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[InfoQ]技术选型，不是技术造型

【[InfoQ]技术选型，不是技术造型】
作者丨小智
Q 评论：大胆发声 ， 亮出你的精彩观点
技术团队应该具备半个月重写 ElasticSearch 的能力 。
自己造轮子比使用开源软件更靠谱 。
C++ 效率低 ， Java 过于臃肿 ， Go 用起来更加顺滑 。
这是一位技术团队负责人的技术选型理论 ， 在社区曾引起过一些思考与争议 。 认同他的人有之 ， 嘲讽他的人更多 ， 这说明即便是标榜理性、讲究逻辑的开发者 ， 面对技术选型的问题时同样会陷入某种亢奋与癫狂之中 。
Google 的 Flutter 不过是我原创并淘汰过的类似技术 。
这是我最近看到的一条点评 ， 这位创业者的技术选型中也出现了各种自造的轮子 ， 每一种看上去都金光闪闪 ， 惹人深（发）思（笑） 。
类似的例子不在少数 ， 相似的轮子不胜枚举 。
硅谷巨头 ， 互联网新贵们创造的技术驱动的商业神话 ， 让后来者们趋之若鹜：
Google 在用 MapReduce ， 我们也要上！
LinkedIn 在用 Kafka ， 我们也要上！
Facebook 在用 Cassandra ， 我们也要上！
阿里巴巴在搞中台 ， 我们也要上！
……
他们是这样想的：
因为谷歌、AWS、Facebook、阿里巴巴都在用 ， 所以我们也要用 。 我们目前的业务体量虽然没到那个级别 ， 但以后我们会有的 ， 起步阶段做这样的选型省去了日后重构的麻烦 ， 我简直是天才 。
恕我直言 ， 您这点业务复杂度用个微服务都嫌浪费 ， 还整那么多幺蛾子干啥 。
[InfoQ]技术选型，不是技术造型
本文插图
Gartner 每年都会发一份名为“The Hype Cycle”的分析报告 ， 中文译名“技术成熟度曲线” ， 我却更喜欢它的另一个名字——“技术炒作周期” 。 自 1995 年以来出现在这个报告中的“前沿趋势”、“未来方向”不知凡几 ， 失败的更是不在少数 。
据粗略的统计 ， 在炒作周期上被追踪多年的所有技术中 ， 有 20％在还没来得及变成主流之前就过时了 。 在所列的 200 多种技术中 ， 50 多种技术在炒作周期中只出现了一年 ， 然后就消失得无影无踪 。 幸存者偏差让人们只记住了那些大获成功的技术 ， 却忘了还有更多技术消亡在时间的长河里 。
2017 年 ， 大家说 AI 元年“又一次”来到了 ， 创业者们一窝蜂地在各个领域以各种姿势生蹭 AI 技术 ， 凡人饮水处 ， 皆言人工智能；
2018 年 ， 做 AI 的刚有点声色 ， 大家说现在已经是区块链的时代了 ， 不做区块链项目连投资都拿不到；
2019 年 ， 中台突然又爆火 ， 大家说不做中台会死 ， 做中台同样是死 ， 等死？
2020 年 ， 36 氪一篇《中台 ， 我信了你的邪》的文章更是彻底将中台的遮羞布给扒了个干净 。 文中茅台的中台项目让读者们恍然大悟 ， 原来大家都是为了中台而中台 ， 一不知道中台解决什么问题 ， 二不知道中台怎么落地 ， 选型全靠吹 ， 落地全靠临场发挥 。
中台帮不了茅台 ， 就能帮得了中小企业了？单体都没构建好的企业 IT ， 就能玩好微服务了？记事本就可以记录的吞吐量 ， 非得用 Kafka？
1986 年 ， 软件工程圣经——《人月神话》的作者 Brooks 就曾指出：
软件的本质复杂性存在于复杂的业务领域中 ， 技术仅是辅助工具 ， 它解决的问题是帮助将业务领域问题映射转换成软件实现 ， 只解决次要复杂性 。 由于软件本质的复杂性 ， 真正的银弹并不存在；十年内 ， 没有任何一项技术或者方法可使软件工程的生产力提高一个数量级 。
请记住 ， 为了跟风、炒噱头而强上、往死里吹的那不叫技术选型 ， 叫技术造型 。
技术团队 ， 还是要扎实一点 ， 要技术选型 ， 不是技术造型 。
要茅台 ， 不要中台 。


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