回顧2019年中國云計算產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，趁著“產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”火熱的東風(fēng)，云計算也一路高歌前行。阿里巴巴、騰訊、百度、華為等 科技 互聯(lián)網(wǎng)巨頭企業(yè)都在持續(xù)布局。
創(chuàng)新互聯(lián)服務(wù)項目包括十堰網(wǎng)站建設(shè)、十堰網(wǎng)站制作、十堰網(wǎng)頁制作以及十堰網(wǎng)絡(luò)營銷策劃等。多年來，我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢、行業(yè)經(jīng)驗、深度合作伙伴關(guān)系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案，十堰網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會效益與經(jīng)濟效益。目前，我們服務(wù)的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到十堰省份的部分城市，未來相信會繼續(xù)擴大服務(wù)區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任！
Salesforce與阿里巴巴達成戰(zhàn)略合作，阿里巴巴推出政務(wù)釘釘，百度云升級為百度智能云，百度推出愛番番CRM開放平臺，銷售易獲騰訊獨家1.2億美元E輪融資，騰訊云全面升級彈性計算產(chǎn)品序列，計算性能提升30%；金山辦公正式登陸科創(chuàng)板上市、華為新成立“華為云計算技術(shù)有限公司” ……這些“新鮮“的云計算故事，也都曾轟動一時，甚至?xí)r至今日，仍對云計算領(lǐng)域影響至深。
2020年剛起步，中國云計算“第一股”——UCloud成功登陸科創(chuàng)板，成為眾多業(yè)內(nèi)人士在武漢的新型冠狀病毒肺炎爆發(fā)前，最關(guān)注的"熱點”之一。
展望2020年，億歐智庫堅定看好云計算領(lǐng)域的發(fā)展機會，并將持續(xù)輸出云計算產(chǎn)業(yè)細分領(lǐng)域，如PaaS、SaaS、云安全等領(lǐng)域的研究報告。
值得注意的是，億歐智庫此前發(fā)布的《2019年中國云計算行業(yè)發(fā)展研究報告》所總結(jié)的六條云計算產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢依舊具備長期預(yù)判價值。以下列出概括性的內(nèi)容，具體詳見報告正文：
基于此，億歐智庫進一步總結(jié)云計算產(chǎn)業(yè)的未來發(fā)展趨勢，幫助業(yè)內(nèi)人士更加及時把握云計算產(chǎn)業(yè)最新發(fā)展機遇。本篇將重點介紹五條云計算產(chǎn)業(yè)有希望快速落地或爆發(fā)的主流技術(shù)：
無服務(wù)器計算（Severless Computing，以下簡稱Serverless）是一種包含第三方BaaS（后端即服務(wù)）服務(wù)的應(yīng)用程序設(shè)計方式，與包括FaaS（函數(shù)即服務(wù)）平臺上的托管臨時容器中運行的自定義代碼。與很多技術(shù)趨勢一樣，Serverless至今還沒有明確且清晰的定義，對于開發(fā)人員來說，其重點代表兩個截然不同但有重合的概念：
Serverless相比IaaS和SaaS，可以更好更快的在云服務(wù)商平臺上部署應(yīng)用，完全不用提前測算資源需求，所有功能根據(jù)事件驅(qū)動，按需加載，執(zhí)行完畢，資源釋放，真正實現(xiàn)了用多少付費多少，降低成本的同時，還提高了開發(fā)人員的生產(chǎn)力。
