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到了 2017 年, 云原生应用提出者之一的 Pivotal 在其官网**云原生的定义概括为 DevOps、持续交付、微服务、容器四大特征，这也成了很多人对 Cloud Native 的基础印象。

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什么时候开始微服务架构
几乎所有成功的微服务架构都是从一个巨大的单体架构开始的，并且都是由于单体架构太大而被拆分为微服务架构。

在所一开始就构建微服务架构的故事中，往往都有人遇到了巨大的麻烦。

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漏桶算法（Leaky Bucket）：漏桶算法主要目的是控制数据注入网络的速率，平滑网络上的突发流量。
令牌桶算法（token bucket）：令牌桶控制的是一个时间窗口内通过的数据量，通常我们会以 QPS、TPS 来衡量。

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如果现在我们有三个节点，为了实现一致性，要确保有且只有一个是 Leader，另外两个为 Follower，只有 Leader 是可写的，Follower 只能读。管理节点 M 通过心跳判断各个节点的状态，用 M 去指定 Leader，一旦 Leader 死掉，就可以重新指定一个 Leader。

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依赖，显示声明依赖。
配置：环境中存储配置。
后端服务：把后端服务当作附加资源。后端服务是指程序运行所需要的通过网络调用的各种服务，如数据库（MySQL、CouchDB）、消息/队列系统（RabbitMQ、Beanstalkd）、SMTP 邮件发送服务（Postfix），以及缓存系统（Memcached）。

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函数计算 (Function as a Service) 是 Serverless 中最具代表性的产品形态。通过把应用逻辑拆分多个函数，每个函数都通过事件驱动方式触发执行，例如当对象存储 (OSS) 中产生的上传 / 删除对象等事件， 能够自动、可靠地触发 FaaS 函数处理且每个环节都是弹性和高可用的，客户能够快速实现大规模数据的实时并行处理。同样的，通过消息中间件和函数计算的集成，客户可以快速实现大规模消息的实时处理。

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他们希望通过本地计算，更好地控制敏感数据。

市场营销、**和房地产领域的云原生开发人员不太可能在本地服务器上运行代码。这些行业的重点是内容，因此需要轻松快速地访问。可访问性和性能对这些领域的成功至关重要，而本地服务器可能无法满足这些要求。

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随着互联网的发展到万物智联，5G、AIoT 等新技术的涌现，随处可见的计算需求已经成为现实。针对不同计算场景，容器运行时会有不同需求。KataContainer、Firecracker、gVisor、Unikernel 等新的容器运行时技术层出不穷，分别解决安全隔离性、执行效率和通用性三个不同维度要求。OCI(Open Container Initiative)标准的出现， 使不同技术采用一致的方式进行容器生命周期管理，进一步促进了容器引擎技术的持续创新。

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实现最佳性能功耗比和性能价格比的另一个重要方向是支持异构硬件。由于 x86 处理器的性能越来越难以提升，而在 AI 等对算力要求极高的场景，GPU、FPGA、TPU(Tensor Processing Units)等架构处理器的计算效率更具优势。随着异构硬件虚拟化、资源池化、异构资源调度和应用框架支持的成熟，异构硬件的算力也能通过 Serverless 的方式释放，大幅降低企业使用门槛。

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在混合云时代，这是不断增长的IT功能队列。机器学习可以解决大量经常冗余的警报，以更加实时或主动的方式帮助管理系统性能，并提供更大的端到端可见性，从而为IT团队节省时间。