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随着服务数量以及服务提供者节点的增加，服务推送的数据量会呈**式增长。举个例子，一个服务有 100 个提供者，当提供者启动的时候，因为 Zookeeper 的 CP 特性，每上线一个提供者，消费者都会收到事件通知，并从 Zookeeper 来读取这个服务的当前全部提供者的列表，然后刷新本地缓存。

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ARMS（应用实时监控服务 ) 是一款应用性能管理产品，包含前端监控、应用监控和 Prometheus 监控三大子产品，涵盖了浏览器、小程序、APP、分布式应用和容器环境等性能管理，实现全栈式性能监控和端到端全链路追踪诊断。

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此时人工智能能做什么?它可以标记这个问题并立即提醒老师。然后老师可以重新表述问题，或者对学习材料做出必要的调整。

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这里的墙不只是组织架构隔阂所带来的障碍，还包括三个领域关注点的不同。比如开发需要关注可测试性和可运维性，这些东西将会深刻地影响应用的架构设计和开发实现，如果开发同学没有充分考虑到代码的可测试性，那么交给测试同学就会造成很大的问题，比如如何实现故障注入和精细流控，这都需要在开发时就考虑清楚。

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在这样具有大量云 API 的情况下，今天的问题是如何设计一个通用的计算框架能够与这些 Serverless 的云服务、云 API 产生非常紧密的连接来帮助客户快速构建弹性、高可用应用。

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为了解决这两个难题，开发者们尝试了各种各样的方案，新的理念以及技术框架在过去的这五年层出不穷。在一轮轮的优胜劣汰下，以 Docker 为代表的容器技术，在 Kubernetes 生态的支撑下，在业界成为了主流，是构建云原生（Cloud Native）应用的必备要素。容器化相关技术能够更大程序的挖掘云计算的价值，在一定程度上帮助开发者解决这两个难题。

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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。

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可移植性和厂商锁定的顾虑，FaaS 依然缺乏标准，而且通常需要依赖大量的后端服务 (BaaS, Backend as a Service)，这导致了为 AWS 开发的 Serverless 应用较难移植到阿里云的平台，或者在自己的数据中心中运行。

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软硬一体设计，可以针对规模和性能进行全栈优化，极大降低计算成本。而且由于云计算的规模效应，随着产量的增加，边际成本会拉低平均制造成本。全球主流云厂商都在 IDC 设计、网络、芯片等方向加大自研投入。

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执行粒度进一步细化，可以进一步提升弹性的效率，此外还把应用部署从本地代码（如 x86 指令集）提升到了高级语言层面，这给成本优化带来了更多的空间（比如可以在 ARM 等低成本的计算资源上来运行 Python/NodeJS 脚本）。