演讲分享

2020-04-25 @ 技术前沿探索
Servicemesh落地实践三年，效果一直并不理想，到了该反思的时候了。Mecha作为面向服务的分布式能力抽象层，是Servicemesh模式的自然进化版本，预计也将是云原生化和Mesh化的必然趋势，让我们将Mesh进行到底。

2019-10-18 @ QCon 上海 2019
2019 年，蚂蚁金服在 Service Mesh 领域继续高歌猛进，进入大规模落地的深水区。本次分享将为大家带来 Service Mesh 技术领域最前沿的硝烟与战火。
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2019-08-27 @ ServiceMesh Meetup2019广州站
继续探讨ServiceMesh发展趋势：深度分析Istio的重大革新Mixer v2，Envoy支持Web Assembly的意义所在; 深入介绍Google Traffic Director对虚拟机模式的创新支持方式，以及最近围绕SMI发生的故事。
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2019-05-25 @ Kubernetes & Cloud Native Meetup上海站
介绍ServiceMesh最新的产品动态，分析其发展趋势和未来走向；结合蚂蚁的上云实践，阐述在云原生背景下Service Mesh的核心价值，和对云原生落地的关键作用。
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2019-02-22 @ 蚂蚁金服技术夜校分享
在云原生大热之际，聊一聊对云原生的理解和实现思路，上半场主要关注三个话题：如何理解云原生？云原生应用应该是什么样子？云原生下的中间件该如何发展？
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出版作品

互联网架构不断演化，经历了从集中式架构到分布式架构，再到云原生架构的过程。云原生因能解决传统应用升级缓慢、架构臃肿、不能快速迭代等问题而成为未来云端应用的目标。本书首先介绍了架构演化过程及云原生的概念，让读者对基础概念能有一个准确的了解。接着阐述分布式、服务化、Observability、容器调度、Service Mesh、云数据库等体系及其原理，并介绍了与其相关的Dubbo、Spring Cloud、SkyWalking、Kubernetes、Istio开源解决方案。最后深度揭秘开源分布式数据库生态圈Sharding-Sphere的设计与实现ss。

电子工业出版社
书籍介绍@电子工业出版社 书籍销售@京东 书籍销售@当当

我们回顾 2018 年的 Service Mesh，会发现的确如去年预期的，2018 年 Service Mesh 市场上的几个主要产品，都还在产品落地和生产实践上努力探索。只是这个过程，比我们预期的要慢一些，遇到的问题也比预期的要多一些，以至于在 2018 年结束时，我们未能看到一个梦寐以求的完美答案，而不得不将对 Service Mesh 的美好期许，留待 2019。

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InfoQ中国 Infoq微信公众号 ServiceMesher社区 集体创作资料@github

2017年的Service Mesh历程，在平淡中开始，如戏剧般结束，留给我们一个充满想象和憧憬的2018。让我们一起来回顾这堪称精彩的一年。
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技术博客

Sidecar 和 operator 将会成为一种主流的软件发布和使用模式，在某些情况下甚至会取代我们习惯的软件类库和框架。

软件设计的发展趋势之一是将接口与实现分离,其原理是将模块分为公共（public）部分和私有（private）部分。此外，还有更进一步的——公开（Public）接口和发布（Published）接口之间的区别。

本文总结了 Servicemesh 和 API Gateway 的关系，整体上说两者的定位和职责“泾渭分明”，但在具体实现上，开始出现融合的趋势：早期传统方式是类库级别的代码复用，最新趋势是API Gateway和Sidecar 合二为一。

将事件驱动架构和微服务结合在一起会带来巨大的好处，事件/消息才是最能处理分布式计算的特异性，是释放微服务架构潜力的关键。

本文讨论如何构建反应式事件驱动系统及其推荐实践，这是 《构建事件驱动的云应用和服务》 系列教程的第三篇。

本文档讨论了CloudEvents和CloudEvents Generator的使用方法，帮助更好地理解本教程系列其他教程中使用的演示项目，这是《构建事件驱动的云应用和服务》系列教程的第二篇。

本文讨论构建事件驱动的应用和服务的通用实践和技术，这是 《构建事件驱动的云应用和服务》 系列教程的第一篇。

将事件驱动架构和微服务结合在一起会带来巨大的好处，事件/消息才是最能处理分布式计算的特异性，是释放微服务架构潜力的关键。

有两种方法可以让微服务朝着一个共同的目标协同工作：协调（Choreography）和编排（Orchestration）。编排需要主动控制所有的元素和交互，就像指挥家指挥乐团的乐手一样，而协调则需要建立一个模式或例程，微服务会跟随音乐起舞，不需要监督和指令。

使用多个运行时来实现分布式系统。多个运行时，不是因为有多个微服务，而是因为每个微服务由多个运行时组成：一个用于自定义微业务逻辑的运行时，以及一个（或多个）用于分布式原语的现成的可配置运行时。
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