世上没有免费的午餐，微服务技术让 IT 系统变得更敏捷、更健壮、更高性能的同时，也带来了架构复杂度的提升。对于开发者而言，要想更好的驾驭微服务架构，需要解决持续集成、服务发现、应用通信、配置管理、流量防护等一系列难题。
亟需完善的水平扩容与缩容方案
当某一个应用的性能出现瓶颈，需要通过增加实例数量来提升性能的时候，就需要引入新的计算资源。
新的计算资源从何而来呢？
Serverless Kubernetes 架构虽然能适配所有的业务场景，但对于开发者而言，构建一整套 Kubernetes 体系，需要掌握一系列跟 Kubernetes 相关复杂的概念，有着非常陡的学习曲线。而且 Kubernetes 生态中各种组件的搭建，再加上网络层与存储层的适配，都涉及非常复杂的工作。
使用 SAE 部署微服务应用，因为只是变更了应用运行的载体，所以可以 100% 的兼容现有的技术架构和业务功能，迁移成本可以忽略不计。
Serverless Kubernetes 架构虽然能适配所有的业务场景，但对于开发者而言，构建一整套 Kubernetes 体系，需要掌握一系列跟 Kubernetes 相关复杂的概念，有着非常陡的学习曲线。而且 Kubernetes 生态中各种组件的搭建，再加上网络层与存储层的适配，都涉及非常复杂的工作。
对于非 Java 语言编写的应用，或者没有使用 Spring Cloud 等微服务框架的 Java 应用， SAE 能不能完美支持，并帮助企业降低资源成本呢？
面对海量的数据和复杂的计算，数据计算层包括两大体系：数据存储及计算云平台和数据整合及管理体系。
- 数据存储及计算云平台
数据服务可以使应用对底层数据存储透明，将海量数据方便高效地开放给集团内部各应用使用。如何在性能、稳定性、扩展性等多方面更好地服务用户；如何满足应用各种复杂的数据服务需求；如何保证数据服务接口的高可用。随着业务的发展，需求越来越复杂，因此数据服务也在不断地前进。
故障恢复能力越来越高 - 随着系统自愈性的增强，大大简化了应用架构容错的复杂性。
为了更好地理解云原生计算出现的时代背景，我们必须要理解云计算的经济学基础与核心竞争力所在。
对于企业客户而言，他们可以通过 Kubernetes 这样的开放标准来设计企业的云架构、避免厂商锁定的顾虑，更好地支持多云 / 混合云。容器技术和生态的发展会加速云计算规模经济形成。所有的云厂商都在加大对容器技术领域的投入。
