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        云原生能為新生代 IT 農(nóng)民工帶來黃金鋤頭嗎?

        放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2021-09-04 04:27:01    作者:史舒文    瀏覽次數(shù):9
        導(dǎo)讀

        作者 | 馬超 出品 | CSDN(ID:CSDNnews)最近 IT 行業(yè)有三個(gè)事件特別值得觀察,首先是《北京市外來新生代農(nóng)民工監(jiān)測報(bào)告》,在這個(gè)報(bào)告中官方首次將從事軟件和信息技術(shù)服務(wù)行業(yè)的人員列入農(nóng)民工范疇,這種說法雖然

        作者 | 馬超

        出品 | CSDN(ID:CSDNnews)

        最近 IT 行業(yè)有三個(gè)事件特別值得觀察,首先是《北京市外來新生代農(nóng)民工監(jiān)測報(bào)告》,在這個(gè)報(bào)告中官方首次將從事軟件和信息技術(shù)服務(wù)行業(yè)的人員列入農(nóng)民工范疇,這種說法雖然得到廣大程序員們的廣泛認(rèn)同,不過為什么軟件開發(fā)與傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)越來越像,也值得深思。

        其二,OpenAI 發(fā)布了自動(dòng)編碼系統(tǒng) Codex,這是一款可以將英文需求描述直接轉(zhuǎn)換為代碼的神奇工具。雖然 Codex 首發(fā)版本的表現(xiàn)還不能完全盡如人意,但 AI 編碼技術(shù)的發(fā)展卻給開發(fā)者們敲響了警鐘,未來只要有創(chuàng)意和算力,也許真的就就萬事俱備了,程序員也許并不是一個(gè)必選項(xiàng)。

        其三,國際 IT 咨詢機(jī)構(gòu) Forrest 發(fā)布了《云原生開發(fā)者洞察白皮書》,對于云原生時(shí)代對于開發(fā)者的機(jī)遇、挑戰(zhàn)、升級路徑等等問題進(jìn)行了探討,對于《開發(fā)者白皮書》中的觀點(diǎn)筆者深表贊同,云原生到底會(huì)如何影響未來的開發(fā)模式,對于這個(gè)問題,每一個(gè)開發(fā)者應(yīng)該都會(huì)有自己的思考。

        筆者認(rèn)為云原生時(shí)代,開發(fā)者要學(xué)著利用 Codex 這樣的新工具,在云原生的大農(nóng)場上進(jìn)行編程,而云原生則提供了一個(gè)真正能屏蔽底層的開發(fā)平臺(tái)。云原生時(shí)代的開發(fā)最重要的是「人」「云」合一,而「人」「云」合一的關(guān)鍵則在于全棧,只有真正做到全棧融合才能將各技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)坑洼不平的丘陵,變成真正肥力十足的平原,挖掘出工具的潛力,發(fā)揮云原生的價(jià)值。

        云原生想建黃金農(nóng)場不容易

        無論是 K8s、容器還是最近火爆全網(wǎng)的 Serverless、Dubbo,云原生相較于傳統(tǒng)技術(shù)其最大的優(yōu)勢在于能夠充分利用云原生平臺(tái)的組件及工具鏈,屏蔽底層技術(shù),使開發(fā)者耕耘的土地更像是一片廣袤的農(nóng)場,幫助開發(fā)者節(jié)省時(shí)間,但是想屏蔽底層光憑嘴說遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠,尤其是在大數(shù)據(jù)及 AI 領(lǐng)域更是如此。

