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ThoughtWorks CTO徐昊:分享企业智能构建、Docker、区块链等独家见解

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在技术快速变革的今天,技术在企业发展和转型的过程中扮演着越来越重要的角色。企业在转型过程中,一方面需要大胆采用先进的技术,为企业的“数字化”保驾护航;而另一方面,技术投资的风险却是实实在在的,错误的技术选型往往会带来不可估量的损失。作为一家服务于全球不同类型客户的IT专业服务公司,ThoughtWorks一直追求最卓越的技术,并用它们来解决客户实际的问题,2017 ThoughtWorks技术雷达峰会应运而生。


5月13日,在北京举行的“2017 ThoughtWorks技术雷达峰会-洞察构建未来的技术和趋势”对最新的《ThoughtWorks技术雷达》内容进行了披露和诠释。与以往《ThoughtWorks技术雷达》不同的是,本卷技术雷达关注的主题多了一项,共有五项,ThoughtWorks CTO徐昊详解《ThoughtWorks技术雷达》。

图片描述

《ThoughtWorks技术雷达》五大主题

1.会话式用户界面和自然语言处理

人机对话——这种新的应用程序交互方式——伴随着苹果Siri、微软小娜和谷歌Allo这样的工具,像风暴一样席卷了整个IT生态圈。随后这股风暴继续延伸到了家用设备,例如亚马逊的Echo和谷歌的Home。

现在,会话式用户界面(Conversational UI)包括一系列设计,比如,通过自然语言处理来了解人类意图的智能聊天机器人。

虽然构建会话式自然语言用户界面会遇到许多新的挑战,但是它所带来的益处是很显著的。亚马逊Echo的研发团队故意在该产品上省去了屏幕,迫使团队成员重新思考许多人机交互的场景。这种“会话式”的趋势不仅限于语音。随着消息应用已经增长到可以主导电话通话和工作场所,一些在智能聊天机器人协助下所发生的多人会话。随着这些平台的不断改进,它们将逐渐学会理解会话的上下文和会话意图,从而让人机交互更加逼真和引人入胜。市场和主流媒体对这个领域的兴趣激增,增加了开发者对这种新的个人“外部皮层”(exocortex)交互模式的兴趣。

目前,32%的企业高管表示,语音识别是在他们业务中使用最广泛的人工智能技术。ThoughtWorks把多通道交互技术和一系列综合交互行为,比如手势、面部表情和接触,看作是会话式用户界面的未来。

2.智能即服务

最近,一系列被称为“智能即服务”(intelligence as a service)的平台突然出现在大众视野,包括各式各样功能强大到惊人的工具,比如,语音处理、自然语言理解、图像识别以及深度学习。各大企业已经在进行研究,通过将商品认知与各自业务的智能应用相结合来揭开新视野。

几年前,要想具备这些能力还需要花费很昂贵的资源,但现在已经有开源或者基于SaaS平台的解决方案了。这也意味着“云计算之战”逐渐从存储和计算能力向认知能力转变。之前Kubernetes和Mesos这两个差异化工具的开源就是这场战争的见证。在这个领域的所有大型厂商都有自己的产品,与此同时,一些利基厂商的产品也值得尝试。

实际上,人工智能技术是上世纪70年代伴随着计算机的诞生而诞生的一门学科,已经得到了广泛的应用,比如垃圾邮件的过滤,银行判断持卡者的信用等级、自动录取车牌号并计时收费等等。

之所以重新获得公众的关注,还因为大数据的应许之力,未来任何企业都将变成数据企业,如何把数据转变成竞争优势?答案很简单,就是借助智能,收集的数据本身是不重要的,而基于数据去辅助决策。

亚马逊就是非常典型的例子,它未必生产新的产品,但是它的数据管理更在有效。作为一家自营电商平台,它上面有上千万的产品,给每一类商品标定合理价格使得其具有竞争力,靠人工是难以实现的。通过一个算法替换,使商品定价这件事情由机器最终做出决策,不仅制定了合理的价格,只而且这个决策决定信息更准确。

