• 推荐
  • 评论
  • 收藏

软件系统的架构/部署方式:单体、分布式、SOA、微服务

2020-09-05    8989次浏览

什么是软件架构?软件架构是什么?

说到软件架构,那么首先要说的是软件开发,软件开发可以理解为:把现实存在的需求或者问题利用计算机技术进行解决实现,需求问题小到数学计算器的实现,大道火箭或者卫星的控制系统等,而软件开发中最大的挑战,就是能够快速高效地针对需求、环境的变化做出改变,也能够持续提供稳定、高可用的服务。而软件架构,就是软件系统的骨骼与框架。
  • “架构”在现实世界中被很多行业所使用,很难有一个明确或标准的定义;但架构是必须要考虑的问题,有系统的地方就需要架构,大到航空飞机,小到一个电商系统里面的一个功能组件,都需要设计和架构。
  • 抽象而言,架构就是对系统中的实体以及实体之间的关系所进行的抽象描述,是对物/信息的功能与形式元素之间的对应情况所做的分配,是对元素之间的关系以及元素同周边环境之间的关系所做的定义。
  • 架构能将目标系统按某个原则进行切分,切分的原则,是要便于不同的角色进行并行工作,结构良好的创造活动要优于毫无结构的创造活动。
软件架构的核心价值,即是控制系统的复杂性,将核心业务逻辑和技术细节的分离与解耦(松耦合、多层次)。软件架构是系统的草图实现,它描述的对象是直接构成系统的抽象组件;各个组件之间的连接则明确和相对细致地描述组件之间的通信。在实现阶段,这些抽象组件被细化为实际的组件,比如具体某个类或者对象。
在面向对象领域中,组件之间的连接通常用接口来实现。架构师的职责是努力训练自己的思维,用它去理解复杂的系统,通过合理的分解和抽象,理解并解析需求,创建有用的模型,确认、细化并扩展模型,管理架构;能够进行系统分解形成整体架构,能够正确的技术选型,能够制定技术规格说明并有效推动实施落地。

软件架构分类

软件行业中,实际上将架构分为三大类:业务架构、应用架构、基础架构(技术架构);业务架构主要着眼于控制业务的复杂性,基础架构着眼于解决分布式系统中存在的一系列问题。他们之间的关系是业务架构决定应用架构,技术架构支撑应用架构,往往又可以将软件架构细分为以下几类:
  • 业务架构(需求和解决方案架构):核心是针对具体业务,了解客户/业务方的痛点,项目定义,现有环境;梳理实际需求和非功能性需求,进行问题域划分与领域建模等工作;沟通协调,方案拟定于需求建议,需求迭代,项目交付等。
  • 应用架构:专注对整个应用系统的核心处理逻辑进行描述,根据业务场景的需要,设计应用的层次结构,制定应用规范、定义接口和数据交互协议等。并尽量将应用的复杂度控制在一个可以接受的水平,从而在快速的支撑业务发展的同时,在保证系统的可用性和可维护性的同时,确保应用满足非功能属性要求(性能、安全、稳定性等)。
  • 数据架构:专注于构建数据处理逻辑,统一数据定义规范,标准化数据表达,形成有效易维护的数据资产。打造统一的大数据处理平台,包括数据可视化运营平台、数据共享平台、数据权限管理平台等。
  • 中间件架构:专注于中间件系统的构建,需要解决服务器负载,分布式服务的注册和发现,消息系统,缓存系统,分布式数据库等问题,同时架构师要在 CAP 之间进行权衡。
  • 运维架构:负责运营维护系统的规划、选型、部署上线,建立规范化的运维体系。
  • 物理架构:物理架构关注软件元件是如何操作和部署到硬件上的,专注于基础设施,某种软硬件体系,甚至云平台,包括机房搭建、网络拓扑结构,网络分流器、代理服务器、Web 服务器、应用服务器、报表服务器、整合服务器、存储服务器和主机等。
  • 技术架构:专注对系统中各个实现层面的具体实现进行描述(从技术层面描述系统实现),主要是分层模型,例如持久层、数据层、逻辑层、应用层、表现层等,然后每层使用什么技术框架:PHP、Spring、hibernate、ioc、MVC、成熟的类库、中间件、WebService等,分别说明,要求这些技术能够将整个系统的主要实现概括。

