前言
在竞争激烈的市场中，建立一个有效的渠道推广策略至关重要，以扩大客户群、提高品牌知名度和推动销售。本文将探讨渠道推广策略的最佳实践，从概念到执行，为企业提供指导，帮助他们制定成功且高效的渠道推广计划。
1. 明确目标和受众
在制定渠道推广策略之前，明确目标和受众非常重要。确定您希望通过渠道推广实现什么目标，如提高品牌知名度、产生潜在客户或推动销售。了解目标受众的兴趣、人口统计数据和购买行为也很重要，以便定制针对性的推广活动。
2. 确定目标渠道
确定哪些渠道最能接触到您的目标受众。考虑各种数字和传统渠道，如社交媒体、搜索引擎、电子邮件营销、内容营销和实体商店。研究不同渠道的优势和劣势，并根据目标、受众和预算选择与您的策略最匹配的渠道组合。
3. 创建有价值的内容
优质的内容是成功渠道推广策略的基础。创建引人入胜、信息丰富的内容，为目标受众提供价值。这可能包括博客文章、白皮书、网络研讨会或视频。确保内容与目标受众的兴趣相关，并专注于解决他们的痛点或提供见解。
4. 优化渠道性能
通过定期监控和分析渠道性能来优化您的推广活动。使用分析工具跟踪关键指标，如网站流量、转化率和互动率。根据结果调整您的策略，重点关注效果良好的渠道，并淘汰表现不佳的渠道。
5. 合作与合作伙伴
与战略合作伙伴合作可以扩大您的覆盖范围和可信度。寻找与您的业务和目标互补的公司或影响者。探索联合活动、交叉推广或联盟营销计划，以从更广泛的受众中受益。
6. 利用技术
利用营销自动化和客户关系管理 (CRM) 工具简化跨渠道推广。这些工具使您能够自动化任务、细分受众并个性化体验，从而提高效率和效果。
7. 坚持不懈并持续改进
渠道推广是一项持续的过程，需要坚持不懈和持续改进。随着市场的变化和技术的进步，定期审查和调整您的策略非常重要。通过不断收集反馈、实验不同的方法并根据数据做出明智的决策，您可以持续改进您的渠道推广策略。
结论
通过实施这些最佳实践，企业可以制定成功且高效的渠道推广策略。从明确目标到创建有价值的内容，从优化渠道性能到建立战略合作伙伴关系，本文提供了全面的指南，帮助企业扩大客户群、提高品牌知名度和推动销售。记住，渠道推广是一项持续的过程，需要坚持不懈和持续改进，才能取得最佳效果。
集团人力资源COE应该做什么
集团人力资源COE应该做什么
引导语：近几年，随着经济转型与互联网浪潮的冲击，各行业都面临着愈发激烈的市场竞争，企业对传统HR向“业务的战略合作伙伴”转型的需求越来越迫切。 下面是我为你带来的集团人力资源COE应该做什么，希望对你有所帮助。
在此背景下，由HRBP（业务伙伴）、COE（专家中心）和SSC（共享中心）构成的人力资源三支柱模型应运而生，成为HR部门转型突破的方向。
如果将企业比作一支军团，那么HRBP就像特种兵，在前线解决各类难题，帮助部队推进作战计划；
SSC就像后勤兵，提供高质量的物资保障，让战士们安心投入战斗；
COE则是炮兵，部署战略性、规模性的火力支撑，稳固大局。
本文中我将结合个人实践，从支撑战略、整合资源、建立制度、明确标准、落地文化、培养团队等六个方面，谈谈COE如何为组织贡献价值。
一、支撑战略，助力业务发展关键点
企业发展的过程中，每年都会出现必须攻克的战略高地，COE需要敏锐的察觉业务发展的关键点，设计有效的策略组合助力公司达成目标。
某年初，市场形势大好，公司决定上调销售计划，加速推盘和去货。 集团测算后发现，要完成调整后的目标，必须在3个月内增加近100位营销主管、经理和总监。
而在同期，由于对手们也纷纷上调目标，导致整个市场都在疯狂挖猎营销人才，竞争非常激烈，若不采取专项行动，将难以完成战略所需的人才供给。
当时，行业内快速招聘都以猎头为核心，但我们费率较低，猎头掌握人才信息后会优先推荐给对手而不是我们。
为攻克难关，招聘COE制定了以下策略：
1）激励猎头公司：三个月内，针对营销岗招聘猎头费率增加2个点，与对手打平。
2）激励猎头顾问：招募营销经理/总监级别入职，给做单顾问额外1万元特别奖励，此奖励猎头公司除个税外不得再克扣。
3）加压HRBP：每两周开沟通会，参与项目的HRBP逐个向副总裁汇报进展，未按计划完成需解释原因并承诺deadline。
4）调动内部资源：统一发动内部推荐，下派总部HR至地区公司支持重难点项目招聘，候选人资源跨区域共享等。
