方向:技术演进,到底该怎么思考未来?

你好,我是叶芊。-  - 欢迎来到技术视野的研讨主题,相信你一定非常期待,毕竟在当年阿里技术牛人辈出的时候,毕玄都是公认的技术方向感非常好,做4个方向最少能命中3个的那种。-  - 其实他自己也非常清楚这是他的个人优势,后来写离职复盘的时候他说:“我认为程序员的价值关键体现在作品上,作品里很重要的一点是对业务、技术趋势的判断,希望作为程序员的大伙,都能有机会打造一款世界级的作品,去为技术圈的发展做出贡献。”-  - 那他到底是怎么培养技术敏锐度的?话不多说,我们开始今天的对谈。

 - 极客时间:你对技术方向的判断力,经过了很多项目的检验,很多人公认你的方向感好。前面聊做决策的时候,你也提到Leader需要赌未来,带团队你也会团队成员讲清楚未来的方向和规划。这种判断力怎么形成的?或者说有没有什么?

毕玄:方法论?

极客时间:对,因为大家都喜欢,也都期待。

毕玄:但真的没有方法论。

极客时间:或者说技术敏感度?

毕玄:我们觉得真的很难培养。以前我们就想过怎么培养大家对一个事情的判断,但这是个走势问题,未来可难说了,谁也判断不了。我们后来总结最重要的可能是你要去想

很多人其实从来没有想过未来的走向,就像技术,未来会走向什么?一般觉得什么最火就是了。比如说从SOA,到服务化、微服务,到Service Mesh,这是个历程,我们以前经常问很多人:你对这个历程怎么看?每个阶段到底有什么区别?

我问过很多人,自己也被问得很尬,因为回答不了。比如请问我们07年到09年做的服务化,跟现在讲的微服务到底区别在哪?没有人回答的出来,那说明这根本是个瞎扯的词,不就是概念嘛,为了卖个概念忽悠人。包括Service Mesh,很多人各有各的看法,我觉得是什么看法不重要,我们最怕的是没有看法的人,但是你追问他为什么好?如果回答因为很火,就简直是瞎扯。

极客时间:既然没有培养技术方向判断力的方法论,那别人说一个技术是颠覆,判断他瞎扯和不是瞎扯,你的方法是什么?

毕玄:关键依旧是那一点,你觉得这个新东西的价值到底是什么?相比以前带来了什么变化?

极客时间:新东西的价值怎么分析呢?每个新东西出来,看它技术演进背后的那个推动力是不是一致的?

毕玄:对,以前在中间件的时候大家聊过这个话题,纯粹的技术演进到底怎么思考未来,以史为鉴是最重要的,但每个都不一样。

极客时间:是每个公司不一样,还是说每个技术的推动力不一样?可以举个具体例子说下吗?

毕玄:跟公司关系不大,主要看这个技术怎么往前走。

我们经常举例大数据,因为大数据特别明显,从Hadoop,到Spark,到Flink,基本可以认为是三代。最关键的是你去看,为什么大数据会有这三代的演进?是因为它们都解决了用户对这玩意儿的核心诉求,如果这个诉求归拢到一起还是一样的,那就好办了。那用户对这几个大数据软件的核心诉求是什么?

最核心的诉求是算更快。做一个大数据分析,想越快拿到结果越好,这就是我们的诉求。

Hadoop解决了什么问题?Hadoop解决了0到1的问题,以前没有一个大数据的东西,Google发了一篇论文,然后Hadoop做了一个开源版的实现有了0到1,所以它一定会很成功。当然那个时候也不只有它,却是它成功了,这就有很多因素,比如说最重要的是大厂的支持,因为Hadoop是Facebook等等大力去推,这是不一样的。

所以Hadoop解决能算出来,但有点慢;Spark解决的是我通过架构改造,让你整个具备了算更快的能力;Flink就更快,因为已经实时化了。你看它的技术演进,其实就是围绕了怎么解决掉客户的痛点,然后通过技术层面的架构改造来完成这个事情,当然这其中也有技术下面的基础设施成熟化的背景。

包括中间件,回顾一下这些年中间件的发展,过去为什么会有几次迭代?几次迭代解决的都是什么问题?那我们认为肯定都是解决了一个痛点。

痛点是要挖出来的,你围绕那个痛点去想,技术现在有没有可能把这个痛点往前推进一代产生很大的改变,你的新东西要解得更好,而不是小修小补。如果有,那我认,那就是技术真正的变革,而不是造了个概念。

很多人觉得自己做的是新一代,我们就问相比上一代,用户在这一代里碰到的什么问题,你帮他彻底解掉了?

