云计算之中间件与数据库
一、云数据库的特性
云数据库是指被优化或部署到一个虚拟计算环境中的数据库，可以实现按需付费、按需扩展、高可用性以及存储整合等优势。根据数据库类型一般分为关系型数据库和非关系型数据库（NoSQL数据库） 。
| 序号 | 云数据库的特性 | 说明 |
| 1 | 实例创建快速 | 云数据库一般在我们选择好套餐后，云控制台就会根据我们选择好的套餐优化配置参数，短短几分钟就可以创建好对应的数据库实例，提供给我们使用了。 |
| 2 | 支持只读实例 | 面向对云数据库有大量读请求，非大量写请求的读写场景。 |
| 3 | 读写分离 | 通过为标准实例创建多个云数据库只读实例，赋予标准实例弹性的读写扩展能力，从而增加用户访问的吞吐量。 |
| 4 | 故障自动切换 | 主库发生不可预知的故障后（如：硬件故障）云数据库将自动切换到该实例下的备库实例，恢复时间一般小于5分钟。 |
| 5 | 数据备份 | 云数据库默认开启自动备份，实现数据库实例的定时备份，自动备份保存周期为7天；在自动定时备份的基础上，云数据库也支持用户手动备份数据库实例，可以随时从数据库快照中恢复数据库实例。 |
| 6 | Binlog备份 | 云数据库会自动备份数据库日志，并长期保存数据库日志备份；云数据库备份的数据库日志也提供给用户下载，方便用户对云数据库日志进行二次分析和处理。 |
| 7 | SQL审计 | 开启 SQL 洞察和审计功能可以记录所有 DQL、DML 和 DDL 操作信息，这些信息是通过数据库内核输出，对系统 CPU 消耗极低。 SQL 洞察和审计提供审计、SQL 洞察、安全审计、流量回放和压测、SQL 分析等功能： SQL审计：可查询并导出 SQL 语句执行历史及其对应的各种信息（如：所属数据库、执行状态、执行时间等相关信息）。 SQL 洞察：对指定时间 SQL 进行健康情况诊断、性能问题排查、业务流量分析等 |
| 8 | 访问白名单 | 云数据库支持通过设置IP白名单的方式，来控制云数据库实例的访问权限。 |
| 9 | 监控与消息通知 | 通过云数据库控制台，可以详细的了解云数据库的状态，并且可以通过控制台定制需要的监控策略，当监控项达到了监控策略阈值时，云数据库将通过短信的方法进行提醒和通知。云数据库相应的变更也会通过（如：电子邮件、短信等功能）及时告知。 |
二、云数据库的使用场景
2.1、金融行业Oracle云
应用场景：在政府的大型应用系统、企业的涉金融级应用系统中，一般都会沿用昂贵的Oracle数据库系统（如：期货的交易系统后台数据库、公司内部财务系统的后台数据库）。
其优势是：【高性能】【高可靠性】。 Oracle数据库作为元老级的产品，的确拥有其过人之处，直到现在去IOE大当其道的今天，仍然在众多的核心应用系统中存在。
Oracle上云的方案是：使用到三个内容Real Application Clusters（RAC）、Data Guard（DG）和Oracle GoldenGate（OGG）；RAC是解决计算的高性能和高可靠性，一般都会要求云服务商提供共享存储的产品。DG是用于实时的数据秒级同步了，一般用于云上云下的数据同步，避免极端情况下无法找回数据的情况。OGG是用于数据的迁移、定期数据的备份，这就是金融行业的Oracle云。
云数据到底解决了什么问题呢？Oracle拥有自己的云计算整体架构，不允许公有云厂商在自己的云平台上架构Paas级的数据库产品，因此现在主流的公有云厂商都没有在云上使用的Oracle产品，为了解决这个问题，许多公有云厂商推出了自研的兼容性数据库产品（如：阿里巴巴的RDS等）。
阿里巴巴首先发动了【去IOE】运动；阿里巴巴的【去IOE】运动就是用成本更加低廉的软件（MYSQL替代Oracle；使用PC Server替代EMC2、IBM小型机等设备），以消除【IOE】对自己数据库系统的垄断。这一行动也被业内解读为低成本化（基于【IOE】在业内的垄断，整套系统维护费用非常昂贵，仅仅Oracle系统三年的销售价格就达到八位数，而阿里旗下的用户群每年都在增长，在应用云计算的过程中，【IOE】系统并不适合云服务横向扩展，也就是多个数据库系统同时运行，因此云服务一旦扩张，这部分维护成本将非常高））。 | ||
