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云原生能為新生代 IT 農(nóng)民工帶來黃金鋤頭嗎?

2021-09-02 01:22:44

最近 IT 行業(yè) 三個 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 》,在這個報(bào)告 官方 首次 從事 軟件 信息技術(shù) 服務(wù)行業(yè) 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) 傳統(tǒng) 農(nóng)業(yè)生產(chǎn) 越來越 像,也值得 深思 

其二 ,OpenAI發(fā)布 自動編碼 系統(tǒng) 這是 一款 可以 英文 需求 描述 直接 轉(zhuǎn)換 代碼 神奇 工具 

雖然 Codex首發(fā) 版本 表現(xiàn) 不能 完全 盡如人意 ,但AI 編碼 技術(shù) 發(fā)展 卻給開發(fā)者 敲響 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 不是 一個 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 機(jī)遇 挑戰(zhàn) 升級 路徑 等等 問題 進(jìn)行 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 如何 影響 未來 開發(fā)模式 對于 這個問題,每一個開發(fā)者 應(yīng)該 都會 自己 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 進(jìn)行 編程 ,而云原生則提供 一個 真正 屏蔽 底層 開發(fā)平臺 

云原生時(shí)代 開發(fā) 最重要的是「人」「云」合一 ,而「人」「云」合一 關(guān)鍵 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 丘陵 變成 真正 肥力 十足 平原 挖掘出 工具 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 傳統(tǒng) 技術(shù) 最大 優(yōu)勢 在于 能夠 充分利用 云原生平臺 組件 工具 鏈,屏蔽 底層 技術(shù) ,使開發(fā)者 耕耘 土地 像是 一片 廣袤 農(nóng)場 幫助 開發(fā)者 節(jié)省時(shí)間 但是 屏蔽 底層 光憑嘴說遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠 ,尤其是在大數(shù)據(jù) 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 數(shù)據(jù) 

歷史 來看 ,在谷歌 提出 大數(shù)據(jù) 三駕馬車 論文 時(shí),當(dāng)時(shí) 關(guān)系 數(shù)據(jù)庫技術(shù) 的確 難以 處理 大規(guī)模 數(shù)據(jù) 

傳統(tǒng) SQL 谷歌 海量 查詢 記錄 面前 根本 不出 結(jié)果 

正是 由于 數(shù)據(jù) 越來越大,人們 對于 數(shù)據(jù)庫 看法 開始 轉(zhuǎn)變 從一開始 單純 認(rèn)為 數(shù)據(jù)庫 加工 車間 轉(zhuǎn)變 數(shù)據(jù)庫 需要 儲存 倉庫 ,而數(shù)據(jù) 已經(jīng) 加工 完成 成品 沒有 重塑 修改 回滾 需求 

隨著 大數(shù)據(jù)應(yīng)用 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 儲存 挖掘 必要 

比如 客服 對話 可能是語音 文字 甚至 圖像 視頻 ,這都不是 傳統(tǒng)意義 數(shù)據(jù)庫 、數(shù)倉可以 處理 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 因此 用于 儲存 結(jié)構(gòu)化 的數(shù)據(jù)湖出現(xiàn) 了。

了解 數(shù)據(jù)存儲 模型 演進(jìn) 過程 后,我們可以看出 關(guān)系 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 技術(shù)棧幾乎 全部 是由開源社區(qū) 推動 的,數(shù)據(jù) 技術(shù) 快速 發(fā)展 卻也帶來 領(lǐng)域 內(nèi)部 無盡 割裂 

數(shù)據(jù) AI 乃至 整個 IT 行業(yè) 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) 兼容性 不佳也引發(fā) 很多 衍生 問題 

其中 嚴(yán)重 的是數(shù)據(jù)處理 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 永遠(yuǎn) 需要 實(shí)時(shí) 用戶畫像 對于 時(shí)效性 要求 成為 技術(shù) 業(yè)務(wù) 之間 永遠(yuǎn) 無法 達(dá)成 協(xié)議 