通过以上策略，有效激发了外部渠道和内部团队的战斗力，快速完成人才获取，帮助公司抓住营销出货的时间窗口，为战略目标的实现提供了保障。
二、整合资源，系统性提高工作效率
在集团层面，COE不仅具备总览全局的视野优势，还有着最丰富的专业资源，因此有义务整合与协调资源，为一线HRBP提供高效的解决方案。
20XX年，公司处于快速发展期，新的职位需求不断产生，每个HRBP手上都有大量岗位同时进行，但进展却不尽人意。
调研后发现，以下因素占用了HRBP的精力，导致效率降低：
1）重复的事务性工作：每个职位都需要在无忧、智联、猎聘以及本地招聘网站发布，重复填写大量基础信息，每天还要重复登录多个网站刷新职位并查收简历。
2）低效的猎头管理：各区域分别与猎头合作，导致HRBP在供应商甄选、合同签订、沟通协调、管理考核等方面花费过多精力。
3）琐碎的入职流程：offer发放后，HRBP还要跟进繁杂的入职流程，通知人选体检、请行政安排工位、让部门制定带教计划、定期回访人选的离职进度等。
为系统性的提升工作效率，招聘COE制定了以下策略：
1）上线招聘系统：通过系统将职位一键发布到各个招聘网站，并自动将各站点收到的简历汇总在系统中，HRBP可以一站式完成所有工作。
2）统一猎头管理：将猎头洽谈、签约、培训、考核等工作收归集团统一操作，子公司只需要从签约猎头库中选择业绩良好的顾问合作即可。
3）引入共享中心：将offer发放后的跟进流程全部交由共享中心完成，HRBP只需在人选入职计划出现异动时介入沟通。
通过以上策略，使HRBP从繁琐的渠道与流程中解脱，将精力投入在需求沟通、面试管理和职位推进中，从而在不增加人手的情况下，大幅提升了招聘效率。
三、建立制度，完善运营与管控机制
除了提供专业解决方案之外，COE也需要关注HR基本动作的操作质量，完善制度与流程，监督和指导HRBP在子公司的运作。
举例来说，集团COE经常会收到各类投诉，如：未按要求通过系统接收简历，出现猎头简历纠纷；未按要求做背景调查，导致简历造假的人选成功入职等。
这类情况的发生，往往说明相关制度与流程存在漏洞，需要及时修补。
以猎头简历纠纷为例，我的解决方案如下：
1）完善制度：合同中增加“未通过系统投递的简历视为猎头免费赠送”的条款，杜绝线下发操作，倒逼HR必须用系统收简历。
2）修改流程：入职流程必须通过照片系统发起，简历未在系统中则无法办理入职。
3）培训宣导：面向HR与猎头召开沟通会，培训更新后的制度与流程要求。
通过建立完善的制度与流程，让不同地区、不同背景的新老HRBP都在相同的基本规则下运作，提升HR服务的质量，帮助组织规避人为风险。
四、确定标准，对人才形成统一判断
管理的核心是人才，确定人才的标准是COE的重要职责，什么样的人可以入职？什么样的人值得培养？什么样的人能评绩优？都需要COE详细谋划。
在COE搭建初期，我们对社招人才标准缺乏统一认识，经常出现集团与子公司意见不一致，业务与HR意见不一致等情况。
为建立对人才判断的“共同语言”，我从以下三个方面着手设计招聘标准：
1）基本背景：明确对学历、工作年限、稳定性、职业经历等基本面的要求，比如“稳定性”定义为“有三年以上连续服务经历且有过晋升”，这就统一了“稳定性”这个模糊概念的标尺，避免不同面试官之间出现分歧。
2）通用素质：结合文化价值观与内部访谈结果，经多次研讨导出通用素质模型，明确行为标准以及面试问题。
比如“追求卓越”包含“进取、匠心、坚韧”三项能力，其中“匠心”的描述为：“对交付成果的品质与细节有高要求”，面试问题为：“您负责的项目中，做的最出色的是哪个？具体哪些地方做的好？”
3）专业素质：与业务部门合作开发各岗位的专业素质模型，比如设计岗关注“设计师精神、市场敏锐度、甲方能力”三项能力，同样也有配套的能力描述、面试问题和正负向行为表现。
在大型集团公司中，虽然难以实现人才判断的绝对一致，但通过建立相对完善的标准，使内部形成通用的识别方法和评价语言，可以大幅减少分歧与矛盾，提升组织效率。
五、落地文化，倡导正确的工作方式
文化价值观是企业长期发展的保障，决定了企业及其员工的行为与工作方式，COE的各职能都需要承担传承文化的任务，确COE发布的政策与集团的文化导向一致。
比如在招聘面试中考察文化适配性，在培训中宣导文化的内涵与要求，在发展与晋升时做价值观评估，在激励认可时以价值观为评优导向等。