| 序号 | 去IOE类型 | 说明 |
| 1 | 去 IOE 的含义 | 【去 IOE】中的 I 代表的是 IBM（国际商业机器公司，是服务器提供商）； O 代表的是 ORACLE（甲骨文公司，是数据库软件提供商）； E 代表的是 EMC（易安信，是存储设备提供商）。 三者构成了一个从软件到硬件的企业数据库系统。它们三个构成的数据库系统几乎占领了全球大部分商用数据库系统市场份额【去 IOE】意味着企业在信息技术架构中，逐渐减少对这三家国际巨头公司的产品和服务的依赖。 |
| 2 | 去 IOE 的意义 | 从【成本角度来看】使用国外巨头的产品和服务往往需要支付高昂的费用，包括软件授权费、维护费等。去 IOE 可以降低企业的 IT 成本，提高资源利用效率。 |
| 从【信息安全角度来看】过度依赖国外的技术和产品，可能存在潜在的安全风险，如数据泄露、系统漏洞等。通过去 IOE，企业能够更好地掌控自身的信息安全。 | ||
| 从【国内信息技术产业角度来看】去IOE有助于推动国内信息技术产业的发展，促进国内企业加大研发投入，提升技术水平，从而提高我国在信息技术领域的自主创新能力和竞争力。 | ||
| 3 | 去 IOE 的实施步骤 | 【第一步 是进行全面的评估和规划】企业需要对自身的 IT 架构进行深入分析，明确哪些部分依赖于 IOE 产品，以及替换的可行性和难度。 |
| 【第二步 是选择合适的替代方案】这可能包括采用开源软件、国内自主研发的产品，或者基于云计算的服务等。 | ||
| 【第三步 是进行试点和测试】在小范围内实施替代方案，对其性能、稳定性、兼容性等进行全面测试，及时发现并解决问题。 | ||
| 【第四步 是逐步推广和迁移】在试点成功的基础上，逐步将替代方案推广到整个企业的 IT 系统中。 | ||
| 注意：去 IOE 并非一蹴而就的过程，需要企业在技术、管理、人才等方面做好充分的准备，同时要与相关的供应商、合作伙伴密切合作，确保整个过程的顺利进行。 | ||
2.2、互联网行业MySQL云
应用场景：目前的互联网公司已经大量采用MySQL作为主要业务的承载。因MySQL已被Oracle公司收购，因此现在又出现了MariaDB的开源数据库，以避免MySQL被收费的情况。目前，互联网公司的网站一般都采用MySQL。
其优势是：【高性能】【高可靠】【低成本】现在一提到数据库，往往就是想到MySQL。
现在公有云厂商有很多MySQL的标准化解决方案，云厂商一般会直接在云服务器上搭建云数据库，提供给最终的用户使用（如：1核1G的数据库配置）实际上是云主机的配置同时根据云主机的资源是否独享分为【共享型数据库】【独享型数据库】；MySQL上云的解决方案一般会用到三个架构【主备】【主从】【灾备】。
《1》【主备】表示当主数据库宕机时，将自动切换到备用的数据库上；
《2》【主从】表示数据库提供了多个备份库，主库用于读写，备库只用于读，但与主备的区别在于主从方式不支持主备库的故障切换。
《3》【容灾】表示数据库提供本地远程的，数据库定期实时的数据同步，当主库宕机时，由云平台自动切换到远程的备库，提供快速的切换功能。
2.3、云MongoDB面向互联网
应用场景：在【互联网】【物联网】【游戏】【金融】等场景大量使用MongoDB数据库（如：某省某石油客户使用该数据库存储采油站的大量数据），因其JSON松散式的数据格式，利于数据的任意保存、快速分析、分片存储，得到大量公司的应用。
其优势是：【高性能】【低成本】【易使用】 MongoDB通过索引加速检索的性能，利于X86服务器进行分片的存储， JSON数据格式不需要预先定义。
| 云数据库MongoDB是面向互联网用户，支持【单节点】【副本级】【分片集群】三种部署模式，具备安全审计，时间点备份等多项企业能力，在互联网、物联网、游戏、金融等领域被广泛使用。 | ||
| 序号 | 云数据库MongoDB应用领域 | 说明 |
