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在今年疫情情况下，大量学生在家进行在线教育，很多在线教育行业的客户面临业务流量暴涨七八倍的情况，如果基于原来自己运维的 ECS 架构，用户就需要在非常短的时间内做架构升级，不仅是运维架构升级，还有应用架构升级，这对用户的成本及精力都是非常大的挑战。

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蚂蚁的大部分业务已经实现云盘存储，也就是将日志存储到远方磁盘。此前，单体应用通常将数据存储于本机磁盘，并且不提供其它冗余备份；而云盘则默认提供数据冗余，这在基于日志不可靠假设进行应用设计时带来了很多变化。

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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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比如，业务流量应该多大，DB节点应该设置多少个，业务流量和DB的设计是否符合要求。比如，同步的关键业务对应的流量链路和异步化任务可能运行在同一个节点中，那么如何实现二者流量隔离就是一个难题。再比如，如何结合基础设施和业务要求进行部署，保证内存和CPU合理分配。

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在这个流程中，还没有涉及到对于流量精细粒度控制的高级灰度方案，但已经足够体现出其复杂性和操作难度了。如果仅仅依赖于简单的发布脚本进行管理，不但效率很低，还很容易导致顾此失彼，对系统稳定性造成巨大的风险。

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根据这个流程，如果需要扩容一个应用实例，保守估计也需要 20 分钟以上，其中购买、系统初始化、应用部署都需要占用大量的时间。假设系统流量突增，需要在 2 分钟之内紧急扩容，这个方案就无用武之地了。

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另外一种是 Serverless 化的容器技术，Serverless 化的容器实例运行在案例隔离的环境中，每个计算节点通过轻量级虚拟化安全沙箱技术完全强隔离。对于使用者而言，无需购买服务器资源即可直接部署容器应用，也无需对集群进行节点维护和容量规划，可以根据应用配置的 CPU 和内存资源量进行按需付费。当微服务应用需要扩容的时候，就可以快速获得计算资源，不需要再经过购买服务器这个步骤了，可以帮助开发者降低计算成本，减少闲置资源浪费，平滑应对突发流量高峰。阿里云的 Serverless Kubernetes （ASK）就是 Serverless 化容器技术的代表产品。

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对于开发测试环境而言，SAE 的机制弹性能力能体现得更加淋漓尽致，得益于 SAE 出色的资源调度能力，可以一键启停一整套微服务应用。即便仅对一项简单的新功能进行冒烟测试，也完全可以新启一套完整而隔离的测试环境来进行。

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让我们通过一个实际案例来进一步体会 SAE 如何帮助微服务应用降低资源成本。假设一个微服务系统包含 87 个应用实例，每个时间每天的平均运行时长为 8 小时，实例的配置为 2 Core + 4 GiB + 20 G 磁盘。

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数字业务咨询机构AHEAD公司现场首席技术官Josh Perkins说：“去年发生的疫情证明了人工智能技术的强大力量，人们的问题从‘人工智能技术在我们公司中能做什么?'转变为‘哪些领域还不适合人工智能?’”