除了企业层面的价值观落地，COE还要负责本条线“工作文化”打造。
比如在负责招聘模块时，我特别强调“平等公正”的工作文化，要求HRBP以伙伴的.心态对待供应商，在处理合作纠纷时严格按制度办事，赢得渠道的信任与尊重，才能最大化的提升招聘效率。
而在负责企业文化模块时，我特别关注“创新开放”的工作文化，支持各地的HRBP在集团文化的大框架下，结合本地业务需要灵活的开展项目，让文化贴近实际接地气。
六、培养团队，促进最佳实践的传播
一般而言，COE对HRBP有专业管控的话语权，没有直接的考核权，但各类政策的落地却往往需要HRBP的配合与支持。
这就要求COE必须有扎实的专业功底，做出的政策能让人信服，同时也要有杰出的推动力，营造学习与竞争的氛围，激发HRBP们的参与热情。
在负责文化模块时，我每月召开职能沟通会，邀请各分公司的HRBP参加，详细介绍COE近期的工作计划以及这些项目将对业务产生的帮助，同时也请在文化工作中表现优秀的HRBP分享实践经验，激励HRBP之间互相学习；
而在负责招聘模块时，除了最佳实践分享，还会定期公布子公司的招聘完成率、内部推荐率、猎头使用率等指标，对排名前列的HRBP给予公开表彰，对排名靠后的同事给予鼓励，促进内部竞争，提升整体绩效。
总结
COE与HRBP可以说是相爱相杀。
表面上看COE似乎大权在握，但制定政策需要听取HRBP的意见，推进项目需要HRBP的响应和执行，甚至很多最佳实践也是先源于HRBP，再被COE总结成制度推广。
而HRBP虽然常会觉得COE多管闲事，但也需要COE提供解决业务痛点的专业框架，需要COE协调集团资源处理紧急的业务难题。
因此，COE与HRBP是一对痛并快乐着的合作伙伴，彼此之间要多一些理解，多一些支持，为业务的成功，力出一孔，共同努力！
;译体验｜12 个客户体验战略的最佳实践
客户体验的卓越追求是一个积极的愿景，但要实现它，关键在于明确的战略规划。 本指南将揭示12个实用的客户体验战略和最佳实践示例，帮助你提升服务并达到令人惊叹的效果。
客户体验战略是组织层面的整体策略，旨在通过一系列方法吸引和保留客户，同时推动业务目标的实现。 具体执行的策略可能包括增强社交媒体互动，优化电子邮件沟通，或者通过CRM系统进行定制化服务。
混乱的客户体验流程可能导致失去焦点，而有效的战略可以提供方向并衡量成功。 并非所有策略都需要立即实施，而是可以作为现有流程的扩展和优化手段。
01. 从客户角度简化流程
与团队合作，找出客户痛点，并优先解决。 考虑使用社交媒体情绪分析，亚马逊的Prime会员服务即源于此。 优化定价、支付和结账，提升客户满意度。
02. 用心倾听客户声音
确保广泛收集反馈，监控社交媒体和评论，使用激励调查以获取真实反馈，如即时调查以保持互动。
03. 快速响应与关怀
对客户的问题快速且专业回应，建立信任，即使在处理公关危机时也是如此，利用Google Alerts进行实时监控。
04. 强化客户服务体系
投资于有效的支持系统，确保客户得到正确帮助，分析数据以优化销售过程和预防客户流失。
05. 简化销售和客户成功流程
与销售团队紧密合作，优化客户成功流程，确保产品或服务在购买前解决所有疑问。
通过这些实践，记住要平衡创新与成本效益，持续收集数据以驱动决策，不断调整和优化，以适应客户和业务需求的不断变化。
Service Mesh 浅析：从概念、产品到实践
近几年，微服务架构逐渐发展成熟，从最初的星星之火到现在大规模的落地和实践，几乎已经成为分布式环境下的首选架构。 然而软件开发没有银弹，基于微服务构建的应用系统在享受其优势的同时，痛点也越加明显。 Service Mesh 技术也因此而生，受到越来越多的开发者关注，并拥有了大批拥趸。 本文会从概念介绍开始，让大家理解 Service Mesh 技术出现的原因以及愿景；接着会对目前最主流的两个产品 Istio 和 AWS App Mesh 进行详细的比较；最后简要介绍一下我们目前在该领域的一些探索与实践。 Service Mesh - 服务通信的济世良方 Service Mesh 是什么？ Service Mesh（中文译做服务网格）这一概念由 Buoyant 公司的 CEO，William Morg」n 首先提出。 2017 年 4 月该公司发布了第一个 Service Mesh 产品 Linkerd，这篇同一时间发表的文章 What’s a service mesh？ And why do I need one? 也被业界公认是 Service Mesh 的权威定义。 “A service mesh is a dedicated infrastructure layer for handling service-to-service communication. It’s responsible for the reliable delivery of requests through the complex topology of services that comprise a modern, cloud native application. In practice, the service mesh is typically implemented as an array of lightweight network proxies that are deployed alongside application code, without the application needing to be aware.” 其定义翻译为：Service Mesh 是一个处理服务通讯的专门的基础设施层。 它的职责是在由云原生应用组成服务的复杂拓扑结构下进行可靠的请求传送。 在实践中，它是一组和应用服务部署在一起的轻量级的网络代理，对应用服务透明。 这段话有点晦涩难懂，但只要抓住下面 4 个关键点就能轻松理解： 本质：基础设施层 功能：请求分发 部署形式：网络代理 特点：透明 如果用一句话来总结，我个人对它的定义是：Service Mesh 是一组用来处理服务间通讯的网络代理。 为什么需要 Service Mesh？ 上面晦涩抽象的定义很难让你真正理解 Service Mesh 存在的意义。 你可能会想，服务间通信（service-to-service communication）无非就是通过 RPC、HTTP 这些方式进行，有什么可处理的？没错，服务间只需要遵循这些标准协议进行交互就可以了，但是在微服务这样的分布式环境下，分散的服务势必带来交互的复杂性，而规模越大的系统其通信越加错综复杂。 分布式计算下的 8 个谬论 很好的归纳了分布式环境下存在的网络问题。 而为了解决这些问题，提高系统的容错能力和可用性，出现了服务注册与发现、负载均衡、熔断、降级、限流等等和通信相关的功能，而这些才是 Service Mesh 要真正处理的问题。 Pattern：Service Mesh 这篇文章详细的讲述了微服务架构下通讯处理的演进，由此引出 Service Mesh 出现的意义和核心价值。 下图为服务通信演变的过程：最初，流量管理和控制能力（比如图例中的熔断、服务发现）是和业务逻辑耦合在一起，即便以引用包的方式被调用，依然解决不了异构系统无法重用的问题。 流控功能和业务耦合相当不美好，于是出现了提供这些功能的公共库和框架。 但这些库通常比较复杂，无论是学习使用，与业务系统整合、维护都会带来很大的成本。 为避免花费太多时间开发和维护这些通用库，人们希望流量控制能力可以下沉到网络通讯栈的层面，但几乎无法实现。 于是另一种思路出现，就是将这些功能独立成一个代理，由它先接管业务服务的流量，处理完成后再转发给业务服务本身，这就是 Sidecar 模式。 为统一管理 Sidecar，该模式进一步进化，形成网络拓扑，增加了控制平面，演变成 Service Mesh（最后的网格图中，绿色代表业务服务，蓝色代表 sidecar 服务）。 可以说，Service Mesh 就是 Sidecar 的网络拓扑形态，Mesh 这个词也由此而来。 （关于 Sidecar 模式这里不做讨论，你可以自行 Google）。 业务系统的核心价值应该是业务本身，而不是服务，微服务只是一种实现手段，实现业务才是目标。 现有的微服务架构下，为解决可能出现的网络通信问题，提升系统的弹性，开发人员不得不花费大量时间和精力去实现流量控制相关的非业务需求，不能聚焦在业务本身。 而 Service Mesh 的出现解决了这一问题，带来了下面 2 个变革： 解决了微服务框架中的服务流量管理的痛点，使开发人员专注于业务本身； 将服务通信及相关管控功能从业务程序中分离并下层到基础设施层，使其和业务系统完全解耦。 