        根據(jù) IDC 定義,大數(shù)據(jù)是指現(xiàn)有技術(shù)難以處理的數(shù)據(jù)。從歷史來看,在谷歌提出大數(shù)據(jù)三駕馬車的論文時(shí),當(dāng)時(shí)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫技術(shù)的確難以處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)。傳統(tǒng) SQL 在谷歌海量的查詢記錄面前,根本跑不出結(jié)果。也正是由于數(shù)據(jù)越來越大,人們對于數(shù)據(jù)庫的看法開始轉(zhuǎn)變,從一開始單純認(rèn)為數(shù)據(jù)庫是加工車間,轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)庫也需要是儲(chǔ)存?zhèn)}庫,而數(shù)據(jù)已經(jīng)是加工完成的成品,沒有被重塑修改回滾的需求。而隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的進(jìn)一步拓展,業(yè)界發(fā)現(xiàn)價(jià)值密度更低的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也有儲(chǔ)存及挖掘的必要。比如客服的對話可能是語音、文字甚至是圖像、視頻,這都不是傳統(tǒng)意義上數(shù)據(jù)庫、數(shù)倉可以處理的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),因此用于儲(chǔ)存非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)湖出現(xiàn)了。

        在了解數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型的演進(jìn)過程后,我們可以看出關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)湖的底層構(gòu)建模型并不相同,大數(shù)據(jù)領(lǐng)域各個(gè)技術(shù)棧幾乎全部是由開源社區(qū)推動(dòng)的,數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展卻也帶來了領(lǐng)域內(nèi)部的無盡割裂。

        數(shù)據(jù)是 AI 乃至整個(gè) IT 行業(yè)的血液,是業(yè)務(wù)開發(fā)鏈條上的重要一環(huán),但各環(huán)節(jié)的兼容性不佳也引發(fā)了很多衍生問題。這其中最嚴(yán)重的是數(shù)據(jù)處理的時(shí)效性問題,大數(shù)據(jù)工程師往往需要在 T+1 日以后才能給出報(bào)表,但是產(chǎn)品經(jīng)理卻永遠(yuǎn)需要實(shí)時(shí)的用戶畫像,對于時(shí)效性的要求成為了技術(shù)與業(yè)務(wù)之間永遠(yuǎn)無法達(dá)成的協(xié)議。

        當(dāng)前,科技企業(yè)要處理的數(shù)據(jù)量還在迅速增長,從筆者了解到的情況,各大廠的數(shù)據(jù)量級正在以年化 80% 左右的速度增長,如果按照現(xiàn)在的迭代速度,大數(shù)據(jù)技術(shù)棧繼續(xù)分化,那么云廠商如果拿不出全棧大數(shù)據(jù)解決方案,開發(fā)者的云原生開發(fā)也就根本無從談起。因此只有提供包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)規(guī)范、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)可視化在內(nèi)的全棧式大數(shù)據(jù)工具,將數(shù)據(jù)集成開發(fā)平臺(tái)與應(yīng)用云平臺(tái)與容器大數(shù)據(jù)平臺(tái)打包交付,才是有競爭力的云原生產(chǎn)品。

        AI 落地,必走全棧之路

        如果說大數(shù)據(jù)需要全棧解決方案是個(gè)錦上添花的選項(xiàng),那么 AI 對全棧的需求則是必選項(xiàng)。

        從目前 AI 的發(fā)展趨勢來看,最新的人工智能模型對于算力的要求往往都是非常高的,比如谷歌的 T5,其整個(gè)模型的參數(shù)數(shù)量達(dá)到了驚人的 110 億,甚至谷歌科學(xué)家直接在 T5 的論文指出:“越大的模型往往表現(xiàn)更好。這表現(xiàn)擴(kuò)大規(guī)模可能仍然是實(shí)現(xiàn)更好性能的方式。“不過一般的創(chuàng)業(yè)公司如果沒有雄厚的資金實(shí)力是不可能搭建這種級別的 AI 訓(xùn)練平臺(tái)。

        像去年火爆一時(shí)的 GPT-3 的出現(xiàn)充分證明了大力就是能夠出奇跡,這個(gè)訓(xùn)練集 45TB,參數(shù)規(guī)模 1750億,預(yù)訓(xùn)練結(jié)果 700G 的 AI 模型一經(jīng)問世就成為了大眾矚目的焦點(diǎn)。一時(shí)之間用 GPT-3 作詩、作曲乃至畫畫的應(yīng)用層出不窮,不過 GPT-3 的訓(xùn)練成本高達(dá)上千萬美元,這也進(jìn)一步提升了 AI 領(lǐng)域的入門門檻,只有巨頭才能玩得起 AI。