应用架构发展历程

“应用”在计算中表示可独立运行的、提供某种业务功能实现的计算机程序代码。截止到2020年在软件行业中,应用架构包含五种架构设计方案:
  1. 单体架构
  2. 分布式架构
  3. SOA架构
  4. 微服务架构
  5. Serverless架构(云计算平台整合架构)
  6. Cloud Native 云原生架构(云计算平台整合架构)

单体架构

在应用程序发展的早期,大部分软件项目是将所有的服务端功能模块打包到单个巨石型(Monolith)应用(典型的三级架构,前端(Web/Wap/APP)+中间业务逻辑层+数据库层。这是一种典型的Java Spring mvc或者Python Drango框架的应用)中,如很多企业的 Java 应用程序打包为 war包然后发布到Tomcat中,如下图所示:
  • 单体架构在技术架构的层面上又分为标准的三层:数据访问层(M)、服务层(C)和 Web(控制层V)层,简称MVC。
  • 数据访问层用于定义数据访问接口,实现对真实数据库的访问;
  • 服务层用于对应用业务逻辑进行处理;
  • Web 层用于处理异常、逻辑跳转控制、页面渲染模板等。

由来:

  • 最简单的应用架构逻辑,符合人类的第一认知思路,以“实现功能”为主,适用于构建数据、处理数量达不到海量级别的小中型软件系统。
  • 软件发展的最开始,各大互联网公司的应用技术栈大致可分为 LAMP(Linux + Apache + MySQL + PHP)和 MVC(Spring + iBatis/Hibernate + Tomcat)和 .NET(.NET MVC) 三大流派。无论是 LAMP 还是 MVC,都是为单体应用架构设计的,其优点是学习成本低,开发上手快,测试、部署、运维也比较方便,甚至一个人就可以完成一个网站的开发与部署。

优点:

  • 易于搭建开发环境、易于测试、易于部署
  • 开发方便,运维方便

缺点:

  • 无法进行局部改动与部署
  • 编译时间过长
  • 技术缺陷、债务越来越多:随着时间推移、需求变更和人员更迭,会在应用程序中形成越来越多的缺陷而无法彻底修复。“不坏不修”,这在软件开发中非常常见,在单体应用中这种思想更甚。已使用的系统设计或模块代码难以被整体修改(这些代码可能存在缺陷),因为应用程序中的其他模块可能会以各种各样的方式使用它。
  • 回归测试周期过长
  • 开发效率降低
  • 维护升级复杂性高:以一个百万行代码级别的单体应用为例,整个项目包含的模块非常多、模块的边界模糊、依赖关系不清晰、代码质量参差不齐、混乱地堆砌在一起。可想而知整个项目非常复杂。每次修改代码都心惊胆战,甚至添加一个简单的功能,或者修改一个Bug都会带来隐含的缺陷。
  • 部署频率低:随着代码的增多,构建和部署的时间也会增加。而在单体应用中, 每次功能的变更或缺陷的修复都会导致需要重新部署整个应用。全量部署的方式耗时长、 影响范围大、 风险高, 这使得单体应用项目上线部署的频率较低。 而部署频率低又导致两次发布之间会有大量的功能变更和缺陷修复,出错率比较高。
  • 容错性、可靠性差:某块代码中的Bug:死循环、内存溢出等,都会导致整个应用的崩溃。
  • 灵活性、扩展能力差:单体应用只能作为一个整体进行扩展,无法根据业务模块的需要进行伸缩。例如:应用中有的模块是计算密集型的,它需要强劲的CPU;有的模块则是IO密集型的,需要更大的内存。由于这些模块部署在一起,不得不在硬件的选择上做出妥协,使用了统一的技术平台或方案解决所有的问题, 团队中的每个成员都必须使用相同的开发语言和框架,要想引入新框架或新技术平台也会非常困难。