3.开发者体验成为新的差异化竞争优势

今天,对于人才竞争甚至关乎到一个企业生死存亡。

随着互联网企业的兴起,企业对于人才的争夺变得非常激烈。技术人员加入互联网公司是因为技术更新快,可以在市场上得到非常直观的,不管是对还是错的反馈,无需忍受企业非常长交付的流程,而且研发模式也与传统企业不同。

北美地区程序员都认为,当我选择一种开发体验的时候,就相当于选择一种生活模式,体现了我的生活态度。

从这个角度,能给开发者带来多大的便利,已经成为其择业时一个非常重要的因素。业界开始采纳这些关键技术:将内部基础设施作为一种产品,令 其具有足够的吸引力来与外部产品进行竞争;专注于自 助服务系统;理解所开发的 API 的“开发者人机工程学” (developer ergonomics);对遗留系统进行封装;以及对 开发者的“持续用户共情研究”(ongoing empathetic user research)的投入。

4.平台的崛起

当前,各平台都使用自助API以及各类日渐成熟的工具,比如 Docker、Kubernetes 和 DCOS,这些都是团队配置,也是由团队提供。最近,硅谷一些知名公司都说明了建立正确平台如何能产生显著收益,比如亚马逊与其 AWS 基础设施平台。

中国软件行业在20年前尝试并且探索一些平台化战略,也走过一些弯路。近些年随着技术,像云计算比如成熟的状态,使得对平台有更为直观的方式,平台在最近一段时间真正达到了新兴的状态。随着业务环境和变化变得越来越复杂,它对于市场响应速度要求越来越快,之前的单个应用或者单体服务演进的方式在现在行业里变得越来越不能满足企业的需要,所最近一段时间平台处在崛起并且上升的阶段。

5.盛行的Python

Python 连接并统一了各企业中(数据)科学家与工程师原本分裂的领域;它作为通用语言应用于建模与研究,也应用于最终的生产部署。

Python存在了很长的时间,有忠实的拥趸,然而过去15年来并不是热门,因为企业考虑应用开发的时候想到的第一个语言是JAVA,随着互联网应用的兴起,大家考虑到的是Roby,Python也尝试用一些Framework开创行业变化,但是从实际上看它并不是非常成功。在过去的一年,Python突然找到了自己的定位,一下变得非常非常热,恰恰因为人工智能商业化与应用软件的行业趋势、Python 3 的成熟应用以及微服务与容器的架构方法,终于使得Python在一个生态系统内处在比较领先的地位。

有人预言Python将会是未来的第一语言。这都是它在过往所积累的生态环境找到了自己的定位。随着数据的兴起,Python终将形成一个很主流的趋势。

ThoughtWorks CTO徐昊会后采访

关于智能即服务的“兴起”

徐昊表示,智能领域已经成熟了很久,今天它只是重新获得了公众的关注。很多年前大家都在讲任何企业都将变成数据企业,除了产生数据之外不会有任何的价值,但这个东西是没有办法落地的,我收集了这些数据之后怎么样呢?我怎么样才能把这些数据转变成我的竞争优势?答案很简单,把它变为智能,因为收集的数据本身是不重要的,而基于数据去做决策、形成竞争优势,是要靠里面的智能,这个传统意义上来讲是要靠运筹学的人的智慧,现在有一个算法可以替代人的这个过程,那这个就是AI。

亚马逊就是一个典型的自营电商平台例子,它上面有上千万的产品,靠人去给每一类商品定价是做不到的,如果按照传统办法我需要一个非常庞大的团队,需要每天去定价格策略。现在通过一个算法替换,然后使得对于商品定价这件事情由机器最终做出决策。AI并没有做任何新的东西,只是他做出来的决策决定信息是更准确的。

intelligence是买还是建?

