架构师(2017年10月)

架构师(2017年10月)

发布于:2017-10-07 18:43
本期主要内容:Java 9正式发布,新特性解读;百度正式开源其RPC框架brpc;Kafka数据可靠性深度解读;MySQL到底能不能放到Docker里跑?虚拟座谈会:聊聊AIOps的终极价值;软件测试技术的未来;gRPC客户端创建和调用原理解析。
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作者:腾讯 Andymhuang(黄明)

在刚刚过去的几个月,发生了一些有趣的事情。IEEE Spectrum 调查显示 Python 成为了最受欢迎的语言,NIPS 2017 的门票创造了最快售罄记录,Apple 发布会推出了 FaceID,GTC China 2017 异常火爆……所有的这些迹象,都预示着人工智能正在迎来它的夏天。

伴随着 AI 时代的到来,AI 人才,尤其是算法工程师和数据科学家,受到前所未有的高度关注(也产生了一定的泡沫)。但是这不代表擅长工程的架构师就不重要了。再好的算法和模型,依然需要坚实的架构和平台来实现,否则就是镜花水月。在我们看来,优秀架构师的重要性一点也没降低,但是他们也需要懂一点 AI 了。其实仔细研究的话,很容易会发现,工程型的架构师和算法型的科学家,这两类人有完全不同的特性。

  1. 优秀的工程型人才,熟悉计算机系统和理论,有 1-2 门拿手的语言,能写出优雅而高效的代码,设计高可用的架构。讲究快、稳、准,应对千亿压力而从容自如。
  2. 优秀的算法型人才,精通各种数学公式和推导,了解各种优化理论,对于一个或者多个领域的模型有深入的研究。讲究深、精、妙,直达事物之本质而化繁为简。

在 AI 时代之前,这两种人才某种程度上是井水不犯河水,大部分工程型人才在业界奋斗,开发各种应用、Web 网站、无线 App,而算法型人才活跃于学术界,进行各种科学研究、理论实验、发表文章。但是当 AI 时代到来时,人们发现,或主动或被动,大家需要交流融合了。

  1. 工程型人才,如果不懂一点算法,那么做出来的系统依然和 AI 绝缘,只怕是再快也无济于事。
  2. 算法型人才,如果不懂一点架构,那么写出来的算法、设计出来的模型,在大数据下根本行不通,再精妙也不过是纸上谈兵。

因此,融合型人才在 AI 时代会比之前的所有时代更受欢迎。经典的学术界会议纷纷得到各大互联网厂商的大力赞助,而老牌的业界会议也纷纷引入越来越多的学术研究议题。这个趋势在本次 QCon 上海 2017 大会上也得到了很好的体现:跨界互通,道器相融。希望有越来越多融合型人才和团队出现,推动 AI 的发展,为大家提供更好的 AI 产品和服务。

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