译: 进化的系统需要进化的系统工程

简介: > By James TurnbullInes Sombra March 20, 2018 > https://www.oreilly.com/ideas/the-evolution-of-systems-requires-an-evolution-of-systems-engineers 在过去的几周,我们一直在反馈从我们第一次站在职场时就在变化的工业技术。我们在寻找在两个不同的但是重叠

By James TurnbullInes Sombra March 20, 2018
https://www.oreilly.com/ideas/the-evolution-of-systems-requires-an-evolution-of-systems-engineers

在过去的几周,我们一直在反馈从我们第一次站在职场时就在变化的工业技术。我们在寻找在两个不同的但是重叠领域的变化:技术的变化与方法学的变化。我们大部分人第一次接触的系统是第一代的CS应用。它与它的上一代系统有很大不同:其通过控制台连接到一个运行在大型机或中型机的中心化应用。工程师像增强服务器一样学习它的客户端逻辑。连接性,传输的数据,安全,延迟与性能,客户端与服务器间的状态同步成为管理系统时需要考虑的问题。

复杂性的提高需要其对应的管理这些系统的方法与技能的提高。新类型的系统意味着新技能,理解新工具,框架,与编程语言。我们可以发现现在很多以前集中在一个角色的技能开始分散:前端工程师,后端工程师,数据科学家,设计师,UX/UI专家,还有其他专家。我们可以发现这个阶段建立了很多孤岛功能并且在转换这些孤岛间的复杂性。DevOps与SRE社区在试图消灭以上的孤岛。

从第一代CS系统,我们可以看到很大的变化。大部分是由于技术对于做生意至关重要-对所有行业的任何生意都是这样。这与客户要求快速在不同地理区域的设备上部署结合。举个例子,从街角录像带店租赁录像进化为在Netflix与Hulu上的流媒体。我们期望分发内容的延迟从小时或分钟降低到秒。我们期望内容分发可以24 7 365 天在我们所有地区的设备上:从我们的家和办公室到移动中。我们作为客户,不需要关心基础设施或系统达到此目的的复杂性:我们只想看新赛季的比赛。

每次进化都需要我们打造与管理所需的技术需要的技术,系统,技能变化。在大多数时候,这些变化引入了更多的复杂性:我们曾经管理CS系统需要的技能与知识与现代分布式系统需要的弹性,低延迟,高可用的需求有很大不同。所以,我们需要知道哪些我们之前不知道的呢?

重定义最小可用产品

作为从业者,我们要做得更好。由于可用性与弹性已经是主要考虑的问题,应用程序的最小可用产品需要被重定义。好的设计目标现在需要把包括基本的对于运维性,安全,性能与可观察性的架构目标。每个工程师,从在React组件上工作的前端工程师到在构建一个分布式数据集的后端工程师,需要考虑他们系统的小部分是如何影响整个系统的。

用户对性能的需要已经对计算模型与状态管理策略产生了新的限制。计算模型开始转向Serverless与边缘计算架构,期望能降低用户延迟。这是我们学到的新一课:计算节点越靠近用户越有效率。

对于状态管理也是这样。应用正在从最开始的分布式状态,共享存储,甚至数据迁移从中心存储向边缘或云计算升级。接近最终用户可以保证更快速的决策,但大大增加我们应用的复杂性。

每一处约束都代表工程师需要理解他们自己维护的部分与其他部分的变化可能对宏观系统造成的影响。当这些内容由于复杂性或缺乏对系统的深刻理解不能在心里建模掌握时,就需要用程序的方式来建模,如观察,插桩,追踪,测试。

我们现在已经不能使用简单的方式来监测故障或使用简单的方式来调试故障。复杂架构与分布式的应用,看起来很适合用探针,但可能对终端用户无法实现良好的性能。就算在观测事件与指标,由于不同系统间的相关性与平衡性,而且计算延迟在分布式系统中也不够精确,我们很难用传统方式获得一张全图。

应用的instrumentation在开发过程中已经是一个必选项而不是一种事后行为了。每个工程师都需要考虑如何清楚的表示他们系统的状态,性能与可观测性。这需要工程师学习与适应新技术来交付这些新的能力。

进化的技术生态

新的框架,架构,过程,一个成长的工具生态帮我们完成这些挑战。他们有些还处于孵化阶段,但会快速变成熟。我们已经看到了这种变革:只花了四年容器已经成为了主流技术,并且我们正在致力于使用类似kubernetes工具来支持复杂应用级别的抽象。部署上也有类似的变更正在发生,serverless,边缘计算技术,安全,性能与系统可观测性。