Serverless主要適合于新興的、事件驅(qū)動性的，類似于IoT等傳感設(shè)備、金融交易類型等場景。
Serverless興起于2017年，在最近兩年伴隨云原生概念的推廣逐漸火熱。
目前 Serverless 在國內(nèi)的發(fā)展和采用依然處于初期階段，業(yè)務(wù)實踐偏少，仍在不斷 探索 之中。相比之下，國外整體要領(lǐng)先 1-2 年，國外幾大云廠商前期對整個研發(fā)生態(tài)的教育和布局較多，應(yīng)用較早。
現(xiàn)在國外也已經(jīng)出現(xiàn)不少 Serverless 框架，比較知名包括 Serverless.com 和 Zeit.com。
根據(jù)RightScale的2018年云狀態(tài)報告，無服務(wù)器是當(dāng)今增長速度很快的云服務(wù)模型，年增塑達75%，并有望于2020年超越該增速。億歐智庫也對Serverless的增長速度和市場規(guī)模持樂觀態(tài)度。
Kubernetes（以下簡稱K8s） 是一個針對容器應(yīng)用，進行自動部署，彈性伸縮，和管理的開源系統(tǒng)。主要負責(zé)在大規(guī)模服務(wù)器環(huán)境中管理容器組（pod）的擴展、復(fù)制、 健康 ，并解決 pod 的啟動、負載均衡等問題。
K8s 能在實體機或虛擬機集群上調(diào)度和運行程序容器。K8s 也能讓開發(fā)者斬斷聯(lián)系著實體機或虛擬機的“鎖鏈”，從以主機為中心的架構(gòu)躍至以容器為中心的架構(gòu)。該架構(gòu)最終提供給開發(fā)者諸多內(nèi)在的優(yōu)勢，例如可移動、可擴展、自修復(fù)等。
K8s 也能兼容各種云服務(wù)提供商，例如 Google Cloud、Amazon、Microsoft Azure，還可以工作在 CloudStack、OpenStack、OVirt、Photon、VSphere。
K8s 源于 Google 內(nèi)部的 Borg 項目，經(jīng) Google 使用 Go 語言重寫后，被命名為Kubernetes，并于 2014 年 6 月開源。目前已有多家大公司，例如 Microsoft、 RedHat、 IBM、Docker，都支持K8s。
從近年來國外K8s發(fā)展來看， 巨頭公司為自有K8s部門增添活力或構(gòu)建全新產(chǎn)品的有效手段之一為收購 。
隨著專注于容器初創(chuàng)公司逐漸增加，預(yù)計2020年各大云服務(wù)商將繼續(xù)收購表現(xiàn)優(yōu)秀的容器初創(chuàng)公司，以進軍K8s市場，完善其產(chǎn)品體系。
不可否認，K8s作為一項新興技術(shù)距全球普及它還有很長的路要走。但很明顯，K8s已經(jīng)是，并且將繼續(xù)是軟件世界中的主導(dǎo)力量。
服務(wù)網(wǎng)格（Service Mesh）是用于控制和監(jiān)視微服務(wù)應(yīng)用程序中的內(nèi)部服務(wù)到服務(wù)流量的軟件基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)層。服務(wù)網(wǎng)格的獨特之處在于它是為適應(yīng)分布式微服務(wù)環(huán)境而構(gòu)建的。
服務(wù)網(wǎng)格的興起主要是為了解決Docker和Kubernetes無法解決的運行問題。因為諸如Docker和Kubernetes這樣的工具主要解決的是部署的問題。但部署不是生產(chǎn)的最后一步，部署完之后，應(yīng)用程序還必須運行，服務(wù)網(wǎng)格因解決運行問題應(yīng)運而生。
2016年服務(wù)網(wǎng)格提出之后，以Linkerd和Envoy為代表的框架開始嶄露頭角。目前市面上沒有現(xiàn)成的商業(yè)產(chǎn)品，大多數(shù)服務(wù)網(wǎng)格都是開源項目，需要一些技巧才能實現(xiàn)。最著名的有：