| 1 | 移动应用领域 | 云数据库MongoDB支持二维空间索引，可以很好的支撑基于位置查询移动类APP的需求；同时MongoDB动态模式存储方式也非常适合存储多重系统的异构数据，满足移动APP业务的需求。 |
| 2 | 物联网应用领域 | 云数据库MongoDB具有高性能、异步数据写入的功能，特定场景下可以达到内存数据库的处理能力，同时云数据库MongoDB中的分片集群实例可按需配置MongoDB的组件以及配置个数，而它的性能以及存储空间可以实现无限的扩展，非常适合物联网高并发写入的场景。 |
| 3 | 游戏应用领域 | 云数据库MongoDB适合作为游戏服务器的数据库存储用户信息、用户的游戏装备，积分等直接以内嵌文档的方式存储，方便进行查询和更新。 |
| 4 | 互联网应用领域 | 使用云数据库MongoDB存储订单信息、订单状态，在应用过程中会不断更新以云数据库MongoDB内嵌数组的形式来存储，一次查询就可以将订单所有的变更全部读取出来，方便且一目了然。 |
| 5 | 社交应用领域 | 使用云数据库MongoDB存储用户信息以及用户发表的朋友圈信息，通过地里位置索引实现附近的人，地点的共享，并且云数据库MongoDB非常实用存储聊天记录，因为它提供了非常丰富的查询，并在写入和读取方面都相对较快。 |
| 6 | 视频直播领域 | 使用云数据库MongoDB储存用户的信息、视频流信息等。 |
| 7 | 大数据应用领域 | 使用云数据库MongoDB作为大数据的云存储系统，随时进行数据提取分析，掌握行业动态。 |
| 若要使用云数据库MongoDB，一般建议采用集群方案，用户使用多节点进行数据的分片存储，同时使用主备方式来进行计算的高可用。 | ||
2.4、云HBase面向大容量检索
应用场景：在【电子商务】【车联网】【日志】等场景中均有大量的应用案例（如：某物联网公司采用HBase存储其鞋类穿戴数据）。
其优势是：【高性能】【低成本】【高伸缩性】。 HBase+Phoenix提供快速的SQL化检索， HBase基于其列式的存储方便放在X86服务器，而HBase根据行、列可以进行数据在不同服务器的扩容。
| 序号 | 云HBase的优势说明 |
| 1 | HBase天然是为了存储海量互联网数据诞生的，低成本（主要体现在内核上），云HBase一般是经过内核优化，其性能一般高出开源版本30%至300%区间；如果对性能有要求，可以节省更少的CPU资源获得更大的效果。 |
| 2 | 云HBase的产品非常齐全，能够满足各类业务的场景，提供最高性价比。 |
| 3 | 云HBase支持【单节点】【集群】跨可用区、跨地域的双集群版本等，满足用户从测试、生产环境高可用，平衡能力与成本，提高高性价比的选择。 |
| 4 | 云HBase提供了数据生命周期管理、数据冷热分离、存储成本下降二至三倍左右；很多场景数据有冷热需求，云HBase提供了不同介质（包括分布式块存储、本地盘、云盘、高性能云盘等）可帮助用户实现最佳存储成本。 |
| 5 | 如果客户基于云主机自建的，若存储选择云盘的话，那么HDFS副本数天然是三个副本，云HBase通过和云盘的深度集成两个副本就可以实现同样的性能和可靠性，这样就在存储上的成本节省了三分之一。 |
| 6 | 云HBase是全托管服务，它可以实现99.9%的SLA，运维在日常数据工作中占据了很大的比重，而且数据库的稳定性涉及到整个系统，牵一发而动全身，云HBase提供了全栈的托管服务，给客户节省了运维费用，以及避免了故障带来的损失。 |
| 7 | 云HBase提供了一体化的方案，节省成本（即：通过把各个组件深度集成融合起来，通过组合各个产品之间的能力，给很多产品带来了增效，解决了性能瓶颈的同时，带来了成本的下降）。 |
| HBase上云的解决方案是：低于100G的数据可以采用单机版本；一般推荐集群式的方案，若果是要求金融级的服务，还有双活版的产品可以支持跨地域数据同步等功能。 | |
2.5、云Redis面向快速查询
应用场景：在【电子商务】【游戏公司】【大数据展示】 【 视频直播】等场景中均有大量的应用案例（如：某电子商务公司的大屏数据直接来源于Redis的内存数据）。