极客时间:第一步想清楚用户的问题是什么,第二步想具体怎么去解这个问题,解决方案感觉也很难想。

毕玄:技术演进本来就需要很多年,因为技术的下一代是很难想出来的,可能需要时机。数据库从关系到分布式走了多少年,理论上方向提了无数年,但直到现在才算是逐渐有了东西。现在数据库又在说要从OLTP、OLAP走向HTAP,这是更新一代,因为这也是用户的诉求,他们在不断往前推进。

以前很多团队总纠结要不要硬造一个概念说我们现在做的是新一代,但是如果不到时机,其实没关系,你就维护着,只是很多人觉得维护没有什么价值。但你们造概念,公司更不会认,外面有可能被你忽悠。

极客时间:但很多公司都会强调,技术人员要具备一定的影响力。

毕玄:千万不要为了做影响力而做影响力。反正在我的评判里,这种我是绝对不会认的。我先只看你对公司业务的影响,然后如果你的方案确实在这个技术领域具备领先性,我才认为你有影响力。

因为影响力是很容易培养的,你有了结果,也有贡献,做的方法也具备引领性,说实话,剩下的只要炒作包装一下就可以,如果你的公司影响力足够大,你想成为什么都可以,但前提都是你自己得有足够的实力,等你做到了,影响力什么的都是很自然的过程。

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极客时间:怎么判断是彻底解了还是小修小补呢?既然每个技术背后的推动力不一样,我们再看几个技术。比如说服务化、微服务,这个核心诉求到底是什么?开始阿里做服务化是为了去解什么问题?

毕玄:以前做服务化,核心要解的问题有两个。

第一,要解决系统的水平伸缩能力的问题,因为服务化了以后,说白了你的每个应用,每个系统,要承担的责任变少了,所以伸缩性就能变得很强。

第二个服务化的核心问题其实是研发协作的问题。以前100人开发一个系统,大家都没有分工的,我接了一个需求,要改哪我就从头到尾全改,这个时候有可能会出现冲突,因为可能每个人都在改同一个地方,大家合并代码的时候就非常痛苦,效率很低。

服务化有分工了,你就改这块儿,他就改那块儿,当然这也增加了协作成本,但是它毕竟能让100人甚至上千人的研发团队可以并行做下去,这一点也跟AWS说的Modern Application有关,现代软件变得更复杂了,做任何软件上来就是一帮人,你必须考虑到一帮人协作的问题。

极客时间:“协作”这一点感觉比较少讲。

毕玄:我们当年其实也没有想到是用来解这个问题的。这是Jeff Dean在斯坦福讲Google技术演进的时候说的,Google做服务化的核心是为了具备千人以上的研发协作能力,这看问题的角度就比我们强太多。

当时我们主要想的前一个,而且我们还是被逼的,因为不做服务化,就加不了机器,业务就崩盘了。

虽然当时100多人研发同一个系统已经很痛苦了,但是我们没有想到服务化其实是用来解协作的,是做完才发现解掉了,后来看到Google说自己做服务化的核心目标是协作,我们觉得哇你讲得有道理,我们也加上了这一句(笑)。

你看,服务化当年最重要是为了解这些问题,那微服务,请问跟服务化相比到底解了什么问题?

服务化现在留下的核心问题是粒度,一个服务的粒度是主观的,架构想切成多大粒度就多大粒度,但这是有问题的;还有服务里面,比如说一个应用背后依赖了100个服务,到底哪些服务是核心路径是必须依赖的?现在都是靠人来控制的。

除非你说服务化的新一代可以解决这两个问题,那才是革命性的。但现在做不到,说什么微服务,他们就编吧,可能觉得服务化这么多年没发展也不大好,总得编个新的。

极客时间:微服务这个概念刚出来的时候不是很好理解,之前有人开玩笑解释为什么要做微服务,一般就是因为公司人有点冗余了。

毕玄:所以以前很多小公司问要不要做,我们都说你做个啥,一个系统多爽,开发效率最高,分布式会带来很多问题,包括对研发能力都是巨大的挑战。只是看起来技术不值得吹,觉得技术很烂什么的,当然这不重要,对业务来讲这都不重要。有些人就会这样,想挑战技术难度,觉得这种才叫复杂度,其实不是。

极客时间:但这种对技术难度的认知在技术团队里应该很普遍?

毕玄:很正常,因为技术的人都是有梦想的,梦想用一个很先进的技术去做一件事情。

但关键是在现今阶段,对公司来讲没有任何意义,所有公司不是不关注技术创新,只是出发点都是我到底面临什么问题。所以,这个问题除非你有一个创新的解法,可以比以前解得更好,那可以的,不能说你纯粹在外面看到一个很创新的玩意儿,一定要在公司用上,这就像拿着锤子找钉子。

而且很多人想用新语言、新框架,因为理论上来讲,这对他的职业路径可能更友好,否则他出去不好找工作。

 


 

极客时间:前面聊了大数据、服务化,现在最火的是云原生,这个技术方向我们也聊一聊,你觉得技术演进到云,本质是因为什么?云的下一步是什么?