關(guān)于服務(wù)網(wǎng)格技術(shù)的并購目前也逐漸升溫，著名的并購案有VMware在2019年7月以4.2億美元收購了Avi Networks以及F5 Networks在2019年5月斥資2.5億美元收購了NGINX。
2019年是被確定是適合解決服務(wù)網(wǎng)格問題的一年，2020年將會是核心服務(wù)網(wǎng)格用例出現(xiàn)的一年。
開源軟件（Open Source Software，以下簡稱OSS）被定義為描述其源碼可以被公眾使用的軟件，并且此軟件的使用，修改和分發(fā)也不受許可證的限制。
1998年2月，“開源”一詞首先被運用于軟件。最初的開源軟件項目并不是真正的企業(yè)，而是一些頂級程序員針對Microsoft、Oracle、SAP等老牌閉源公司對軟件收費較高的一場革命。頂級開發(fā)人員通常以異步方式協(xié)同編寫一些出色的軟件。每個人不僅可以查看公開的軟件，而且通過一種松散的治理模型，他們可以添加，改進和增強它。這是第一代的開源軟件項目。
而經(jīng)過10多年的發(fā)展，Linux、MySQL的成功為第二代開源軟件公司奠定基礎(chǔ)，比如Cloudera和Hortonworks。但第二代開源軟件公司中，沒有一家公司對軟件擁有絕對的控制權(quán)，對手經(jīng)常通過免費提供軟件來進行競爭。
之后出現(xiàn)了像Elastic、Mongo和Confluent等第三代開源軟件公司提供的Elastic Cloud，Confluent Cloud和MongoDB Atlas這樣的服務(wù)，這種進化代表著開源軟件公司這種模式有機會成為軟件基礎(chǔ)設(shè)施的主要商業(yè)模式。
經(jīng)過22年的發(fā)展，如今OSS已經(jīng)無處不在。OSS領(lǐng)域也發(fā)聲了一些“大事件”：IBM以320億美元的價格收購了Redhat（是2014年市值的3倍）；Mulesoft在上市后以65億美金的價格被Salesforce收購；MongoDB現(xiàn)在市值超過40億美元；Elastic則為60億美元；并且，通過Cloudera和Hortonworks的合并，將出現(xiàn)一個市值超過40億美元的新公司……
當(dāng)然還有很多OSS的公司在路上，例如Confluent、HashiCorp、DataBricks、Kong、Cockroach Labs等。
展望2020年，OSS的理念將與云計算SaaS（軟件即服務(wù)）的理念更加契合，將大大推動軟件產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新，并有機會迎來新一輪的發(fā)展高潮。
高性能計算（High Performance Computing，以下簡稱HPC）指能夠執(zhí)行一般個人電腦無法處理的大資料量與高速運算的電腦，其基本組成組件與個人電腦的概念無太大差異，但規(guī)格與性能則強大許多。
HPC能夠在非常短的時間內(nèi)執(zhí)行大量計算，正從過去主要傳統(tǒng)科研領(lǐng)域計算密集型為主，逐漸向新興的大數(shù)據(jù)、人工智能以及深度學(xué)習(xí)等方向進行融合和演進。
從應(yīng)用領(lǐng)域來看，HPC是不同行業(yè)中非常專業(yè)的領(lǐng)域，可以用于預(yù)報天氣，也可以是分析風(fēng)險，還可以分析農(nóng)場數(shù)據(jù)，以根據(jù)不斷變化的天氣條件找到最佳的農(nóng)作物種植地點。
在中國市場當(dāng)中，主要有聯(lián)想、浪潮和曙光三家公司處于領(lǐng)先的地位，占據(jù)了超過90%的市場份額。這三家公司作為中國HPC市場的狀元、榜眼和探花，共同將中國HPC推上了世界第一的位置。
