太多的事情想不明白。
敲着键盘，想写些东西，耳机里放着《空空如也》，脑袋也是空空如也。
很多时候我想要某个“答案”，却连问题是什么都说不清。
所以答案是42么？
A-side
我还是想不明白技术和业务的关系，或者说，做平台系统和做业务系统的关系，但至少我去想了，也去尝试了。
工作关系，我过去做的比较杂。说说做业务系统是什么感觉：风险与收益都会更大，面对的情况瞬息万变，很锻炼抽象/架构/创新能力，前提是你的业务真的能活下来并做大。过去两年的热点我基本都蹭过一些：直播、AI、电商、内容，但运气不好，做一个死一个，没啥沉淀，越做越慌。
与之相反，做平台系统会更“纯粹”，更“通用”，初期成长会非常快。如果能打下一个坚实的技术基础，对未来的职业发展有巨大的好处。问题在于很多时候能一眼看到“上限”，想在这个上限上做些突破，很难。很可能只是一些零零碎碎的修补，更可能是不断重复已有的经验——比如把大公司的轮子不断在小公司复制。
就像是钱去炒股和存余额宝的区别。很可惜，我是赔了本的那批。。。
对个人而言，要么向下“沉”，成为committer/contributor。当一个Oracle ACE（比如姜承尧大神），似乎也不错；要么向上“浮”，更多的去贴近业务。
但我过去就是摇摆不定，时而上浮时而下沉。。。
其实吧，二者间没有那么明显的界线，灰色地带很多，这个问题也不是一个简单的二元论。而且在不同的公司文化、不同的场景下，答案也会不同。孤立的去看待任何一方，都是不对的。关键要找到一个平衡的“点”，如何结合，这才是每个人都需要思考的。说的装逼一点，这是战略层面的考量。而且也要考虑个人兴趣，你是想去屠龙，还是想打造屠龙刀？没有屠龙刀，屠龙就无从谈起。用水果刀屠龙不是不行，关键是龙答应么？
忘了从哪看的，说在淘金热的时候，真正发财的不是淘金者，而是卖铁锹的，技术也许就是扮演着这样一个“卖铁锹”的角色。有那么点“小确幸”的意思。
但有一点是确认无疑的：结果导向。公司/团队/个人想要的结果是什么？没拿到结果，什么技术/业务都是空谈，只能收拾心情，总结下经验教训，从头再来了。至于这个结果是什么，如何让所有人都认同，那就是另外的话题了。如果期望的结果是赚钱，那就最简单了，搞房地产去啊。
说回大数据领域。大数据技术本身是没什么业务意义的，很少有直接面向C端的产品，更多的是作为支持性的内部平台而存在。我以前（居然是三年前。。）就说过：落地太难。或者说，太多的人不知道怎么使用数据，缺少一种“下意识”。不同的公司需要不同的做法，跟业务场景强相关，而且成功的经验往往不可复制。但我觉得它未来一定会是各个业务的核心。因为业务的发展一般有一个趋势：拼产品 -> 拼技术 -> 拼运营。在业务野蛮成长的时候，大家都不会去重视技术，更遑论重视数据，毕竟随便挖一铲就有金子，谁还去操心那些细节；在竞争对手逐渐增多，产品逐渐同质化后，大家会开始重视技术，谁的产品更快，用户体验更好，谁就能圈更多的地；在技术也逐步同质化后（比如现在的电商or搜索or直播），就是拼运营的时候了，拼同样大的地谁的亩产更高，而数据往往就是运营的关键，有点像漫灌和滴灌的区别。这里的“运营”不是狭义的做个活动之类的，而是更广义的“达成目标”。靠拍脑袋做运营的不是没有，但那一般是老板才有的特权。。。数据驱动，这个口号可能有点虚，就像现在大家都叫着“未来是AI的时代”，但没有人知道那到底是怎样的一个时代，需要做些什么。但如果能见证这个由模糊到清晰的过程，做出一些微小的贡献，也算幸莫大焉。
借用一句话：技术（不只是大数据）总是短期内被低估，长期内被高估。这就是业务的发展趋势所致吧。
