IT领域对技术的重视超过了思考

Steve Jones认为IT行业过度追捧最新技术,忽视了对技术的实际考量及设计、规划的重要性。他指出REST和BigData等技术的推广过程中存在的问题,并认为这反映了行业整体思考能力的缺失。

来自CapGemini的Steve Jones写过很多关于SOA、REST和IT的相关文章。最近他在一篇“'Thinking is dead'”中提出一种观点,即他相信在IT领域对技术的重视超过了思考。这句话是什么意思?Steve首先引用了2009年Anne Thomas-Manes写的一篇声称SOA已死的文章,然后他说:

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“思考”的价值在IT领域已经萎缩了,这实际上反映出社会总体已经处于某种阶段,其中设计、规划、架构这些埋头敲键盘以外的东西,已经退居观点言论之后。
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为了形象说明,Steve举出REST在过去几年的发展为例。InfoQ多次报道过Steve对于REST的批判性观点。REST是否真的在企业领域取得成功?向IT界推销REST的方式有哪些根子上的毛病?Steve对这些问题的意见还是 他自己总结得最好:

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过去五年是企业IT的坏年份。对于大规模的程序来说,WS-*是唯一可用的系统间集成机制,但它停滞不前。REST对前端有好处,对于有能力只请高水平人才的企业有好处,但对于一般水平的企业环境,屁用没有。
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他觉得从中可以看出,潮流顶端最新最酷的东西,不管架构上、实现上的理由是否充分,总能获得更多的关注;相比之下,平淡的、需要尝试和验证的方法更有可能对业务产生直接的影响,却往往被忽视。不仅REST,Steve认为在Big Data和Hadoop的推广中也存在类似现象。

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跟随信息一起出现的,是同样数量的狗屁,以及规模相当的批判思维的大缺口。Hadoop推广的主要障碍是什么?有人会大喊:“缺乏实时能力!”真的假的?你觉得不是让习惯了SQL关系式 思维的百万大军改换成non-SQL非关系式 思考方式?怎么获取和过滤信息,怎么建立异常复杂的分析逻辑,避免人们求助于原始的模式匹配,你不觉得这些才是主要困难吗?
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根据他的经历,Steve认为IT对规划、架构和设计是不以为然的,对TDD、契约式设计这些成功事物背后的证据分量视而不见。文中指出,新潮而未经验证的技术,单凭它一时的名气就会得到青睐,战胜久经考验但没有“微博大V(twitterati in thrall)”力挺的技术,这种现象在行业中很普遍。

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在这个舞台上,“专家”其实意思是“声音大的人”,跟美国政界的情况相似。在这样的环境中当一名专家,事实、理由、尤其是经验,实际上被认为是一种劣势。
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这种事情我们以前在例如REST身上见过,有时候支持的理由按照Steve的说法,纯粹是“比谁声音大”,理性、有逻辑的讨论偏少。Steve他本人就召来过同样水平的争吵:

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我最近被宣告说,我对某技术的观点是“有污点的”,理由是我曾经用过它的几个竞争对手,因此我“对它有偏见”。某技术我当然用过,老实说我觉得它相当不怎么样。基本的代码部分其实还过得去,但只要对比一下竞争对手们提供工具支持、生态环境、训练教学,我就没办法向客户推荐一种“过得去”的技术。经验和知识不是偏见,对新方法的思考、批判也不是坏事,思考一点都不龌龊。
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经历过这些之后,他认为设计和架构已经是一种正在消失的手艺,批判性的、科学方法的评估正被“吵死人的宗教狂热”所取代。

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注重闪亮的新技术多于业务产出,注重短期的编码超过长期的设计,这样下去IT部门将分崩离析,IT将被当作一种消费品来看待。思考、设计、规划、架构,还有对新技术的怀疑态度,是IT不被丢到一边的唯一希望。
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Steve文章下的一位评论者认为,我们正面临新一轮寻找银弹的浪潮,每一种新技术都被看做解决所有IT问题的大救星,其原因在于现在的IT过于被“穿西装的人”牵着走。Steve还不止这样,现在的情况是连核心的IT成员,如开发者、架构师这些人都不会真正思考了:

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如果只是“穿西装的人”就好了,真正的问题是太多IT人把形式和规条当成坏事,而且把自己能“露脸”看作最重要的事情
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本该以解决业务问题为目标而交付实现的开发者,如果不能看穿一时的风潮,注意到其他的选择,尤其是那些久经考验的选择,那我们还真是前途未卜了。可是会不会Steve错了呢?他也许只是在个人有限的接触环境中观察到了一些问题,不一定具有普遍意义?

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查看英文原文:IT Values Technologies Over Thought

【顶级EI完美复现】电力系统碳排放流的计算方法【IEEE 14节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完美复现】电力系统碳排放流的计算方法【IEEE 14节点】(Matlab代码实现)》的技术文档,核心内容是基于IEEE 14节点电力系统模型,利用Matlab实现碳排放流的精确计算方法。该方法通过建立电力系统中各节点的功率流动与碳排放之间的映射关系,实现对电能传输过程中碳足迹的追踪与量化分析,属于电力系统低碳调度与碳流管理领域的关键技术。文中强调“顶级EI完美复现”,表明其算法和仿真结果具有较高的学术严谨性和可重复性,适用于科研验证与教学演示。; 适合人群:电力系统、能源与动力工程、电气工程及其自动化等相关专业的研究生、科研人员以及从事电力系统低碳化、碳排放核算工作的技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统碳排放流理论的学习与仿真验证;②支撑含新能源接入的电力系统低碳调度、碳交易、绿色电力溯源等课题的研究;③为撰写高水平学术论文(如EI/SCI期刊)提供可靠的代码基础和技术参考。; 阅读建议:读者应具备电力系统分析、Matlab编程的基础知识,建议结合电力系统潮流计算、节点导纳矩阵等前置知识进行学习,并通过调整系统参数和运行方式,深入理解碳排放流的分布规律与影响因素。
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