DLI是支持多模引擎的Serverless大數據計算服務，其很好的實現了Serverless的特性：
1. 弱化了存儲和計算之間的聯繫；
2. 代碼的執行不再需要手動分配資源；
3. 按使用量計費。
那麼如何才能更好的實現Serverless化的服務，同時又避免成爲傳統單體分佈式的應用？微服務架構無疑是最優的選擇。DLI基於微服務架構模式下的整體部署架構如下：
即對外以純API形式提供服務，通過以APIGateway作爲應用的入口，基於領域模型按子域進行微服務劃分，從而實現Serverless化的大數據計算服務。
那麼對於這樣的一個基於微服務架構實現的Serverless服務，我們是如何在生產環境來部署與運維，從而在保證服務SLA的前提下實現快速迭代上線的呢？
隨着技術的發展，部署的流程和架構都發生了根本性的變化，如今已經走入了輕量級、短生命週期的技術時代。
從最初部署在物理機上的大數據計算平臺，到基於公有云的彈性計算雲服務器部署大數據平臺，再到DLI這樣的Serverless服務，其很好展現了大數據計算服務的演變。那麼如何才能更好的實現Serverless化的大數據計算服務的部署呢，DLI的答案就是基於Kubernetes+Docker來部署各微服務。
Kubernetes部署是在不停機的情況下部署服務的好方法，但是如何應對在接收生產流量後出現的錯誤，使新版本的服務更可靠呢？這可以通過將問題一分爲二來看：
1. 部署，即將服務上線到生產環境中運行；
2. 發佈，即使服務可用於處理生產流量。
傳統上，分離部署流程與發佈流程一直是一個挑戰。但現在我們有了很好的選擇，那就是基於服務網格。在DLI的部署中我們結合了Kubernetes+Istio，利用Istio的流量管理實現了服務發現、流量路由，從而輕鬆的將部署與發佈分開，使新版本的服務更加可靠。
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