其优势是：【高性能】Redis的主要数据放置在内存中，因此数据的查询数据相比于之前的数据库有了10倍以上的提升。
| 序号 | 云Redis所在行业 | 说明 |
| 1 | 游戏行业 | 《1》作为【存储数据库使用】游戏架构部署相对简单，主程序部署在云主机上，所有业务数据存储在Redis中，作为持久化数据库，云数据库Redis版支持持久化功能；主备双机冗余存储。 《2》作为【缓存层加速应用访问】数据存储在后端数据库，Redis服务的可靠性是至关重要的，一旦Redis服务不可用，将导致后端数据库无法承载业务的访问压力，云数据库Redis版提供了双击热备的高可用架构，可保证极高的服务可靠性，主节点对外提供服务，当主节点出现故障，系统会自动切换到备用节点去接管服务，整个切换过程对用户来说是完全透明的。 |
| 2 | 电商行业 | 在电子商务中，Redis主要是应用在商品展示、购物推荐模块： 《1》其中一个场景就是秒杀的购物系统，大型的秒杀促销系统，系统整体访问量是十分庞大的，一般的数据库是根本无法承载这样的读取压力，云Redis支持持久化功能，可以直接选择云Redis作为数据库去使用。 《2》带有技术系统的库存系统，底层用云数据库存储具体的数据信息，云数据库Redis版来进行数据的读取并存储这些技术信息数据，云数据库Redis版部署在物理机上，底层是基于SSD高性能存储，可以提高读取数据的能力。 |
| 3 | 视频直播行业 | 《1》视频直播类业务往往重度依赖Redis业务去存储用户数据以及好友的互动关系，通过双机热备架构可以保证高可用性。云数据库Redis提供了双击热备的方式，可极大提高服务的可用性。 《2》集群版解决了性能的瓶颈：云数据库Redis提供集群版实例，破除了Redis单线程的性能瓶颈，可以有效的应对视频直播类、流量突起，有效支撑高性能的需求。还可以轻松扩展业务高峰，云数据库Redis版可支持一键扩容，整个升级过程对用户来说全透明，可以从容应对流量突发对业务产生的影响。 |
| 云数据库Redis是云服务的标配，Redis上云的解决方案中建议使用集群模式；如果是要求超高并发的服务，还可以采用读写分离版的云Redis产品。 | ||
2.6、不同数据库的混合使用例子
我们这里列举一个简单的物联网的一个应用场景（如：抓娃娃机的数据应用）：
《1》该机器的监控轨迹的数据是通过Flow直接采集到HBase中进行存储，通过Spark的实时分析功能进行经营情况的定期分析。
《2》该机器的故障数据是通过Flow连接到Kafka，之后通过流式计算放入HBase中进行存储，并大屏展示实时故障。
《3》该机器的交易数据是通过应用程序处理后，直接以MySQL的方法集中存储，中间以DTS的方式与HBase进行数据的同步。
三、云数据库与传统数据库的对比
3.1、云数据库和传统数据库
从数据模型的角度来说，云数据库并非一种全新的数据库技术，而只是以服务的方式提供数据库功能。云数据库基于云计算平台，提供数据库的变更、查询和计算等服务。云数据库不仅可以帮助用户从繁琐复杂的硬件配置解脱出来，还可以简化软件和硬件的升级，具备传统数据库所不具备的这些特点；且云数据库不仅可以提供Web界面进行配置和操作数据库的实例，还提供了可靠的数据备份、完备的安全管理、完善的监控、弹性扩展等多种功能的支持，目前用户使用云数据库有两种方式：
《1》用户使用虚拟机镜像独立的运行数据库：所谓的虚拟机镜像就是云平台，允许用户在其购买的虚拟实例上搭建数据库：用户既可以上传自己本地安装了数据库的虚拟机镜像；也可以利用云平台提供的安装了优化后的数据库的虚拟机镜像。
《2》用户购买服务商提供的数据库服务访问权限：也就是云数据库服务，那么服务提供商把数据库的使用权作为一种服务提供，那么用户就不用手动去创建虚拟机实例，这样用户就可以节省安装和维护数据库的成本，只需要为使用数据库服务支付一定的费用即可。
云数据库和普通数据库的关系，就像“发电机/发电站”与“插座”的关系，仔细想想我们为什么要用插座，而不是自己做发电机或发电站，就能进一步理解云数据库的优势。
3.2、云数据库的优势
