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&lt;p&gt;运维团队需要控制的不仅仅是服务间调用。他们需要能够将&lt;a href=&#34;https://glasnostic.com/blog/microservices-architecture-patterns-service-mesh-glossary/#Operational-Patterns-and-Techniques&#34; target=&#34;_blank&#34; rel=&#34;noopener&#34;&gt;运维模式&lt;/a&gt;应用到任意一组交互中。它们还需要能够&lt;strong&gt;分层&lt;/strong&gt;的策略，以便能够在不影响彼此的情况下实现。运维团队需要能够实时控制服务环境，而不需要管理数百个 YAML 描述。要做到这一切，他们不需要武断的平台，而是需要与现有工具集成的、应用于整个服务场景的工具，而不影响任何部署。&lt;/p&gt;
5050
&lt;p&gt;因此，如果服务网格技术，其核心是用于开发人员在 Kubernetes 之上创建复杂度有限的独立应用程序，而不是用于让运维团队确保整个异构和动态服务环境的正确运维，那么我们如何解决必要的运维问题呢？&lt;/p&gt;
5151
&lt;ul&gt;
52-
&lt;li&gt;**解决方案 1：继续等待，直到服务网格解决运维关注的这些问题。**对于我们这些将服务网格（特别是 Istio）视为每个分布式问题的一体化解决方案的人来说，最简单的解决方案就是等待服务网格支持这些问题。当然，这不大可能发生。服务网格是围绕开发人员的关注点 (如服务链接和更智能的实例路由) 而设计的，必须进行很大的更改才能支持运维模式，而这通常无法通过管理点对点连接来解决。&lt;/li&gt;
53-
&lt;li&gt;**解决方案 2：在这个问题上投入更多的工程。**工程师的答案是，在这个问题上投入更多的工程。开发人员可以编写策略引擎、粘接代码来集成服务网格安全性和其他安全工具、数据聚合器来收集运维人员需要的高级指标等等。显然，这将耗费更多成本，而且不太可能在短期内令人满意。&lt;/li&gt;
54-
&lt;li&gt;**解决方案 3：采用云流量控制器。**最好的选择是将服务网格留给开发团队，让运维团队采用云流量控制器。这样，运维团队可以检测到&lt;a href=&#34;https://glasnostic.com/blog/microservices-architecture-patterns-service-mesh-glossary/#Emergent-Behaviors&#34; target=&#34;_blank&#34; rel=&#34;noopener&#34;&gt;复杂紧急的行为&lt;/a&gt;，并实时纠正，创造他们所需要的自动化来有效的实现需要的运维模式，保证架构的可控。&lt;/li&gt;
52+
&lt;li&gt;解决方案 1：继续等待，直到服务网格解决运维关注的这些问题。对于我们这些将服务网格（特别是 Istio）视为每个分布式问题的一体化解决方案的人来说，最简单的解决方案就是等待服务网格支持这些问题。当然，这不大可能发生。服务网格是围绕开发人员的关注点 (如服务链接和更智能的实例路由) 而设计的，必须进行很大的更改才能支持运维模式，而这通常无法通过管理点对点连接来解决。&lt;/li&gt;
53+
&lt;li&gt;解决方案 2：在这个问题上投入更多的工程。工程师的答案是，在这个问题上投入更多的工程。开发人员可以编写策略引擎、粘接代码来集成服务网格安全性和其他安全工具、数据聚合器来收集运维人员需要的高级指标等等。显然，这将耗费更多成本，而且不太可能在短期内令人满意。&lt;/li&gt;
54+
&lt;li&gt;解决方案 3：采用云流量控制器。最好的选择是将服务网格留给开发团队，让运维团队采用云流量控制器。这样，运维团队可以检测到&lt;a href=&#34;https://glasnostic.com/blog/microservices-architecture-patterns-service-mesh-glossary/#Emergent-Behaviors&#34; target=&#34;_blank&#34; rel=&#34;noopener&#34;&gt;复杂紧急的行为&lt;/a&gt;，并实时纠正，创造他们所需要的自动化来有效的实现需要的运维模式，保证架构的可控。&lt;/li&gt;
5555
&lt;/ul&gt;
5656
&lt;p&gt;Glasnostic 就是这样一个云流量控制器。&lt;/p&gt;
5757
&lt;div class=&#34;video-wrapper&#34; style=&#34;position: relative;padding-bottom: 56.25%;padding-top: 25px;height: 0;&#34;&gt;
5858
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5959
&lt;/div&gt;
60-
&lt;p&gt;**图 1:**是一个云流量控制器，允许运维和安全团队控制微服务应用之间的复杂交互和行为。&lt;/p&gt;
60+
&lt;p&gt;图 1: 是一个云流量控制器，允许运维和安全团队控制微服务应用之间的复杂交互和行为。&lt;/p&gt;
6161
&lt;p&gt;Glasnostic 是一个用于服务环境的控制平面，它帮助运维和安全团队大规模地控制关联的微服务应用之间的复杂交互和行为。这与服务网格相反，服务网格管理应用程序中的服务到服务连接。Glasnostic 是一个独立的解决方案，而不是另一个平台。它不需要 sidecar 或代理，并且能干净地集成到任何现有环境中。&lt;/p&gt;
6262
&lt;p&gt;通过获得对服务交互的控制，团队可以控制紧急行为、防止级联故障和避免安全漏洞。&lt;/p&gt;
6363
&lt;p&gt;Glasnostic 是借鉴了成功的可以有机发展的架构之后才被构建的，它反对预先进行严格的设计。它使用一种独特的基于网络的方法来为运维人员提供他们需要的可观察性和控制能力，以检测和纠正服务场景中的紧急行为。&lt;/p&gt;

‎blog/201905-servicemesh-development-trend/index.html‎

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"headline": "同程旅行大数据集群在 Kubernetes 上的服务化实践",
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"headline": "Apache APISIX 借助服务网格实现统一技术栈的全流量管理",
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