摘要：趨勢(shì)擴(kuò)展到機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域已經(jīng)成為容器編排的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)，它的領(lǐng)域也在不斷擴(kuò)張，未來將成為機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)棧的一部分。比如，發(fā)布了開源的，通過添加到集群中，擴(kuò)展了的，使得機(jī)器學(xué)習(xí)的工作負(fù)載在中成為一等公民。

2018年對(duì)于微服務(wù)來說是非常重要的一年，這一年Service Mesh開始嶄露頭角，解決服務(wù)間復(fù)雜的通信問題，這一年很多國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)公司已經(jīng)有了較為成熟的微服務(wù)實(shí)踐案例，網(wǎng)易云主辦的微服務(wù)實(shí)踐沙龍中也曾邀請(qǐng)過多位微服務(wù)大咖帶來干貨分享。2019年微服務(wù)領(lǐng)域又有哪些新趨勢(shì)呢？

在2018年初，來自Redpoint的VC Astasia Myers曾成功預(yù)測(cè)過Service Mesh，事件驅(qū)動(dòng)的架構(gòu)，容器本地安全等趨勢(shì)，而在2019年初，他們認(rèn)為微服務(wù)將在以下領(lǐng)域取得重大進(jìn)展：

測(cè)試自動(dòng)化

持續(xù)部署/持續(xù)驗(yàn)證（CD/CV, Continuous Deployment/Verification）

應(yīng)急響應(yīng)

云服務(wù)費(fèi)用管理（CSEM, Cloud Service Expense Management）

Kubernetes擴(kuò)展到機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域

趨勢(shì)1：CI來了，自動(dòng)化測(cè)試也該興起了
傳統(tǒng)模式下，測(cè)試用例的設(shè)計(jì)通常用來判斷軟件能否在不同場(chǎng)景下正確地運(yùn)行，通常由QA工程師創(chuàng)建和運(yùn)行測(cè)試用例。現(xiàn)在，在持續(xù)集成（CI, continuous integration）的pipeline中，軟件工程師開始從傳統(tǒng)的QA團(tuán)隊(duì)中接手部分測(cè)試的職責(zé)，這也給開發(fā)者帶來了新的負(fù)擔(dān)。

大部分業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)都希望有一套能夠自動(dòng)化地設(shè)計(jì)，運(yùn)行和匯報(bào)結(jié)果的軟件測(cè)試解決方案，并且這套解決方案能夠和CI系統(tǒng)無縫兼容，實(shí)時(shí)檢查最新的代碼，像人工一樣添加注釋。這套解決方案還要有UI界面，以便于工程師們能在用戶界面中尋找問題，減少漏判。大多數(shù)情況下，我們通過界面鼠標(biāo)點(diǎn)擊的方式來完成測(cè)試，但是有時(shí)這種測(cè)試方式并不能覆蓋所有場(chǎng)景，而API測(cè)試往往能更好地解決這種問題。

在網(wǎng)易輕舟微服務(wù)平臺(tái)中，GoAPI接口測(cè)試是以接口生命周期管理為核心理念，以提高微服務(wù)測(cè)試效率為核心價(jià)值的協(xié)作平臺(tái)，提供一站式接口管理、測(cè)試方案。通過接入GoAPI測(cè)試，德邦快遞的自動(dòng)化測(cè)試已經(jīng)覆蓋核心系統(tǒng)主流程，發(fā)現(xiàn)缺陷率達(dá)到49.8%。

趨勢(shì)2：高效的持續(xù)部署/驗(yàn)證，將替代低效的手動(dòng)部署
據(jù)說在某些金融機(jī)構(gòu)中，有十分之一的DevOps工程師從事的工作是部署軟件到生產(chǎn)環(huán)境中。持續(xù)部署將代碼從測(cè)試到部署的過程自動(dòng)化，代替了DevOps工程師的手工操作，假設(shè)持續(xù)部署軟件僅取代全球10%的DevOps工程師的價(jià)值，整個(gè)持續(xù)部署的市場(chǎng)規(guī)模也將接近20億美元。

持續(xù)驗(yàn)證在持續(xù)部署之上加了一個(gè)智能層，從日志和APM中收集事件數(shù)據(jù)，并通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，去分析導(dǎo)致成功和失敗部署的特征。持續(xù)驗(yàn)證還應(yīng)該提供人工介入的接口，以便工程師能提供反饋，提高模型的準(zhǔn)確度，并與系統(tǒng)建立信任。此外，持續(xù)驗(yàn)證通常還能夠安全地回退失敗的部署。相信未來持續(xù)驗(yàn)證可以幫助持續(xù)部署在多云環(huán)境下成為一個(gè)智能的控制點(diǎn)，它還可以基于服務(wù)的特征，去選擇最合適的云，區(qū)域和配置。