分布式架构

通俗点说,分布式架构就是把系统进行拆分并部署到多台服务器上的系统(注意区分分层和集群);专业点说,分布式软件系统(Distributed Software Systems)是支持分布式处理的软件系统,是在由网络互联的多处理机体系结构上执行任务的系统。常见的有:分布式操作系统、分布式程序设计语言及其编译(解释)系统、分布式文件系统、分布式数据库系统、分布式应用系统等。  
分布式架构是单体架构的并发扩展,将一个大的系统划分为多个业务模块,业务模块分别部署在不同的服务器上,各个业务模块之间通过接口进行数据交互。数据库也大量采用分布式数据库,如:Redis、ES、solor等。通过DNS&LVS/Nginx/F5负载均衡处理器(DNS是用于实现地理级别的负载均衡,而Nginx&LVS&F5用于同一地点内机器级别的负载均衡。其中Nginx是软件的7层负载均衡,LVS是内核的4层负载均衡,F5是硬件做4层负载均衡),将用户请求均衡的负载到不同的服务器上。该架构相对于单体架构来说,这种架构提供了负载均衡的能力,大大提高了系统负载能力,解决了网站高并发的需求。其架构图如下所示:

由来:

  • 增大系统吞吐量:当数据处理、请求数量达到一定级别后,单体架构的系统已经供不应求了,超出了一台服务器的最高处理要求,需要将应用系统进行模块拆分(水平拆分和垂直拆分)分别部署到多个服务器上,使用负载均衡调度工具进行协调处理。
  • 增强系统可用性:业务处理越来越关键,需要提高整个系统架构的可用性,这就意味着架构中不能存在单点故障。这样,整个系统不会因为一台机器出故障而导致整体不可用。所以,需要通过分布式架构来冗余系统以消除单点故障,从而提高系统的可用性。

优点:

  • 低耦合度:把模块拆分,使用接口通信,降低模块之间的耦合度。
  • 开发效率高:把项目拆分成若干个子项目,不同的团队负责不同的子项目,提高了开发效率。
  • 扩展方便:增加功能时只需要再增加一个子项目,调用其他系统的接口就可以。
  • 部署灵活:可以灵活的进行分布式部署。
  • 代码复用性高:因为功能的模块化,所以系统模块重用度更高

缺点: 

  • 系统之间的交互要使用远程通信,接口开发增大工作量
  • 开发难度高:分布式部署会带来如:各个拆分开的模块间如何相互调用、会话的统一管理、一致性更新、分布式事务、关键服务的可用性保障等一系列问题,加大了开发复杂度

分布式和集群

  • 分布式:一个业务拆分成多个子业务,部署在不同的服务器上
  • 集群:同一个业务,部署在多个服务器上
  • 如:电商系统可以拆分成商品,订单,用户等子系统,这就是分布式;而为了应对并发,同时部署好几个用户系统,这就是集群

面向服务的SOA架构

SOA(Service-Oriented Architecture) 面向服务架构,是在互联网应用规模迅速增长,集中式架构已无法做到无限制地提升系统的吞吐量的背景下,产生的模块化开发、分布式扩展部署等相对宽泛的概念。
SOA 是一个组件模型,它将应用程序的不同功能单元(称为服务)通过这些服务之间定义良好的接口联系起来。SOA 中的接口独立于实现服务的硬件平台、编程语言,采用中立的方式进行定义,这使得构建在各系统中的服务可以以一种统一和通用的方式进行交互。面向服务架构,它可以根据需求通过网络对松散耦合的粗粒度应用组件进行分布式部署、组合和使用。SOA可以理解为:对单体架构的系统按照实际业务,拆分成功能简单、层次清晰、可独立部署的模块,每个模块之间相互独立,通过服务治理管理这些单独的模块进行工作。
  • 将多个模块分成多个子系统,多个子系统在服务总线上进行登记,通过服务总线来实现均衡调用(因为SOA一般用于大型项目,比较复杂,所以一般总系统不会再集成,会拆分多个,分别做成服务,相互调用)。
  • 当我们进行下订单的任务处理时,多个服务直接互相调用,系统通过服务总线,分别调用对于的子系统来完成任务处理。
  • 企业服务总线:企业服务总线不是对多个子模块的集成,他在这里充当数据通道的作用,数据总线不关心业务,数据总线根据给的地址和协议去调服务,上端不关心服务在哪里是什么,只找数据总线。

由来:

  • 实现服务(独立功能模块)的可治理:随着系统的数据处理、请求数量进一步增加,会拓展更多的服务器进行集群,这样我们会发现这些服务器会越来越难以管理,那些服务器可用?那些功能模块需要进一步提高扩展?等等一系列问题都会发生,这时候需要对所有的服务器进行管理、监视来达到更好的数据和请求的处理。

优点:

  • 松耦合:由于服务自治,有一定封装边界,服务调用交互是通过发布接口。这意味着应用程序不感兴趣的服务如何被实现。
  • 位置透明:服务的消费者不必关系服务位于什么地方。
  • 可在异构平台间复用。可以将遗留系统包装成服务。
  • 便于测试,能并行开发,较高可靠性和良好可伸缩性。
  • 降低用户成本,用户不需要关心各服务之间是什么语言的、不需要知道如果调用他们,只要通过统一标准找数据总线就可以了。

缺点:

  • 提高了系统的复杂程度,性能有相应影响。

微服务架构

微服务(Microservices Architecture Pattern)由 Martin Fowler 在 2014 年提出的,将单体架构的系统应用,转化为多个可以独立运行、独立开发、独立部署、独立维护的服务或者应用的聚合,从而满足业务快速变化及分布式多团队并行开发的需求。如康威定律(Conway’s Law)所言,任何组织在设计一套系统(广义概念)时,所交付的设计方案在结构上都与该组织的通信结构保持一致,微服务与微前端不仅仅是技术架构的变化,还包含了组织方式、沟通方式的变化。
  • 对于微服务,不同背景的人也有不同的见解,对于熟悉 SOA 的开发者,微服务是去中心化的分布式软件架构。SOA 更多强调重用,而微服务偏向于重写。SOA 偏向水平服务,
  • 微服务偏向垂直服务;SOA 偏向自上而下的设计,微服务偏向自下而上的设计。
  • 微服务与软件工程,面向对象设计中的原理同样相通,都是遵循单一职责(Single Responsibility)、关注分离(Separation of Concerns)、模块化(Modularity)与分而治之(Divide & Conquer)等基本的原则。
微服务架构,主要是中间层分解,将系统拆分成很多小应用(微服务),微服务可以部署在不同的服务器上,也可以部署在相同的服务器不同的容器上。当应用的故障不会影响到其他应用,单应用的负载也不会影响到其他应用,其代表框架有Spring cloud、Dubbo等。 其架构图如下所示:

由来:

  • 模块细分化、多层次服务治理与监管:在SOA的基础上进一步将模块细分,添加了更多的服务治理中间组件:负载均衡、熔断、限流和降级、服务注册中心、API网关等等
  • SOA灵活性差:由于SOA架构早期均使用了总线模式,这种总线模式是与某种技术栈强绑定的,如:J2EE。这导致很多企业的遗留系统很难对接,切换时间太长,成本太高,新系统稳定性的也需要时间去检验。最终 SOA 成为了企业级的重量级架构方案,中小公司都不敢尝试。

优点:

  • 易于开发和维护:一个微服务只会关注一个特定的业务功能,所以它业务清晰、代码量较少。开发和维护单个微服务相对简单。而整个应用是由若干个微服务构建而成的,所以整个应用也会被维持在一个可控状态。
  • 单个微服务启动较快:单个微服务代码量较少,所以启动会比较快。
  • 局部修改容易部署:单体应用只要有修改,就得重新部署整个应用,微服务解决了这样的问题。一般来说,对某个微服务进行修改,只需要重新部署这个服务即可。
  • 技术栈不受限:在微服务架构中,可以结合项目业务及团队的特点,合理地选择技术栈。例如某些服务可使用关系型数据库MySQL;某些微服务有图形计算的需求,可以使用Neo4j;甚至可根据需要,部分微服务使用Java开发,部分微服务使用Node.js开发。

缺点:

  • 微服务虽然有很多吸引人的地方,但它并不是免费的午餐,使用它是有代价的。使用微服务架构面临的挑战。
  • 运维要求较高:更多的服务意味着更多的运维投入。在单体架构中,只需要保证一个应用的正常运行。而在微服务中,需要保证几十甚至几百个服务服务的正常运行与协作,这给运维带来了很大的挑战。
  • 分布式固有的复杂性:使用微服务构建的是分布式系统。对于一个分布式系统,系统容错、网络延迟、分布式事务等都会带来巨大的挑战。
  • 接口调整成本高:微服务之间通过接口进行通信。如果修改某一个微服务的API,可能所有使用了该接口的微服务都需要做调整。
  • 重复劳动:很多服务可能都会使用到相同的功能,而这个功能并没有达到分解为一个微服务的程度,这个时候,可能各个服务都会开发这一功能,从而导致代码重复。尽管可以使用共享库来解决这个问题(例如可以将这个功能封装成公共组件,需要该功能的微服务引用该组件),但共享库在多语言环境下就不一定行得通了。

