喬幫主的直播内容經精煉整理、分以下5篇： 一、分享介紹&架構三原則 二、雲架構、架構的原始階段和基礎階段 三、架構動靜分離和分布式階段 四、架構資料緩存階段和兩個次元拓展階段 五、架構微服務階段
架構微服務階段：容器、Fast Data架構
在微服務階段，結合容器技術，未來業務跨雲平台分布式架構才是最主流的形态。如左邊架構圖所示，在這個架構階段采用的雲産品，相比水準擴充的分布式階段，主要增加了DNS智能解析、時序資料庫InfluxDB、阿裡雲容器服務kubernetes（ACK）、資料庫傳輸服務DTS。
這階段有四個核心技術特點。
第一點：我們通過容器技術DOCKER+K8S，讓業務部署跨平台，不依賴雲平台或者底層實體環境。
第二點：通過DNS智能解析，我們能将使用者請求分别排程轉發到不同平台中。說到DNS智能解析，其實CDN的就近通路核心功能就是依靠CDN的智能解析。
第三點：在跨雲平台分布式架構中，最難的技術點其實就是核心技術點，就是資料同步。我們把業務部署在不同平台上，意味着資料在不同地域上，我們怎麼樣保障不同地域連接配接的資料庫的資料做實時同步，保障資料一緻性呢。阿裡雲有DTS成熟的同步方案，加上專線高速通道解決資料傳輸速度等問題，這也是這方面較成熟的解決方案。
第四點：采用時序資料庫InfluxDB，實作海量資料實時采集及存儲，并且實作海量資料的實時查詢計算。具體我們看一個FAST DATA的案例：駐雲DataFlux産品功能架構圖。
駐雲DataFlux當然也是采用微服務+容器的架構。在這裡主要跟大家分享的是fast data技術特點，即如何展現在fast上？如圖架構圖，我主要說三個實時的技術特點，讓大家了解fast data階段的技術特性。
第一，資料的采集上，DataFlux可以采集各類業務場景資料源，并且是實時的采集的。采集器有駐雲自主研發的datakit、wdf、pdf采集器，也支援telegraf、prometheus等熱門采集器。這是第一個實時性。
第二，資料實時采集後，通過資料網關（類似zabbix proxy代理），上報到資料處理開發平台，進行實時處理。
第三，最為核心的實時性特點，資料經過實時處理後，核心通過influxdb時序資料庫進行統一存儲。
Influxdb是個分布式資料庫，讀寫速度能輕松達到秒級千萬級資料量。特别是在查詢分析上這是influxdb的核心優勢。利用這第三個實時性的特點，我們把資料輸出到資料洞察等多種企業級應用場景中，能輕松應對大規模海量資料的實時分析。這也influxdb為什麼适合物聯網IOT海量資料讀寫的重要原因，也基本上是物聯網IOT架構中不可缺少的技術環節。
通過“Fast Data”的一個案例，本次圍繞“阿裡雲千萬級架構建構”的主題分享就這些，更多精彩可購閱我新出版書籍哦。