在輕舟微服務(wù)平臺(tái)中，CodePipeline提供一整套端到端的工具鏈，打通代碼檢出、編譯、鏡像構(gòu)建、部署、測(cè)試階段，幫助團(tuán)隊(duì)提升使用微服務(wù)架構(gòu)時(shí)的持續(xù)集成、持續(xù)交付能力。基于Codepipeline，網(wǎng)易考拉的變更頻率由每天2次增長(zhǎng)到每天1000次以上，結(jié)合熔斷，限流，降級(jí)等策略，軟件產(chǎn)品質(zhì)量提升52%。

趨勢(shì)3：宕機(jī)不用怕，應(yīng)急響應(yīng)來“救火”
宕機(jī)通常會(huì)帶來財(cái)務(wù)損失，所以快速的解決方案非常重要。據(jù)Gartner的數(shù)據(jù)顯示，平均每分鐘的宕機(jī)會(huì)給業(yè)務(wù)帶來5600美元的損失，而像Amazon這這大型網(wǎng)站，平均每分鐘的損失則高達(dá)22萬美元。并且每次宕機(jī)不但會(huì)給業(yè)務(wù)帶來財(cái)務(wù)損失，還會(huì)對(duì)品牌造成傷害。

SRE（Site Reliability Engineers，網(wǎng)站可靠性工程師）應(yīng)運(yùn)而生，當(dāng)服務(wù)失敗的時(shí)候，整個(gè)SRE團(tuán)隊(duì)會(huì)收到報(bào)警，同時(shí)會(huì)啟動(dòng)一系列的工作流。應(yīng)急響應(yīng)指揮官維護(hù)著一份“響應(yīng)狀態(tài)報(bào)告”，其中記錄了事件情況，環(huán)境和修復(fù)情況。每個(gè)團(tuán)隊(duì)成員按照預(yù)先定義好的模板化的規(guī)程去執(zhí)行解決方案。

PagerDuty，Slack，Jira，Google文檔和知識(shí)庫都是SRE團(tuán)隊(duì)用來做事件響應(yīng)的常用工具。Redpoint認(rèn)為這些工具可以被整合為端到端的SaaS平臺(tái)，幫助自動(dòng)化修復(fù)的過程，最終形成最佳實(shí)踐。這個(gè)平臺(tái)不光要分配角色和啟動(dòng)工作流，還要陳述事件的影響范圍，狀態(tài)，事件時(shí)間軸，會(huì)加速M(fèi)TTR（Mean-Time-To-Recovery，平均恢復(fù)時(shí)間），協(xié)作和知識(shí)共享。

趨勢(shì)4：不想花冤枉錢，就請(qǐng)把云服務(wù)費(fèi)用管理重視起來

云服務(wù)費(fèi)用管理（CSEM）不但對(duì)工程師和IT團(tuán)隊(duì)影響至深，也是整個(gè)公司面臨的挑戰(zhàn)之一。大部分業(yè)務(wù)都是混合云的部署模式，但是僅使用公有云的企業(yè)數(shù)量也有增長(zhǎng)的趨勢(shì)，隨著公有云市場(chǎng)的擴(kuò)展，成本管理和預(yù)測(cè)會(huì)變得越來越重要。

盡管市場(chǎng)上已經(jīng)有很多云服務(wù)費(fèi)用管理的解決方案，但是費(fèi)用控制對(duì)云服務(wù)的客戶來說依然是一個(gè)痛點(diǎn)。一個(gè)云服務(wù)費(fèi)用管理平臺(tái)應(yīng)該能識(shí)別出過載或閑置的資源，需要支持預(yù)定和現(xiàn)買現(xiàn)賣，規(guī)模優(yōu)化，退款，還要能設(shè)置定制的折扣，并標(biāo)記異常的花費(fèi)，還能根據(jù)流量的上漲和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求預(yù)測(cè)費(fèi)用，此外服務(wù)優(yōu)化也是關(guān)鍵功能。

趨勢(shì)5：Kubernetes擴(kuò)展到機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域
Kubernetes已經(jīng)成為容器編排的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)，它的領(lǐng)域也在不斷擴(kuò)張，未來Kubernetes將成為機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)棧的一部分。比如，Google發(fā)布了開源的Kubeflow，通過添加Custom Resources Definitions (CRDs) 到集群中，擴(kuò)展了Kubernetes的API，使得機(jī)器學(xué)習(xí)的工作負(fù)載在Kubernetes中成為一等公民。在KubCon Seattle 2018大會(huì)上，Kubeflow已經(jīng)成為關(guān)注度最高的云原生項(xiàng)目。無獨(dú)有偶，Lyft也基于Kubernetes構(gòu)建了自己的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)。還有一些獨(dú)角獸公司在試圖將Kubernetes上的機(jī)器學(xué)習(xí)和分析的工作負(fù)載標(biāo)準(zhǔn)化。

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