在任何时候,购买还是自建都是一个问题,并没有一个绝对的答案。

比如说,一家企业是不是要建自己的发电厂,是不是要建自己的自来水供应系统?大家可能觉得非常可笑,我为什么要做这个,花钱电网传输都是现成的,为什么要自己建厂。但有没有高科技企业自己在建电厂呢?谷歌。对它来讲,它不省这个钱,花出来的成本跟他提供服务的成本就相差的就非常巨大了。

ThoughtWorks提出的intelligence as a service本身就是一个buy的建议。对于绝大多数想应用intelligence的企业应该buy,它已经像电、水一样,自己重新自建的成本带来的成本节约和投入是不成比例的。但是如果有企业说,未来做一个服务提供给其他人,当然就要建设了。在今天在我们经历了云计算转型的过程中,大家可能更熟悉的使用基础设施的理解我们各种资源,帮助我们做买还是建的决定。所以今天如果有人说是不是要建私有云的数据中心,肯定完全没有必要。很有意思,最开始的时候都说自己的云很稳定,亚马逊那个不稳定。在十年前问这个,所有企业说我们要自建,当他自建的时候才发现有同样的问题,到现在没有任何一家企业能够在私有云上达到亚马逊的稳定程度。

亚当斯密在《国富论》里讲的,只有通过市场才让你的资源得到最优势的调配,不是你自己从头到尾去囊括所有的供应链是最有效率的。

每个人都是希望从数据中获得一个intelligence,我越跑越快,我在这段跑的不好,在那段跑的好一点,所有的这些都是intelligence,而我们绝大部分的企业包括国家层级上,我们为什么非常喜欢讲CIA的例子,因为美国中情局CIA这个例子是国家级别提供intelligence,他下面要收集多少的数据才能提供,这个并不陌生,因为所有的企业都是跑在intelligence上的。

传统企业适合用Docker来做吗?

现在,大家用Docker的时候,冷的和热的之间的成本大概只有几秒钟,它极大的降低了这个平台在使用和推广的成本,相当于最佳实践和环境一起打包用。云、Docker技术发展到今天,第一次使得企业梦寐以求20年的平台在今天变的可行。在更低的成本下今天变的可行了,所以我们认为平台会崛起。不是平台概念新,重点是崛起,崛起是因为云计算、Docker这些技术变的越来越成熟带来结果。

在与零售、金融服务、旅游和运输以及技术等全球各行业财富500强企业共同合作、为客户解决各种艰巨的业务挑战中,ThoughtWorks全球技术委员会(TAB)获取了丰富的前沿经验,并由此定期讨论技术发展现状,以雷达形式对各类技术的成熟度进行评估并给出建议,为从程序员到 CIO/CTO 的利益相关者提供参考,这便是《ThoughtWorks技术雷达》。

区块链是技术问题还是其他的问题?

区块链以一种更低的成本帮助维持跨交易之间的记录,之前是通过合同。合同有没有被恰当的履行等等,需要大量的人力物力精力审计,成本非常高,但是因为他的信任不宜建立,就算建立起来信任,后面所有的追踪过程也过于复杂。

区块链能够帮助企业更好的建立信任吗?这是不能的!

因为企业间建立信任是取决于业务模式、资金,我有多少资金,我们是不是有合作,利益关系是否是一致的。现在只要有了区块链平台就可以相互信任,所有信息是可见的?这太可笑了。就好像有互联网平台,声称平台上全都是好人,所有可靠的信息都可以见到,家庭住址、电话号码都知道,你去交朋友吧。技术的确有帮助你节省成本的部分,但是核心问题没有解决,所以跨企业间的核心问题靠区块链本身解决不了。但在相对信任的企业内,还是可以用区块链降低成本的。跨企业无法通过区块链自动获得信任,这个问题无法抛开。如果你在信任已经存在的基础上希望用区块链技术降低成本是可以的,但是很多企业畅想的区块链带来的很友善很公开的环境是不存在的,靠区块链技术实现不了。

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