毕玄:CloudNative其实是个分布式,无非是原来搭建分布式的方法,现在变成基于云去搭建,这是颠覆我是认的,像新公司不需要投人了,都是云帮你搞定。之前从单体到分布式的架构是个必然,但现在分布式再走向哪里就说不清楚。

极客时间:容器呢?这个技术演进背后的推动力是什么?

毕玄:从虚拟化到容器化是革命性进步,这解决了什么问题?虚拟化无非解的问题就是怎么让一台机器能跑更多东西,容器化解的是我会跑更多。

极客时间:所以全是资源的利用?

毕玄:对,所以我们认为,容器就是个运行单位,而这个运行单位不一定叫容器,可能有个更小的运行单位。所以阿里后来在做轻量级容器等等方向的探索,包括Serverless一定程度你可以认为就是一个更小粒度的运行单位,这叫未来,是一个技术趋势,其实它一直都在解同一个问题,只不过比前一代解得更好一点。

极客时间:Serverless这个新方向可以多说一点吗?对资源利用率这个问题,它彻底解决的点是什么?小厂完全不用买设备?

毕玄:肯定不用买了,而且Serverless是真正的只有用了才要付钱。

比如我的业务现在没有请求量就不用付费,请求量来了就只付那一点,但现在我们是按买的机器付钱,我可能现在根本没用,但还是要付钱。如果哪家云厂商敢说能按请求量付钱,那背后是不是Serverless我们都不在乎了,能这么牛的话,成本会省非常多,那所有都颠覆了。

极客时间:Serverless面临的核心难题是什么?

毕玄:主要是弹性的速度。比如Serverless我要拉起一个系统,这不是几秒就能拉得起来的,但对在线业务来讲,你不可能点一下几秒都出不来,大家能接受的都是几毫秒。所以Serverless都只是拿来做一些像计算这种后期的事情,以前可能是一些离线的事情,都是对响应时间可以忍受的。

Serverless也许是未来,但还比较长远,现在非常不成熟,只是个补充方案,就很尴尬。

极客时间:那一个技术,什么程度才算成熟?

毕玄:所有的技术如果想颠覆,必须进入核心业务。现在没有完全基于Serverless这种新理念来构造的在线业务的技术框架,因为在线业务对稳定性是至高要求,而且它完全不可预测。

尽管AWS推了无数年,一直希望能推进到一个全新的技术框架,阿里以前也想推,因为Serverless对云厂商来讲并不是坏事,如果真能做到,大家肯定都来用了,但很难,从技术上来讲目前真的做不到,这是最极致的弹性。

极客时间:在资源利用这个方向,除了Serverless,有别的方案吗?

毕玄:就是混部,现在混部到CPU层面了,大数据和在线其实都是CPU层面的,所以在离线的统一调度是这个阶段我们可以做的,能把利用率提高的一个很落地的方案。

极客时间:调度的难题是什么?

毕玄:之后最关键的是看GPU、FPGA这些能不能做好。

调度这个事,其实阿里最早很多高管都有这个梦想,博士成立阿里云的时候提出云的实际表现是统一存储和统一调度,他认为云的核心是可以把所有的机器像一台机器用,这就是统一调度。这个思想最早提出的应该是Google。

Google很早有篇文章叫《The Datacenter as a Computer》,一个数据中心像一台机器,这效率肯定是最高的,事实上现在也还做不到。Borg的思路是把CPU尽可能当一台机器用,但内存还不行,比如A机器现在空了1G,B机器有2G,但你不能说用户现在有3G可以用,这个真做不到,因为内存有时延的问题,在单机时延非常低,一旦跨了网络,但网络已经是光速了,这是物理决定的,就很难。

据说Google想探索这个方向,因为Google近两年把这篇文章改了一下,叫《The Datacenters as a computer》,这简直颠覆了我们的想象。

极客时间:Datacenters?跨地的那种?

毕玄:对,跨地数据中心像一台机器,我们连一个都没实现,你已经开始提下一个概念了,我们没法跟你玩。

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极客时间:好,我们前面聊了如何分析技术演进的趋势,大概判断趋势之后,大家更关心的是在这波技术浪潮里自己能做什么。比方说现在所有人都知道云是趋势,有云了,基础设施会更集中在一批人手里。

毕玄:对,肯定是这样。

极客时间:那很多人在小厂,会担心自己之后的职业发展甚至岗位会受影响,怎么办?