其中，聯(lián)想連續(xù)五年蟬聯(lián)“HPC China TOP100榜單”第一名，并于2019年11月8日發(fā)布“深騰X9000”高性能融合計算平臺，該平臺在兼顧算的更快、更準(zhǔn)、更全面的同時，也使聯(lián)想成為HPC綠色數(shù)據(jù)中心的積極倡導(dǎo)者，繼續(xù)領(lǐng)跑HPC水冷解決方案。
除此之外，聯(lián)想還在全球160多個國家開展眾多領(lǐng)域的突破性研究，這些領(lǐng)域包括癌癥、大腦研究、天體物理學(xué)、人工智能、氣候科學(xué)、化學(xué)、生物學(xué)、 汽車 和航空等。
公開調(diào)研資料顯示，2018年企業(yè)中使用了HPC的比例是36%。隨著云計算領(lǐng)域的基礎(chǔ)設(shè)施完備、資源和數(shù)據(jù)的增加，HPC的需求也將在2020年有所增加，云服務(wù)商有望對HPC進行投資。
眾所周知，技術(shù)的進步對產(chǎn)業(yè)發(fā)展和創(chuàng)新具有積極推動作用。
正如近年來區(qū)塊鏈、5G、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)的發(fā)展對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型促進一樣，Serverless、Service Mesh、K8s、OSS、HPC這些云技術(shù)也必將提升IaaS、PaaS、SaaS等傳統(tǒng)云計算模式的彈性、靈活性、計算能力等，并與傳統(tǒng)模式融合互補，協(xié)同助推各產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。
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其實在Web開發(fā)的整體當(dāng)中，Web服務(wù)（HTTP服務(wù)）基本上是最不重要的，前端設(shè)計、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計、業(yè)務(wù)流程設(shè)計都要重要得多，而Web服務(wù)的實現(xiàn)不管用什么語言來說都是相對簡單的。Python的好處是開發(fā)、部署都很快，變更起來很容易，代碼量小所以拋棄起來也很容易，不容易背上歷史負擔(dān)；如果你是穩(wěn)扎穩(wěn)打?qū)懥藥装賯€Java類，那你肯定很難下決心把幾百上千行的代碼都拋棄掉。Python的缺點是運行起來相對Java來說慢得多，性能有瓶頸的時候Java和Go這樣的編譯語言的優(yōu)勢就體現(xiàn)出來了，不過大部分公司如果不夠快的話，是撐不到性能有瓶頸的時候的。
另外一個要素就是你服務(wù)器后端究竟是實現(xiàn)了什么業(yè)務(wù)流程，需要調(diào)用哪些外部系統(tǒng)，簡單的blog這樣的自成體系的web應(yīng)用現(xiàn)在到處都有現(xiàn)成的，肯定不應(yīng)該再自己動手做了，那就要考慮哪個語言更適合這些業(yè)務(wù)流程，如果是個相對計算密集型的、需要多線程的，那么就應(yīng)該慎用Python，或者提前將計算密集的部分拆出去單獨組成服務(wù)。如果是業(yè)務(wù)本身比較繁雜、變更比較頻繁的，Python和PHP這樣的腳本語言就比較合適。
最后就是個人喜好了，像我恐怕死都不會去用Java和PHP，但這只是我，反過來的自然也有，那么如果綜合了前面兩點之后仍然是有多個選擇，自然就需要按照開發(fā)人員的喜好來協(xié)調(diào)了，畢竟開發(fā)人員的主觀能動性也是很重要的。
切換到新語言始終是一大步，尤其是當(dāng)您的團隊成員只有一個時有該語言的先前經(jīng)驗?，F(xiàn)在，Stream 的主要編程語言從 Python 切換到了 Go。這篇文章將解釋stream決定放棄 Python 并轉(zhuǎn)向 Go 的一些原因。
