许多软件公司都是从构建最小可行产品（Minimum Viable Product，MVP）进入市场并发展起来的；产品最初是单仓内的单体架构（Monolith），其功能由各小团队完成，小团队之间的依赖极其有限。
Airbnb也是如此，但在 2017 年，这个集中式架构达到了它的极限：
1. 软件变更速度降低；
2. 各团队分头并行演进面临限制；
3. 组件所有权混乱；
于是Airbnb 决定采用微服务架构（MicroServices），原本的单体应用被拆分为前台和后台（前后端分离），微服务可能出现在两边，再由专业的服务迁移团队（Dedicated service migration team）来专门负责组件的调整。（但如果与许多国内厂商相比，事实上Airbnb在这方面已经领先很多步了。）
三年时间里，伴随着业务的快速增长，Airbnb的微服务和对应的团队持续增加；也正因此，原来的问题又再次出现了：功能需要由多个服务和不同团队同步进行开发。
对微服务进行拆分以后，服务依赖的复杂度变得很高，服务治理也越发困难，一线的开发人员也很难理解服务之间的关系。（这点其实在中国的许多互联网公司里也普遍存在）
所以第三步，Airbnb将微服务合并成了宏服务（Marco Services），宏服务内部使用thrift通信，对外则通过暴露GraphQL接口实现对接，进一步治理了企业的平台架构。
从Airbnb的架构治理之路上可以看出，随着对架构治理的进步，企业会逐步碰到以下问题：
依靠核心角色进行架构治理带来的低效与脆弱性：当核心数字化业务从MVP生长为完整且复杂的产品后，业务上、团队上、技术上都会开始丰富并产生分化，不同模块需要独立进行演进，而不是共同配合一起来发布版本；所以团队表现出来的这些架构上的问题：软件变更速度降低、各团队分头并行演进面临限制、组件所有权混乱，都是因为不同模块的业务感受到自身发展受到集体拖累，而表达出来的、独立演进的诉求； 但究其根本，是研发团队需要过多得去理解不在其责任范围内的代码，而带来效率上的下降，是小团队工作、协作方式延续导致的结果；当团队规模很小时，核心架构师们可以快速对接并了解产品的架构全貌；而当团队规模扩大、核心人员离职等情况发生后，团队间再继续依靠频繁沟通、对齐的方式来解决问题，就会变得低效且重复；这时更需要通过明确团队职责和协作方法，用流程和机制来代替“人对人”之间的管理与合作。 微服务架构能够有效地解决团队责任田的问题，虽然这对于技术人员的专业性要求很高，而且必不可免的少不了专门的团队来辅助执行（也就是说有额外成本），但在建设过程中确实能降低各模块团队所需要面对的复杂性，最终微服务实现的其实就是将核心角色脑子中的知识，通过架构传递给团队。
依赖微服务进行架构治理带来的复杂度：随着微服务拆分的越来越多，对微服务本身的理解复杂度就又上升了；且不论是因为人员能力不足、还是沟通不足够充分，总之常态的结果就是必然导致微服务架构的这些问题：由于微服务的颗粒度较细而产生的理解复杂度、这些细颗粒度的微服务缺乏稳定的协作节点（导致修改、协作成本高）、缺乏协调能力导致协作成本由团队承担、即使是很小的变化也往往会导致连锁的影响； 问题的核心就在于，团队虽然通过微服务架构降低了与其它团队协作的成本，但这种缺乏管理的微服务生产方式，又会导致团队间缺乏必要的合作，最终致使承载在架构上的知识和上下文变得支离破碎，这时就需要对微服务进行管理（比如用分层、分领域等方式使微服务能更方便地被检索和理解）。 Airbnb探索出来的“三层架构”解决方案，就是用统一语言的API（Unified APIs）支持产品快速迭代，再通过耦合很强的单体“中央数据处理层”（Central data aggregator）来统筹API之间的关系，最后用抽象出来的API集合作为领域对偏底层的微服务进行合并。
简单来说，架构治理就是一个复杂的知识传递过程，本质上解决的是厘清“谁负责哪块代码，并如何让别人知道他负责这部分的代码，以及如何使用和协作这块代码”的问题；这样在团队进行代码开发时，可以用最低的成本理解并按设计思路去使用他人（微服务的负责人）提供的服务。
而除了过程中总结的方法论本身外，Airbnb也少不了用工具、组织架构辅助、配合方法论的执行。
比如Airbnb 部署了“Scry Ownership”，它是技术组件所有权数据（如所有者、维护者、通信渠道）的应用管理者。也就是说，通过这个工具，当你碰到不理解的微服务的时候，也能找得到人去询问并进行更深层次的合作。
又比如Airbnb的“三层架构”解决方案，也是分别对应专门的产品团队（Product Team）、数据集成团队（Data aggregation team）和领域平台团队（Domain platform teams），来负责不同层级具体的开发；换句话说，Airbnb让组织架构配合技术架构进行了调整和匹配。