當(dāng)前 ,科技企業(yè)要處理 數(shù)據(jù)量 還在 迅速 增長 ,從筆者 了解 到的情況 ,各大廠 數(shù)據(jù) 量級 正在 年化 80 %左右 速度 增長 如果 按照 現(xiàn)在 迭代 速度 大數(shù)據(jù)技術(shù) 繼續(xù) 分化 那么 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) 全棧 式大數(shù)據(jù)工具,將數(shù)據(jù)集成開發(fā)平臺 應(yīng)用 云平臺 容器 大數(shù)據(jù)平臺 打包 交付 才是 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 是個錦上添花 選項(xiàng) 那么 AI 全棧 需求 則是必選項(xiàng) 

目前 AI 發(fā)展趨勢 來看 最新 人工智能 模型 對于 算力 要求 往往 都是 非常 高的,比如 谷歌 T5 ,其整個 模型 參數(shù) 數(shù)量 達(dá)到 驚人 110 億,甚至 谷歌 科學(xué)家 直接 T5 論文 指出 :“越大的模型 往往 表現(xiàn) 更好 

表現(xiàn) 擴(kuò)大 規(guī)模 可能 仍然 實(shí)現(xiàn) 更好 性能 方式 。“

不過 一般 創(chuàng)業(yè)公司 如果沒有 雄厚 資金 實(shí)力 不可能 搭建 這種 級別 AI 訓(xùn)練 平臺 

去年 火爆 一時(shí) GPT -3的出現(xiàn) 充分證明 大力 就是 能夠 奇跡 這個 訓(xùn)練集45 TB 參數(shù) 規(guī)模 1750 億,預(yù)訓(xùn)練 結(jié)果 700 G的AI 模型 一經(jīng) 問世 成為 大眾 矚目 焦點(diǎn) 

一時(shí)之間 GPT -3作詩 作曲 乃至 畫畫 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 AI 領(lǐng)域 入門 門檻 只有 巨頭 才能 玩得起AI 

不過 一個 角度 這樣 趨勢 推進(jìn) 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 一起 才能 降低 門檻 促進(jìn) AI 行業(yè) 創(chuàng)新發(fā)展 

這種 結(jié)合實(shí)際 與全場景 全棧 AI 同一 概念 只有 算力 不行 只有 框架 不行 ,只擅長 訓(xùn)練 集群 不行 只有 這些 方面 結(jié)合 一起 做到 沒有 短板 才能 做好 AI 云,才能 AI 充分發(fā)揮 威力 體現(xiàn) 價(jià)值 

云原生呼喚 程序員 創(chuàng)造性

從OpenAI官方 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 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) 還是 播種機(jī) 收割機(jī) 只能 高效率 模仿 ,卻很難 進(jìn)行 創(chuàng)造性 自主 獨(dú)立 工作 也就是說 目前 AI 編程 領(lǐng)域 遠(yuǎn)未 達(dá)到 AlphaGo時(shí)刻 因此 在這個編程工具輔助 能力 極大 發(fā)展 基礎(chǔ) 底座 被云原生打造成 一片 坦途 情況 下,復(fù)制粘貼 式的開發(fā) 逐漸 失去 價(jià)值 ,但對于 程序員 創(chuàng)造力 整合 能力 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) 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 打通 性能 資源 開銷 是最需要 考慮 方面 

二是基于 云原生的開發(fā) ,這需要 對于 云原生各模塊 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 擅長 就是 模仿 簡單 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 大神 程序員 都會 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 操作系統(tǒng) 年初 華為發(fā)布了HarmonyOS2.0 操作系統(tǒng) 主打 端端 協(xié)作 分布式 操作系統(tǒng) ;Codex、Copilot更是 程序員 AI 工具 結(jié)合 大幕 正在 開啟 

未來 人云 協(xié)同 成為 云原生領(lǐng)域 核心 ,而人云 協(xié)同 推動 各行各業(yè) 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) 無法 取代 人,但人與 達(dá)到 完善 、最完美 共融 共創(chuàng) 的云原生,終將 改變 每個 領(lǐng)域 每個 行業(yè) 以及 每個人 生活方式 

作者 馬超 CSDN 博客 專家 阿里云 MVP 華為云 MVP 華為 2020 技術(shù)社區(qū) 開發(fā)者 之星 

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