毕玄:纯基础技术,像计算、存储、网络等等这种IaaS层面的,基本会收拢到几大云厂商手里,如果你要做这种技术,没有别的选择,加入这些厂商好了。

你看创业,很少有人说我要创业做IaaS、要做计算,不可能的,这是需要更大规模效应的生意,为什么小的云厂商越来越难,因为只有你服务器规模到了多少万台的时候,才可能实现盈利,前期投入真的太大了。

但在IaaS之上应该会诞生很多垂直的PaaS,也是做技术的,但这些反而不在大厂手上,全都在一些创业公司手上,这其实就是美国的现状。然后PaaS更上面是做业务的。所以看你自己想怎么走,去相应的公司就好了。真正喜欢做计算、存储、网络的同学其实很少的。

极客时间:很少是为什么?

毕玄:因为计算、存储、网络是个非常非常专业的领域,都是做虚拟化、计算资源这些东西,多数人根本就没有触及到这个领域,做的最多是PaaS,比如中间件、框架这些,而且未来外面会有好多家PaaS,空间是会越来越大的,不会越来越小。

极客时间:就现在的行业发展进度看,基础技术逐步商业化了,很多人创业做PaaS,包括阿里很多也都拿出来卖了,这个改变是行业的进步吗?对其它公司,对其他团队同学也可以参考?

毕玄:对团队同学的话,我觉得很难说。

极客时间:为什么,这样不是能更好地专注研究技术了吗?毕竟商业化了,团队的业务目标就是要不断追求自己产品的技术竞争力。

毕玄:我知道,但是对研发线的人来讲,很难说这是一件好事还是坏事。

好事确实是你做的东西不仅仅这家公司用了,还被全社会更多公司用了,成就感肯定更强。

但在技术层面来讲,商业化之后,很难说大家会觉得我技术上有多大更进一步的空间,因为外部更多是复杂性,而不是纯粹的技术难度问题,是你要支持的业务类型越来越多了。

极客时间:不是说技术要更先进?

毕玄:复杂性也算一种先进,只是大家怎么看待而已。

很多人觉得我支撑更高的并发量,用了更低的成本,这才叫追求了技术,所以很多公司做晋升的时候,业务技术的人会觉得自己没法跟基础技术的人PK,大家都觉得基础技术在解基础问题,复杂度很高,我们后来说还是得区分一下,业务复杂度也是难度。

做业务技术的人,他不是没有技术难度,他的技术难度在业务复杂度,能不能抽象成一个非常简单的东西,去支撑非常复杂的业务。就像阿里,阿里的营销够复杂了吧,每年双十一被吐槽最多的就是营销,但你想,写营销系统代码的人是不是更痛苦?做这套系统的人,他能不能做一个很好的抽象去支撑这么复杂的营销玩法,这也不是一般人做得到的,这也叫技术难度。

技术难度,不能光定义成纯技术侧的东西,其实还有很多是复杂性问题、抽象问题。当然每个技术人爱好不一样,有些会觉得我不喜欢面对这种,他喜欢解决技术问题,而业务是抽象,抽象是很复杂的东西。

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水友讨论区

好,到这里今天关于技术演进方向的主题讨论就结束了。其实说实话,在和毕玄聊之前,我非常期待能不能收获一个类似灵丹妙药的方法论,虽然都说没有银弹,但人嘛总是会有幻想,今天聊完,失望多少有一点,但惊喜也意外很大。

失望是因为他说对一个事情走势的判断,最重要的可能是你要去想。这句话非常正确,但是完全没有用。

但意外惊喜是在追问的过程中,他也举例详细分享了自己的思路:所有的技术演进,其实都是围绕着用户对这个产品的核心诉求展开的,通过技术层面的架构改造,来解决用户当下的痛点。这个痛点,是你要挖出来的,你去想现在技术有没有可能把这个痛点往前推进一代,给用户提供新价值,这样才能产生很大的改变。

这个出发点很朴素但也很值得参考,你可以借鉴他的思路,找一个领域的技术演进过程分析一下,看看是否对自己有启发。

欢迎在评论区留言,也欢迎分享你自己的技术方向分析思路。下一讲我们会聊一聊带团队成事的话题,下一讲见。

拓展阅读

1. 毕玄之前就喜欢搞预测,在年末写过几篇预测文(虽然很多后来被打脸),如果感兴趣可以围观:

来一起预测2019预测下云、AI在2018将会发生什么变化、2017年“工程时代”即将翻篇,迎接”科技时代”、2014年预测行业变化对技术岗位的冲击回顾2007,展望2008

2. 毕玄非常关注对方向的判断,关于IaaS、PaaS、SaaS和云写了几篇文章:

IT从业者都应关注的软件行业的变化回顾过去看IaaS的Next回顾过去看应用PaaS的Next云计算是新瓶装旧酒吗

3. 关于服务化毕玄之前也写过几篇文章,你可以从中看出他想法的变化:

2015年服务化,你真的需要吗、2017年大部分公司并不需要微服务、2019年Serverless:云时代的软件架构核心思想服务化的过去、现在和未来、2022年应用架构演进到头了吗?