從人類文明的兩條法則看云計(jì)算

01 人類文明的發(fā)展元素

原始社會(huì)史學(xué)家摩爾根在其里程碑式的著作《古代社會(huì)》中說到：“野蠻人的進(jìn)化是一步一步的，當(dāng)他發(fā)現(xiàn)金屬礦的時(shí)候，當(dāng)他學(xué)會(huì)熔解這些礦石并澆鑄在模具中的時(shí)候，當(dāng)他把銅礦與錫共同融合制造青銅的時(shí)候，當(dāng)他發(fā)明熔爐并學(xué)會(huì)冶鐵的時(shí)候……直到當(dāng)他學(xué)會(huì)制造帶有刃和尖的鐵器的時(shí)候，文明最終才算到來”。

摩爾根把冶鐵技術(shù)的發(fā)明叫做“關(guān)于事件的事件，制造工具的工具”，在考察了各種古代社會(huì)形態(tài)之后，他指出人類社會(huì)發(fā)展核心動(dòng)力是使用與制造工具的過程，人們不僅使用工具，人們還要制造工具，這兩者相輔相成，共同推動(dòng)著人類進(jìn)步，而制造工具更是重中之重。

受摩爾根的啟發(fā)，早在計(jì)算機(jī)剛剛發(fā)明的時(shí)候，后來的第一屆圖靈獎(jiǎng)得主Alan Perlis曾經(jīng)寫下這樣兩條法則：

被訓(xùn)練的能夠使用工具的人，被開發(fā)出來用以使用的工具，這兩者的不斷增加表明工具集合逐漸會(huì)成長為產(chǎn)品而不是簡單的加和。創(chuàng)造的部分——用以開發(fā)工具的工具數(shù)量與使用情況——也是產(chǎn)品的一部分，并且這部分更能從長期保證工具使用的增長。

計(jì)算機(jī)與互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)不過短短幾十年，站在未來看現(xiàn)在，我們極以傲的新時(shí)代可能僅僅是信息文明的一點(diǎn)萌芽，然而復(fù)雜系統(tǒng)背后都有簡單道理，這兩條法則或許也是信息文明發(fā)展的第一性原理。

這兩條法則有多種應(yīng)用層次，不僅可以解釋全局，也可以解釋局部。

比如，我們用它來看看國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)。

注：工具是一個(gè)比較抽象的詞，既可以被人用來開發(fā)其他工具也可以直接使用，為了方便理解，我們先以互聯(lián)網(wǎng)為例做一個(gè)粗淺的劃分，直接被人使用的叫做應(yīng)用，用以開發(fā)這些應(yīng)用的工具叫做信息技術(shù)，簡稱技術(shù)。

中國消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)與產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展速度不匹配，法則一，中國有大量的使用信息工具(應(yīng)用)網(wǎng)民，在這種人口紅利的驅(qū)動(dòng)下各個(gè)公司進(jìn)行了大量場景和業(yè)務(wù)創(chuàng)新，提供了非常多的應(yīng)用工具，這兩者構(gòu)成了國內(nèi)消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)的繁榮景象。但根據(jù)法則二，國內(nèi)用以開發(fā)這些應(yīng)用的工具往往是從國外引入的(操作系統(tǒng)、編程語言、數(shù)據(jù)庫，開發(fā)框架、大數(shù)據(jù)引擎、人工智能框架與算法包)，這一部分長期落后，而且具有使用能力的開發(fā)者不多，導(dǎo)致使用情況很淺，所以長期看發(fā)展后勁不足，這便是產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的落后局面。

所以互聯(lián)網(wǎng)不是走完上半場該走下半場了，而是說國內(nèi)產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的乏力影響了消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展——很顯然消費(fèi)者的需求還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒被滿足。

舉個(gè)例子，我們看一下隨著中國互聯(lián)網(wǎng)一起發(fā)展起來的搜索引擎。

你別看搜索引擎動(dòng)不動(dòng)返回幾百萬條結(jié)果，其實(shí)根本是他不知道你需要什么東西，也不知道自己返回了什么東西，你想要的東西混在大量的垃圾頁面里面，所以每次檢索都要點(diǎn)開十幾個(gè)頁面。

而造成這個(gè)情況的原因恰恰是開發(fā)搜索應(yīng)用的技術(shù)還相當(dāng)初級(jí)——且未得到廣泛應(yīng)用。

搜索引擎從效果上最依賴的是自然語言處理技術(shù)，在深度學(xué)習(xí)和知識(shí)圖譜的強(qiáng)力夾持下，某些特定場景已經(jīng)取得了較為理想的結(jié)果，比如搜索“姚明的老婆”會(huì)返回“葉莉”，但在更為廣闊的領(lǐng)域，在那些還來不及精心設(shè)計(jì)一個(gè)知識(shí)圖譜的領(lǐng)域其效果便略顯遺憾了，比如你輸入“鈦媒體的作者”，百度只能給你一個(gè)帶有“鈦媒體作者”標(biāo)示的頁面鏈接，并沒有奇跡般的直接把鈦媒體作者及其介紹展示給你，于是你不得不懷疑人工智能里到底有多少人工。而且這還是頂級(jí)公司，他們研究多年的技術(shù)并沒有廣泛傳播出來。

