当今软件行业正发生着巨变。自上世纪50年代计算机诞生以来，软件从最初的手工作坊式的交付方式，逐渐演变成为了职业化开发、团队化开发，进而定制了软件件行业的相关规范，形成了软件产业。
今天，无论是大型企业还是个人开发者，都或多或少采用了云的方式来开发、部署应用。不管是私有云，还是公有云，都终将给整个软件产业带来的革命。个人计算机或者以手机为代表的智能设备已经走进寻常百姓家了。每个人几乎都拥有手机，手机不仅仅是通信工具，还能发语音、看视频、玩游戏，让人与人之间的联系变得更加紧密。智能手环随时监控你的身体状况，并根据你每天的运动量、身体指标来给你提供合理的饮食运动建议。出门逛街甚至不需要带钱包了，吃饭购物搭车时使用手机就可以支付费用，多么方便快捷。智能家居系统更是你生活上的“管家”，什么时候该睡觉了，智能家居系统就自动拉上窗帘，关灯;早上起床了，智能家居系统会自动拉开窗帘，并播放动人的音乐，让你可以愉快地享受新的一天的来临;你再也不用担心家里的安全情况，智能家居系统会帮你监控一切，有异常情况时会及时发送通知到你的手机，让你第一时间掌握家里的状况。未来，每个人都能够拥有《Iron Man》(钢铁侠)中所描述的智能管家 Jarvis。而这一切，都离不开背后那个神秘的巨人——分布式系统。正是那些看不见的分布式系统，每天处理着数以亿计的计算，提供可靠而稳定的服务。这些系统往往是以 Cloud Native 方式来部署、运维的。
软件需求的发展
早期的软件，大多数是由使用该软件的个人或机构研制的，所以软件往往带有非常强烈的个人色彩。早期的软件开发也没有什么系统的方法论可以遵循，完全是“个人英雄主义”，也不存在所谓的软件设计，纯粹就是某个人的头脑中思想的表达。而且，当时的软件往往是围绕硬件的需求来定制化开发的，有什么样的硬件就有什么样的软件。所以，软件缺乏通用性。同时，由于软件开发过程不需要与他人协作，所以，软件除了源代码外，往往没有软件设计、使用说明书等文档。这样，就造成了软件行业缺乏经验的传承。
从60年代中期到70年代中期是计算机系统发展的第二个时期，在这一时期软件开始被当作一种产品被广泛使用。所谓产品，就是可以提供给不同的人使用，从而提高了软件的重用率，降低了软件开发的成本。比如，以前，一套软件，只能专门提供给某个人使用。现在，同一套软件可以批量的卖给不同的人，显然，分摊到相同软件上的开发成本而言，卖的越多，成本自然就越低。这个时期，出现了类似“软件作坊”的专职替别人的开发软件的团体。虽然是团体协作，但软件开发的方法基本上仍然沿用早期的个体化软件开发方式，这样导致的问题是，软件的数量急剧膨胀，软件需求日趋复杂，软件的维护难度也就越来越大，开发成本变得越来越高了，从而导致软件项目频频遭遇失败。这就演变成了“软件危机”。
“软件危机”迫使人们开始思考软件的开发方式，使得人们开始对软件及其特性进行了更加深入的研究，人们对待软件的观念也在发生悄然的改变。在早期，由于计算机的数量很少，只有少数军方或者科研机构才有机会接触到计算机，这就让大多数人认为，软件开发人员都是稀少且优秀的(一开始确实也是如此，毕竟计算机最初制作者都是数学界的天才)。由于，软件开发的技能，只能被少数人所掌握，所以大多数人对于“什么是好的软件”缺乏共识。实际上，早期那些被认为是优秀的程序常常很难被别人看懂，里面充斥着各种程序技巧。加之，当时的硬件资源比较紧缺，迫使开发人员在编程时，往往需要考虑更少的占用机子资源，从而会采用不易阅读的“精简”方式来开发，这更加加重了软件的个性化。而现在人们普遍认为，优秀的程序除了功能正确，性能优良之外，还应该更加让人容易看懂、容易使用、容易修改和扩充。这就是软件可维护性的要求。
1968年 NATO 会议上首次提出“软件危机”(Software Crisis)这个名词，同时，提出了期望通过“软件工程(Sotfwrae Engineeirng)”来解决“软件危机”。“软件工程”的目的，就是要把软件开发从“艺术”和“个体行为”向“工程”和“群体协同工作”进行转化，从而解决“软件危机”包含两方面问题：
如何开发软件，以满足不断增长，日趋复杂的需求;
如何维护数量不断膨胀的软件产品。
事实证明，在软件的可行性分析方面，事先对软件的进行可行性分析，可以有效的规避软件失败的风险，提高软件的开发的成功率。
在需求方面，软件行业的规范是，需要制定相应的软件规格说明书、软件需求说明书，从而让开发工作有了依据，划清了开发边界，并在一定程度上减少了“需求蔓延”的情况的发生。
在架构设计方面，需制定软件架构说明书，划分了系统之间的界限，约定了系统间的通信接口，并将系统分为多个模块。这样，更容易将任务分解，从而降低系统的复杂性。
