閒聊技術趨勢與產業觀察

圖片來源：photopin

每隔一陣子這句話都會浮上我的心頭

吾生也有涯，而知也無涯。以有涯隨無涯，殆已！已而為知者，殆而已矣！為善無近名，為惡無近刑，緣督以為經，可以保身，可以全生，可以養親，可以盡年。

《莊子‧養生主》

雖然知道這個道理，但是為了求生存混口飯吃(好像講的太消極了？XD)，膚淺的我就只能想辦法加緊腳步跟的上時代，不斷的吸收新知，想辦法消化，其實說穿了目的，就只是想知道這個世界到底在發生什麼變化？趨勢在哪裡？下一個機會再哪？此時的我扮演的是一個觀察者。

觀察者

身為一個觀察者，但面對的資料量是如此的龐大，資訊來源是如此的多，如果沒有一個系統化的方式去閱讀與整理資訊，只是一味的趕流行，很容易就會迷失在資訊洪流裡面，所以常常會便常以下的狀況(整理自個人辛酸血淚史)：

• 漫無目標的在網路上"看"資料，看完就忘掉。
• 當個熱血粉絲，訂閱許多網路大大的bloger或是粉絲頁，看完後大大還是大大，而自己還是一樣的小白。
• 每天的工作就是打開Google Reader 快速掃描有興趣的文章，然後勾選全部以閱讀。
• 每次看到新的名詞，新的玩意就一直追下去，然後又會連結到其他新玩意，最後就無限發散下去。

因為沒有辦法看從宏觀的角度去看清楚趨勢的全貌，到頭來就如同瞎子摸象般，看似有觀察到什麼，但往往只是個片面現象罷了，稱不上是趨勢。

 瞎子摸象  (圖片來源：網路)

不過如果摸久了，而且肯移動腳步由不同的面相亂摸，也許哪天就能真的給我們拼出個全貌出來！！好啦其實講了那麼多的廢話，只是為了我最近瞎子摸象的不負責任心得鋪梗~XD

趨勢：Social Mobile Big Data Cloud

軟體服務業的發展四大趨勢 (圖片來源：自行整理)

上圖是我由許多談論IT趨勢的文章(有興趣的可以看延伸閱讀)，以及在這個產業混了好一陣子，經過摸索與消化所觀察整理出來的，分別是Soical Network，Mobile，Cloud Computing 以及Big Data。

其實這四大塊的議題與應用都是一直存在的，但是回到幾年前單獨拿這幾個領域來看，每個領域都會因為缺乏其他領域技術的幫助，各個都成不了氣候。直到幾年這四個領域的技術都有突破性的發展，突然間這四個領域碰撞在一起，互相成為彼此的幫助，讓這整個產業開始產生一個正向且加速的循環。

• Social Network 得力於Mobile的普及，以及Cloud Computing 的助益才得以壯大。
• Mobile 如果沒有Social Network 產生大量運用，以及 Cloud 的基礎建設幫助，也很難發展茁壯。
• Big Data 也是因為Social Network 與 Mobile 的碰撞加速的產生大量的資料，才凸顯這個議題的重要性，與相關技術的蓬勃發展。

 開發者/技術人員

身為一個觀察者也許可以看清楚趨勢，可以了解每一個領域的關係與內容，已經足夠針對每個議題做個鍵盤評論家或是嘴砲，但是身為一個開發者或是技術人員這樣是遠遠不夠的，因為每一個領域在往下鑽，個個都是得下一萬小時苦心的硬功夫。

The 10000 Hour Rule is just that. This is the idea that it takes approximately 10000 hours of deliberate practice to master a skill.  

葛拉威爾(Malcolm Gladwell)

於是我把上面那張產業的圖，轉換成下面這張技術相依性的拆解圖，因為對技術角度來說，我覺得Social Network比較像是一種應用，而Mobile、Cloud Computing 和BigData 則是圍繞著它在發展。轉換成技術角度的用意是提醒自己，身為技術人員，要有所取捨，雖然彼此都互相有關係，也都是未來的趨勢，但是不能太貪心全部都想摸，全部都想玩，順便也可以檢視一下自己這一路走下來到底跑到哪去了？身處何方？

所以由下圖的顏色可以知道，我自己對於Mobile 和 Social 這領塊領域真的墨真不深，短期間內應該也沒時間和沒精力去碰觸。(我不熟啊不要問我啊~~但是我有很多這領域的強者我朋友。)

四大發展方向的技術拆解圖  (圖片來源：自行整理)

所以講了那麼多今天要聊的還是雲端運算 ╮(╯▽╰)╭

話說雲端運算這個名詞剛開始流行的時候，Big Data 和 Cloud Computing 其實常被當做同一件事在討論，所以出去人家問你搞啥的，只要回答"我是搞雲的~( ￣ 3￣)y▂ξ "就好，反正我自己也搞不清楚，別人也搞不清楚，但是好像很炫。


但是這幾年下來，我覺得市場上已經慢慢了解何謂雲端運算，以及可以分辨出各自的領域屬性，以及分別所要解決的問題，所以Cloud Computing 和 Big Data 這兩塊慢慢可以區別開來，畢竟所用到的技術看似相近，但是本質上還是很大的差別。

所以回歸到我最近到底在搞啥？可以說Big Data 和 Cloud Computing 這兩塊都有些著墨，但是再拆解下去，應該說我比較墨在於Cloud Computing 的 IaaS 這塊(真的是莫名跳入這個領域)，以及Big Data 的 NoSQL這塊。不過這樣說還是太籠統了，因為光IaaS又可以再被分為幾個領域：

• Network 
• Traditional Data center Network  / Architecture
• Network Virtualization / Software Define Network (SDN)
• Storage 
• Distribute Network file system
• Network Storage
• Computing
•  Virtualization (CPU、Memory)
• Management
• Virtualization Management
• Provision
• Monitor
• Hybrid
• Backup

而Big Data 也被分為好幾個面相去討論：

• Storage
• Distribute file system ( HDFS)
• Object Storage
• Analytic
• BI
• Visualization
• Machine Learning
• Recommendation 
• Computing
• NoSQL
• Hbase
• MongoDB
• Cassandra
• Map-Reduce
• Hadoop
• MongoDB
• MapR
• Streaming Event Process
• Complex Event Process

光是看Facebook 上的社團發展就可以知道，從一開始BigData Taiwan又細分成NoSQL Taiwan，後來又個別產生MongoDB、Hadoop..等社團，這樣一路拆解下去。越拆解下去我越是膽顫心驚啊，因為一定要選邊站啊，有所取捨啊！

如果現在人家問我懂不懂雲端，我只能說略懂，人家問我在做啥，我只能說打雜的....這正是樣樣通樣樣鬆的寫照吧...Orz...

 很奇怪的結尾和結論...(〒﹏〒)


延伸閱讀：
[1] Timing Your Adoption of Disruptive Tech like Cloud, Big Data
[2] Gartner: How big trends in security, mobile, big data and cloud computing will change IT
[3] Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2013: Big Data, Cloud, Analytics and Mobile
[3] The "Big Five" IT trends of the next half decade: Mobile, social, cloud, consumerization, and big data
[4] Core digital world issue in 2012
[5] Mobile, social and big data drive cloud computing boom: studies