架構的演進
傳統單體應用架構
十多年前主流的應用架構都是單體應用，部署形式就是一臺服務器加一個資料庫，在這種架構下，運維人員會小心翼翼地維護這臺服務器，以保證服務的可用性，
單體應用架構面臨的問題
隨著業務的增長，這種最簡單的單體應用架構很快就面臨兩個問題，首先，這里只有一臺服務器，如果這臺服務器出現故障，例如硬體損壞，那么整個服務就會不可用；其次，業務量變大之后，一臺服務器的資源很快會無法承載所有流量，
解決這兩個問題最直接的方法就是在流量入口加一個負載均衡器，使單體應用同時部署到多臺服務器上，這樣服務器的單點問題就解決了，與此同時，這個單體應用也具備了水平伸縮的能力，
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微服務架構
1. 微服務架構演進出通用服務
隨著業務的進一步增長，更多的研發人員加入到團隊中，共同在單體應用上開發特性，由于單體應用內的代碼沒有明確的物理邊界，大家很快就會遇到各種沖突，需要人工協調，以及大量的 conflict merge 操作，研發效率直線下降，
因此大家開始把單體應用拆分成一個個可以獨立開發、獨立測驗、獨立部署的微服務應用，服務和服務之間通過 API 通訊，如 HTTP、GRPC 或者 DUBBO，基于領域驅動設計中 Bounded Context 拆分的微服務架構能夠大幅提升中大型團隊的研發效率，
2. 微服務架構給運維帶來挑戰
應用從單體架構演進到微服務架構，從物理的角度看，分布式就成了默認選項，這時應用架構師就不得不面對分布式帶來的新挑戰，在這個程序中，大家都會開始使用一些分布式服務和框架，例如快取服務 Redis，配置服務 ACM，狀態協調服務 ZooKeeper，訊息服務 Kafka，還有通訊框架如 GRPC 或者 DUBBO，以及分布式追蹤系統等，
除分布式環境帶來的挑戰之外，微服務架構給運維也帶來新挑戰，研發人員原來只需要運維一個應用，現在可能需要運維十個甚至更多的應用，這意味著安全 patch 升級、容量評估、故障診斷等事務的作業量呈現成倍增長，這時，應用分發標準、生命周期標準、觀測標準、自動化彈性等能力的重要性也更加凸顯，
云原生
1. 基于云產品架構
一個架構是否是云原生，就看這個架構是否是長在云上的，這是對“云原生”的簡單理解，這個“長在云上”不是簡單地說用云的 IaaS 層服務，比如簡單的 ECS、OSS 這些基本的計算存盤；而是應該理解成有沒有使用云上的分布式服務，比如 Redis、Kafka 等，這些才是直接影響到業務架構的服務，微服務架構下，分布式服務是必要的，原來大家都是自己研發這樣的服務，或者基于開源版本自己運維這樣的服務，而到了云原生時代，業務則可以直接使用云服務，
另外兩個不得不提的技術就是 Docker 和 Kubenetes，其中，前者標準化了應用分發的標準，不論是 Spring Boot 寫的應用，還是 NodeJS 寫的應用，都以鏡像的方式分發；而后者在前者的技術上又定義了應用生命周期的標準，一個應用從啟動到上線，到健康檢查，再到下線，都有了統一的標準，
2. 應用生命周期托管
有了應用分發的標準和生命周期的標準，云就能提供標準化的應用托管服務，包括應用的版本管理、發布、上線后的觀測、自愈等，例如對于無狀態的應用來說，一個底層物理節點的故障根本不會影響到研發，因為應用托管服務基于標準化應用生命周期可以自動完成騰挪作業，在故障物理節點上將應用的容器下線，在新的物理節點上啟動同等數量的應用容器，可以看出，云原生進一步釋放了價值紅利，
在此基礎上，由于應用托管服務能夠感知到應用運行期的資料，例如業務流量的并發、cpu load、記憶體占用等，業務就可以配置基于這些指標的伸縮規則，再由平臺執行這些規則，根據業務流量的實際情況增加或者減少容器數量，這就是最基本的 auto scaling——自動伸縮，這能夠幫助用戶避免在業務低峰期限制資源，節省成本，提升運維效率，
本文總結
在架構的演程序序中，研發運維人員逐漸把關注點從機器上移走，希望更多地由平臺系統管理機器，而不是由人去管理，這就是一個對 Serverless 的樸素理解，
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