| 序号 | 云数据库的优势 | 说明 |
| 1 | 高效便捷 | 传统的使用数据库需要先购买一个主机，然后将其托管到项目公司，在主机上安装数据库，以及其它需要的软件，这些都是比较耗时费力的步骤，在现在项目要求快速落地，快速迭代的今天，已经不太适用了；因此比起传统数据库的方式，我们更希望有服务提供商可以提供快速创建的按钮，一键就能完成这些工作，原理就类似与我们现在使用电就直接使用插座即可，而不是自己去用发电机发电。 云数据库MySQL，支持快速创建，“云数据库MySQL”的独立选配页面，选好相应参数的配置，并购买成 |
| 2 | 弹性伸缩 | 使用云数据库，可以根据用户需求合理购买或释放数据库服务器，从而能更好地满足用户的需求变化。 |
| 3 | 安全稳定 | 云数据库服务，能够帮助用户将危险的操作收缩起来，避免数据库管理员的误操作，从而更安全、更稳 定地为用户提供服务。 |
3.3、云数据库的缺点
| 序号 | 云数据库的缺点 | 说明 |
| 1 | 隐私安全问题 | 我们经常听到的数据库被攻击、某某平台会员资料泄露等系列安全和隐私问题。因此，如果选择云服务商找一个靠谱的云服务商则显得更为重要！ |
| 2 | 数据的意外丢失风险 | 互联网链接风险的损失，当数据通过网络进行交互，失去数据库连接将会对你的企业生产带来怎样的影响。企业要做好承担这种风险的准备。 |
| 3 | 定制化服务能力不足 | 当处理如此多的业务时，要求数据库服务商要很灵活。如果需要深度定制并且与现有系统集成来为日常业务服务，这个很多云数据服务提供商未必可以提供定制化的指定服务！ |
对于企业来说，是否选择云数据库来解决自身的数据存储方案，以及是否全部选择云服务来处理我们的业务，是需要根据企业自身的环境，企业的特点以及企业能够承担的风险等方面去综合评估的。
四、云中间件
4.1、什么是云中间件
中间件是软件的一项通用术语，用于将单个、通常较复杂、且已存在的程序"粘附"在一起。 术语中间件在许多上下文中使用（如：在一台计算机的上下文中，中间件以 API的形式存在于操作系统内核与应用程序之间，管理对系统资源（如硬件设备）的访问。 在 Web 应用程序中，中间件经常位于请求处理管道中，并提供身份验证和请求路由等服务）。
4.2、云中间件实现的功能
云中间件提供了许多不同的重要功能，其中每个功能都有自己的优势。 云中间件堆栈的一些最重的功能如下表所示：
| 序号 | 云中间件实现的功能 | 说明 |
| 1 | 互操作性 | 云中间件主要是用来协调黏合云服务，使得多个不同的应用程序和服务相互连接并互相通信；具体来说中间件可以将不同的API它的不同应用程序、服务相连接（如：需要预配VM，预配API就可以通过从程序获取说明，并将其转化为云预配服务可以理解的服务，可以调用以此来充当云预配服务的中间件）。这就说明进一步向下传递，传递到云服务提供商中间件的堆栈上来执行操作（如：创建虚拟机、分配磁盘空间、或者创建数据库表等）。 |
| 2 | 虚拟化管理 | 云中间件还负责从物理资源配置、分配、创建、管理和销毁虚拟化资源（如：当云服务提供商获取来自客户端的请求以预分配虚拟机时，它将通过多个中间件层来处理这个请求，直到到达虚拟机监控程序层，这将为虚拟机处理客户端的配置和分配）。 |
| 3 | 资源分配和计划 | 中间件管理多个资源类型的分配和计划，以实现多个目标（如：性能、隔离、利用率等）。 |
| 4 | 负载均衡和容错 | 云服务提供商必须在中间件中提供充足的负载均衡机制，以便优化多个后端服务和物理结构；中间件服务还应该与后端资源协调，以提供端到端的容错，使客户端的服务对应的可用性满足所需的SLA。 |
| 5 | 资源监视 | 中间件的关键责任是资源监视，监视提供的数据对内容中间件非常有用（如：分配、计划、负载均衡和容错）此外，客户端还可以使用监视系统中的数据，使其可以更好的了解应用程序的状态和应用分配的一些资源。 |
| 6 | 用户管理和安全性 | 云中间件必须为控制访问提供支持，并使用标准安全措施来管理控制对单个资源访问的各种凭证；中间件中的用户管理系统允许云客户端创建和销毁实体功能，并为预配置单个用户和组有权访问的资源、访问控制列表ACL。 |
