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一个老开源人的自述-如何干好开源这件事

2022-06-20 15:00 https://my.oschina.net/yunzhihui/blog/5542391 云智慧AIOps社区次阅读条评论

OSC编辑部观察系列直播第二期《神秘的大厂开源办公室》6月20日晚19点准时上线>>>

17世纪的大航海时代，欧洲航海者在世界各地开辟新航路和发现新大陆，同一时期，欧洲发展出新生的资本主义，这对航海地图的制作、距离和空间的测量都产生了极大的促进作用。

同一时期，法国的著名数学家笛卡尔正在研究解析几何和坐标系，在两个或者三个维度上进行数据分析，这成为了数据可视化历史中重要的一步。同时，早期概率论和人口统计学研究开始出现。这些可以说是有记录以来，最早的对数据可视化的探索。

时间来到2022年，我们早已身处大数据与人工智能的时代，全球的数据量每年都以指数级别猛增，所以我们可以看到，近几年来涌现出一大批数据可视化的厂商，既有大厂背景的DataV，也有一众优秀的独立软件公司，今天我们采访的对象，恰好也是一位数据可视化项目的负责人。

虽然是一个公司的同事，但由于工作地点在不同城市，这次算是我们之间的第一次见面，地点约在了腾河大厦附近的漫威咖啡厅。Tiger Wang说他最喜欢漫威里的钢铁侠。

时至今日，他依然记得Tony Stark的一句名言，贾维斯，在我们学会走之前，要先学会跑！这种精神也被他运用到了做开源项目中。

两个喜欢开源的开发者

聊起是如何加入云智慧的，Tiger说大约在四年前，自己还在可视化的领域探索中。也参与了阿里的开源项目AntV的贡献。

后来逐渐对于大数据量的可视化场景，以及对性能、速度的提升处理特别感兴趣，对于当时来说非常有挑战性，也非常希望可以做相关的事情。

当时的云智慧正好在做APM（Application Performance Monitor），对于数据采集、数据上报、数据分析以及性能管理这些场景，都需要可视化进行辅助，并且需要对可视化的性能和速度有很高的要求。

在一次偶然逛Github社区中认识了云智慧当时的技术总监，也是现在AIOps社区PMC（Neeke ），当看到Neeke也是SeasLog开源项目的创始人。几番交谈下来，Tiger就感觉，这人能处，他是真的懂开源。

后来，两人又沟通了很多，沟通了很多的可视化场景、也讲了很多云智慧现有的业务场景。最后在18年的6月就正式加入了云智慧。

破局

加入云智慧后，Tiger开始负责可视化模块开发工作，带着团队的小伙伴一起突击数据可视化领域，他说，我们是一家 to B的公司，在帮助企业做运维管理时，需要有一些数据可视化大屏来帮助客户侧的运维工程师做监控管理。

可视化大屏的要求一般都很高，尤其对于UI、动画、性能都有很高的要求。而且会针对客户不同场景输出不同的数据可视化大屏，这对于我们研发来说就有了很大挑战。

2020年尤为明显，这年因为公司的快速发展，数据可视化的业务量飞速的增加，大屏研发的工作量也变得尤为的庞大。研发团队的成员也从最初的几名研发逐渐增加到了三十多名，人员的扩展带来的不仅仅是成本的开支，还有对于人员培养、质量保障也带来了非常巨大的挑战。

这时候，摆在Tiger眼前有两个巨大的难题，在降低成本的同时，还要提高质量，就是我们平常笑称的既要、又要、还要。

为了达到上面的这些要求，Tiger带着团队进行了很多方向的尝试

统一开发框架、Eslint、Prettier、底层引擎封装（处理多端适配、兼容处理、性能优化）

控制依赖版本、强化开发规范、commit提交规范、分支规范、代码Review

建设公共组件库，增加抽象可复的组件、建设工具类、弱化特殊场景的复杂度

效果也还是比较明显的，大家开发的门槛稍微降低了、学习也方便了、复用性也是有了。谈到这里，他说虽然做了很多工作，但依然还远远不够，业务压得他们喘不过来气。这时候，团队里的一个声音响了起来，要不咱们整个低代码平台来提效？

说干就干，经过了数周的封闭突击，Tiger带着团队把可视化产品的引擎进行了重构，并把大屏可视化场景的特性融入了进来。

两周的时间内，Tiger和团队的每一个同学都做了大量的工作，从底层引擎的设计，到组件的定义、事件的定义、函数、数据集的定义等核心概念抽象，逻辑的实现与开发落地等等。

