。微服务架构下，分布式服务是必要的，原来大家都是本人研发这样的服务，或者基于开源版本本人运维这样的服务。而到了云原生时代，业务则能够间接应用云服务。
另外两个不得不提的技术就是 Docker 和 Kubenetes，其中，前者标准化了利用散发的规范，不论是 Spring Boot 写的利用，还是 NodeJS 写的利用，都以镜像的形式散发；而后者在前者的技术上又定义了利用生命周期的规范，一个利用从启动到上线，到健康检查，再到下线，都有了对立的规范。
2. 利用生命周期托管
有了利用散发的规范和生命周期的规范，云就能提供标准化的利用托管服务。包含利用的版本治理、公布、上线后的观测、自愈等。例如对于无状态的利用来说，一个底层物理节点的故障基本不会影响到研发，因为利用托管服务基于标准化利用生命周期能够主动实现腾挪工作，在故障物理节点上将利用的容器下线，在新的物理节点上启动等同数量的利用容器。能够看出，云原生进一步开释了价值红利。
在此基础上，因为利用托管服务可能感知到利用运行期的数据，例如业务流量的并发、cpu load、内存占用等，业务就能够配置基于这些指标的伸缩规定，再由平台执行这些规定，依据业务流量的理论状况减少或者缩小容器数量，这就是最根本的 auto scaling——主动伸缩。这可能帮忙用户防止在业务低峰期限度资源，节省成本，晋升运维效率。
本文总结
在架构的演进过程中，研发运维人员逐步把关注点从机器上移走，心愿更多地由平台系统管理机器，而不是由人去治理，这就是一个对 Serverless 的奢侈了解。
本文局部内容摘抄自网络
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