作者 | 馬超

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

最近 IT 行業(yè)有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)測報告》，在這個報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必選項。

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

筆者認為云原生時代，開發(fā)者要學著利用 Codex 這樣的新工具，在云原生的大農(nóng)場上進行編程，而云原生則提供了一個真正能屏蔽底層的開發(fā)平臺。云原生時代的開發(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)省時間，但是想屏蔽底層光憑嘴說遠遠不夠，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，當時的關(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)用的進一步拓展，業(yè)界發(fā)現(xiàn)價值密度更低的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也有儲存及挖掘的必要。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)存儲模型的演進過程后，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)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 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。這其中最嚴重的是數(shù)據(jù)處理的時效性問題，大數(shù)據(jù)工程師往往需要在 T+1 日以后才能給出報表，但是產(chǎn)品經(jīng)理卻永遠需要實時的用戶畫像，對于時效性的要求成為了技術(shù)與業(yè)務(wù)之間永遠無法達成的協(xié)議。

當前，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)平臺與應(yīng)用云平臺與容器大數(shù)據(jù)平臺打包交付，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錦上添花的選項，那么 AI 對全棧的需求則是必選項。

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，其整個模型的參數(shù)數(shù)量達到了驚人的 110 億，甚至谷歌科學家直接在 T5 的論文指出：“越大的模型往往表現(xiàn)更好。這表現(xiàn)擴大規(guī)模可能仍然是實現(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力是不可能搭建這種級別的 AI 訓練平臺。

像去年火爆一時的 GPT-3 的出現(xiàn)充分證明了大力就是能夠出奇跡，這個訓練集 45TB，參數(shù)規(guī)模 1750億，預(yù)訓練結(jié)果 700G 的 AI 模型一經(jīng)問世就成為了大眾矚目的焦點。一時之間用 GPT-3 作詩、作曲乃至畫畫的應(yīng)用層出不窮，不過 GPT-3 的訓練成本高達上千萬美元，這也進一步提升了 AI 領(lǐng)域的入門門檻，只有巨頭才能玩得起 AI。

不過另一個角度講這樣的趨勢也推進了 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AI行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。而這種結(jié)合實際與全場景全棧 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)上還是播種機和收割機，只能高效率的模仿，卻很難進行創(chuàng)造性的自主、獨立工作，也就是說目前 AI 在編程領(lǐng)域遠未達到 AlphaGo 時刻，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的情況下，復(fù)制粘貼式的開發(fā)將逐漸失去價值，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)，這點在上文的大數(shù)據(jù)和 AI 部分已經(jīng)詳細介紹過了，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，這方面AI很可能比人類程序員強很多，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比以往更加緊俏。

人云合一，方顯原生本色

去年哈佛大學孵化的腦機接口創(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)新點在于腦機協(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，也許智能機器永遠都無法取代人，但人與云達到最完善、最完美的共融共創(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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