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通用性，结合云 BaaS API 的能力，能够支撑云上所有重要类型的应用；

自动的弹性伸缩，让用户无需为资源使用提前进行容量规划；

按量计费，让企业使用成本得有效降低，无需为闲置资源付费。

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服务网格的技术发展上数据平面与控制平面间的协议标准化是必然趋势。大体上，Service Mesh 的技术发展围 绕着“事实标准”去展开——共建各云厂商共同采纳的开源软件。

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微服务结合零售云现状，我们采用了 Dubbo 框架，建议可以走向微服务第三代架构，加强 SideCar 的规划和建设，诸如多租户数据隔离、权重路由、灰度路由、流量重放、服务伪装、流量打标、流量调度、计量管理、计费管理都将是需要重点建设方向，可以架构设计上保证可扩展能力建设，这些能力根据我们前方项目打仗来适度调整优先级。

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除了工具以外，MaxCompute在第三方服务上也是集成的，比如云上的数据通道图，SLS（阿里云的日志服务），DataHub（数据通道），他们都是原生就支持MaxCompute投递的，Kafka也是有官方的插件。

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Tunnel Endpoint是可选的，如果不填，系统会通过所填的ODPS endpoint自动路由到对应的Tunnel endpoint上。在公共云上的网络环境比较复杂，分公网域名和内网域名，内网域名还分经典网络和VBC，也许会有路由的endpoint网络不通这种场景，这个时候平台提供了一个接口，用户可以把能访问的Tunnel endpoint填进来，这样就会优先用所填的Tunnel endpoint而不会用路由的，但99%的情况下是不用填。

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因此，如果要开发分布式服务，这个相比批量上传就简化很多，没有太多的限制，只需要确保本机内存是否够大就好了。

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管理系统性风险。管理系统中的确定性以及不确定性风险，规避已知陷阱，对未知的风险做好准备。

云原生应用架构的目标是构建松耦合、具备弹性、韧性的分布式应用软件架构，可以更好地应对业务需求的变化和发展，保障系统稳定性。本文将分享我在这个领域的观察和思考。

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事件驱动架构还可以完美地与 Function as a Service (FaaS) 相整合。事件触发函数执行业务逻辑，在函数中也可以编写集成多个服务的“胶水代码”，简单、高效地构建事件驱动架构的应用。

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自包含可观测性
分布式系统所面对的最大挑战之一就是可观测性。可观测性可以帮助我们解系统当前的状态，并作为应用自愈，弹性伸缩和智能运维的基础。

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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。