Serverless架构(功能模块商业化)

当我们还在容器的浪潮中前行时,已经有一些革命先驱悄然布局另外一个云计算战场:Serverless架构。
2014年11月14日,亚马逊AWS发布了新产品Lambda。当时Lambda被描述为:一种计算服务,根据时间运行用户的代码,无需关心底层的计算资源。从某种意义上来说,Lambda姗姗来迟,它像云计算的PaaS理念:客户只管业务,无需担心存储和计算资源。在此前不久,2014年10月22日,谷歌收购了实时后端数据库创业公司Firebase。Firebase声称开发者只需引用一个API库文件就可以使用标准REST API的各种接口对数据进行读写操作,只需编写HTML+CSS+JavaScrip前端代码,不需要服务器端代码(如需整合,也极其简单)。相对于上两者,Facebook 在2014年二月收购的 Parse,则侧重于提供一个通用的后台服务。这些服务被称为Serverless或no sever。想到PaaS(平台即服务)了是吗?很像,用户不需要关心基础设施,只需要关心业务,这是迟到的PaaS,也是更实用的PaaS。这很有可能将会变革整个开发过程和传统的应用生命周期,一旦开发者们习惯了这种全自动的云上资源的创建和分配,或许就再也回不到那些需要微应用配置资源的时代里去了。
Serverless架构能够让开发者在构建应用的过程中无需关注计算资源的获取和运维,由平台来按需分配计算资源并保证应用执行的SLA(服务等级协议),按照调用次数进行计费,有效的节省应用成本。ServerLess的架构如上图所示。其优点如下所示:
 

由来:

  • 云计算FaaS和BaaS的构建:由第三方平台提供一些模块功能服务,这些模块服务由第三方平台维护,我们只需要购买各种服务即可,就如我们购买水电一样,出现任何问题可以找第三方解决,人们不再操心运行所需的资源,只需关注自己的业务逻辑,并且为实际消耗的资源付费。可以说,随着Serverless架构的兴起,真正的云计算时代才算到来了。
  • BaaS(Backend as a Service,后端即服务)是指我们不再编写或管理所有服务端组件,可以使用领域通用的远程组件(而不是进程内的库)来提供服务。
  • FaaS意在无须自行管理服务器系统或自己的服务器应用程序,即可直接运行后端代码。

优点:

  • 低运营成本:在业务突发性极高的场景下,系统为了应对业务高峰,必须构建能够应对峰值需求的系统,这个系统在大部分时间是空闲的,这就导致了严重的资源浪费和成本上升。在微服务架构中,服务需要一直运行,实际上在高负载情况下每个服务都不止一个实例,这样才能完成高可用性;在Serverless架构下,服务将根据用户的调用次数进行计费,按照云计算pay-as-you-go原则,如果没有东西运行,你就不必付款,节省了使用成本。同时,用户能够通过共享网络、硬盘、CPU等计算资源,在业务高峰期通过弹性扩容方式有效的应对业务峰值,在业务波谷期将资源分享给其他用户,有效的节约了成本。
  • 简化设备运维:在原有的IT体系中,开发团队即需要维护应用程序,同时还要维护硬件基础设施;Serverless架构中,开发人员面对的将是第三方开发或自定义的API 和URL,底层硬件对于开发人员透明化了,技术团队无需再关注运维工作,能够更加专注于应用系统开发。
  • 提升可维护性:Serverless架构中,应用程序将调用多种第三方功能服务,组成最终的应用逻辑。目前,例如登陆鉴权服务,云数据库服务等第三方服务在安全性、可用性、性能方面都进行了大量优化,开发团队直接集成第三方的服务,能够有效的降低开发成本,同时使得应用的运维过程变得更加清晰,有效的提升了应用的可维护性。
  • 更快的开发速度:这一点在现在互联网创业公司得到很好的体现,创业公司往往开始由于人员和资金等问题,不可能每个产品线都同时进行,这时候就可以考虑第三方的Baas平台,比如使用微信的用户认证、阿里云提供的RDS,极光的消息推送,第三方支付及地理位置等等,能够很快进行产品开发的速度,把工作重点放在业务实现上,把产品更快的推向市场。

