Spring Cloud基于Spring Boot开发，提供一套完整的微服务解决方案，具体包括服务注册与发现，配置中心，全链路监控，API网关，熔断器，远程调用框架，工具客户端等选项中立的开源组件，并且可以根据需求对部分组件进行扩展和替换。
Service Mesh，这里以Istio（目前Service Mesh具体落地实现的一种，且呼声最高）为例简要说明其功能。 Istio 有助于降低这些部署的复杂性，并减轻开发团队的压力。它是一个完全开源的服务网格，可以透明地分层到现有的分布式应用程序上。它也是一个平台，包括允许它集成到任何日志记录平台、遥测或策略系统的 API。Istio的多样化功能集使你能够成功高效地运行分布式微服务架构，并提供保护、连接和监控微服务的统一方法。
从上面的简单介绍中，我们可以看出为什么会存在要把Spring Cloud体系的应用迁移到Service Mesh这样的需求，总结下来，有四方面的原因：
1、功能重叠
来简单看一下他们的功能对比：
功能列表 Spring Cloud Isito
服务注册与发现
支持，基于Eureka，consul等组件，提供server，和Client管理
支持，基于XDS接口获取服务信息，并依赖“虚拟服务路由表”实现服务发现
链路监控
支持，基于Zikpin或者Pinpoint或者Skywalking实现
支持，基于sideCar代理模型，记录网络请求信息实现
API网关
支持，基于zuul或者spring-cloud-gateway实现
支持，基于Ingress gateway以及egress实现
熔断器
支持，基于Hystrix实现
支持，基于声明配置文件，最终转化成路由规则实现
服务路由
支持，基于网关层实现路由转发
支持，基于iptables规则实现
安全策略
支持，基于spring-security组件实现，包括认证，鉴权等，支持通信加密
支持，基于RBAC的权限模型，依赖Kubernetes实现，同时支持通信加密
配置中心
支持，springcloud-config组件实现
不支持
性能监控
支持，基于Spring cloud提供的监控组件收集数据，对接第三方的监控数据存储
支持，基于SideCar代理，记录服务调用性能数据，并通过metrics adapter，导入第三方数据监控工具
日志收集
支持，提供client，对接第三方日志系统，例如ELK
支持，基于SideCar代理，记录日志信息，并通过log adapter，导入第三方日志系统
工具客户端集成
支持，提供消息，总线，部署管道，数据处理等多种工具客户端SDK
不支持
分布式事务
支持，支持不同的分布式事务模式：JTA，TCC，SAGA等，并且提供实现的SDK框架
不支持
其他
……
……
从上面表格中可以看到，如果从功能层面考虑，Spring Cloud与Service Mesh在服务治理场景下，有相当大量的重叠功能，从这个层面而言，为Spring Cloud向Service Mesh迁移提供了一种潜在的可能性。
2、服务容器化
在行业当前环境下，还有一个趋势，或者说是现状。越来越多的应用走在了通往应用容器化的道路上，或者在未来，容器化会成为应用部署的标准形态。而且无论哪种容器化运行环境，都天然支撑服务注册发现这一基本要求，这就导致Spring Cloud体系应用上容器的过程中，存在一定的功能重叠，有可能为后期的应用运维带来一定的影响，而Service Mesh恰恰需要依赖容器运行环境，同时弥补了容器环境所欠缺的内容（后续会具体分析）。
3、术业有专攻
从软件设计角度出发，我们一直在追求松耦合的架构，也希望做到领域专攻。例如业务开发人员希望我只要关心业务逻辑即可，不需要关心链路跟踪，熔断，服务注册发现等支撑工具的服务；而平台支撑开发人员，则希望我的代码中不要包含任何业务相关的内容。而Service Mesh的出现，让这种情况成为可能。
4、语言壁垒