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弹性伸缩：K8s 可以监测业务上所承担的负载，如果这个业务本身的 CPU 利用率过高，或者响应时间过长， 它可以对这个业务进行自动扩容。

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高可用设计的一个原则是，核心业务的设计不应信任其所依赖的基础设施。这样，为了提高系统高可用能力，就需要实现应用层容灾。应用层的容灾可能会FO到一个数据库中，数据库版本不同，数据存储类型不同，那么二者同时出现故障的概率就会变得更低。因此，应用层的容灾非常重要。

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除了数据需要进行异构处理外，一些计算规则也需要迁移到信息流处理中，比如商家的店铺信息处理等。数据和计算规则的异构使我们能够实现解耦，这种设计对应着一个标准化的范式。几乎在所有的业务场景都能看到这种设计。

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理论上，这种架构设计是可以扩展的。信息流处理和业务流处理被解耦后就可以被部署在不同的节点中。比如，在国际支付时可以将信息流处理逻辑部署在支付方所在的区域中，这就使得支付操作不需要依赖原来的处理逻辑所部署的机房。需要注意的是，在将数据部署在其它机房时，通常需要一些额外的处理，比如信息安全等内容。

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分布式事务中通常有一个发起者和多个参与者。发起者发起一个预提交，在所有参与者确认后，该任务才被执行。这对应着一个二阶段确认过程，即先发起、再确认、后执行。配置灰度设计和分布式事务处理非常类似。

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一是云原生技术，包括容器、K8s、微服务、DevOps。而这些技术只是一个工具，要想真正地用好这些技术，还需要一些最佳的实践和组合，也就是云原生架构。

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云原生架构是基于云原生技术的一种架构原则和设计模式的集合，是一些指导原则，比如要求做好可观测，只有在做好可观测的前提下才能做好后续的弹性，包括高可用相关的建设及基础设施的下沉，希望对非业务代码的部分进行最大化的剥离，在这样的技术和架构设计的指导下，就可以设计出云原生应用。

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二是网络的连通或者云体系的打通，我们要跟用户的网络体系打通，这样用户才可以方便地和他的安全组、安全的规则、RDS 等连通，这也是一个核心的问题。

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在这里具体展开一下防逃逸问题。上图表格是现在大家讨论的比较广泛的安全容器技术，安全容器简单理解就是虚拟机思想。如果使用传统的像 Docker 这样的容器化技术，很难做好安全的防护或隔离，而安全容器可以理解为一个轻量级的虚拟机，既有容器的启动速度，又有虚拟机的安全。

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随着 IT 能力的规模化，一些数据化、智能化的创新技术和业务模式逐渐形成。比如 ECS 宕机预测和自动热迁移，可以将虚拟机的 SLA 提升到传统需要硬件冗余才能达到的稳定性标准；RDS 对数据库的自动优化和问题诊断，无需 DBA 的人力过多介入。