2018年系统工程和运营领域值得关注的七个趋势

我们询问了2018年O'Reilly Velocity Conference项目委员会的成员，请他们畅谈将改变你我工作方式的工具和趋势。下面是我认为在今年给业界会带来最大影响的真知灼见。

1.网络边缘

2017年的主题是云计算，许多企业继续迁移到公共云、私有云、混合云和多云基础设施，以便与灵活的云原生竞争对手一较高下，后者能够以较低的成本迅速扩展。而今年，Fastly公司的高级传播经理伊莱恩•格林伯格(Elaine Greenberg)预计，我们会看到更多的公司让其网络更靠近边缘。

格林伯格说：“以前刚迈向云端的企业正开始将更多的应用程序逻辑移到边缘(更靠近最终用户)，采用新颖而有意思的方式，以便支持速度和规模。我们看到越来越多的内容在介绍边缘、边缘究竟是什么意思，以及边缘计算与较普通的‘无服务器’计划有何不同，尤其是在物联网和人工智能可扩展性这方面。由于各大云提供商往边缘工具投入更多的精力，企业越来越有兴趣了解和利用边缘分布式系统。”

2.Kubernetes称霸市场

Kubernetes在2017年渐成气候，人气在2018年只会有增无减。Salesforce的工程经理爱德华•穆勒(Edward Muller)预测，构建基于Kubernetes的工具在今年会更流行。穆勒说：“以前，大多数工具针对一个或多个云基础设施API。各大云提供商最近宣布的Kubernetes即服务(KaaS?)可能只会加快这一转变。”

3.服务网格的演变

今年要关注的一个趋势是，看看服务网格(service mesh)如何演变，或者像imgix工程师辛迪•斯里德哈兰(Cindy Sridharan)所说的那样，将上演“代理战争”(proxy war)。斯里德哈兰说：“现在Envoy、Linkerd、GINX Plus和HAProxy都在这个领域，正迅速开发新的功能特性，好让自己成为云原生生态系统中的一等公民。看看这些工具如何与Kubernetes一同发展将饶有意思。预计会在2018年听到更多关于Istio的动静。”斯里德哈兰补充道：“随着服务网格架构受到更大的追捧，预计不仅会听到更好地测试、部署、操作和调试网格及/或配置的最佳实践方面的新闻，还会听到服务网格本身的失败模式方面的更多新闻。”

4.无服务器监控

虽然大多数企业仍试图搞清楚在何处使用无服务器、如何使用，但达成共识的观点是，不是企业会不会接受无服务器，而是何时会接受。《纽约时报》的首席技术官尼克•洛克韦尔(Nick Rockwell)认为，无服务器的炒作还不够，我们即将迈入基本上无服务器的世界。MZ Inc的统计学习负责人阿伦•科利瓦尔(Arun Kejariwal)表示，到时候，我们需要一套流程来监控大规模无服务器应用软件。科利瓦尔说：“未来的一个重点是确定‘最’密切相关的度量指标：调用数量、错误数量、内存使用情况和持续时间等，进行监控，并对它们进行分析。由于函数调用具有短暂性，后者尤其具有挑战性。一种系统性的无服务器监控方法将是确保高效率和高性能的基础。”

5.向左偏一点

DevOps研究与评估协会(DORA)的首席执行官兼首席科学家妮科尔•福斯格伦(Nicole Forsgren)是《DevOps状况报告》的首席调查员，也是研究打造高绩效团队的因素方面的专家。福斯格伦结合自身在业界的经历，预计企业会推崇更快的反馈周期，具体表现形式就是“继续偏向左边：安全性、数据和改进的持续测试。速度、可靠性和质量都有显著的提高。”

6.混沌工程和直觉工程

2017年，许多企业开始理解混沌工程(Chaos Engineering)如何为分布式系统带来稳定性，由于工程师们努力让日益复杂的系统变得更可靠更稳定，混沌工程可能会成为一种被更多人接受的做法。Netflix的流量和混沌团队经理凯茜•罗森塔尔(Casey Rosenthal)指出：“直觉工程(Intuition Engineering)等相关学科表明，需要应对复杂系统固有的不确定性，而不是试图降低复杂性。我们这个行业正转向多种技术(深度学习、机器学习、微服务和自主运营)，因此我们越来越有可能要处理复杂系统，到时在开发和支持周期过程中反思系统如何运行不如系统是否运行来得重要。”

7.可观测性成为主流

可观察性(Observability)还没有广为人知，但数据库性能监控公司VividCortex的首席执行官巴伦•施瓦茨(Baron Schwartz)认为，可观察性在2018年会由小众热门词语变成主流热门词语。施瓦茨预测：“每家监控供应商在推销产品时都会拿可观察性作文章，即便只不过在传统监控的外面贴了个新标签。可观察性是系统的一个特性或属性;有了它，可以更好地理解和运营系统;从这个意义上来讲，可观察性具有实际价值。但是监控公司会飞快地搭上这趟列车，动作之快让人无所适从。这可能会让人们对于到底何谓可观察性困惑不解，但是也会引发重要的对话。我们需要倡导注重高度工具化的系统和数据驱动型决策的工程文化。可观察性有助于彰显这一点。”