1.2.2 智能微服務適配回路模型

智能微服務適配回路模型的基本要素可以定義為五元組（G，KPI_b，M_b，KPI_s，M_s），其中微服務關系圖G代表這個服務主體所包含的微服務實例和它們之間的調用關系。G=（S，E），其中S是服務主體包含的所有微服務集合，每個節點s代表一個微服務以及它的畫像，包括服務輸入與輸出接口、服務行為描述、服務語義描述；E是微服務關系圖G所有邊的集合，每條邊e代表兩個服務之間的調用關系。所謂服務適配就是指由這些服務集合S通過E指定的組合關系，能正確地實現用戶需求的功能，并同時在演化運維過程中保障服務的質量。服務的智能功能適配涉及KPI_b、M_b、KPI_s、M_s這四個要素：

業務層的智能化功能匹配：M_b和KPI_b分別定義了服務系統的業務功能智能匹配模型和業務功能約束規則，它們和服務系統的業務領域密切相關。業務層的KPI_b是在獲取服務需求時，由用戶給定的服務功能總體定義及其衍生處理的服務適配業務功能約束規則。而功能匹配模型集合M_b是實現智能化功能匹配的關鍵，它涉及服務需求的自動獲取、服務API的畫像和知識圖譜、服務的動態智能組合、微服務功能失配的智能檢測、微服務架構的智能優化等。

演化運維層的智能化質量保障：M_s和KPI_s分別定義了演化運維層模型和核心約束指標。模型集合M_s涉及執行QoS評估分析模型、面向SLA的資源自動配給、任務調度模型、服務適配異常檢查和自動告警、故障根因定位模型等。核心約束指標KPI_s往往包括服務實例運行和通信的實時參數、底層容器的各類資源指標（CPU計算負載、內存、網絡等）。

服務業務層和演化運維層的所有智能模型，通過構造自適應的適配調控回路，支撐整個服務系統在其生命周期中持續和動態地適配狀態，使得整個服務系統滿足KPI_b和KPI_s的適配約束要求。

整體的智能微服務適配回路模型如圖1-10所示。業務層的智能匹配將生成微服務關系圖G，以及將這個微服務的邏輯架構部署到微服務容器平臺的配置文件。而演化運維層的質量保障由持續集成-持續部署和運行維護組成。

圖1-10 智能微服務適配回路模型

持續集成-持續部署是DevOps所規定的開發、編譯和部署的集成化流程，首先在微服務關系圖指導下從代碼倉庫編譯生成相應的容器集合，然后以灰度發布模式逐步實現服務的部署。運行維護方面包括面向智能運維的模型集合M_s和運維支撐平臺。運維模型集合組成服務智能適配的控制回路，實現了服務適配的動態監控、效能評測、智能調度、自動恢復等一系列功能。運維支撐平臺則包括Kubernetes云容器平臺和服務網格的軟件框架和核心功能。