做好一个IT产品,如何进行技术技术选型?- 由最近遇到的一款采用Delphi 技术栈的产品引发的思考

简介: 做好一个IT产品,如何进行技术技术选型?- 由最近遇到的一款采用Delphi 技术栈的产品引发的思考

1 前言

大家好,我是明哥!

最近跟一名资深的 IT 咨询顾问在一起交流,他提到了一件事情,他在 2017 年接触到了一家公司,这家公司的主力产品竟然还是基于Delphi开发的,而不是更加主流的技术栈比如JAVA等。这件事情让他震惊不已,也让我感到不可思议。

2 一个好的产品,在技术选型上应该具备什么特点?

笔者认为,一个好的产品,在技术层面上,需要是基于当前主流技术栈做出的,稳定高效且易于使用的产品;但同时,又要是顺应行业技术发展趋势,有一定技术前瞻性,能适应未来技术变化的产品。

这样才能即照顾了当前阶段,能够快速作出产品原型,快速推向市场占有市场,进而为企业创造价值;另一方面,又能面向未来,能应对市场的不断变化,敏捷式地持续迭代,推出新功能应对新需求。

3 一家企业的主力产品在2017年采用的技术栈主要还是Delphi,说明了什么?

回头想想,各个行业的各家公司,发展阶段都不太相同,在其具体产品的具体技术栈的选择上,有所差异是正常的。

但是一家企业的主力产品,在2017年采用的技术栈,主要还是Delphi,这说明,很多公司的很多架构师,在对技术趋势的评估判断上,能力是有所欠缺的。

笔者觉得,这背后的原因,固然有人有惰性,为求产品稳妥而因循守旧的性格原因;但更多的方面,也是因为没有好的渠道来了解技术发展趋势和学习前沿技术的客观原因。

这也是为什么,企业的人才战略,一方面会鼓励已有员工持续学习不断学习,另一方面也会不断引进外部的新鲜血液补充企业人才背景的多样性的原因。(甚至有些企业会采用末尾淘汰制来去旧迎新,所谓外来的和尚会念经,也是有一定道理的)。

4 有哪些渠道来了解技术发展趋势和学习前沿技术?

那么有哪些渠道可以了解技术发展趋势学习新技术呢?

  • 可以多参加行业的各种线下和线上技术峰会,比如行业/社区/厂商/机构举办的各种 summit 和 meetup;
  • 可以利用新媒体如 twitter/youtube/slack 和 github/gittee 等多种渠道,关注社区/厂商/咨询机构/个人等的动态,官方文档和技术博客等;
  • 可以主动多跟同行业不同公司的从业人员多多交流讨论;
  • 有条件的话,可以订阅 IT 咨询公司的各种技术趋势分析报告等。

其中最后一条的IT咨询公司,市面上有很多,其中的一家佼佼者是 Gartner。 Gartner 作为 IT 行业的裁判员一般的存在,有各种分析报告,从不同角度带大家了解行业技术的发展趋势。

这其中,不得不提的一个报告是 Gartner Hype Cycle。

5 介绍下 Gartner hype cycle

Gartner Hype Cycle, 直译为炒作周期, 大家一般称为技术成熟度曲线,是 Gartner 对各种新技术或其他创新的典型发展过程的图形化的描述。

Gartner 作为IT行业的裁判员一般的存在,自 1995 年起,每年都针对各种技术和应用领域创建 90 多张技术成熟度曲线,用来帮助客户跟踪技术的成熟度和未来潜力。

Gartner 将每项技术的发展过程分为五个阶段:

  • 创新萌发期/技术萌发期(Innovation Trigger):技术成熟度曲线从技术突破、公开示范、产品发布或引起媒体和行业对一项技术创新的兴趣的其他事件开始;
  • 顶峰期/过热期/期望峰值期(Peak of Inflated Expectations):在这种新技术上的建设和预期出现高峰,超出其能力的当前现实,有些情况下会形成投资泡沫;
  • 低谷期/幻灭期(Trough of Disillusionment):不可避免地,人们对结果的失望开始取代人们最初对潜在价值的热望。绩效问题、低于预期的采用率或未能在预期时间获得财务收益都导致预期破灭;
  • 爬升期/复苏期(Slope of Enlightenment):一些早期采纳者克服了最初的困难,开始获得收益,并继续努力前行。基于早期采纳者的经验,人们对可以获得良好效果的技术应用区域和方法加深了理解,更为重要的是,人们知道了这种技术在哪些方面没有或几乎没有价值;
  • 稳定期/成熟期(Plateau of Productivity):技术的实际效益得到证明和认可后,越来越多的企业感到可以接受当前已经大幅降低的风险水平。由于生产价值和使用价值,技术采用率开始快速上升(“曲棍球棒形”),渗透很快加速。

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笔者曾有一篇博文,通过历年 Gartner hype cycle 来了解看大数据行业的发展历史和趋势,大家可以一看。

michaelli:从历年 Gartner hype cycle 看大数据行业的发展历史和趋势5 赞同 · 0 评论文章

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