缺点:

  • 厂商平台绑定:平台会提供Serverless架构给大玩家,比如AWS Lambda,运行它需要使用AWS指定的服务,比如API网关,DynamoDB,S3等等,一旦你在这些服务上开发一个复杂系统,你会粘牢AWS,以后只好任由他们涨价定价或者下架等操作,个性化需求很难满足,不能进行随意的迁移或者迁移的成本比较大,同时不可避免带来一些损失。Baas行业内一个比较典型的事件,2016年1月19日Facebook关闭曾经花巨额资金收购的Parse,造成用户不得不迁移在这个平台中产生一年多的数据,无疑需要花费比较大的人力和时间成本。
  • 成功案例比较少,没有行业标准:目前的情况也只适合简单的应用开发,缺乏大型成功案例的推动。对于Serverless缺乏统一的认知以及相应的标准,无法适应所有的云平台。
  • 目前微服务架构在四种架构中处于主流地位,很多应用第一、第二种架构的企业也开始慢慢转向微服务架构。到目前为止微服务的技术相对于二三年前已经比较成熟,第四种架构将是未来发展的一种趋势。如果你喜欢我的文章,欢迎关注我的简书,后续我将教会大家利用spring cloud和docker轻松愉快的构建微服务。

Cloud Native 云原生架构(功能模块商业化)

云原生是通过构建团队、文化和技术,利用自动化和架构来管理系统的复杂性和解放生产力。
Pivotal 是云原生应用的提出者,并推出了 Pivotal Cloud Foundry 云原生应用平台和 Spring 开源 Java 开发框架,成为云原生应用架构中先驱者和探路者。早在 2015 年 Pivotal 公司的 Matt Stine 写了一本叫做迁移到云原生应用架构的小册子,其中探讨了云原生应用架构的几个主要特征:符合 12 Factors 应用、面向微服务架构、自服务敏捷架构、基于 API 的协作以及抗脆弱性。2015 年 Google 主导成立了云原生计算基金会(CNCF),起初 CNCF 对云原生(Cloud Native)的定义包含以下三个方面:应用容器化、面向微服务架构、应用支持容器的编排调度。
云原生应用程序简单地定义为从头开始为云计算架构而构建应用程序;这意味着,如果我们将应用程序设计为预期将部署在分布式、可扩展的基础架构上,我们的应用程序就是云原生的。
随着公共云将承载越来越多的算力,未来云计算将是主流的 IT 能力交付方式,CNCF 也对云原生进行了重新定义:云原生技术有利于各组织在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中,构建和运行可弹性扩展的应用;云原生的代表技术包括容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式 API。
  • Codeless 对应的是服务开发,实现了源代码托管,你只需要关注你的代码实现,而不需要关心你的代码在哪,因为在整个开发过程中你都不会感受到代码库和代码分支的存在。
  • Applicationless 对应的是服务发布,在服务化框架下,你的服务发布不再需要申请应用,也不需要关注你的应用在哪。
  • Serverless 对应的则是服务运维,有了 Serverless 化能力,你不再需要关注你的机器资源,Servlerless 会帮你搞定机器资源的弹性扩缩容
这些技术组合搭配,能够构建容错性好、易于管理和便于观察的松耦合系统;再结合可靠的自动化手段,云原生技术能够使工程师轻松地对系统作出频繁和可预测的重大变更。由此可见,云原生是保障系统能力灵动性地有效抓手;云原生技术有利于各组织在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中,构建和运行可弹性扩展的应用。微服务架构非常适合云原生应用程序;但是,云原生同样存在着一定的限制,如果你的云原生应用程序部署在 AWS 等公有云上,则云原生 API 不是跨云平台的。 
云原生应用的关键属性包括了:使用轻量级的容器打包、使用最合适的语言和框架开发、以松耦合的微服务方式设计、以 API 为中心的交互和协作、无状态和有状态服务在架构上界限清晰、不依赖于底层操作系统和服务器、部署在自服务、弹性的云基础设施上、通过敏捷的 DevOps 流程管理、自动化能力、通过定义和策略驱动的资源分配。云原生是分布式应用当下重要的发展路径,其终态应当是 Distributionless,所有与分布式相关的问题由云平台解,分布式应用的开发会跟传统应用的开发一样方便,甚至更加便捷。