更為一般的公司用以開發(fā)搜索工具的工具則更為初級(jí)，原理就是詞頻。哪個(gè)詞出現(xiàn)的多哪個(gè)詞就重要，就代表了文章的意思，然后有些詞實(shí)在太常見了，以至于在所有文章里出現(xiàn)次數(shù)都多，這些詞就需要降一下權(quán)重(TF-IDF)。為了體面，這里就不再提中文連詞都分不準(zhǔn)的問題了。而且使用詞頻的還不算太差，更有甚者，是直接用的Mysql自帶的字符串匹配……

02 云計(jì)算的位置與意義

云計(jì)算市場規(guī)模一年比一年高，參與者一年比一年多，拋開金錢的味道，我們?cè)谏厦鎯蓷l法則下看一下云計(jì)算所處的位置。

云計(jì)算這個(gè)詞很抽象，不妨看看云計(jì)算到底提供了什么產(chǎn)品，這些產(chǎn)品要怎么用。

云計(jì)算產(chǎn)品如何使用

以實(shí)時(shí)計(jì)算產(chǎn)品為例來看一下原產(chǎn)品的用法。一般云產(chǎn)品都會(huì)有一個(gè)web控制臺(tái)，直接通過瀏覽器登陸后進(jìn)行操作，管理資源和進(jìn)行開發(fā)。瀏覽器相當(dāng)于一個(gè)入口，作業(yè)在云服務(wù)商的數(shù)據(jù)中心運(yùn)行，數(shù)據(jù)也存儲(chǔ)于這些分散在世界各地的數(shù)據(jù)中心里。

在云計(jì)算早期的時(shí)候很多人說這是舊瓶裝新酒，和傳統(tǒng)的VPC或服務(wù)器托管沒多少區(qū)別，但我們不要拘泥于兩者相似之處固步自封。服務(wù)器托管并不是云計(jì)算的特點(diǎn)，生產(chǎn)完備性才是云計(jì)算想象力的基礎(chǔ)：打開aws、azure和阿里云的產(chǎn)品頁面看看，基本上開發(fā)用到的各種工具都有提供，而且大部分是這些大廠直接提供的。

以第一節(jié)提到的搜索為例，各大云廠商均提供了多種自然語言處理工具，比如分詞、實(shí)體識(shí)別等，一般公司基于這些工具開發(fā)自己的搜索，至少可以對(duì)標(biāo)當(dāng)今科技的先進(jìn)水平，這在云計(jì)算出現(xiàn)之前是很難想象的。

所以從互聯(lián)網(wǎng)整體來看，云計(jì)算就是信息時(shí)代關(guān)于工具的工具，關(guān)于事件的事件，通過云的方式促進(jìn)技術(shù)的傳播與使用，進(jìn)而促進(jìn)應(yīng)用的發(fā)展，這才是云計(jì)算的價(jià)值與位置，應(yīng)用側(cè)在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代創(chuàng)造的一切輝煌云計(jì)算都將重演，甚至更烈。

說到這里，我們很容易解釋一個(gè)現(xiàn)象：大的云計(jì)算廠商目前大部分是成功的應(yīng)用開發(fā)商，比如AWS、谷歌云和阿里云。

從整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)來看，云廠商處在供給者的角色，提供創(chuàng)造工具的工具，那么很顯然，只有創(chuàng)造過工具的人才知道工具如何創(chuàng)造，才能更好的提供創(chuàng)造工具的工具——這聽起來有點(diǎn)繞，我們不妨舉個(gè)例子。

很多互聯(lián)網(wǎng)公司業(yè)務(wù)都有季節(jié)周期，甚至每天都有波峰波谷，如果他們尋找解決方案提供商，那誰最擅長?

顯然像Amazon和阿里巴巴這樣的公司最有經(jīng)驗(yàn)，雙十一、雙十二、黑五等各種活動(dòng)讓他們飽經(jīng)歷練，積累起大量關(guān)于彈性的技術(shù)，很多客戶的挑戰(zhàn)在他們這里不過是送分題，所以提供的解決方案也更為有效。

再以前面提到的搜索技術(shù)為例，假如谷歌把自己的搜索技術(shù)直接云化提供，大家接入后很快就便把搜索水平提升到了世界先進(jìn)水平。

除此之外，對(duì)云廠商來說，把原有技術(shù)直接云化還省去了大量研發(fā)成本。

所以公司業(yè)務(wù)覆蓋越廣，碰到的問題越多，曾經(jīng)解決的問題越多，在云計(jì)算轉(zhuǎn)型的過程中就越貼近客戶需求，成本越低，總體就越有優(yōu)勢。