Go 非?？?。性能類似于 Java 或 C++。對于用例，Go 通常比 Python 快 40 倍。
對于許多應(yīng)用程序來說，編程語言只是應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)庫之間的粘合劑。語言本身的性能通常并不重要。然而，Stream 是一個API 提供商，為 700 家公司和超過 5 億最終用戶提供提要和聊天平臺。多年來，我們一直在優(yōu)化 Cassandra、PostgreSQL、Redis 等，但最終，您會達到所使用語言的極限。Python 是一門很棒的語言，但對于序列化/反序列化、排名和聚合等用例，它的性能相當(dāng)緩慢。我們經(jīng)常遇到性能問題，Cassandra 需要 1 毫秒來檢索數(shù)據(jù)，而 Python 會花費接下來的 10 毫秒將其轉(zhuǎn)換為對象。
看看我如何開始 Go 教程中的一小段 Go 代碼。（這是一個很棒的教程，也是學(xué)習(xí) Go 的一個很好的起點。）
如果您是 Go 新手，那么在閱讀那個小代碼片段時不會有太多讓您感到驚訝的事情。它展示了多個賦值、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、指針、格式和一個內(nèi)置的 HTTP 庫。當(dāng)我第一次開始編程時，我一直喜歡使用 Python 更高級的功能。Python 允許您在編寫代碼時獲得相當(dāng)?shù)膭?chuàng)意。例如，您可以：
這些功能玩起來很有趣，但是，正如大多數(shù)程序員會同意的那樣，在閱讀別人的作品時，它們通常會使代碼更難理解。Go 迫使你堅持基礎(chǔ)。這使得閱讀任何人的代碼并立即了解發(fā)生了什么變得非常容易。 注意：當(dāng)然，它實際上有多“容易”取決于您的用例。如果你想創(chuàng)建一個基本的 CRUD API，我仍然推薦 Django + DRF或 Rails。
作為一門語言，Go 試圖讓事情變得簡單。它沒有引入許多新概念。重點是創(chuàng)建一種非常快速且易于使用的簡單語言。它唯一具有創(chuàng)新性的領(lǐng)域是 goroutine 和通道。（100% 正確CSP的概念始于 1977 年，所以這項創(chuàng)新更多是對舊思想的一種新方法。）Goroutines 是 Go 的輕量級線程方法，通道是 goroutines 之間通信的首選方式。Goroutines 的創(chuàng)建非常便宜，并且只需要幾 KB 的額外內(nèi)存。因為 Goroutine 非常輕量，所以有可能同時運行數(shù)百甚至數(shù)千個。您可以使用通道在 goroutine 之間進行通信。Go 運行時處理所有復(fù)雜性。goroutines 和基于通道的并發(fā)方法使得使用所有可用的 CPU 內(nèi)核和處理并發(fā) IO 變得非常容易——所有這些都不會使開發(fā)復(fù)雜化。與 Python/Java 相比，在 goroutine 上運行函數(shù)需要最少的樣板代碼。您只需在函數(shù)調(diào)用前加上關(guān)鍵字“go”：
Go 的并發(fā)方法很容易使用。與 Node 相比，這是一種有趣的方法，開發(fā)人員必須密切關(guān)注異步代碼的處理方式。Go 中并發(fā)的另一個重要方面是競爭檢測器。這樣可以很容易地確定異步代碼中是否存在任何競爭條件。
我們目前用 Go 編寫的最大的微服務(wù)編譯需要 4 秒。與以編譯速度慢而聞名的 Java 和 C++ 等語言相比，Go 的快速編譯時間是一項重大的生產(chǎn)力勝利。我喜歡在程序編譯的時候摸魚，但在我還記得代碼應(yīng)該做什么的同時完成事情會更好。