        不過另一個(gè)角度講這樣的趨勢也推進(jìn)了 AI 全棧技術(shù)與云的結(jié)合,只有將云、人與智能終端結(jié)合到一起,才能降低門檻,促進(jìn)AI行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。而這種結(jié)合實(shí)際與全場景全棧 AI 是同一概念,只有算力不行,只有框架不行,只擅長訓(xùn)練集群也不行,只有把這些方面結(jié)合到一起,做到?jīng)]有短板才能做好 AI 云,才能讓 AI 充分發(fā)揮威力,體現(xiàn)價(jià)值。

        云原生呼喚程序員的創(chuàng)造性

        從 OpenAI 官方的說法來看,Codex 試圖理解需求描述中的邏輯,并盡可能生成最好的代碼。與其同門師兄 Copilot 一樣,Codex 也是基于 GPT-3 構(gòu)建的。不過目前 GPT-3 的工作原理也就決定了 Codex、Copilot 等輔助工具本質(zhì)上還是播種機(jī)和收割機(jī),只能高效率的模仿,卻很難進(jìn)行創(chuàng)造性的自主、獨(dú)立工作,也就是說目前 AI 在編程領(lǐng)域遠(yuǎn)未達(dá)到 AlphaGo 時(shí)刻,因此在這個(gè)編程工具輔助能力極大發(fā)展,基礎(chǔ)底座被云原生打造成一片坦途的情況下,復(fù)制粘貼式的開發(fā)將逐漸失去價(jià)值,但對于程序員創(chuàng)造力與整合能力卻要求更高了。

        在云原生時(shí)代,有兩種開發(fā)方向,一是云原生的底層基礎(chǔ)開發(fā),這點(diǎn)在上文的大數(shù)據(jù)和 AI 部分已經(jīng)詳細(xì)介紹過了,底層技術(shù)關(guān)鍵在于整合與打通,性能與資源的開銷是最需要考慮的方面。二是基于云原生的開發(fā),這需要對于云原生各模塊的進(jìn)行創(chuàng)造式的組合,從而形成新的生產(chǎn)力。由于輔助工具最擅長的就是模仿與簡單的修補(bǔ),這方面AI很可能比人類程序員強(qiáng)很多,因此無論是哪種開發(fā)方向,有創(chuàng)造力的大神級程序員都會(huì)比以往更加緊俏。

        人云合一,方顯原生本色

        去年哈佛大學(xué)孵化的腦機(jī)接口創(chuàng)業(yè)企業(yè) BrainCo 也發(fā)布了其最新產(chǎn)品 BrainOS,其主要的創(chuàng)新點(diǎn)在于腦機(jī)協(xié)同的操作系統(tǒng);年初華為發(fā)布了 HarmonyOS 2.0 操作系統(tǒng),主打是端端協(xié)作的分布式操作系統(tǒng);Codex、Copilot 更是將程序員與 AI 工具結(jié)合的大幕正在開啟。

        未來,人云協(xié)同將成為云原生領(lǐng)域的核心,而人云協(xié)同將推動(dòng)各行各業(yè)的智能化升級。不同于數(shù)字化轉(zhuǎn)型,智能化是以人為中心,智能需要和人協(xié)同工作。因此,也許智能機(jī)器永遠(yuǎn)都無法取代人,但人與云達(dá)到最完善、最完美的共融共創(chuàng)的云原生,終將改變每個(gè)領(lǐng)域、每個(gè)行業(yè)以及每個(gè)人的生活方式。

        作者:馬超,CSDN博客專家,阿里云MVP、華為云MVP,華為2020年技術(shù)社區(qū)開發(fā)者之星。

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        (文/史舒文)
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