大家在技术框架选用,场景适配方面,现在越来越多的在 GitHub 来查找相关的开源项目,从文档到项目的源码应有尽有。基于开源软件的商业模式也在席卷全球,国内外陆续涌现出不少成功的创业案例,很多头部的大厂近年来也在加大对开源领域的投入,比如微软入主 GitHub,IBM 斥巨资收购 Red Hat,国内的 BAT、华为先后成立开源管理办公室并提出开源战略等。诚然,开源已经成为了科技发展的趋势。
但是,我们在做技术选型时,考虑的不仅是解决当下问题,产品 / 项目的可持续性也是同样重要。如今,软件开发领域,几乎每天都有新的技术框架更新,诞生,淘汰,消亡…… ,这也就导致了大家在面对开源项目众多优势的情况下,依然难以下定决心选用。
WeDataSphere 项目团队通过 3 年多来和数千位大数据从业者的沟通,和一些自身选型经验中,发现以下 3 点是相对最有代表性的:
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从业务需求出发
大数据平台或功能组件的选用方面,大家更务实,印证了这句 “一切不以服务业务需求的架构变更都是耍流氓”。摸清现状,贴合公司规模和战略规划进行架构的未来谋划,但是也不要规划的过于超前,业务演变和技术变革都是不可预测的。
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不盲目追新,成熟稳定是优选
喜爱新鲜事物是人性,而普遍具有极客精神的工程师,精力允许的情况下更是非常热衷于钻研、使用新技术;并且大家在评定一个技术是否过时这一点也有很多的争论,“相对过时” 成了个合适的形容。现在技术变化太快了,可是技术的积累不是一蹴而就的,一个项目拥有大量的用户实践,无疑应该被列入重要评估指标当中。
特别是针对开源项目,其社区是否活跃、发展是否健康、包容性是否足够强,也是选型过程中非常重要的一个方面。而且开源项目由于其天然的开放、透明等特点,大家完全可以根据自身能力现状和资源状况选择合适的参与身份,同时充分利用开源项目的优势,做到灵活匹配。
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先试后用,让判断更可靠
在选择适合产品的玄学道路上,遍布各种广告营销,都要用精力、金钱来承担沉重的试错成本。类似于美妆日用中的 “试用” 概念,在软件行业中也颇为常见,在选用一个技术前,所见即所得的试用体验,能够帮助大家判断是否合适,大大的降低启用成本。
那么,我们回到主题,聚焦到具体的功能模块、组件到架构,WeDataSphere 大数据平台在众多开源、大数据社区用户的支持,贡献和拥护下,过去的 3 年面向社区发布的 9 个组件, 开源社区成员人数近 7,000 ,沙箱用户超 2200+,自建试用企业超 800 家。社区收获了项目的大量用户案例,也为用户带来了众多选型参考。
本周六 (8 月 27 日) 下午的年中大会,社区的项目创始团队成员、社区 PMC、Committer 和 Contributor 将带来 9 个项目的主题分享,来介绍大数据平台建设中的架构、组件选型中的思考,期待你的关注!扫码或点击 报名 即可报名。