Serverless Kubernetes 架构的核心在于 Pod ，比应用更偏向系统底层，所以使用者需要投入更多的精力用于应用下层资源的管理。而 FaaS 架构的核心在于函数，比应用更偏向系统上层，因此灵活度会降低，不能适配所有的业务场景。
41位的时间序列，精确到毫秒级，41位的长度可以使用69年。时间位还有一个很重要的作用是可以根据时间进行排序。
10位的机器标识，10位的长度最多支持部署1024个节点。
中心封闭
尽量让调用发生在本中心，尽量避免跨数据中心的调用，一方面为了用户体验，本地调用RT更短，另一方面防止同一个数据在两个中心同时写入造成数据冲突覆盖。一般可以选择一种或多种路由方式，如ADNS根据地域路由，通过Tengine根据用户属性路由，或者通过sidecar方式进行路由，具体实现方式这里就不展开说了。
为了保证对于DRC消息顺序的接收，首先想到的是采用单机消费的方式，而单机带来的问题是数据传输效率慢。针对这个问题，涉及到并发的能力。大家可能会想到基于表级别的并发，但是如果单表数据变更大，同样有性能瓶颈。这里我们实现了主键级别的并发能力，也就是说在同一主键上，我们严格保序，不同主键之间可以并发同步，将并发能力又提高了N个数量级。
update操作天然满足结合律。但是这里又要考虑一种特殊情况，那就是执行结果为0。这说明此语句之前一定存在一个insert语句，但这个语句我们还没有收到。这时我们需要利用这条语句中的数据将update语句转成insert再重新执行一次。
这些技术能够构建容错性好、易于管理和便于观察的松耦合系统。结合可靠的自动化手段，云原生技术使工程师能够轻松地对系统作出频繁和可预测的重大变更。
2013 年春，Docker 技术开源宣告了云原生计算的序幕。Docker 公司创新地提出了应用打包规范 Docker 镜像，它将应用及其所有依赖项打包，从而使应用可以在不同的计算环境之间快速、可靠地运行。容器技术提供了一个优雅的抽象，让开发所需要的灵活性、开放性和运维所关注的标准化、自动化达成平衡。
基于 MicroVM 的安全容器的占比将逐渐增加，可以提供更高的安全隔离能力。虚拟化和容器技术的融合，已经成为了一个重要趋势。在公共云上，比如 AWS 的 Firecracker 已经成为 Lambda/Fargate 等 Serverless 云服务的基础设施；阿里云的袋鼠容器引擎，已经成为 ECI/ASK 的基础。
云原生时代指的是在设计应用的时候，就考虑到将来应用会运行在云的环境里，充分利用了云资源的优点，比如云服务的弹性、分布式的优势。如上图所示，云原生可以分为几部分：
资源托管
不仅 ECS 机是托管的，K8s 也是内部托管运维的，客户完全不需要购买服务器或者购买 K8s 或者运维 K8s，甚至都不需要懂 K8s，极大地降低了客户的入门门槛和薪资负担。
