6月22、23日我又一次参加到NJSD，距离我上次参加已经过去了两年的时间（参见2019 NJSD小札），中间由于疫情的关系2020 NJSD并没参加，在这段时间里外部环境发生了及正在发生着极大的变化，我个人希望可以透过今年的NJSD来了解新趋势、新变化与新业态。今年NJSD的主题是“软件能力 重新想象”，大会提出“软件即智能、软件即互联、软件即效能、软件即体验”，从这些主题词不难猜出本届NJSD的研讨方向应该包括：AI、云原生、企业架构与服务即得即用，最后从整个过程内容看也确实如此。
主题演讲
今年NJSD的主题演讲从大会出品人任群老师的《技术的轨迹：第三次浪潮、第四次革命》开始，演讲以发展的角度来分析、探讨第四次甚至未来的科技方向。任老师在谈到技术发展史时简单地回顾了前几次影响深远的技术革命，它们造就了当今的世界模样。每次革命都伴随着巨大的社会进步而推动这些革命的背后技术发展的动力通常是多方面因素共同作用的聚合，既有国家政策/法律层面的产业驱动力、也有资本投资层面的行业驱动力、还有技术组织层面的组织驱动力，更有来自人的创新意志的个人驱动力。
演讲提出我们正在经历的这波技术浪潮的最具代表的特质是对算力的追求，这是一个超越信息化时代的算力时代。在信息化时代，它的代表性象征为“计算机”，主要以信息技术（IT）为主体，重点是创造和开发知识，这是我们经历过的，过去我们给很多岗位增加计算机并结合网络让信息流动，控制与决策掌握在人手中；而在算力时代则表现为规模化、网络化的分布式计算能力，它从数据中产生“智慧”从而实现决策，因此这个时代将更加智能化。
算力时代有几个有趣的现象：
- 电力代表了规模化的算力，无论是Alpha Go还是比特币挖矿机都需要消耗极高的电力，如何提供充足的能源来保证算力有效运行
- 算力要求越来越高，例如自动驾驶计算对于算力的要求随着层级的不同增长，在最高L5需要4000+TOPS，如此高的算力很难在单个主机上得到满足
在这样的时代背景下，如何提高算力成为必须研究课题，实际上在工程上Scale&SCALABILITY架构已经成为一种可借鉴的解决算力问题的趋势，无论是在算力的密度上（虚拟化、容器）还是在算力的能源供应上（再生新能源）都可以看到这样的影子。
任老师讲道上述工程的架构本质上是一种基于物质、能量和信息的一种经济学表达，而之前提到的驱动力则是需要我们认真思考和构建的，这是我们正在经历的或希望触发的，它们将构成第四次科技革命的巨大助推剂，包括：
- 新技术范式下的技术重构机会（如云原生架构等）
- 新技术范式对组织模式的改变（如去中心化、分布式等）
- 科技制裁，竞争性的倒逼（中美之间的冲突）
- 疫情导致的全球性流动受阻（物理世界受阻，数字世界畅通）
- 当下浓厚的创新氛围
- 从经济学指标看，中国具备了引领工业革命的能力
- 云物互联的机会点
这些方才是本次NJSD想要表达的主题“软件能力，重新想象”。
今年的NJSD我最期待的Topic之一是TW中国区首席技术官徐昊的《云原生下的数据架构》，之前在公众号上也听了不少他的“八叉说”，非常喜欢他的风格。他的topic开篇就讲到对计算能力的扩展通常有两种，一种是scale up（垂直扩展）即不断加强单体的能力使其成为最强点，这种扩展强烈地受制于单体；另一种则是scale out（水平扩展），即通过copy/paste以获取更多相同能力的点，这种分布式扩展几乎是无限的，而对云平台的采纳就意味着从单体向分布式的过渡。
在分布式下，徐昊提到了一个非常重要的概念——弹性边界，我们所有对于云的合理运用都是寻找到弹性边界，然后进行copy/paste。以往我们对于云的理解基于镜像的或者VM的，都是IaaS层面的，认为单个虚机的弹缩就是云的能力的全部。如果我们以业务为出发点，看到更大的范围与整个区域，匡定一个弹性边界并在云中运用copy/paste，那么实际上我们就是在做SaaS化。这也是云原生的关键特质。
徐昊在演讲中简述了商业流程运作模型（多样化 Diversification、Collaboration 协作、Unification 一体化、复制 Replication），事实上很多企业都采用大数据平台，这其实是一种Unification模型，通俗地讲是建立一个Data Center再提供多样的服务供外部使用，这是一种较低成本的架构方式，数据中心的使用不过是将单体架构演化为以单个节点为弹性边缘，只是利用基础设施的云化，这样的做法造成了数据架构落后于应用架构。
如果我们把弹性变化与业务关联在一起用租户服务分解数据主题，这样不仅看到了一个更加完整的数据链条，同时把弹性边缘从对资源单体的关注上扩大到服务的弹性边缘再结合云的弹性，获得了大数据的SaaS化，显然这样对云的利用方式才是回归了云的本来的样子。
徐昊把这样变化的产物称之为数据啮合（Data Mesh，也有人称之为数据网格），啮合这个词非常形象既是动作的描述也是结果的表达，而网格只是对这样一件事物的形式的描述。啮合说明了它是由不同的部分组合在一起，而且这种组合是可以相互驱动且联系紧密的。这就要求我们从新的视角出发，更多地思考租户服务与数据主题的契合，SaaS化带来的变化更具生命力，而这一切都是要抓住云的本质，即复制粘帖，同时又不要被固有的边界所束缚。
