2019年值得关注的五大微服务发展趋势

2018年对于DevOps社区来说无疑是重要的一年。Kubernetes成为第一个从云原生计算基金会(简称CNCF)毕业的项目;Pivotal公司完成了首轮公开募股;HashiCorp以19亿美元成为独角兽公司;VMware以近6亿美元价码收购Heptio等等。这一系列事件的出现，再次强调了DevOps浪潮的重要意义。

去年1月，我们发布的微服务发展趋势预测涵盖了Service Meshes、事件驱动型架构、容器原生安全、GraphQL以及混沌工程等议题。虽然这些技术越来越受到欢迎，但我们在随后的这一年中也观察到了其它一些新兴趋势：1)测试自动化;2)持续部署/验证(简称CD/CV);3)事件响应;4)云服务费用管理(简称CSEM);5)Kubernetes面向机器学习(简称ML)的扩展等。

1. 方兴未艾的测试自动化

从传统角度讲，由个人设计的测试用例主要用于确定软件是否能够在不同情况下正确运行。在通常情况下，质量保证(简称QA)工程师负责创建并运行此类测试用例。但到现在，由于测试驱动开发的兴盛，软件工程师正在逐渐接过传统QA团队的测试职责。换言之，开发人员开始在整个持续集成(简称CI)流程中执行测试。很明显，测试会给开发人员带来新的负担，进而降低其生产效率水平。

我们相信企业需要一种能够自动设计、运行并报告结果的软件测试解决方案。通过对接持续集成系统，实时检查新代码以及添加与人类工程师类似的注释内容，这类解决方案需要有能力实现无摩擦介入。另外根据我们的观察，这类测试解决方案还应通过用户界面(简称UI)进行测试，以确保工程师能够通过UI查找问题并减少漏报机率。

软件测试自动化的实现将有助于减少修复错误所需要的资源。一旦自动化软件识别出错误，其即可自动生成错误修复程序。简单的错误可以通过自动补丁修复，而复杂的错误则可利用人工设计的模板或者“基于异常的修复”解决——这些修复机制会对代码进行小幅更改，直到问题彻底消失。此外，推荐引擎能够利用先前工程师修复的数据进行训练，并在人工批准之前预先测试以提供明智的建议。

我们相信，软件测试应该是人工智能技术的一大重要应用方向，能够帮助业界显著提高生产力、改善成本、覆盖范围与准确性。我们之前已经表达过对于机器学习支持型软件测试方案的兴奋之情，现在我们仍然坚信这将是一个巨大的市场(总价值约32亿美元)，且正在逐步走向成熟。

2. 通过持续部署/验证提高生产力

企业将继续感受到软件发布周期加速要求带来的压力。持续部署(简称CD)允许我们将测试完毕的代码自动部署至生产环境当中。与持续交付这套用于确保代码快速安全部署至生产环境的一整套设计实践不同，持续部署仅关注其中与部署相关的管理任务，旨在为下一步工作提供坚实的基础。

持续部署将取代DevOps工程师的手动操作。根据我们了解到的情况，在一部分金融机构当中，每十位DevOps员工中就有一位负责面向生产环境的软件部署任务。假设持续部署软件能够帮助其摆脱这些繁琐的工作，即意味着将全球DevOps员工的价值提升10%，我们认为这部分市场的总规模将接近20亿美元。

持续验证(简称CV)在持续部署之上进一步添加智能层。持续验证负责从日志及APM当中收集事件数据，并应用机器学习技术以了解导致部署成功及失败的相关因素。持续验证应该具备人机循环组件，确保工程师能够提供反馈以提高模型准确性，同时逐步建立起对系统的信任度。持续验证通常能够安全地对失败部署进行回滚操作。我们相信未来的持续验证方案将帮助持续部署成为多云环境内的智能控制点，提供预测功能，面向云、区域以及配置提供最佳洞察见解，并根据具体特征实施部署服务调整。

虽然目前已经存在诸多持续部署解决方案，但我们还是在下图当中列出了其中最受欢迎的十四款。其中包括闭源与开源项目，以及由公有云服务供应商提供的托管服务。这一领域中最为著名的解决方案当数Spinnaker，这个开源项目目前已经在GitHub上得到超过5600颗星。

3. 恢复性事件响应

站点可靠性工程师(简称SRE)主要负责管理复杂分布式系统的响应工作，此类系统往往面对弹性方面的实际挑战。根据谷歌公司发布的《站点可靠性工程》一书所言，站点可靠性工程师需要负责以自动化方式执行以往需要由系统管理员手动执行的流程。他们负责建立起面向“可用性、延迟、性能、效率、变更管理、监控、紧急响应以及服务的容量规划方案”。很明显，应急/事件响应亦是站点可靠性工程师份内的关键任务之一。

停机时间是一类具有重大财务影响的事件，因此加快问题解决速度变显得非常重要。Gartner公司指出，由停机时间引起的平均营收损失高达每分钟5.6万美元。而像亚马逊这样的大型网络资产持有方每分钟停机事故可能带来22万美元损失。在服务停止运营的每分每秒，企业都在蒙受巨额经济损失以及严重的品牌形象影响。

当服务发生故障时，拥有不同职能角色的响应团队(包括事件指挥官)将收到警报，进而启动一系列工作流程。事件指挥官负责维护一份涵盖事件描述、状况走向与修复结果的“事件状态文件”。每一位团队成员都应针对预先定义的模板化程序执行问题解决流程。一旦问题得到解决，团队还应参与事后分析，从而了解事件情况并尽可能避免其再次发生。谷歌公司建议团队应记录“事件本身、相关影响、为了缓解或解决事件所采取的行动、引发事件的根本原因以及有助于防止事件再次发生的事后行动”等，这将成为重要的后续指导素材。

（编辑：核心网）

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