今天，制定软件需求的方式越来越多样化了。客户与系统分析师也许只是经过简单的口头讨论，制定了粗略的协议，就安排开发工程师进行原型设计了。开发工程师开发一个微服务，并部署到云容器中，从而可以实现软件的交付。甚至，可以不用编写任何写后台代码，直接使用云服务供应商所提供的 API，使应用快速推向市场。客户在使用完这个应用时，马上就能将自己体验反馈到开发团队，使开发团队能够快速的响应客户的需求变化，并促使软件进行升级。
通过敏捷的方式，最终软件形成了“开发——测试——部署——反馈”的良性循环，软件产品也得到了进化。而这整个过程，都比传统的需求获取的方式将更加的迅捷。
开发方式的巨变
早些年，瀑布模型还是标准的软件开发模型。瀑布模型将软件生命周期划分为制定计划、需求分析、软件设计、程序编写、软件测试和运行维护等六个基本活动，并且规定了它们自上而下、相互衔接的固定次序，如同瀑布流水，逐级下落。在瀑布模型中，软件开发的各项活动严格按照线性方式进行，当前活动接受上一项活动的工作结果，实施完成所需的工作内容。当前活动的工作结果需要进行验证，如验证通过，则该结果作为下一项活动的输入，继续进行下一项活动，否则返回修改。
瀑布模型优点是严格遵循预先计划的步骤顺序进行，一切按部就班，整个过程比较严谨。同时，瀑布模型强调文档的作用，并要求每个阶段都要仔细验证文档的内容。但是，这种模型的线性过程太理想化，主要存在以下几个方面的问题在：
各个阶段的划分完全固定，阶段之间产生大量的文档，极大地增加了工作量;
由于开发模型是线性的，用户只有等到整个过程的末期才能见到开发成果，从而增加了开发的风险;
早期的错误可能要等到开发后期的测试阶段才能发现，进而带来严重的后果;
各个软件生命周期衔接花费时间较长，团队人员交流成本大。
瀑布式方法在需求不明并且在项目进行过程中可能变化的情况下基本是不可行的，所以瀑布式方法非常适合需求明确的软件开发。但在如今，时间就是金钱，如何快速抢占市场，是每个互联网企业需要考虑的第一要素。所以，快速迭代、频繁发布的原型开发、敏捷开发方式，被越来越多的互联网企业所采用。甚至，很多传统企业，也在逐步向敏捷的“短平快”的开发方式靠拢。毕竟，谁愿意等待呢?
客户将需求告诉了你，当然是越快希望得到反馈越好，那么，最快的方式莫过于在原有系统的基础上，搭建一个原型提供给客户作为参考。客户拿到原型之后，肯定会反馈他的意见，是好或者坏的方面都会有。这样，开发人员就能根据客户的反馈，来对原型进行快速更改，快速发布新的版本，从而实现了良好的反馈闭环。
今天，Cloud Native 的开发方式正在流行。Cloud Native 是以云架构为优先的应用开发模式。Cloud Native 利于最大化整合现有的云计算所提供的资源，同时也最大化节约了项目启动的成本。
云是大势所趋
目前，越来越多的企业已经在大规模开始拥抱云，在云环境开发应用、部署应用、发布应用。未来，越来越多的开发者也将采用 Cloud Native 来开发应用。
那么，为什么我们需要使用 Cloud Native?
云计算的第一个浪潮是关于成本节约和业务敏捷性，尤其是云计算的基础设施更加廉价。随着云计算的不断发展，企业开始采用基础架构即服务(IaaS)和平台即服务(PaaS)服务，并利用它们构建利用云的弹性和可伸缩性的应用程序，同时也能够满足云环境下的容错性。
很多企业倾向于使用微服务架构来开发应用。微服务开发快速，职责单一，能够更快速的被客户所采纳。同时，这些应用能够通过快速迭代的方式，得到进化，赢得客户的认可。Cloud Native 可以打通微服务开发、测试、部署、发布的整个流程环节。
云供应商为迎合市场，提供了满足各种场景方案的 API，例如用于定位的 Google Maps，用于社交协作的认证平台等。将所有这些 API 与企业业务的特性和功能混合在一起，可以让他们为客户构建独特的方案。所有这些整合都在 API 层面进行。这意味着，不管是移动应用还是传统的桌面应用都能无缝集成。所以，采用 Cloud Native 所开发的应用都且具备极强的可扩展性。
软件不可能不出故障。传统的企业级开发方式，需要有专职人员来对企业应用进行监控与维护。而在 Cloud Native 架构下，底层的服务或者是 API 都由将部署到云中，等价于将繁重的运维工作转移给了云平台供应商。这意味着客户应用将得到更加专业的看护，同时，也节省了运维成本。
那么如何来实现 Cloud Native 呢?其实这是一个非常大的话题，比如，作为开发者，你需要了解目前市面上流行的云供应商，了解微服务、SOA，了解 HTTP 和 REST，了解领域驱动设计(DDD)，了解CI\CD和TDD，了解两个披萨，了解分布式的常用架构和模式等等。这里每一样都是一个庞大的课题，还好目前市面上已经有了一些资料可供学习，比如《Cloud Native 分布式架构原理与实践》，可以非常全面的指导开发者轻松入门 Cloud Native。