「Slack」Slack 技术演进模式：在正确的时间采用革命性的技术
科技界的大多数新生事物都只是一波又一波的潮流：说话和做事的模式来了又走 ， 没有留下永恒的印记 。 微内核 ， IA-64 架构 ， 对象请求代理 ， 20 世纪 90 年代的神经网络 ， 这些东西都已经不复存在 ， 也不会再回来了 。 时间已经证明了哪些东西是昙花一现 ， 为了说明问题 ， 我们必须追溯到很久以前 。
今天的我们很难想象 ， 在鼎盛时期 ， 那些技术有多么的受欢迎 。 它们有很多极具魅力、真诚且聪明的倡导者 ， 倡导者们得到了看似合理的基本原理论证的支持 ， 这些论证证明了他们选择的技术必然会取得胜利 。 这些潮流催生了运动、宣言、会议和公司 。 但请不要把这些潮流与蓄意欺诈混为一谈 ， 后者要少见得多 。 推动这些技术潮流的动机是发自内心的真诚 ， 不管它们以何种方式出场 ， 二者产生的结果是完全不同的 。
另一方面 ， 一些重要的新技术是革命性的：它们强大而持久的变化为技术采用者带来了长期的优势 。 面向对象编程、硬件虚拟化、万维网、公有云、CI/CD 和 20 世纪 90 年代的神经网络（深度学习的重生）现在成了计算机世界永久的组成部分 ， 而它们曾经“混迹”在潮流之中 ， 难以区分 。 我们被技术浪潮所包围 ， 在它们展露头角之前 ， 我们并不知道如何用它们来获得成功 。
与其他科技公司一样 ， Slack 希望在正确的时间采用革命性的技术 ， 避免把过多的精力浪费在追逐潮流上 。 Slack 采取了什么样的战略来确保做到这一点？这篇文章介绍了 Slack 用来解决这个问题的方法 。
区分潮流和革命 我们不能依靠个别领导者的直觉来区分哪个才是赢家 。 相反 ， 我们要积极地探索新事物 ， 虽然我们也知道这些尝试大部分都不会有任何回报 。 但为了让我们的投入偏向于有用的新事物 ， 避免踩太多潮流的坑 ， 我们应该在早期就要无情地扼杀那些没有价值的实验 。 我们希望每件事都去尝试一下 ， 这意味着我们仍然要与潮流为伍 。 我们希望最终能够乘着潮流到达彼岸 ， 我们与潮流打交道的经验不断为我们提供积极的回报 。
技术采用曲线 我们创建了一个描述性的新技术采用曲线模型 。
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这是一条典型的 S 曲线 ， 描述了技术的采用随时间变化的情况 。 S 形反映了技术采用的变化 。 一开始 ， 当只有几个实验者在做实验时 ， 我们别无选择 ， 只能慢慢地接受 。 稍后 ， 当情况变得清晰的时候 ， 就会有更多的人参与进来 ， 我们会在中间陡峭向上倾斜的部分快速地将新技术应用到生产中 。 当大多数有成果的试验圆满完成 ， 就会剩下寥寥无几难啃的“硬骨头” 。 于是 ， 在周期接近结束时 ， 采用速度又慢了下来 。
我们把这三个阶段画出来：
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【「Slack」Slack 技术演进模式：在正确的时间采用革命性的技术】我们并不是第一波发现技术采用遵循这种 S 型曲线的人 。 Everett Rogers 在 1962 年的《创新扩散理论》（diffusion of innovation）一书中就已提出了这一模型 。 不过 ， Rogers 并没有提到 Erlang 或者 MongoDB ， 因为他是一位农村社会学家 ， 他观察的是农业技术采用的模式 。 但事实证明 ， 计算机领域与人类活动的其他领域并没有太大的不同 。
为了让这个抽象的概念更具象一些 ， 我们将例举一些已经在 Slack 经历了探索、扩张和迁移阶段的技术 。
React 从 2015 年发布第一个稳定版本以来 ， React 席卷了前端开发领域 。 虚拟 DOM 和单向数据绑定让它成为开发 Slack 桌面用户界面的一项引人注目的技术 。
- 2016 年 ， 对于 Slack 的前端开发来说 ， React 还只是一项陌生的技术 。 在第一阶段 ， 对 React 感兴趣的工程师开始尝试使用它 ， 将它用在试验项目中 。 当他们确信 React 可以为 Slack 带来重要的价值时 ， 他们开发了一个有说服力的演示项目 ， 使用 React 重建了 Slack 的表情选择器 。 这个使用 React 开发的 Slack UI（之前有延迟感）比之前表现得更好 。 原型比理论验证或白板草图更容易让开发者接受 。
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