03 云廠商、第三方市場與開發(fā)者

看完整體，我們?cè)儆眠@兩條法則看一下局部。

被訓(xùn)練的能夠使用工具的人，被開發(fā)出來用以使用的工具，這兩者的不斷增加表明工具集合逐漸會(huì)成長為產(chǎn)品而不是簡單的加和。

創(chuàng)造的部分——用以開發(fā)工具的工具數(shù)量與使用情況——也是產(chǎn)品的一部分，并且這部分更能從長期保證工具使用的增長。

我們可以把云計(jì)算廠商提供的產(chǎn)品叫做工具，開發(fā)者顯然就是使用這些工具的人，那么從第一條法則來看，云廠商需要：

• 增加工具的供給
• 訓(xùn)練&增加開發(fā)者的數(shù)量

說到工具的供給，除了在第二節(jié)提到的自研和把自己原來的系統(tǒng)直接云化之外，各大云廠商還有自己的第三方市場，就像蘋果的APP store一樣，允許其它公司和個(gè)人提供服務(wù)。

然后說一下開發(fā)者。

AWS re:Invent 2018的主題——It is all about builders。我覺得這句話說的特別好，恰好代表了云廠商對(duì)開發(fā)者該有的態(tài)度。

開發(fā)者首先是自己培養(yǎng)，有些產(chǎn)品完全是云廠商的自研產(chǎn)品，必須要培養(yǎng)開發(fā)者，這點(diǎn)各大云廠商都有自己的開發(fā)者社區(qū)，也都在提供開發(fā)者認(rèn)證培訓(xùn)。

其次是開源開發(fā)者，除了自研產(chǎn)品與開源產(chǎn)品保持兼容之外(比如阿里云的MaxCompute大數(shù)據(jù)服務(wù)保持了與開源軟件HIVE的兼容)，大家最近都在直接爭奪開源社區(qū)開發(fā)者——微軟收購Github、阿里引入Elastic&收購Flink、AWS和Azure引入Databricks等等，甚至阿里畢玄最近有一篇標(biāo)題為《開發(fā)者生態(tài),未來云的勝負(fù)手》的文章。

我前面在鈦媒體的文章《OAS啟示錄：2B業(yè)務(wù)高昂的售前售后成本是否能通過開放源碼降低?》介紹過開源軟件如何降低銷售與交付成本。開源軟件已經(jīng)存在了大量經(jīng)過高度訓(xùn)練的開發(fā)者，顯然這種紅利對(duì)云廠商來說不得不考慮，引入開源產(chǎn)品不僅能補(bǔ)充云產(chǎn)品，還能獲取大量開源開發(fā)者，一舉多得。

大家都知道云計(jì)算不是新概念，但可能不知道云計(jì)算的目標(biāo)最初就包含開發(fā)者。

云計(jì)算概念的雛形是1961年由John McCarthy(人工智能之父、1971年圖靈獎(jiǎng)獲得者)在MIT的百周年紀(jì)念上第一次提出的：

如果我設(shè)想的那種計(jì)算機(jī)能夠成真，那么計(jì)算或許某天會(huì)像電話一樣被組織成公共服務(wù)…… 公共計(jì)算服務(wù)(Utility Computing)將是一種全新的重要工業(yè)的基礎(chǔ)。

注：這里說的計(jì)算機(jī)便是分時(shí)計(jì)算機(jī)，即同時(shí)支持多人使用的計(jì)算機(jī)。

在公共計(jì)算服務(wù)思想的推動(dòng)下，1963年，美國軍方IPTO與MIT、GE、貝爾實(shí)驗(yàn)室一起發(fā)起了MAC(Multiple Access Computing)項(xiàng)目，這可以認(rèn)為是云計(jì)算的系統(tǒng)雛形。

MAC項(xiàng)目最初目標(biāo)由MIT提供，共包括三個(gè)部分：1)分時(shí)系統(tǒng);2)一個(gè)使用分時(shí)系統(tǒng)的群體;3)教育。

注：對(duì)于這段歷史感興趣的讀者可以參考《Project MAC》

所以你看，即使在云計(jì)算的石器時(shí)代，大家已經(jīng)意識(shí)到了用戶的重要性。

04 總結(jié)

其實(shí)Alan Perlis的這兩條法則是不是什么第一性原理并不關(guān)鍵，關(guān)鍵的是他能夠讓我們看清一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)發(fā)展的關(guān)鍵因素，能夠看清各種紛雜事件所處的位置。

就像指南針，雖然不能讓你直接達(dá)到目的地，但至少能夠防止你迷失方向。

不識(shí)廬山真面目，只緣身在此山中，畢竟我們處在云計(jì)算的高速發(fā)展之中，最不缺乏的就是細(xì)節(jié)。希望這兩條法則能讓你跳出山來看山，跳出云來看云。

新聞名稱：從人類文明的兩條法則看云計(jì)算
轉(zhuǎn)載來源：http://muchs.cn/news25/98975.html

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