从云计算到云原生，从IaaS到PaaS，从资源层到服务层，当前整个云平台的高可靠、高可用性本质上是越来越复杂的。
同样的，随着云原生的深入，从传统的单体应用到目前主流的微服务架构，总体服务的高可靠、高可用的维持也越发艰难。
从本质上来说，单体服务拆分为一个个微服务是云原生阶段的重要特征，但这种拆分往往带来的是可扩展性方面的提升：
- 从某种程度上来说，高可靠与高扩展是相互矛盾的，类似于CAP理论中的不可能三角。
虽然在微服务架构下，由于容灾降级等方案的存在，某一个微服务出现故障宕机时不会影响其他的微服务，但随着云原生技术的不断发展演进，业界也更加强调平台+应用 、强调云原生技术底座 、强调各种共性技术服务能力的共享------诸如消息中间件与缓存（DMS）、安全（SEC）、数据库（RDS）、认证系统（IAM）、网关（APIG）等等。
我们可以看到，即使我们做了微服务拆分，但其底层所依赖的底座却越来越重、依赖性也越来越高。
一旦底座服务出现影响，那么上层所有的微服务均会收到影响。因此，对于我们整个底座的高可用性要求就会越来越高。
针对这种风险，除了实践混沌工程模拟可能出现的现网故障、完善监控等手段外，在去中心化架构下强调控制面与数据面进行分离也是方法之一，但也未必保险：
正如最近阿里云发生的P0级别故障，本质上来说是RAM（Resource Access Management，访问控制）出现了故障，虽然其本质上属于控制面，但长时间故障+高实时性要求，同样会引发大规模的数据面问题。
当然了，时代不能回头、技术也不能退化，这一切都只会"驰骋"在云原生的战车一路狂奔。