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2019 年 Google 推出 Anthos 多云应用平台，其基础就是 GKE K8s 托管服务。微软在 Build 2020 会议上宣布了 Azure Arc 支持 Kubernetes 集群的预览版。微软 CEO 萨蒂亚·纳德拉将 Azure Arc 描述为混合云计算的控制平面，可以统一管理云上、边缘和 IDC 中运行的 Kubernetes 集群，以及 Windows 和 Linux 服务器实例。

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其底层是一个 IaaS 资源层，上面是 K8s 集群，对用户来说这些都是透明的，不需要自己购置服务器，也不需要理解 K8s，再上一层有两个核心能力：一是应用托管，二是微服务治理，应用托管就是应用生命周期等，微服务治理就是服务发现、优雅下线等，这些在 SAE 里都做了较好的集成。

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另外，有三块内容实际支撑着一个微服务系统：代码、配置和数据。其中，代码和配置是相辅相成的，代码执行的间歇可能需要修改系统配置；业务数据也非常重要。对这三块内容进行分析是微服务架构高可用设计的重要方面。比如，配置文件的可回滚和可灰度能力。与代码相比，配置文件的可灰度能力不够标准化，尤其是和业务或者运营相关的配置文件；数据也是如此，由于一些数据有多种来源，这些数据的可观测和可演练能力比代码差。从整体而言，代码的相关体系比配置文件和数据更完备。

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其次，如果将一个非常重要的业务从链路中隔离出来，那么为了处理隔离后的节点的宕机事件，就需要一个异构设计使得当其宕机时整个系统还能继续运转，包括数据存储方面和计算能力方面的异构。值得一提的是，现在的分布式数据库能够实现RPO等于0，使得当数据出问题时不发生数据丢失，其基本原理就是存储多个数据副本，并且当数据出现故障时，可以在多个副本间切换，数据恢复速度非常快。

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这就需要结合各种原子手段以实现业务在当前阶段所需要的高可用能力。未来，可能存在非常智能的系统，能够使用最低成本刻画业务的当前特征，然后自动化地组合一些原子高可用能力最大化系统高可用能力。

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在O'Reilly公司的调查中，当被问及人工智能最有用的形式是什么时，超过一半(58%)的消费者认为智能家居是最重要的技术。其次是家庭安全系统(54%)、旅行建议(52%)和虚拟助手(50%)。这为人工智能创造者提供了如何扩展人工智能对消费者有用的见解，从而鼓励消费者更多地采用人工智能技术。

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进程应当追求最小启动时间，并且一旦接收到终止信号（SIGTERM），可以优雅的终止。进程还应当在面对突然死亡时保持健壮，例如底层硬件故障。无论如何，12-Factor应用都应该可以设计能够应对意外的、不优雅的终结。

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FC（函数计算）是一个事件驱动的全托管 Serverless 计算服务，用户无需管理服务器等基础设施， 只需编写代码并上传，函数计算会准备好计算资源，并以弹性、可靠的方式运行业务代码。

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第二代微服务架构中，引入了旁路服务注册中心作为协调者来完成服务的自动注册和发现。服务之间的通讯以及容错机制开始模块化，形成独立服务框架。但是随着服务框架内功能日益增多，用不同语言的基础功能复用显得十分困难，这也就意味着微服务的开发者被迫被绑定在某种特定语言上，从而违背了微服务的敏捷迭代原则。

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基于软硬一体设计的机密计算容器开始展露头角。比如阿里云安全、系统软件、容器服务团队以及蚂蚁金服可信原生团队共同推出了面向机密计算场景的开源容器运行时技术栈 inclavare-containers ，支持基于 Intel SGX 机密计算技术的机密容器实现，如蚂蚁金服的 Occlum、开源社区的 Graphene 等 Libary OS。它极大降低了机密计算的技术门槛，简化了可信应用的开发、交付和管理。