问答ask采集-询问ask
编辑整理：整理来源：搜狗问问，浏览量：86，时间：2022-06-14 16:56:01
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前沿：问答ask采集
选D。因为need在这句话里做行为动词。
只要看need是情态还是行为动词，情态动词后加原型,Do you understand?
A. (Sun Shaohua)
情态动词用法纷繁复杂，短短数句难以说清。建议查阅语法专著以求详解。
现就你所提及的题目简解如下：
21. I wish tt I ___ to the concert last Friday.
A. could go B. could have gone C. have gone D. should have gone
选B。在"I wish" 后的从句中用过去时表示现在的愿望，用过去完成表示与过去事实相
反的愿望。could have gone 在此句中可替代had gone表示过去有能力做。选项D用于
责备别人过去本该做却未做，上下文无此暗示。A、C与last Friday 不相符。
23. Why isn't he here? He ____ the train.
A. must miss B. can miss C. can have missed D. must have missed
选D。他不在此处，必然是过去错过了火车。must 后用动词原形表示对现在状况的猜
测，用完成体表示对过去的行为的猜测。can 表示可能性时比must语气弱，通常用于否
定句或疑问句，肯定句中can do 或can have done表示理论上的可能性，如就具体事件
作出判断则可用may或might,但语气最弱。
24. You ____ yesterday if you were really serious about the job.
A. ought have come B. ought to have come C. ought come D. ought to
come
选B。由于你昨天对工作不负责任，说话人表示责备。这样的语气需用should 或ought
to加不定式完成体，含义为“本该做却未做”。A、C中ought后缺to， D表示对听话人未
来的行为提出要求，即“应该做”，无责备语气。
26. You ___ me to help you with the work, but you didn't.
A. could ask B. may ask C. might ask D. might have asked
选D。but you didn't 暗示两点：一为过去行为，二为过去可做却未做。might 和
could 后接不定式完成体可表示对过去该做却未做的行为作轻微责备或惋惜等。A、B、
C无明显过去含义。
27. You ___ to town to see the film yesterday. It will be on TV tonight.
A. needn't go B. needn't have gone C. need have gone D. should not go
选B。 yesterday暗示过去行为，A、D不能选。need主要用于否定句和疑问句中。
needn't 后接不定式完成体表示过去不必做却做了，如用didn't need to do 则表示过
去不必做也未做。
28. My watch is nowhere to be found. I ____ when I was on the bus.
A. must drop it B. should have dropped it C. must have dropped it D.
ought to have
dropped it.
选C。此题与23题类似。现在找不到手表，必然是过去丢了。对过去行为的猜测当然用
must have done。 A和D表示现在必须做，无猜测意，只有用must be 时才能表示对现在
状况的猜测。B则表示本该做却未做。
导读
Kubernetes 作为当今云原生业界标准，具备良好的生态以及跨云厂商能力。Kubernetes 很好的抽象了 IaaS 资源交付标准，使得云资源交付变的越来越简单，与此同时用户期望更多的聚焦于业务自身，做到面向应用交付，Serverless 理念也因此而生。那么如何通过原生 Kubernetes 提供 Serverless 能力？如何借力丰富的云原生社区生态？这里给大家介绍一下我们在 Serverless Kubernetes 上的落地实践。本文将从以下 3 个方面展开介绍：
为什么要做Serverless Kubernetes如何实现Serverless KubernetesServerless Kubernetes 落地实践为什么要做 Serverless KubernetesKubernetes
众所周知，Kubernetes 是一款开源容器化编排系统，用户使用 Kubernetes 可以做到降低运维成本、提高运维效率，并且提供标准化 API，某种意义就是避免被云厂商绑定，进而形成了以 Kubernetes 为核心的云原生生态。可以说 Kubernetes 已然成为了云原生业界事实标准。
Serverless 与 Kubernetes
那么我们回到 Serverless 上面来，Serverless 的核心理念在于让开发者更聚焦业务逻辑，减少对基础设施的关注。那么我们如何在云原生业界标准之上做 Serverless，Kubernetes 是否也能做到更专注于应用业务逻辑。
Kubernetes 做 Serverless 有哪些优势
我们来看一下 Kubernetes 做 Serverless 有什么优势。先看一下 Kubernetes 特性包括哪些：
容器化统一 IaaS 资源交付CI/CD 持续集成部署跨云厂商丰富的生态面向应用管理而对应于 Serverless 来说
事件驱动：Kubernetes 支持 job 类型、并围绕 Kubernetes 提供丰富的事件源按需使用：Kubernetes 本身支持 hpa 弹性能力免运维、高可用：Kubernetes 可以通过容器化、统一资源交付很好的支持。结合这些来看 Kubernetes 实现 serverless，天然具备优势。
如何实现 Serverless Kubernetes