在云原生应用中，面对数百个服务或数千个实例，单个业务链路的请求经由服务的拓扑路径可能会非常复杂，单独处理非常必要。 这就是 Service Mesh 的意义所在。 Service Mesh 的主要功能 那么 Service Mesh 到底能带来哪些实用的功能呢？可以把它们归纳为下面 4 个部分： 流量控制：流控是最主要也是最重要的功能，通过 Service Mesh，我们可以为应用提供智能路由（蓝绿部署、金丝雀发布、A/B test）、超时重试、熔断、故障注入、流量镜像等各种控制能力； -安全：在安全层面上，授权和身份认证也可以托管给 Service Mesh； 策略：可以为流量设置配额、黑白名单等策略； 可观察性：服务的可观察性一般是通过指标数据、日志、追踪三个方式展现的，目前的 Service Mesh 产品可以很容易和和主流的后端设施整合，提供给应用系统完整的监控能力。 通过上面的讲述，我相信 Service Mesh 的概念大家都已经有所了解。 接下来我们来介绍两个重要的网格产品，让大家进一步了解 Service Mesh 的产品形态是什么样的。 Istio vs AWS App Mesh - 开源与闭环之争 目前市面上比较成熟的开源服务网格主要有下面几个：Linkerd，这是第一个出现在公众视野的服务网格产品，由 Twitter 的 finagle 库衍生而来，目前由 Buoyant 公司负责开发和维护；Envoy，Lyft 开发并且是第一个从 CNCF 孵化的服务网格产品，定位于通用的数据平面或者单独作为 Sidecar 代理使用；Istio，由 Google、IBM、Lyft 联合开发的所谓第二代服务网格产品，控制平面的加入使得服务网格产品的形态更加完整。 从今年的风向看，作为构建云原生应用的重要一环，Service Mesh 已经被各大云厂商认可，并看好它的发展前景。 在 Istio 红透半边天的情况下，作为和 Google 在云服务市场竞争的 Amazon 来说，自然不愿错失这块巨大的蛋糕。 他们在今年 4 月份发布了自己的服务网格产品：AWS App Mesh。 这一部分内容我们会聚焦于 Istio 和 App Mesh 这两个产品，通过横向的对比分析让大家对 Service Mesh 的产品形态和两大云厂商的策略有一个更深入的认识。 产品定位 从官方的介绍来看，Istio 和 App Mesh 都明确的表示自己是一种服务网格产品。 Istio 强调了自己在连接、安全、控制和可视化 4 个方面的能力；而 App Mesh 主要强调了一致的可见性和流量控制这两方面能力，当然也少不了强调作为云平台下的产品的好处：托管服务，无需自己维护。 从某种程度上讲，Istio 是一个相对重一点的解决方案，提供了不限于流量管理的各个方面的能力；而 App Mesh 是更加纯粹的服务于运行在 AWS 之上的应用并提供流控功能。 笔者认为这和它目前的产品形态还不完善有关（后面会具体提到）。 从与 AWS 技术支持团队的沟通中可以感觉到，App Mesh 应该是一盘很大的棋，目前只是初期阶段。 核心术语 和 AWS 里很多产品一样，App Mesh 也不是独创，而是基于 Envoy 开发的。 AWS 这样的闭环生态必然要对其进行改进和整合。 同时，也为了把它封装成一个对外的服务，提供适当的 API 接口，在 App Mesh 这个产品中提出了下面几个重要的技术术语，我们来一一介绍一下。 服务网格（Service mesh）：服务间网络流量的逻辑边界。 这个概念比较好理解，就是为使用 App mesh 的服务圈一个虚拟的边界。 虚拟服务（Virtual services）：是真实服务的抽象。 真实服务可以是部署于抽象节点的服务，也可以是间接的通过路由指向的服务。 虚拟节点（Virtual nodes）：虚拟节点是指向特殊工作组（task group）的逻辑指针。 例如 AWS 的 ECS 服务，或者 Kubernetes 的 Deployment。 可以简单的把它理解为是物理节点或逻辑节点的抽象。 Envoy：AWS 改造后的 Envoy（未来会合并到 Envoy 的官方版本），作为 App Mesh 里的数据平面，Sidecar 代理。 虚拟路由器（Virtual routers）：用来处理来自虚拟服务的流量。 