| 7 | 用户界面和 API | 云中间件还必须提供面向客户端的API和友好的用户界面（如：Web形式）客户端可以登录并管理其预分配的资源并发出服务的请求。 |
4.3、常见的云中间件产品
前面说了那么多的中间件内容，可能有些晦涩难懂，我们这里以阿里云实际使用的云中间件产品为例进行介绍：
| 序号 | 常见的云中间件产品 | 说明 |
| 1 | MQ Topic | 消息队列（Message Queue，简称 MQ）是构建分布式互联网应用的基础设施，通过 MQ 实现的松耦合架构设计可以提高系统可用性以及可扩展性，是适用于现代应用的最佳设计方案。 MQ产品的生态非常丰富，多个子产品线联合打造金融级高可用消息服务，以及物联网原生支持，覆盖各个行业（如：金融保险、物联网、移动互联网、传媒娱乐、教育、物流、能源、交通等行业）都会使用到MQ这类中间件。 |
| 2 | 性能测试PTS | 性能测试PTS（Performance Testing Service）是面向所有技术相关背景人员的云化性能测试工具。有区别与传统工具的繁琐，PTS是以互联网化的交互，面向分布式和云化的设计，更适合当前主流技术的架构，无论是自研还是适配开源的功能，PTS工具都可以轻松模拟大量用户访问业务的场景，随时随地发起测试（免去搭建和维护的成本），更是紧密结合监控类产品，提供一站式的监控，定位等附加价值，高效检验和管理业务的能力。 |
| 3 | 前端监控 | 业务实时监控服务 (Application Real-Time Monitoring Service, 简称ARMS) 是一款APM类的监控产品。用户可以基于ARMS的前端应用自定义监控，快速构建实时应用程序和业务监控能力，这样就可以对所有的性能问题一目了然。通过前端监控可以提升用户的体验，驱动业务的快速发展。 |
| 4 | MNS | 阿里云消息服务（Message Service，原 MQS）是阿里云商用的消息中间件服务。与传统的消息中间件不同，消息服务一开始就是基于阿里云自主研发的飞天分布式系统来设计和实现，具有大规模，高可靠、高并发访问和超强消息堆积能力的特点。消息服务的API采用HTTP、Restful标准，接入方面跨网络能力很强，可以全面接入资源、访问控制服务、专用网络服务等，支持各种访问控制，并且还接入了云监控，提供完善的报警及监控服务。消息服务提供了一个丰富的SDK、解决方案、最佳实践以及技术支持，能够帮助开发人员在各个组件之间自由传递数据、构建松耦合、分布式以及高可用的系统。 |
| 5 | 微消息队列 for IoT | 微消息队列 for IoT 广泛应用移动互联网以及物联网领域，覆盖互动直播、车联网、金融支付、智能餐饮、即时聊天、移动 App等多种应用场景。通过对MQTT、WebSocket等协议的全面支持，可以实现连接端与云端之间的双向通信，可以支撑千万级设备以及消息的并发，从而实现万物互联。 |
| 6 | Kafka 公网实例 | 消息队列 Kafka 是一个分布式的、高吞吐量、高可扩展性消息队列服务，广泛用于日志收集、监控数据聚合、流式数据处理、在线和离线分析等，是大数据生态中不可或缺的产品之一。用户无需部署、无需运维，是更专业、更可靠、更安全的公网实例。 |
| 7 | EDAS | 企业级分布式应用服务EDAS（Enterprise Distributbed Application Service）是一个应用托管和微服务管理的PaaS平台，提供应用开发、部署、监控、运维等全栈式解决方案。同时支持Spring Cloud等微服务运行环境，让各种服务轻松上云。 |
| 8 | 应用高可用服务AHAS | 应用高可用服务（ApplicationHighAvailabilityService）是专注于提高应用及业务高可用的工具平台，目前主要提应用高可用服务供应用架构探测感知，故障注入式高可用能力评测和流控降级高可用防护三大核心能力，通过各自的工具模块可以快速低成本的在营销活动场景、业务核心场景全面提升业务稳定性和韧性。 |