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全栈的另外一种可能性:写在《全栈应用开发》出版一周年

很遗憾的是,在今日的我看来,仍旧是两年前的那个观点:全栈是未来。这次并不是因为大公司全职业,小公司全栈,而是技术的门槛越来越低——人工智能 API 化、后端无服务器、跨平台应用。

在过去的一年里,我的主业仍然是前端开发。而如大家所见,我在这些日子里,也尝试了不同的技术领域移动开发,如 React Native 乃至于原生的 Android 开发,又或者是使用 Serverless 开发的后台应用。尽管仍遇到一些大大小小的挑战,这样一来,也有一些新的收获。不免还是觉得自己还是幸运的,不是在四年的工作里重复一年的工作经验。

很遗憾的是,在今日的我看来,仍旧是两年前的那个观点:全栈是未来。这次并不是因为大公司全职业,小公司全栈,而是技术的门槛越来越低——人工智能 API 化、后端无服务器、跨平台应用。

跨平台移动应用

跨平台,一种特别有意思的技术,它在底层上个隔离了不同系统,因此也在某种程度降低了开发难度。 也因此能支撑越来越多的开发人员,更容易走上全栈的道路。它可以是使用同一种语言,如使用 JavaScript 可以开发前端、后端、移动端的应用;它也可以是使用某一特定的技术栈,如 React 来开发不同类型的应用。

过去,我们可以使用 jQuery 来开发前端 UI 界面,使用 jQuery Mobile 来开发混合移动应用。后来,当这样的移动应用性能不行时,又出现了 React Native、NativeScript、Flutter 等等。但是不论是使用哪种跨平台技术,它都意味着在这个领域,技术的门槛已经越来越低了——当然了,位于底层的开发人员,仍然有着相当的门槛。对于一般的跨平台移动应用,仍然面临着不少的兼容性、安装量和崩溃问题。

更进一步的,还有最近两年大火的微信小程序——它可以让开发人员,快速的开发轻量级的跨平台应用。

后端无服务器

对于中小公司来说,小程序可以说是一种非常 MVP 的方式。

同样的,适用于后端快速开发的 Serverless 技术,也是一种快速的验证方式。而,它与一般的 MVP 不同的是:它可以自动扩容,能快速满足大量用户访问的需求。

Serverless 技术见证的是 DevOps 技术的不断提升,运维的门槛不断的降低。从过去的手动部署,到各种类型的自动部署,再到各式各样的虚拟化技术的使用。直到今天,使用 Serverless 技术,就可以直接将函数部署到服务器上,直接运行。

又诸如适用于小程序的 Wafer2,也是一个符合国情的,其是基于腾讯云强大的 IaaS 能力搭建了一个 PaaS 小程序解决方案,用户只需要开通,即可使用开发者工具上传、部署、调试小程序后端代码,无需了解服务器运维、数据库部署搭建即可使用。

有兴趣的读者可以访问:https://serverless.ink 了解更多 Serverless 技术相关的实践。

人工智能 API 化

在上次,我使用 Serverless + 小程序开发 “代码协作” 应用的时候,引入了对图片进行文本识别,以实现代码识别的功能。计算机视觉作为人工智能的一部分,它在使用上与传统 API 并没有太大的区别。并且,在这一领域已经有相当多成熟的开源软件,如 Tensorflow。

而,我在使用 AWS Rekognition 作为图片识别引擎时,我并不需要过多关注底层的细节。而当我在实现一些简单的推荐系统时,我也只需要在现有的算法上做一些微调。而随着 AI 的 API 不断的丰富,也就同上面的服务端与大前端一样,门槛会不断的降低。这时,如果使用自己的服务器和别人的服务没有太大的区别,那么使用别人的服务反而早期成本更低。

值得注意的是,人工智能时代最值钱的不是算法,而是数据

结论

尽管多种领域开发的门槛越来越低,但是在关键时候还是要掌握自己的核心技术。

本文分享自微信公众号 - phodal(phodal-weixin),作者:最近比较忙

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原始发表时间:2018-05-15

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