可以理解为它是一组路由规则的封装。 路由（Routes）：就是路由规则，用来根据这个规则分发请求。 上面的图展示了这几个概念的关系：当用户请求一个虚拟服务时，服务配置的路由器根据路由策略将请求指向对应的虚拟节点，这些节点最终会与集群中某个对外提供服务的 DNS 或者服务名一一对应。 那么这些 App Mesh 自创的术语是否能在 Istio 中找到相似甚至相同的对象呢？我归纳了下面的表格来做一个对比： App MeshIstio 服务网格（Service mesh）Istio并未显示的定义这一概念，我们可以认为在一个集群中，由Istio管理的服务集合，它们组成的网络拓扑即是服务网格。 虚拟服务（Virtual services）Istio中也存在虚拟服务的概念。 它的主要功能是定义路由规则，使请求可以根据这些规则被分发到对应的服务。 从这一点来说，它和App Mesh的虚拟服务的概念基本上是一致的。 虚拟节点（Virtual nodes）Istio没有虚拟节点的概念，可以认为类似Kubernetes里的Deployment。 虚拟路由器（Virtual routers）Istio也没有虚拟路由器的概念。 路由（Routes）Istio中的目标规则（DestinationRule）和路由的概念类似，为路由设置一些策略。 从配置层面讲，其中的子集（subset）和App Mesh路由里选择的目标即虚拟节点对应。 但Istio的目标规则更加灵活，也支持更多的路由策略。 从上面的对比看出，App Mesh 目前基本上实现了最主要的流量控制（路由）的功能，但像超时重试、熔断、流量复制等高级一些的功能还没有提供，有待进一步完善。 架构 AWS App Mesh 是一个商业产品，目前还没有找到架构上的技术细节，不过我们依然可以从现有的、公开的文档或介绍中发现一些有用的信息。 从这张官网的结构图中可以看出，每个服务的橙色部分就是 Sidecar 代理：Envoy。 而中间的 AWS App Mesh 其实就是控制平面，用来控制服务间的交互。 那么这个控制平面具体的功能是什么呢？我们可以从今年的 AWS Summit 的一篇 PPT 中看到这样的字样： 控制平面用来把逻辑意图转换成代理配置，并进行分发。 熟悉 Istio 架构的朋友有没有觉得似曾相识？没错，这个控制平面的职责和 Pilot 基本一致。 由此可见，不管什么产品的控制平面，也必须具备这些核心的功能。 那么在平台的支持方面呢？下面这张图展示了 App Mesh 可以被运行在如下的基础设施中，包括 EKS、ECS、EC2 等等。 当然，这些都必须存在于 AWS 这个闭环生态中。 而 Istio 这方面就相对弱一些。 尽管 Istio 宣称是支持多平台的，但目前来看和 Kubernetes 还是强依赖。 不过它并不受限于单一的云平台，这一点有较大的优势。 Istio 的架构大家都比较熟悉，数据平面由 Envoy sidecar 代理组成，控制平面包括了 Pilot、Mixer、Citadel、Galley 等控件。 它们的具体功能这里就不再赘述了，感兴趣的同学可以直接去 官网 查看详细信息。 功能与实现方式 部署 无论是 Istio 还是 App Mesh 都使用了控制平面+数据平面的模式，且 Sidecar 都使用了 Envoy 代理。 Istio 的控制平面组件较多，功能也更复杂，1.0.x 版本完整安装后的 CRD 有 50 个左右。 架构修改后 Mixer 的一些 adapter 被独立出去，crd 有所降低。 下面是最新的 1.4 版本，安装后仍然有 24 个 crd。 而 App Mesh 就简单得多，只针对核心概念添加了如下 3 个 crd，用一个 controller 进行管理。 尽管 Istio 更多的 crd 在一定程度上代表了更加丰富的功能，但同时也为维护和 troubleshooting 增加了困难。 流量控制 尽管两者的数据平面都基于 Envoy，但它们提供的流量控制能力目前还是有比较大的差距的。 在路由的设置方面，App Mesh 提供了相对比较丰富的匹配策略，基本能满足大部分使用场景。 下面是 App Mesh 控制台里的路由配置截图，可以看出，除了基本的 URI 前缀、HTTP Method 和 Scheme 外，也支持请求头的匹配。 