这个新产品就是被命名为飞鱼（FlyFish）之所以起名叫做飞鱼，是因为期望它像会飞的鱼儿一样快速且灵活。而模块化和组件化的概念也体现到了飞鱼这块产品的logo上

提效神器

有了飞鱼平台之后，通过低代码开发更加快速且便捷，再也无需在考虑兼容、性能、效果等问题，开发时无需搭建基础环境便可开发，开发完毕之后可以快速分享给其他同学使用，组件、大屏也达到了沉淀和复用。

同时可以让不懂代码的人做出可视化大屏，比如售前、客户成功经理等同学，可以一边跟客户喝着咖啡一边把可视化大屏做出来了，减少了内部需求传递的丢失。

内部使用了两个月后，Tiger进行了一次调研发现内部提效75%左右，真正意义上达到了 提质增效、节本降耗。截止目前飞鱼平台以及经历了n次发版、打磨，拥有了项目管理、工作台、API纳管、数据源查询、数据模型、可视化拖拽，一键式部署等功能，

可以说，FlyFish已经具备了企业级低代码的能力。并且云智慧在内部也一直持续使用，截止今日已经交付了数百项目，沉淀了上千张大屏与组件！

要开源么

当我们问到，目前市面上可视化产品这么多，开源产品也有很多，其中不乏BAT的一些重量级产品，如果做开源，你们产品的优势在哪里，Tiger笑了，他说这个问题他和团队的同学想过了很多次。

首先，开源的正确性是毋庸置疑的，过去十几年我们已经非常清晰的发现，开源正在成为软件开发领域的基础设施般的存在。个人或者公司再强大也是抵抗不了全球开发者的智慧的。

另一个问题，FlyFish到底要不要开源，面对巨头公司的开源产品，我们的优势在哪里，特别开源是很忌讳重复造轮子的。

但回忆起FlyFish这块产品的诞生过程，Tiger说FlyFish和其他产品最不同的一点就是， 我们是一款用户群体面向开发者，且积极拥抱 开源 的数据可视化产品

他说，你可以看下目前市面上的可视化产品，虽然种类繁多，但基本都是面向非技术人群的，没有一款是面向开发者的。这在使用过程中难免让我们有一些“不爽的地方”

当时，他也调研了很多国外的可视化开源产品，但总是很难符合国内的业务场景，特别是大屏开发的需求。可以说，如果当初市面上已经有一款能满足他们业务需求，且面向开发者群体的开源软件，也不会诞生FlyFish了。

开发者是一群具有丰富创造力的人群，你让他们墨守陈规，只用已有的组件去搭建可视化应用，而不能自己去动手开发，这对开发者来说，太难受了。

他说，目前前端各类的可视化组件库已经很多了，比如Echarts。 那么，能不能有一款平台型产品，可以无视前端技术栈，兼容市面上大多数的组件库，让开发者可以最大限度的开发自己的可视化应用呢，这就是飞鱼的优势所在。

他说，过去我们内部用FlyFish做了很多商业化项目了，交付了不知多少的商业大屏，我们也没想到国内在可视化这块的需求是如此旺盛。FlyFish从零到一这一步，我们算是走对了。

未来，还干点啥

谈及未来，Tiger说这个词还有点久远。当下还有很多事情在等待他去做。虽然FlyFish已经在内部迭代了多个版本，但是我们的开源事业才刚刚起步，开源版的FlyFish还处于一个非常早期的阶段，还有大量的工作在等着我们去做。

Tiger指着电脑屏幕前的架构图说，仅从代码层面，我们现在只是把应用层的功能开源出去了，未来，储存层、数据分层、数据源这些我们都要逐步的开源掉。

开源不仅仅是把代码开放出去，开发者、社区这些都要比代码重要的多，我们的文档还需要优化，我们的教学视频还不够完善，开发者的激励政策还有待改进。令他欣喜的是，目前已经有许多开发者参与了进来，有的在贡献组件，有的给产品提了许多宝贵意见

看到这些活跃的开发者，Tiger又想起了4年前他参与AntV开源项目的情景。不同的是，当时他是一个开源的贡献者。现在，他正在主导一个开源项目。

王海虎，开源项目FlyFish项目PMC，云智慧研发经理，全栈工程师，主攻可视化、3D引擎、3D gis场景、低代码等方向。AlOps社区专家团成员。开源项目AntV贡献者，清华大学Thulab的DWF项目开发者之一。

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未来，还干点啥

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