15 年开源路,从大厂搬砖到创业挖坑

上个月回蚂蚁做了一场有关开源的分享,让我讲讲离开公司自己做开源创业后的感想。

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正好借着端午节的时间,也更完整地回顾一下自己职业生涯 15 年来和开源结缘的经历。

邂逅 Cappuccino

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08 年参加工作后,第一个投入精力的开源项目是 Objective-J 和 Cappuccino 框架,因为我的第一份工作是 Mac 应用开发,使用的是 Objective-C + Cocoa 框架。Objective-J 和 Cappuccino 是 Web 版的 Objective-C,Cocoa。这个对于我这样一个不想再单独学习 JS, CSS 这些,但又想开发 Web 应用的人来说很有吸引力。尤其是项目背后的公司 280 North 还专门做了一个网页版 PPT 软件 280slides.com 来展示他们这套方案的能力。

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280 North 这家公司的名字取自 280 公路,它是连接硅谷核心地带和旧金山的两条高速公路之一,另一条是 101。但因为 280 沿途风景优美,所以大家更喜欢走 280。

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我空下来时间就在捣鼓 Cappuccino,那时同事还发起了 CocoaHeads 北京的社区,我也去给大家分享了一下 Cappuccino,这也是我至今唯一一次参加的线下社区分享。后来 280 North 还出了一个 Web 版的 Xcode,虽然要收费,我也立刻去充值了信仰。

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即使放到今天来看,Cappuccino 的技术和设计品味都不过时,就连它商业化产品采用的名字也和 MongoDB 一样,都叫 Atlas。也后来没过多久 280 North 这家公司就被摩托罗拉以 2000 万美金收购了,而公司就只有 3 个人。

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去瞄了眼 GitHub 上 Cappuccino 的仓库,居然最近还有活跃。

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虽然项目算是黄了,我购买的 Web IDE 也打了水漂,但还是从项目本身学到了不少,也感受了一把大厂的钞能力。

集成 libcurl

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工作中第一次深度接触的开源项目是 cURL,更具体的说是它的库 libcurl。因为当时要实现一个通过脚本去调用 Web 服务的能力,而因为我们的产品需要同时支持 Mac, Windows 以及 iOS,所以就需要找一个 C 语言系跨平台的库。调研了一圈,发现了 cURL 以及 libcurl,看着支持各种协议,就决定选它了。

在产品里集成 libcurl 是那时工作以来挑战最大的一个任务,因为是添加一个底层框架组件,然后这个任务据说是 CTO 接到了用户需求,临时加塞进来的,实在没人了,就交给我这个 Junior 做。我还好对 Cocoa 框架熟悉,于是就照着它里面的 NSURL,NSConnection 设计了一版。记得印象很深的是 deadline 最后一晚,还在公司搞交叉编译,弄到半夜才搞定,没人 review,只好先提交完代码,结果开车回去,闯了个小路上的红灯,被埋伏在那里的警察逮个正着,吃了张巨额罚单。第二天到公司,QA 组长群发邮件,说 test build 坏了,一看果然是我干的,交叉编译的环境还是漏了,再给大家回了封致歉的邮件。修好后,QA 刚准备开测又疯了,因为 curl 本身支持各种协议,集成了 libcurl,就天然支持了各种协议,那理论上 QA 就要把各种协议都测一下。

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所以后来讨论了一下,就缩减到第一版只支持 FILE, HTTP 这两个协议。随着工作年限的深入,我才知道 curl 的影响力之大,几乎所有的技术文档都有它的身影。其实当时做完需求,我只是觉得这玩意真不错,居然能支持那么多协议,这也是我第一次在工作中用开源组件解决问题,算是尝到了开源的甜头。

维护 MySQL & PostgreSQL 分支

13 年去了 Google,做的是数据库云计算服务 Cloud SQL,一开始它提供的是基于 MySQL 的云服务。Cloud SQL 团队自己维护了一个 MySQL 分支,我后来成为了分支的主维护者,负责每次同步上游的新版本。到 Cloud SQL 要推出 PostgreSQL 服务时,我也负责整个研发,第一步先是把当时最新版的 PostgreSQL 在 Google 内部的 Blaze 系统进行编译,而这个过程中最折腾的是 PostgreSQL 的 PostGIS 插件,这个插件是 PostgreSQL 的杀手级组件,一定要有,但是这个插件本身又依赖另外几个处理 GIS 数据的开源项目,所以就又扯上了 Geo 部门。

之后 Google 的 MySQL & PostgreSQL 分支一直就由我在维护着,我们本身提供的是原生的 MySQL & PostgreSQL 服务,所以对于内核的改动不算太大。但这个职责让我和上游社区有了更多的接触,同时和 Google 内部的开源管理团队打了一些交道。

