技术随业务而生，业务载技术而行。
近些年来，伴随数字经济的发展，在众多企业的数字化转型之路上，云原生、DevOps、微服务、服务治理等成为行业内不断被探讨的新话题。人们在理解和接受这些新型概念的同时，也不断地思考其可能的落地形态。需求是创造发生的原动力，于是一批代表性的开源技术或者框架涌现而出：Kubernetes，Spring Cloud，Service Mesh，Serverless…… 它们炙手可热，大放异彩。然而在具体落地过程中却步履维艰，磕磕绊绊。
本文试图结合企业业务的核心诉求，以应用形态发展历程为背景，帮助企业梳理应用面向云原生、微服务转型中涉及的各种服务治理问题，以及服务治理的发展趋势。
什么是服务治理？
服务治理（SOA governance），按照Anne Thomas Manes的定义是：企业为了确保事情顺利完成而实施的过程，包括最佳实践、架构原则、治理规程、规律以及其他决定性的因素。服务治理指的是用来管理SOA的采用和实现的过程。
由定义可知，服务治理关键因素在于：应用形态、数据采集、信息分析、管控策略和协议规范五个方面。用户群体只有从这五个层次出发，才能构建出符合企业规范与要求的服务治理平台，从而进一步为企业创造商业价值。
01 “微观”塑形，服务一小再小
世界上唯一不变的是变化本身。----By 斯宾塞.约翰逊
万理同此，纵观应用形态发展历程，从单机到网络、从单体到服务化、到微服务、到Serverless，再到未来，应用的形态随着业务驱动和技术演化，一直在不断变化。随之而来的是业务需求的复杂化与多样化，企业IT面临着大规模、高并发、应用快速创新等新难题，弹性与敏捷成为企业IT的迫切需求。
在IT行业内有两个“不成熟”的理论：第一，每增加一行代码就会带来N种风险；第二，任何问题都可以采取增加一层抽象的方式解决。因此面对企业IT复杂的环境，“小而精”逐渐取代“大而全”，成为构建企业服务的首选方式，这也导致软件设计原则中的“高内聚，低耦合”又开始成为不断被高调吟诵的主角，微服务理念因此大行其道。
微服务架构为业务单元可独立开发和独立部署，使服务具备灵活的动态处理机能，同时依赖高度抽象化的组件工具和多元化的通信机制，向用户屏蔽所有服务之间的通信细节的这种思想提供了最佳落地实践。微服务的出现有效地缩短了服务上线周期，并且允许企业快速响应客户反馈，为客户提供所期望的可靠服务。
然而随着企业业务的发展与扩张与微服务的深入，服务数量向不可控的规模增长，服务数量的爆发式增长，为服务管理以及线上治理带来了极大的挑战。服务治理应运而生，成为构建微服务架构系统的必备“良药”。
02 “量化”管控，服务无可遁形
数字永远不会说谎。
如今，微服务已经成为软件架构的实际指导思想，而以Docker和Kubernetes为代表的容器技术的延伸，也有效解决了微服务架构下多个服务单元的编排部署问题。然而，微服务架构下也隐藏着容易被忽视的风险：面临规模巨大的服务单元，如何对其进行有效合理的管控与治理？
服务治理领域开始被行业与用户所重视，期望能够获得有效的思维方式和技术手段，应对由于不断激增的服务单元带来的服务治理挑战。关于服务治理，我们看到的更多的是其功能集合：服务注册发现、服务配置、服务熔断、网关、负载均衡、服务跟踪、日志采集、监控平台等。但当我们抛开这些名词解释，重新审视服务治理的时候，这些名词并没有完整的解释我们的困惑：如何设置负载均衡策略？采集日志格式是什么？服务配置如何生效？服务跟踪如何进行精确定位？
显然单单通过这些功能名词无法满足我们构建服务治理平台的需求，但从这些功能中我们总结出一些规律与方法，我们将从功能场景的横向切面和技术手段的纵深层次，进行如何构建一个有效的服务治理平台的分析探讨。
首先，我们从服务治理功能场景的横向切面来看，其可以抽象为四个层面：量化，追踪，管控，规范。
量化
量化包括服务数据采集、数据过滤和数据聚合三个层次。数据采集进一步细分为业务数据和性能数据，业务数据主要包括方法响应周期、服务内资源消耗规模、业务异常检测、方法调用次数、服务运行日志等；性能数据包括服务间响应时长、服务整体资源消耗等。