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过往 Kubernetes 上主要运行着无状态的 Web 应用。随着技术演进和社区发展，越来越多有状态应用和大数据 / AI 应用负载逐渐迁移到 Kubernetes 上。Flink、Spark 等开源社区以及 Cloudera、Databricks 等商业公司都 开始加大对 Kubernetes 的支持力度。

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语言无关的分布式编程框架成为一种服务。为了解决分布式带来的技术挑战，传统中间件需要在客户端 SDK 编写大量的逻辑管理分布式的状态。我们看到很多项目在把这些内容下沉到 Sidecar 中，并通过语言无关的 API (基于 gRPC/HTTP) 提供给应用。这一变化进一步简化应用代码逻辑和应用研发的职责，例如配置绑定，身份认证和鉴权都可以在 Sidecar 被统一处理。

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IT组织需要考虑Ops这个主题。IDC公司指出，IT自动化是2020年人工智能增长最快的用例之一(以及药物研发和人力资源自动化)。

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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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对于 Java 系的微服务应用， Java 系统的普通应用，以及非 Java 系应用而言，SAE 的极致弹性能力并没有本质的区别，都能通过 Serverless 技术提供系统的资源利用率。只不过 SAE 提供的一些附加价值，比如免费的微服务注册中心，就只能为 Spring Cloud 或 Dubbo 应用服务罢了。

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尽量让调用发生在本中心，尽量避免跨数据中心的调用，一方面为了用户体验，本地调用RT更短，另一方面防止同一个数据在两个中心同时写入造成数据冲突覆盖。一般可以选择一种或多种路由方式，如ADNS根据地域路由，通过Tengine根据用户属性路由，或者通过sidecar方式进行路由，具体实现方式这里就不展开说了。

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云计算的经济学基础来自规模经济。直观上，批量采购，带来更低的供应链成本；大型数据中心，降低运营成本。更重要的是，由于不同用户不同时间的工作负载不同，可以利用规模优势进行削峰填谷。结合自动化、智能化的供应链和运营体系，进一步提升了硬件资产运营效率。云计算正如电力这样的公共服务基础设施，集中发电比每家每户自建发电机，有更低的成本和更高的效率。

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FaaS 应用架构和研发、交付流程和传统应用相比有很大的改变。

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如果多个DB间是同构的，那么可能存在一些情况使得中心化的内容同时挂掉；但如果DB是异构的，比如使用的数据库版本不同，那么这些数据库同时挂掉的情况则非常少。

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值得一提的是，这并不是微服务体系下流量绑定的标准配置，而是阿里的应用开发人员和中间件人员提出的业务隔离设计。随着上云等措施，这种设计逐渐内置到基础设施中，成为一个典型的业务隔离设计。