分会场演讲
分会场演讲中，我印象最深的是万学凡的《数字化转型中的企业架构》，他从“组织架构设计”和“中台架构设计”两个方面去展开对于企业架构的观点，用他自己的话来讲“企业架构的设计一定不仅是技术层面，它是战略与战术的高度结合”。他先讲了当前组织面临的三大挑战：产品上更新迭代速度加快，这一点已经不用再作更多说明，软件产品正在已我们想象不到的速度生产、更新和消亡，而这也意味着组织的新陈代谢也要随之加速；协同上由于疫情的影响，团队的协同成了一个组织无法忽视的问题，网状化的协同是摆在很多组织面前现实的问题；创新上企业要思考竞争对手更加广，俗话说“不知道并不可怕，可怕的是不知道自己不知道”，企业也是一样，最可怕并不是看得见的同级别对手，而是看不见的竞争对手，由于技术的创新和突破，一些新生的、跨界的企业成为老牌企业的终结者，最典型的例子就是柯达。那么在这样的挑战下，究竟应当搭建一个怎样的组织架构？
首先，让听见炮火声音的人做决策，快速响应变化是数字化企业的核心竞争力，在传统组织中信息流转时间和决策链过长，影响了企业对市场变化的应对，数字化转型的一个重要要求就是一线业务部门能够灵活应对市场变化、高效决策，就是要让“听见炮火声音”的人做决策。
万学凡提出企业尽可能减少流程控制节点，充分授权给各个节点；前台对业务最终产出负责，中台负责资源协调和运营服务，快速响应前台业务需求，而后台要把握好大方向，制定奖惩规则以及资源配置规则等。
为了让高效的决策能够转变为最终产出，需要强大的中后台用平台化的方法提供支持和服务，并且前台越灵活就要求中后台越强大。从组织架构上看可以分解到三个层次：第一层是业务平台，这里有行业专家、有Consulting，他们将客户的声音转换后告诉能力线，这是前台，它的特点就是“小、快、灵”；第二层是能力平台，它们负责做支撑；技术平台位于第三层。能力线在这里起了承上启下的作用，它围绕文化、用户、胜任力三点展开，对于胜任力真正地对人员提出了很高的要求：
- 是否理解技术发展趋势
- 能否更高效解决复杂问题
- 能否与那些非技术相关者把问题/事情讲清楚
从软件工程的角度看，完整的中台体系由设计态、管理态、运行态三个阶段组成，其实与我们的设计、开发与运维非常类似。
设计态提供组件平台和能力平台。组件平台的作用是快速搭建应用，能力平台的作用是统一管理和使用中台能力。组件平台可完成前后端组件（技术组件、业务组件）的注册、发布及接入指引。能力平台提供能力注册、发布及接入指引。通过能力平台可以统一地查看中台的能力并能汇总统计能力的调用情况等，比如中台能力图谱。
管理态包括需求、进度、质量、项目、配置等多个方面管理，不同人和角色的工作都需要在这里协调推进，这就是我们内部的研发交付平台。
运行态包括能力配置、能力编排、能力执行三个方面。配置与编排能力需要统一形成中台控制平面，用以完成对业务能力的管理和配置，然后通过执行平面实现能力的执行。
最终形成的数字化中台由技术平台支撑业务中台和数据中台构建和运行，并实现运营、控制和执行三个平面的分离。
中台的目的是要用户有感，即要解决业务问题，为了解决业务问题中台就要作能力的运营中心，核心价值在于能力的共享，解答使用者的首要关心问题：怎么获知业务中台具备哪些能力？这些能力与业务场景的匹配度如何？这里万学凡引入中台能力图谱这个工具，能力图谱不仅让我们更易于了解业务中台的共享能力，还扩大了受众人群。它包含两个维度：能力地图和配置试图。
能力地图：从领域、场景、能力的结构化层次，可视化地体现场景和流程中每个节点，方便使用者可快速匹配需求与可用的业务领域、场景和能力，并且识别出需要开发的能力项。
配置视图：在同一业务领域，不同的业务场景会导致不同的业务规则。通过配置视图，使用者可将中台已有规则与业务场景规则匹配，以确定是需要扩展规则实现还是形成定制规则实现。
如此一来中台能力图谱就帮助我们整理出来需要新增的场景，能力与规则，让我们的需求开发变得清晰起来，打造出更加完备的研发过程，同时又让一些优质的软件资产与能力被沉淀下来并被不断增强
最后万学凡引用了Marshall Mcluhan的话“我们塑造了工具，工具又塑造了我们”来说明今天讨论的组织及架构和中台架构是服务于流程和组织的，同时它们又改变着我们的工作方式，需要我们不断地进行学习和研究。
后记
除去上面三篇，本届NJSD还有很多精彩的演讲（许多Topic的照片我没有放上来），比如支流科技王晔倞的《技术开源如何走向商业化》，字节跳动张帅的《字节跳动图处理平台实践》，华为郭晓的《前端低代码构建实践》，阿里任亚博的《浅谈云化架构升级演进》，但就我个人而言上述的三篇Topic是留给我印象最为深刻的。透过这些Topic可以明显地感受到云原生、大数据、人工智能在业界产生源源不断的动力，基于这些产生的新的思维模式、新的实现方法和新的工作形态将是未来一段时间学习、研究和实践的重点。
PS：这次NJSD还遇见了好些许久未见的老朋友，大家聚在一起闲聊片刻，让我不禁觉得透过这样的外部交流开展一个线下的新老朋友的思维碰撞也是一件非常有价值的事，希望这样的机会越来越多！