最后,没有变化能存在在人与组织之外。我们需要开发必须的领导技能去构建跨功能团队,并保证够构建这些系统所需的快速迭代。我们需要继续投入在DevOps与SRE社区来打破估到,无缝改造团队并提高开发效率。围绕快速交付高质量,安全与高性能应用的团队组织可以创造高创新性的产品与组织。

对于刚开始或正在路上的组织和行业从业者, O'Reilly's Velocity会议有一系列计划来帮助公司处理这些现代复杂性。来自于Google,Netflix,Microsoft,Amazon,Twitter,Nordstorm,Slack,Fastly的开发者与工程师会来分享他们的在构建,伸缩,加固分布式系统的成功与失败的经验。你会有机会学习,社交,欢笑,并与观众和行业领袖进行分享。

目录
相关文章
|
2天前
|
人工智能 自然语言处理 安全
阿里云AI数智鉴密:AI 生成内容如何拿到一张"防篡改的身份证"
隐形水印 + C2PA签名:让AI生成内容“持证上岗”。
1093 0
|
11天前
|
人工智能 自然语言处理 安全
阿里云千问办公、Qoder Teams、Qoder CN区别与选择指南:模型能力、适用场景与最新活动参考
本文聚焦阿里云2026年推出的三款自研AI办公产品,清晰拆解千问办公、Qoder Teams、Qoder CN的差异化定位与能力边界:千问办公主打职场全场景提效,支持自然语言指令一键完成PPT生成、数据分析等高频办公任务;Qoder Teams面向程序员团队,深度整合AI代码生成、团队协同与企业知识库能力;Qoder CN则专为金融、政务等强合规场景打造,实现数据不出境与VPC私有化部署。文章同步给出分场景选型指南与最新活动定价,帮助不同类型的企业按需组合产品,实现业务岗、研发岗与强合规场景的AI能力全覆盖。
3655 3
阿里云千问办公、Qoder Teams、Qoder CN区别与选择指南:模型能力、适用场景与最新活动参考
|
23天前
|
人工智能 缓存 前端开发
DeepSeek Harness 首发实测 + 入门教程,夯爆了!梁神我错了
DeepSeek Harness + DeepSeek V4 Pro 项目实战保姆级教程!手把手带你从零安装开源 AI 编程工具,开发架构图、知识讲解网站、3D 网页游戏、全栈 AI 应用 4 个项目,覆盖运行模式选择、插件安装与开发,看看能不能对标 Claude。
13391 93
DeepSeek Harness 首发实测 + 入门教程,夯爆了!梁神我错了
|
16天前
|
Web App开发 人工智能 API
16 个超火的 DeepSeek Harness 插件,大肥鱼已经落后 N 个版本了。。。
DeepSeek Harness 精选插件推荐合集,从图片识别、浏览器操控、多 Agent 协作到手机远程控制,一口气带你看完 DSH 社区热门的十几个插件,覆盖技能扩展、UI 界面增强、整活玩法三大类,让你的鲸鱼变得更强。
1908 5
|
9天前
|
人工智能 监控 测试技术
Qwen3.8-Flash 来了,100万上下文、Agent、Coding 都加强了
8月26日,通义千问发布Qwen3.8-Flash-Next:125B参数、每Token仅激活6B,原生支持26万Token、可扩展至100万上下文;Coding、Agent与工具调用能力显著增强,面向真实软件工程任务,推动大模型从“回答问题”迈向“完成工作”。
|
12天前
|
人工智能 Linux iOS开发
Ollama使用教程:Ollama官网下载、Ollama本地部署大模型(2026最新)
Ollama 是一款免费开源的本地大模型运行工具,支持在 Windows/macOS/Linux 上离线运行 Qwen、DeepSeek、Llama 等主流开源模型,数据不出本机、隐私安全。提供 OpenAI 兼容 API,命令行一键拉取/运行/管理模型,无需联网,无调用限制,是开发者与 AI 爱好者部署本地 AI 助手的理想选择。(239 字)
|
17天前
|
人工智能 Java BI
【AI】DeepSeek Harness 安装、运行、管理插件
本文介绍了如何运行DeepSeek开源的Agent框架DeepSeek Harness(dsh)。主要内容包括:使用nvm安装适配的Node版本;通过代理加速克隆GitHub源码;使用pnpm安装依赖并启动项目;配置DeepSeek API Token;安装扩展功能的插件。该框架自带Web界面,支持模型适配、文件编辑等插件化功能
2148 1