Monolithic 混合微服务架构 Microservices • 微服务 & 单体 • Spring Cloud & Service Mesh7/总页数 运行时支撑服务 • 服务注册中心 • 服务网关 • 配置中心 混合微服务的互联互通 目标 • 互联互通 • 平滑迁移 • 灵活演进 环境 • 虚拟机 • Kubernetes8/总页数 混合微服务的互联互通 百度智能云 百度智能云 CNAP 混合微服务架构图 • Spring Cloud • Service Mesh9/总页数 注册中心与高可用方案 /0210/总页数 • Consul is a tool for service discovery and configuration. Consul is distributed, highly available, and extremely scalable

基础架构三问： 1. 服务治理：RPC 框架 vs 服务治理平台 2. 多语言 vs Java 3. 开源 vs 自研2/24 /01 /02 /03 严选 Service Mesh 演进 混合云架构落地实践 规划与展望3/24 严选ServiceMesh演进 /014/24 严选第一代 Service Mesh 架构 • 使用 Consul 作为服务发现组件 • 数据面：cNginx 持续演进的诉求 • 提供高质量的服务治理能力 • 增强流量管理能力 • 将更多治理特性（如限流、熔断、故障注入）与业务架构解耦 • 支持更多的协议 • 增强控制面 • 配合业务容器化上云及混合云架构8/24 行业技术演进 - 通用型 Service Mesh 出现 2017年1月23日 加入 CNCF 2017年4月25日 1.0Releases Linkerd 2016年9月13日 Configuration Protocol（简称为 MCP，一套标准 GRPC 协议） • 高可用设计主要基于 Kubernetes 及 Istio 机制实现14/24 Service Mesh 在混合云架构落地 /0215/24 严选上云 Roadmap16/24 落地关键步骤 拥抱云原生 • 大势所趋 • 容器化是微服务的最佳载体 • 容器化是 Service Mesh 高 效落地的基石

BeiJing 正向代理理特点 �30 微博Service Mesh实践 - WeiboMesh ➢ 业务平滑迁移 ➢ agent故障转移，开关控制 ➢ 多发，超时精确控制 ➢ 适合⾮非云，混合云快速迁移Service Mesh Meetup · BeiJing 反向代理理配置 �31 微博Service Mesh实践 - WeiboMesh motan-service motan-basicService 微博Service Mesh实践 - WeiboMesh 1-跨语⾔言服务化 3-可靠的Transport 5-Http、Web⾃自动转RPC 2-服务治理理与业务逻辑解耦 6-适合⾮非云，混合云等，适配Registry⽀支持云原⽣生 4-节省资源Service Mesh Meetup · BeiJing Weibo Mesh在业务应⽤用中的效果 �35 微博Service Mesh实践

微服务治理与业务逻辑解耦 Part 1： 为什么需要Service Mesh? Service 业务逻辑 SDK 协议编解码 服务发现 负载均衡 熔断限流 服务路由 …… 混合在一个进程内， 应用既有业务逻辑， 也有各种功能， 每次升级都要重新发布应用 升级成本高 版本碎片化严重 中间件演进困难6/39 微服务治理与业务逻辑解耦 Part 1： 负载均衡 熔断限流 服务路由 …… - 专注业务实现 - 无需感知Mesh - 专注服务间通讯和相 关能力 - 与业务逻辑无关 将SDK客户端 的功能剥离 混合在一个进程内， 应用既有业务逻辑， 也有各种功能， 每次升级都要重新发布应用 业务进程专注于业务逻辑 SDK 中的大部分功能， 拆解为独立进程， 以 Sidecar 的模式运行

Service 业务逻辑 轻量级SDK 协议编解码 Sidecar （MOSN） 服务发现 负载均衡 熔断限流 服务路由 …… 将SDK客户端 的功能剥离 Sidecar专注服务间通讯 混合在一个进程内， 应用既有业务逻辑， 也有各种功能 业务进程专注于业务逻辑Service Mesh 为什么蚂蚁需要Service Mesh • 拥抱微服务，云原生 • 异构语言体系融合 • 统一服务治理 南北，东西应用层流量的全局管 控，调度和安全能力 § 全方位的安全防护，全链路加密， 应用层的零信任网络 § 随通信基础设施，通信场景的变 化而演进 § 金融级的通信安全基础设施关于未来 § 云原生，多云混合云时代，南北，东西流量的边界逐渐模糊 § 应用网络代理层部分能力固化，下沉至系统网络栈或者智能硬件设备 § 物理通信基础设施的升级势必带来应用网络层的变革 § Sidecar -> Proxyless

• 预留实例：性能好 • 按量实例：按需使用函数计算-预留实例 预留实例 按量实例 效果 0 0 禁止调用 10 0 只使用预留实例，固定费用 0 10 只使用按量实例，按需付费 10 5 混合模式，兼顾性能和成本函数计算 DemoThank you ! 关注“阿里巴巴云原生”公众号 回复 1124 获取 PPT

keeper云原生实时计算与人工智能@微博 2.4倍性能提升 百亿实时样本 万亿维度模型云原生基础设施 新生态 新算力 新基石 全球化部署 单集群万节点规模 云边端一体化 延时降低75% 混合云2.0架构 交付效率提升3倍 全链路安全架构 实时风险监测、告警、阻断 极速弹性 分钟级1000节点伸缩 异构算力 利用率提升5倍 沙箱容器 强隔离，90%原生性能 容器云应用市场

• 各服务不需要统一技术栈，不需要共享公共库和框架；微服务究竟带来什么好处 Ready for market faster：快速响应市场地变化 Mix of technologies：多技术栈混合使用； Scalability：可扩展性 Resiliency：可伸缩性 Agility：高效的团队协作，适合two-pizza rule团队；微服务带给我们的麻烦是什么 Complexity

调用链埋点的影响必须足够小 • 鉴权需要同步进行，调用Mixer代 价大 • Mixer的中央节点问题 • 传统基于日志收集的tracing方 案足够成熟 • 内部实现一套可插拔的鉴权框 架也能接受混合部署 vs. 绑定K8s • 历史原因导致长期都会物理机 和容器并存，内部需求必须要 同时支持物理机和云 • 绑定K8s能够享受K8s的红利， 但也限制了使用范围 +服务治理程度更接地气