Istio 的匹配策略更加完善，除了上面提到的，还包括 HTTP Authority，端口匹配，请求参数匹配等，具体信息可以从官方文档的虚拟服务设置查看。 下面两段 yaml 分别展示了两个产品在虚拟服务配置上的差异。 App Mesh 配置：Istio 配置：另外一个比较大的不同是，App Mesh 需要你对不同版本的服务分开定义（即定义成不同的虚拟服务），而 Istio 是通过目标规则 DestinationRule 里的子集 subsets 和路由配置做的关联。 本质上它们没有太大区别。 除了路由功能外，App Mesh 就显得捉襟见肘了。 就在笔者撰写本文时，AWS 刚刚添加了重试功能。 而 Istio 借助于强大的 Envoy，提供了全面的流量控制能力，如超时重试、故障注入、熔断、流量镜像等。 安全 在安全方面，两者的实现方式具有较大区别。 默认情况下，一个用户不能直接访问 App Mesh 的资源，需要通过 AWS 的 IAM 策略给用户授权。 比如下面的配置是容许用户用任意行为去操作网格内的任意资源：因此，App Mesh 的授权和认证都是基于 AWS 自身的 IAM 策略。 Istio 提供了两种认证方式，基于 mTLS 的传输认证，和 基于 JWT 的身份认证。 而 Istio 的授权是通过 RBAC 实现的，可以提供基于命名空间、服务和 HTTP 方法级别的访问控制。 这里就不具体展示了，大家可以通过官网 文档 来查看。 可观察性 一般来说，可以通过三种方式来观察你的应用：指标数据、分布式追踪、日志。 Istio 在这三个方面都有比较完整的支持。 指标方面，可以通过 Envoy 获取请求相关的数据，同时还提供了服务级别的指标，以及控制平面的指标来检测各个组件的运行情况。 通过内置的 Prometheus 来收集指标，并使用 Grafana 展示出来。 分布式追踪也支持各种主流的 OpenTracing 工具，如 Jaeger、Zipkin 等。 访问日志一般都通过 ELK 去完成收集、分析和展示。 另外，Istio 还拥有 Kiali 这样的可视化工具，给你提供整个网格以及微服务应用的拓扑视图。 总体来说，Istio 在可观察方面的能力是非常强大的，这主要是因为 Mixer 组件的插件特性带来了巨大的灵活性。 App Mesh 在这方面做的也不错。 从最新发布的 官方 repo 中，App Mesh 已经提供了集成主流监控工具的 helm chart，包括 Prometheus、Grafana、Jaeger 等。 同时，AWS 又一次发挥了自己闭环生态的优势，提供了与自家的监控工具 CloudWatch、X-Ray 的整合。 总的来说，App Mesh 在对服务的可观察性上也不落下风。 Amazon 与 Google 的棋局 AWS App Mesh 作为一个 2019 年 4 月份才发布的产品（GA），在功能的完整性上和 Istio 有差距也是情有可原的。 从 App Mesh 的 Roadmap 可以看出，很多重要的功能，比如熔断已经在开发计划中。 从笔者与 AWS 的支持团队了解的信息来看，他们相当重视这个产品，优先级很高，进度也比较快，之前还在预览阶段的重试功能在上个月也正式发布了。 另外，App Mesh 是可以免费使用的，用户只需要对其中的实例资源付费即可，没有额外费用。 对 AWS 来说，该产品的开发重点是和现有产品的整合，比如 Roadmap 列出的使用 AWS Gateway 作为 App Mesh 的 Ingress。 借助着自己的生态优势，这种整合即方便快捷的完善了 App Mesh，同时又让生态内的产品结合的更紧密，使得闭环更加的牢固，不得不说是一步好棋。 和 App Mesh 目前只强调流控能力不同，Istio 更多的是把自己打造成一个更加完善的、全面的服务网格系统。 架构优雅，功能强大，但性能上受到质疑。 在产品的更迭上貌似也做的不尽如人意（不过近期接连发布了 1.3 到 1.4 版本，让我们对它的未来发展又有了期待）。 Istio 的优势在于 3 大顶级技术公司加持的强大资源，加上开源社区的反哺，利用好的话容易形成可持续发展的局面，并成为下一个明星级产品。 