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Serverless 技术存在多种形态，最典型的一种是 FaaS（Function as a Service，函数即服务），比如阿里云的函数计算（Function Compute，FC）产品。

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不是每一种业务都适合通过 FaaS 的方式进行构建，特别是对于链路长，上下游依赖特别明显的应用，根本没有办法进行 FaaS 化改造。即便某些业务系统的 FaaS 化改造被证明可行，把现有的微服务架构改造成 FaaS 架构也需要一定的工作量，并不能做到无缝移植。

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互联网日志采集体系包括两大体系：Web端日志采集技术方案；APP端日志采集技术方案。

在采集技术之上，企业可以用面向各个场景的埋点规范，来满足日志数据打通等多种业务场景。

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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。

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基于 Kubernetes，社区开始构建上层的业务抽象。比如，服务网格 Istio、机器学习平台 Kubeflow 以及无服务器应用框架 Knative 等等。通过这样的架构分层，进一步降低了技术门槛，加速了云价值释放。

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应用程序存在着许多监控操作。随着Sidecar将很多能力下沉，包括访问RPC和DB，此前以中间件形式实现的监控操作，现在则以切面形式来实现，二者有很大的区别。

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在实际进行灰度时，每个节点实现灰度的方式可能不同。比如，商家需要修改DB数据，而会员节点除了需要修改DB数据外，还需要修改对应节点中的缓存。需要注意的是，无论每个节点如何进行具体的灰度操作，各个节点间需要实现灰度的同进同退。

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根据”墨菲定律“ — “Anything that can go wrong will go wrong”。分布式系统可能受到硬件、软件等因素、或者内部和外部的人为破坏。云计算比自建数据中心提供了更高SLA、更加安全的基础设施，但是我们在应用架构设计时依然要时刻关注系统的可用性，关注潜在的”黑天鹅“风险。

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Event Choreography 事件协调：函数服务之间通过事件交换消息，由事件总线等消息中间件来进行事件的转发，并触发其他函数执行。下面是一个示例应用场景，通过 EventBridge，将订单，用户通知、商家通知、接单、结单等基于函数实现的业务逻辑串联在一起。这种方式更加灵活，系统的健壮性也更好。但是缺点是缺乏显式的建模，开发和维护相对较复杂。

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探针方式: 探针方式不需要在代码编译前引入SDK，而是在应用运行的过程中，通过一个Agent动态的拦截底层框架的行为，从而自动注入监控逻辑