这会带来一个“问题”：大数据在小公司（或者说是小的业务线）会天然的不受重视。这也挺正常的，我要是业务方我也这样。。。但都说屁股决定脑袋，我现在既然是这个领域的从业者，就要去思考怎么去体现出价值，说到底，这是所有infra团队共同的迷思。不光是大数据技术的价值，还有数据本身的价值。我常用的一个比喻：技术（hadoop/spark）是发动机，而数据才是汽油。虽然我现在是个造发动机的，但我承认真正的价值在于数据。而且如何造发动机是一个问题，如何让发动机和你的车匹配又是另一个问题，否则三轮车配个12缸发动机，也不太合适啊。说到底这都是一个系统性的问题。作为底层从业者，要在正确的时间做正确的事，这很难，不光需要自己有想法，也需要看清技术发展的趋势，看清公司业务发展的趋势，还需要得到外部的支持和肯定。
一些凌乱的想法：
- 趋势：离线与实时的融合，这是整个大数据领域的趋势，Databricks尤其热心
- 赋能：调度/批处理/流处理/即席/数据交换/ML/DL
- 统一的入口和DSL：SQL
- 开放平台与服务化：as a service
- 选型：抱着spark的大腿
- 分层：最基本、也是最有效的设计思路
话说，大数据领域，如果不是作为内部平台，有哪些出路？要么卖技术：比如上云，就像去年TiDB上腾讯云一样；要么卖数据，用户为数据付费，而不是为技术付费，比如很多to B的数据产品；要不就是卖咨询、卖解决方案之类的。
说到做平台，还有一个很重要的原则：场景化。必须想好用户是谁，怎么用。先有场景，再有价值，然后再去评估价值的大小与代价。而不是做出的东西没人用，只是空中楼阁。各种平台和中间件尤其容易出现这种情况。很多平台需要的不是什么hard core的技术，而是对整个体系的理解、规划、设计与资源整合的能力。
参考资料：
如何整合复杂技术打造数据分析平台：可以看出真的是经历过痛苦和思考的，而不是单纯YY，有些话不是经历过的人讲不出来。
魅族数据平台的设计哲学和核心架构：技术上没什么亮点，但有句话说的挺好：”数据平台并不那么显山露水，很多情况下甚至就像一座冰山，人们看到的只有那么一角”，所有infra都是这样，所谓“神人无功，圣人无名”。
B-side
越努力，越焦虑，诚如斯言。
与其踟蹰不前，不如先做些“正确”的事，片刻不敢松懈。因为我能看到太多优秀的人。知道的越多越痛苦，有那么点克苏鲁的意思。短短几年，身边的人已经遥不可及。曾经有一道选择题，“你愿意做快乐的猪，还是痛苦的苏格拉底？”。虽然这个题目有些逻辑谬误，并不是只有这两个选项，但我不想变成前者，虽然我有点怀念那个换个新手机就能高兴半个月的年岁。
有时我总是会羡慕别人的人生，我当然知道有失偏颇，我看到的或者说在意的只是比我好的，但还是忍不住。话说，人生这种东西，真的可以规划么？它更像是一个个偶然的叠加。都说选择比努力更重要，都说机遇比实力更重要，都说脚踏实地仰望天空，我们读了那么多的大道理，却还是过不好自己的生活。这些道理旁人可以引导，却不能灌输，非得自己体悟出来不可。多少人看到某条哲理便如获至宝，觉得简直是人类灯塔，下半辈子就指望这条哲理活了，然而转眼就忘掉了。
大道至简。老子五千言，几张A4纸就能写下，又有多少人能读懂，读懂了又有多少人能去实践。好比圣人们真的把大象装进了冰箱，但只告诉我们“分三步”并记录成典籍，少了太多的细节和思考过程，剩下的只是荒诞和可笑。为什么不能有更多的记录呢？难道圣人们在故意为难我们？大概是因为说了也没用吧，这必须要每个人自己去领悟。山顶只有一个，上山的路却有多条。当你真的站到山顶，会发现所有的知识/道理都是融会贯通的，什么道家/儒家/心学，所求的都差不多。
虽然从小受着辨证唯物主义的教育，但我发现有些事情真的是唯心的：你相信自己能成为什么样的人，就会成为什么样的人；很多看起来很棘手的问题，当你下决心去解决，抛开一切，从全局思考，似乎就会变得简单。这是一种很奇妙的感觉。
END
话说回来，虽然是“玄之又玄”，虽然有太多的事情想不明白，但真的有那么多事情要去想明白么？遇事不决莽一波，可能是更好的选择。
这个blog本来应该是技术布道的，最近却慢慢有变成神棍/鸡汤的倾向。。。难道真的老了。
anyway，我写的都是我想写的，这就够了。