旁观开源

2018 年回国后入职蚂蚁,首先加入的是 OceanBase 的 DBA 团队。OceanBase 现在是开源的,在我加入前也曾开源过,不过我在团队的那段时间正好在闭源阶段。后来我还先后去了研发效能部和体验技术部,但我负责的那块正好也都没有采用或者维护开源项目。不过那段时间海外的几家头部开源公司都跑通了商业化,国内也有像 PingCAP 这样的开源标杆,大厂也越来越重视开源这块,蚂蚁也成立了开源技术委员会,我也代表所在部门参与其中。蚂蚁也是优秀开源项目云集的地方,突出的像前端的 Ant Design,数据库的 OceanBase。可惜在蚂蚁的时候,没有契机参与到开源项目中。而从旁观者的角度看,蚂蚁和 Google 很类似,作为各自地区开源领域的标杆公司,既是开源很大的受益者,也是开源很大的贡献者。不同的是,相比于 Google 有相对充足的开源支持资源,蚂蚁投身开源的同学业务压力更重,经常要用爱发电,殊为不易。

虽然在蚂蚁没有参与过开源项目,但是几个不同部门任职的经验帮我找到了创业的点子,而且我知道最好的路径就是通过开源。

创业做开源

在蚂蚁呆过 3 个团队,也做了 3 块业务:数据库工具平台,开发者工具平台,生产力协同平台。而现在做的开源项目 Bytebase 便是这 3 者的结合,一个围绕数据库开发活动,帮助开发者和 DBA 协同的开发者工具 - Bytebase。

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也有人会和我讨论,从商业角度考虑,Bytebase 是否并不需要开源,对方的观点也有逻辑,业界也有 Snowflake, Datadog 这样的闭源成功案例。但我从一开始就相信,开源的 Bytebase 是更优的商业选择。或许正好是我接触的开源始终是和商业结合在一起的,第一段提到的 280 North 其实是 YC 早期投的一家公司,也是 YC 历史上第一个比较大的退出回报。贴上当年 YC 掌门人 Paul Graham 在 HN 上的回复:

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10 年来到硅谷,看到一个叫 Mongo 的开源 NoSQL 数据库在四处布道,看着它连事务都不支持的样子,作为 ACID 原教旨主义派的我是嗤之以鼻。而时至今日,MongoDB 已经是商业上最成功的开源公司了。

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MongoDB 的官网设计也是开源商业化公司的典范,字体颜色的搭配,既专业也不失亲切。

大厂和创业做开源的异同

在蚂蚁分享了 3 个点,「以终为始」,「大鱼大池」,「无与伦比」。

以终为始

圈内有一个认知是「技术」->「产品」->「商品」这三点不能正着连,而是要以终点「商品」开始往回连。这个对于像 Bytebase 这样的开源商业公司是没错的。但是对于有其他主营业务的大厂来说,则完全就不是这条线。因为即使拿全球最成功的开源商业公司 MongoDB 来说,它一年的营收可能只是蚂蚁这样的公司几周的利润。所以大厂做开源的「终」不是靠开源产品本身挣钱,还是回到赋能自身业务,赋能品牌上。

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大鱼大池

要么做基础核心软件,要么做全球市场,最好是兼而有之。大厂有资源从一开始就投入基础软件的研发,并且直接面向全球市场。而创业公司资源有限的情况下,尽量能选其一,或者再退一步,有到达其一的实现路径。

无与伦比

开源没有疆界,基本是赢家通吃,一张 SSS 卡 > 一箱 SS 卡。开源有很多的品类可以做,Apache, CNCF 一个品类下也有不少的项目。

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但基本每一个品类往往只有一家最多两家的机会。Kubernetes 让 Mesosphere 和 Docker Swarm 都消亡了,Prometheus 始终统治着监控的江山,一将功成万骨枯。大厂开源项目多,但却很难孵化出 SSS 级的项目。因为战略的错位,使得无法保证持续的投入,没有持续投入,就很难做出精品。反倒是团队从大厂出来单飞后更能做成,像离开 LinkedIn 后的 Kafka / Confluent,脱离 Uber 后的 Temporal。
无论是在大厂还是创业,投身开源的同学多少都带着点理想主义,去业务线做个纯粹的 CRUD boy/girl 往往晋升更快,拿钱更多。但大家做开源,是因为在帮公司创造商业价值的时候,也想帮自己实现自我价值。希望自己写的代码不只用于营销场景,去套路一个个的用户,也能间接地驱动一个太阳能设备,探索一片空间,灌溉一方水土。

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最后

蝴蝶扇动翅膀,万里之外飓风。假如 15 年前的我没有通过 Cappuccino 接触到开源社区,很可能现在的我也不会以开源为业。若是当年 Cappuccino 背后的 North 280 没有被摩托罗拉高价收购,成为早期 YC 投资的标杆案例,或许也没有后面出自 YC 的 Sam Altman,以及现在 OpenAI 引发的新一轮技术革命。
而在这一轮的 AI 革命中,开源将扮演更加重要的角色。即使 OpenAI 逐渐不再 Open, AI 领域的开源项目依然欣欣向荣。前有 Auto-GPT,后有 GPT Engineer,各种开源模型每天还在竞相刷新纪录。之前顶尖开源项目的增长趋势在 AI 开源项目下完全不值一提。

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很可能在自己来到下一个 15 年之前, 开源的 AI 项目们就会吞噬掉整个世界吧。


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