在 Kubernetes 上实现 Serverless 主要做到一下两点：
第一：向下如何让用户减少对基础设施的关注；
第二：线上如何更聚焦业务应用。
这里我们通过 Serverless Framework ，聚焦业务应用，进一步抽象 Kubernetes 资源，提供按需使用自动弹性的能力。通过 IaaS 资源免运维，减少对基础设施的关注，做到节点免运维。
那么 IaaS 资源免运维，我们是如何做的呢？
减少对基础设置的关注：IaaS 免运维
原生的 Kubernetes 节点资源需要用户自行维护，为了降低用户维护节点成本，我们提供了托管节点池，帮助用户维护节点的生命周期，但用户还是需要对托管节点池策略进行维护，更近一步在 Serverless Kubernetes 中通过虚拟节点结合弹性容器实例 ECI，让用户彻底摆脱对 IaaS 的运维。
Serverless Kubernetes IaaS 资源免运维包括：
基于容器，安全隔离、高移植无服务器管理：无需容量规划，对服务器免运维弹性扩容：秒级扩容，无限容器按需付费，更高资源利用率向下我们通过虚拟节点结合 ECI 实现了 IaaS 资源免运维，那么向上如何聚焦业务逻辑呢？其实就是以应用为核心。
聚焦业务逻辑：以应用为核心
围绕应用来看，无非我们要解这些问题：
应用部署灰度发布流量管理自动弹性可观测性以及应用的多版本管理那么有开箱即用的方案去解吗？答案是 Knative。
Knative 是什么
Knative 是基于 Kubernetes 之上提供的一款开源 Serverless 应用框架，帮助用户部署和管理现代化的 Serverless 工作负载，打造企业级 Serverless 平台。
Knative 具备如下优势：
在几秒钟内建立可扩展、安全、无状态的服务。具有更高级别 Kubernetes 应用抽象的 API。可插拔组件，让您可以使用自己的日志记录和监控、网络和服务网格。在 Kubernetes 运行的任何地方都可以运行 Knative，无需担心供应商锁定。开发者无缝体验，支持 GitOps、DockerOps、ManualOps 等。支持常用工具和框架，例如 Django、Ruby on Rails、Spring 等。Knative 主要包括 2 大核心模块：Serving 和 Eventing
Serving 提供了 Service 应用模型，支持基于流量的灰度发布、版本管理、缩容到 0 以及自动弹性。
Eventing 提供事件驱动能力。支持丰富的事件源，以及用于事件流转、过滤的 Broker/Trigger 模型。
为什么是 Knative
那么我们为什么选择 Knative 呢？
根据 CNCF 2020 中国云原生调查报告，Knative 已经成为 Kubernetes 上最广泛安装的无服务器。
另外 Knative 社区近期也发起了一项统计：当前哪些云厂商或企业在提供或者使用 Knative。我们可以看到，几乎所有的大厂都支持或者集成 Knative, 如阿里云、谷歌云、IBM、Red Hat 等，并且大部分都提供了生产级别能力（Production），这些迹象表明越来越多的用户拥抱 Knative。
此外近期 Knative 已申请成为 CNCF 孵化项目，这无疑让 Knative 开发者为之兴奋。
Knative 落地挑战、应对与效果
从开源到产品化落地，必然会面对一些挑战。Knative 产品化落地主要面对如下挑战：
管控组件多，运维复杂0 到 1 冷启动问题流量请求 1 对 1 分发那么我们如何来应对呢？
我们提供组件托管，帮助用户节省资源及运维成本；当请求为 0 时，缩容到低规格保留实例，实现请求 0 到 1 免冷启动，做到成本可控；提供自研事件网关，做到流量的精准控制。
Serverless Kubernetes 落地实践
落地方案
结合上述介绍，向上通过 Serverless Framewok Knative 更聚焦业务应用，向下通过虚拟节点减少对基础设施的关注。这就是我们Serverless Kubernetes 落地方案：围绕 Kubernetes api, 下线集成云产品的能力，包括消息事件、弹性容器实例以及日志监控等。向上通过 Knative 围绕应用为核心，提供事件驱动、自动弹性等能力。
典型应用场景
最后看一下我们有哪些落地场景，典型的应用场景及行业领域如图：
落地实践：异构资源，按需使用
客户痛点用户希望通过 Serverless 技术按需使用资源，节省资源使用成本，简化运维部署 。另外有 GPU 的业务诉求。希望使用容器化的 Serverless ，支持使用 GPU 资源，同时简化应用运维部署（尽可能少的操作 Kubernetes deployment/svc/ingress/hpa等资源），IaaS 资源免运维。
解决方案使用 Knative + ASK 作为 Serverless 架构。数据采集之后，通过服务网关访问数据处理服务，数据处理服务根据请求量按需自动扩缩容。
落地实践：事件驱动，精准分发
某客户直播系统支持用户在线互动。消息数据的处理主要有以下技术挑战：
业务弹性波动，消息并发高。互动实时响应，低延迟。客户选择阿里云的 Knative 服务进行数据的弹性处理。应用实例数随着业务波峰波谷实时扩容和缩容，真正做到了按需使用，实时弹性的云计算能力。整个过程完全自动化，极大的减少了业务开发人员在基础设施上的心智负担。
小结
我们回顾一下本文介绍的主要内容：首先介绍了为什么在 Kubernetes 提供 Serverless：
Kubernetes 已成为云原生业界标准面向标准 Kubernetes API 进行 Serverless 编程然后我们如何实现 Serverless Kubernetes：
IaaS 节点免运维Serverless Framework (Knative)最后介绍了 2 个落地实践场景：
异构资源，按需使用事件驱动，精准分发一句话：Serverless Kubernetes 基于 Kubernetes 之上，提供按需使用、节点免运维的 Serverless 能力，让开发者真正实现通过 Kubernetes 标准化 API 进行 Serverless 应用编程，值得关注。
作者：元毅
原文链接：https://developer.aliyun.com/article/847026?utm_content=g_1000317977
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