然而 Google 目前对 Istio 的态度有一些若即若离，一方面很早就在自家的云服务 gcloud 里提供了 Istio 的默认安装选项，但同时又发布了和 Istio 有竞争关系的 Traffic director 这个托管的控制平面。 笔者的猜测是 Google 也意识到 Istio 的成熟不可能一蹴而就，鉴于网格技术托管需求的越发强烈，先提供一个轻量化的产品以占领市场。 目前各大厂商都意识到了网格技术的重要性并陆续推出了自己的产品（包括 AWS App Mesh，Kong 的 Kuma，国内的蚂蚁金服、腾讯云等），竞争也会逐渐激烈。 未来是三分天下还是一统山河，让我们拭目以待。 我们的实践 - 从 Service Mesh 迈向云原生 最后这部分给大家简要介绍一下我们（FreeWheel）在 Service Mesh 领域的实践。 希望通过一些前瞻性的探索，总结出最佳实践，为我们将来的微服务应用全面拥抱云原生提供一定的经验和指导。 目前我们已经开发完成的 Data service 项目就整合了 AWS App Mesh，即将上线，并使用网格的能力进行智能路由和发布。 Data service 项目只包含两个服务：Forecast service 和 Query service，前者作为业务服务通过 Query service 查询来自持久层（ClickHouse）的数据；后者作为数据访问代理，从持久层获取数据并进行对象化的封装。 这个 mini 的微服务系统非常适合作为一个先行者为我们探索网格的功能、性能、易用性等方面的能力，且范围足够小，不会影响到其他业务系统。 选择 AWS App Mesh 作为该项目的网格产品主要原因如下： FreeWheel 是一个重度使用 AWS 各项服务的公司，未来所有的服务也都会全部托管的 AWS 上。 作为一个闭环生态，App Mesh 可以和现有服务无缝整合，提高易用性； 相比 Istio 这样还不太成熟的开源产品，我们可以得到 AWS 技术团队的全力支持； 数据平面基于成熟高效的 Envoy，控制平面不存在 Istio 中的性能问题； 完全免费 下图是该项目的部署视图。 前端请求从我们的业务系统 UIF 发送到 Forecast service，它作为 App Mesh 的一个虚拟节点，调用 Data service 进行数据查询。 Data service 作为数据平面，会注入 App Mesh 的 sidecar 代理。 这两个服务组成了一个 Mesh 网格，并无缝整合在 AWS 的 EKS 中。 下图是网格内部的逻辑视图，展示了如何利用 App Mesh 进行智能路由。 Forecast service 作为调用者被定义为虚拟节点，Data service 作为虚拟服务，挂载着虚拟路由，内部根据需要可以设定若干路由规则。 用 App Mesh 实现一个金丝雀发布的过程非常简单：假设在 Data service 的新版本（V2）发布前，流量都被指向 V1 版本；此时我们在 App Mesh 里配置好一个新的路由规则，将 10%的流量指向新的 V2 版本；只需要将新的规则通过 kubectl apply -f 应用到集群中，金丝雀发布就可以完成，且无缝切换，对用户透明。 在后续的工作中，我们会先验证 App Mesh 的性能和可靠性，然后逐渐的将更多的流量控制（如超时重试、熔断等）功能添加进来，并总结出一整套可行的实施方案，供大家参考。 也欢迎对 Service Mesh 感兴趣的同学加入到我们的团队中，一起学习，共同进步。 总结 解耦是软件开发中永恒的主题，开发人员对消除重复的偏执是推动软件、以及架构模式演进的主要动力。 而 Service Mesh 的核心价值就是将服务通信功能从业务逻辑中解耦，并下沉为基础设施，由控制平面统一管理。 有人将 Service Mesh、Kubernetes 和 Serverless 技术称为云原生应用开发的三驾马车。 Kubernetes 是云应用实际意义上的操作系统；Service Mesh 将服务通信功能剥离，实现了与业务的解耦；Serverless 让你不用关心应用的服务器。 这三项技术让我们有能力实现应用开发的终极目标，那就是：只关注业务本身。 而它们，也会引领我们通向未来云原生应用的诗和远方。
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