过去很多年来，DevOps和云领域一直流行一句口号：“为故障而构建”。其理念是，太多企业因容量相关的性能问题而遭遇代价高昂的停机，并损失收入（以及生产力），因此应将应用和基础设施设计为能够应对故障，避免这些可怕的问题再次出现。嘿，发现我的双关了吗？没错，我独自在办公室远程办公，有时得自娱自乐一下。
先不说这个冷笑话，Pokémon Go最近大获成功（您听说过，对吧？），但也让许多人感到极其沮丧。尤其是那些孩子兴奋不已、恨不得马上出发的家长，却因需求量过大，账号创建先是暂时停止，随后又受到严格限流，无法如愿。
现在，有些人可能会提到Amazon首席技术官Werner Vogels提出愿意帮助该公司解决容量问题，并据此认为他们一开始并未“上云”，这才是问题的根源。但这种说法的前提是他们确实没有上云，而目前我还无法确定这一点。说真的，根据Wikipedia上的最新信息，这家增强现实开发商“每天处理超过2亿次游戏操作，用户在现实世界中与真实和虚拟对象进行互动”。我认为这次可以对他们宽容一点，至少那些了解这对系统交互和数据包传输意味着什么的人应该可以。最新消息称是“服务器问题”，但得了吧，我们都知道，“服务器”只是技术圈的代称，实际指的是“分布在应用和网络基础设施中的15个不同组件”。
无论如何，这里的根本启示并不是云必然更善于应对突如其来的成功。云或许确实更适合，但并非仅仅因为它是云，而是因为云在设计上不仅允许故障，还能够扩展。
我无法判断Niantic Labs为何未能满足需求。原因可能是容量不足，在这种情况下，云会是一个不错的选择；也可能是应用和基础设施并非为扩展而构建，在这种情况下，云或许根本帮不上忙。重点并不是要挑他们做了什么或没做什么的毛病。真正的重点是，他们充分体现了应用世界中的一个现实：组织在为成功做好准备的同时，也应同样重视为故障做好准备。而且要应对的不只是逐步取得的成功，还包括像Pokémon Go那样一夜之间迅速爆红的情况。
因为一旦发生这种情况，谁都不希望这种“成功带来的失败”传遍整个互联网。
数据源是可扩展性问题的常见根源。资深Twitter用户应该还记得，这个社交媒体平台早期一直饱受数据库可扩展性问题困扰。为应对庞大用户规模带来的挑战，PayPal很早就开始积极倡导将分片作为一种扩展策略。如今，这项技术已成为一种通用方法，适用于数据库、性能服务和应用程序。NoSQL数据源的兴起，部分得益于其可扩展性优于传统关系型数据库。
可扩展性问题的另一个根源完全在于基础设施。云端自动扩缩容不仅要能自动增加计算资源，还要能提升“应用端点”的容量。任何依靠扩展来增加容量的架构都需要某种负载均衡服务。增加计算资源后，必须将其注册到负载均衡服务。这需要使用API和脚本，并实施自动化和编排。这些组件必须在实际需要之前部署到位，否则当需求增长而需要增加容量时，就会出现延迟。
任何应用架构，无一例外，都应将负载均衡服务列为必备组件。负载均衡服务本身支持在两个应用实例之间进行故障转移，既能满足“面向故障构建”的需求，也能支持成功所必需的“面向扩展构建”。但不要以为只需在应用（或微服务，如果您采用微服务架构）前部署负载均衡服务即可。运维团队还必须建立自动化机制（脚本）和编排流程，以便在需求出现时通过自动扩展满足需求。如今，实现扩展的关键在于架构，而非算法。因此，必须提前考虑架构，以免架构债务积重难返，最终只能受制于现有架构。
坦率地说，Niantic Labs在构建可应对故障的系统方面做得不错。出现容量不足问题时，用户看到的是友好的提示消息，而不是我经常遇到的默认HTTP状态码页面。这些消息幽默风趣，孩子也很容易阅读和理解（这一点我很清楚，因为我8岁的孩子每隔20分钟就会给我们念一遍）。但他们没有预料到，产品可能会取得如此出人意料的成功。这也提醒大家，构建可扩展的系统与构建可应对故障的系统同样重要。
因为如果不这样做，火箭队就会获胜。
关于作者
Lori MacVittie是F5首席技术官办公室的杰出工程师兼首席技术布道师，在应用交付、自动化战略和基础设施领域拥有深厚的专业知识。无论是为AI智能体定义防护机制、剖析脆弱的多云架构，还是探索可扩展系统的极限，她都善于化繁为简。她在应用开发、IT架构以及网络和系统运维领域拥有30多年的行业经验。加入F5之前，她曾担任技术编辑，并因出色表现获得奖项。 MacVittie拥有计算机科学硕士学位，著述颇丰，出版作品涵盖安全、云和企业架构领域。她还热衷于桌面游戏和电子游戏，并且对奶酪有着毫不掩饰的鲜明见解。
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