DataWorks 如何撑起阿里99%的数据开发?
一、痛点
让我们先来谈谈DataWorks当前遇到了哪些痛点,这些痛点是倒逼着我们进行技术变革的源动力。
1.1 沉重的历史包袱
首先要提的就是历史原因遗留的各种问题,DataWorks历史上多个版本同步开发,前后端技术栈多次变革,应用一旦上线就很难废弃,一个对外暴露的api,很可能是5年前开发的,但依然有业务在依赖,通常情况下连这些古老业务的负责人都找不到了。当我们的服务正常运行的时候,无人搭理,一旦下线,则可能不知道从哪儿跳出几个用户前来投诉。页面上的功能同样如此,有时候只是过去不知道哪位同学开发中引入的一个bug,但也因为我们的用户基数庞大,而变成了真理。历史上曾经出现过的隐藏的很深且用户寥寥的功能点都有自己的忠实拥趸,一旦被我们的开发不小心忽视而做丢了,就会迎来投诉和工单,所以DataWorks平台不愧是千锤百炼磨练出来的大数据
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37岁老码农现身说法:那些年,我走过的弯路
背景 疫情之下,刚刚结束了在家办公的日子,准备开展新年的工作的时候,突然接到同行好友的电话,要和我聊聊天。 他说他们部门调整,虽然最后他留了下来,但还是非常焦虑。人无远虑必有近忧,他这次被刺激到了,想提高一下自己,以免下次再有类似的心惊肉跳。但怎么提高呢? 程序员第一考虑的当然是技术,但现在真不知道学什么了:干了三四年的开发,手头的工作马马虎虎都没什么问题了。就算有问题,也是业务逻辑上的问题,系统太复杂,吃不透;或者系统里一些过时的/生僻的技术,真心觉得没必要花时间花精力去研究,能对付就行了,是不是?反正下家单位99.99%的几率是不会用到这些东西的的。 那么就是一些新技术了。新技术杂得很,不知道学什么,框架类库啥的其实没什么技术含量,一两个星期就可以上手,上手了之后呢?往深里学?其实和老旧技术一样的问题,谁知道下一份工作用不用得上呢!而且没趣,大概是因为没有挑战性吧,反正就那个样,还能咋的? 学习瓶颈 一直聊到这里,我都非常理解。我这个十年以上的老码农,体会比他还深。其实稍微干上一些年头,就是这个样子,看起来像是“学习热情下降”“懒得学习”,但本质上呢,两个原因: 1、本身的技能增强...
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