どのようにダボ、SpringCloud、Kubernetes選択に？

1.ビルドマイクロサービスアーキテクチャ、基礎
選択したサービスフレームワークやプラットフォーム
2.マイクロサービス公共の懸念
       1）構成管理：マイクロサービスアプリケーションのいくつかの可変パラメータが設定され、これらのパラメータ（1）は、1回の立ち上げ期間であってもよいですコンフィギュレーション（例えば：データベース接続文字列）、（2）も設定を動的に実行することができる（例：キャッシュの有効期限の数、またはビジネスのプロモーション購入を調整する）
       2）サービスの検出およびLB（負荷分散） ：
       サービス検出：サービスは、お互いのサービスを呼び出すために、異なるノードに分散し、我々は最初のマイクロサービスアーキテクチャの基本的な問題、お互いを見つけ、見つけなければならない
       負荷分散：サービスは複数インスタンスの配備の方法により、一般的に、呼び出し側は、する必要があります種類負荷が戦略、ターゲット・サービスの実装へのアクセスのバランスの
      3）柔軟性とフォールトトレランス：マイクロネットワーク相互接続サービスで配布し、ネットワークが不安定である可能性が高い、サービスインスタンスは、遅延、エラーの可能性があります、あるいはダウンタイム、したがって、マイクロサービスシステムは持っている必要がありますサービスとユーザー体験の保証品質への順序で回復力と耐障害性機能を提供します。
       4）API管理：マイクロサービスシステム、外部露光API、一般ドア管理を行う、マイクロゲートウェイサービスAPIゲートウェイを介して、逆方向ルーティングの基本的な機能をサポートする必要性、セキュリティ識別、監視、およびフォールトトレランスを制限ログ。ゲートウェイは、高度なA / Bテスト、青、緑及び階調テストおよび他の高度な機能をサポートします。
      5）セキュリティサービス：特定の敏感なサービスの操作はまた、サービス制御の間で呼び出すことも必要な許可が認証を必要とするため、ユーザ認証は、マイクロサービスの最初のアクセスに必要です。
       6）ログ監視：サービスアクセスログ、集中型の収集、保存、分析の必要性を、フォローアップサービスのパフォーマンス、さらにはユーザの行動の更なる分析を容易にします。
      7）モニタリングメトリック：マイクロサービスへのコールメトリックポイントモニタリングを埋設する必要があります。モニタリング（例えば着陸番号、注文番号）：メトリックは、モニターにも重要なビジネス指標の数とすることができる（通話量、遅延、エラーなどを含む）サービスのパフォーマンスの両方を監視することができます。
       8）コールチェーンが監視：制御性能とサービス間のサービスの依存関係の間のコールのチェーンを呼び出すことにより、監視分散マイクロサービス間の依存関係の複雑な、リアルタイム。何かが連鎖解析タイムリーなトラブルシューティングを呼び出すことで、うまくいきません。
      9）スケジューリングと出版：マイクロサービスは、最終的にはビルド環境にそれらを公開する必要があり、現在は主にコンテナクラウド環境マイクロサービスのインタラクティブな手段をお勧めします。クラウドコンテナは、スクロール、その後、青、緑、他の出版機構が、自動スケジューリングとコンテナリソースの配分をサポートする高レベルをサポートする必要がする必要があります。
       10）自己回復と自動スケーリング：
       セルフヒーリング：このノードのインスタンスがフリーズしたり、ドリフトもクラウドは、ネットワークが不安定に非常に敏感であってもよいし、マイクロサービスプラットフォームは、自動的に回復することができる自動検出機能が必要です。
       自動格納式：ユーザトラフィックは、サージが破裂すること。サービスの面でマイクロ理想的なプラットフォームは、ユーザーが自動格納式（自動スケーリング）の流れを変更する必要があり
       そうなユーザーエクスペリエンスに影響を与えずに、ハードウェアリソースを節約できます。
3つの横いっぱいの3比較


4 3つの利点と欠点

5.推奨
      考慮ビジネスの文脈に応じて、1）マイクロサービスの懸念を
      システムの一貫性を維持するために、ミックスと一致しないようにしてください）2
      3）個人がK8S + SpringBootを傾向があります