首先，讓我們從顯而易見的開始：與 C++ 和 Java 等舊語言相比，Go 開發(fā)人員的數(shù)量并不多。根據(jù)StackOverflow的數(shù)據(jù)， 38% 的開發(fā)人員知道 Java， 19.3% 的人知道 C++，只有 4.6% 的人知道 Go。GitHub 數(shù)據(jù)顯示了類似的趨勢：Go 比 Erlang、Scala 和 Elixir 等語言使用更廣泛，但不如 Java 和 C++ 流行。幸運的是，Go 是一種非常簡單易學(xué)的語言。它提供了您需要的基本功能，僅此而已。它引入的新概念是“延遲”聲明和內(nèi)置的并發(fā)管理與“goroutines”和通道。（對于純粹主義者來說：Go 并不是第一種實現(xiàn)這些概念的語言，只是第一種使它們流行起來的語言。）任何加入團隊的 Python、Elixir、C++、Scala 或 Java 開發(fā)人員都可以在一個月內(nèi)在 Go 上發(fā)揮作用，因為它的簡單性。與許多其他語言相比，我們發(fā)現(xiàn)組建 Go 開發(fā)人員團隊更容易。如果您在博爾德和阿姆斯特丹等競爭激烈的生態(tài)系統(tǒng)中招聘人員，這是一項重要的優(yōu)勢。
對于我們這樣規(guī)模的團隊（約 20 人）來說，生態(tài)系統(tǒng)很重要。如果您必須重新發(fā)明每一個小功能，您根本無法為您的客戶創(chuàng)造價值。Go 對我們使用的工具有很好的支持。實體庫已經(jīng)可用于 Redis、RabbitMQ、PostgreSQL、模板解析、任務(wù)調(diào)度、表達式解析和 RocksDB。與 Rust 或 Elixir 等其他較新的語言相比，Go 的生態(tài)系統(tǒng)是一個重大勝利。它當(dāng)然不如 Java、Python 或 Node 之類的語言好，但它很可靠，而且對于許多基本需求，你會發(fā)現(xiàn)已經(jīng)有高質(zhì)量的包可用。
Gofmt 是一個很棒的命令行實用程序，內(nèi)置在 Go 編譯器中，用于格式化代碼。就功能而言，它與 Python 的 autopep8 非常相似。我們大多數(shù)人并不真正喜歡爭論制表符與空格。格式的一致性很重要，但實際的格式標(biāo)準(zhǔn)并不那么重要。Gofmt 通過使用一種正式的方式來格式化您的代碼來避免所有這些討論。
Go 對協(xié)議緩沖區(qū)和 gRPC 具有一流的支持。這兩個工具非常適合構(gòu)建需要通過 RPC 通信的微服務(wù)。您只需要編寫一個清單，在其中定義可以進行的 RPC 調(diào)用以及它們采用的參數(shù)。然后從這個清單中自動生成服務(wù)器和客戶端代碼。生成的代碼既快速又具有非常小的網(wǎng)絡(luò)占用空間并且易于使用。從同一個清單中，您甚至可以為許多不同的語言生成客戶端代碼，例如 C++、Java、Python 和 Ruby。因此，內(nèi)部流量不再有模棱兩可的 REST 端點，您每次都必須編寫幾乎相同的客戶端和服務(wù)器代碼。.
Go 沒有像 Rails 用于 Ruby、Django 用于 Python 或 Laravel 用于 PHP 那樣的單一主導(dǎo)框架。這是 Go 社區(qū)內(nèi)激烈爭論的話題，因為許多人主張你不應(yīng)該一開始就使用框架。我完全同意這對于某些用例是正確的。但是，如果有人想構(gòu)建一個簡單的 CRUD API，他們將更容易使用 Django/DJRF、Rails Laravel 或Phoenix。對于 Stream 的用例，我們更喜歡不使用框架。然而，對于許多希望提供簡單 CRUD API 的新項目來說，缺乏主導(dǎo)框架將是一個嚴重的劣勢。
Go 通過簡單地從函數(shù)返回錯誤并期望調(diào)用代碼來處理錯誤（或?qū)⑵浞祷氐秸{(diào)用堆棧）來處理錯誤。雖然這種方法有效，但很容易失去問題的范圍，以確保您可以向用戶提供有意義的錯誤。錯誤包通過允許您向錯誤添加上下文和堆棧跟蹤來解決此問題。另一個問題是很容易忘記處理錯誤。像 errcheck 和 megacheck 這樣的靜態(tài)分析工具可以方便地避免犯這些錯誤。雖然這些變通辦法效果很好，但感覺不太對勁。您希望該語言支持正確的錯誤處理。
Go 的包管理絕不是完美的。默認情況下，它無法指定特定版本的依賴項，也無法創(chuàng)建可重現(xiàn)的構(gòu)建。Python、Node 和 Ruby 都有更好的包管理系統(tǒng)。但是，使用正確的工具，Go 的包管理工作得很好。您可以使用Dep來管理您的依賴項，以允許指定和固定版本。除此之外，我們還貢獻了一個名為的開源工具VirtualGo，它可以更輕松地處理用 Go 編寫的多個項目。
我們進行的一個有趣的實驗是在 Python 中使用我們的排名提要功能并在 Go 中重寫它?？纯催@個排名方法的例子：
Python 和 Go 代碼都需要執(zhí)行以下操作來支持這種排名方法：
開發(fā) Python 版本的排名代碼大約花了 3 天時間。這包括編寫代碼、單元測試和文檔。接下來，我們花了大約 2 周的時間優(yōu)化代碼。其中一項優(yōu)化是將分數(shù)表達式 (simple_gauss(time)*popularity) 轉(zhuǎn)換為抽象語法樹. 我們還實現(xiàn)了緩存邏輯，可以在未來的特定時間預(yù)先計算分數(shù)。相比之下，開發(fā)此代碼的 Go 版本大約需要 4 天時間。性能不需要任何進一步的優(yōu)化。因此，雖然 Python 的最初開發(fā)速度更快，但基于 Go 的版本最終需要我們團隊的工作量大大減少。另外一個好處是，Go 代碼的執(zhí)行速度比我們高度優(yōu)化的 Python 代碼快大約 40 倍。現(xiàn)在，這只是我們通過切換到 Go 體驗到的性能提升的一個示例。
與 Python 相比，我們系統(tǒng)的其他一些組件在 Go 中構(gòu)建所需的時間要多得多。作為一個總體趨勢，我們看到 開發(fā) Go 代碼需要更多的努力。但是，我們花更少的時間 優(yōu)化 代碼以提高性能。
我們評估的另一種語言是Elixir.。Elixir 建立在 Erlang 虛擬機之上。這是一種迷人的語言，我們之所以考慮它，是因為我們的一名團隊成員在 Erlang 方面擁有豐富的經(jīng)驗。對于我們的用例，我們注意到 Go 的原始性能要好得多。Go 和 Elixir 都可以很好地服務(wù)數(shù)千個并發(fā)請求。但是，如果您查看單個請求的性能，Go 對于我們的用例來說要快得多。我們選擇 Go 而不是 Elixir 的另一個原因是生態(tài)系統(tǒng)。對于我們需要的組件，Go 有更成熟的庫，而在許多情況下，Elixir 庫還沒有準(zhǔn)備好用于生產(chǎn)環(huán)境。培訓(xùn)/尋找開發(fā)人員使用 Elixir 也更加困難。這些原因使天平向 Go 傾斜。Elixir 的 Phoenix 框架看起來很棒，絕對值得一看。
Go 是一種非常高性能的語言，對并發(fā)有很好的支持。它幾乎與 C++ 和 Java 等語言一樣快。雖然與 Python 或 Ruby 相比，使用 Go 構(gòu)建東西確實需要更多時間，但您將節(jié)省大量用于優(yōu)化代碼的時間。我們在Stream有一個小型開發(fā)團隊，為超過 5 億最終用戶提供動力和聊天。Go 結(jié)合了 強大的生態(tài)系統(tǒng) 、新開發(fā)人員的 輕松入門、快速的性能 、對并發(fā)的 可靠支持和高效的編程環(huán)境 ，使其成為一個不錯的選擇。Stream 仍然在我們的儀表板、站點和機器學(xué)習(xí)中利用 Python 來提供個性化的訂閱源. 我們不會很快與 Python 說再見，但今后所有性能密集型代碼都將使用 Go 編寫。我們新的聊天 API也完全用 Go 編寫。
重慶分公司
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