在過去的一年中，我們已經看到開源技術強勢的發展成了企業的技術主流。誰會想到十年前Doug在所做的工作會影響到那么多的行業，從制造到電信，再到金融等等。它們都掌握了開源生態系統的力量，不僅改善了客戶的體驗，變得有創新性并獲得了利潤增長，而且支持對社會有更大利益的工作，比如通過基因組研究、精密醫學等項目來阻止人口販賣，這僅僅是一小部分例子。

有人會很好奇如何開始著手進行開源工作，以及從不斷變化的生態系統里期望能得到什么，下面Doug列出5個小貼士：

1. 擁抱開源的不斷改變和演進

不斷地變化，這是每一個剛接觸開源技術的人需要學習的第一課，也是開源有別于傳統軟件的最大不同之處。開源的本質是易變、靈活，它的新項目常常起源于一些特別的用例。這種動態的循環促使產品變得更好、更快。因此，公司如果想從開源獲得完全的好處，他們必須對技術轉變保持開放的心態。和的辯論就完美的體現了這點的重要性：

事實上，人們在構建新的應用時，MapReduce用得越來越少，而Spark成為他們默認的數據處理引擎。MapReduce正逐漸成為Hive、Pig的底層引擎，這并不意味著它過時了。它還會為現存應用很好地工作很多年，而且對某些大規模批量加載來說仍然是卓越的工具。這一趨勢遵循開源技術的自然演進：MapReduce是開源數據生態系統的1.0引擎，Spark是2.0，而某一天會出現3.0讓Spark成為歷史。

2. 當引入一個新技術棧時，從小開始、由上而下

先不去考慮要構建、部署什么樣的解決方案，我們現在有了很多通用數據平臺和很多工具，它們能靈活地組合在一起去做搜索、流處理、機器學習還有更多事情。這些工作需要的不僅僅是一套不同的技能，而且還需要管理方式、組織結構等在文化上的轉變。為此，重要的是要獲得組織內高層的支持，并讓數據管理列入董事會層面的一項重點議題。同時，建議拿一些新的應用來逐步建立一個新文化，而不是要取代所有的一切，這樣可以讓大家通過一個個具體的用例來適應這個變化。

3. 仔細挑選開源軟件以避免云供應商捆綁

隨著使用云計算的企業組織和產業越來越多，應該考慮到開源軟件不僅會帶來越來越好的健壯性、可擴展性和安全性，而且也可以幫助他們避免被云供應商捆綁。通過開源平臺的構建，組織可以采用云供應商套利以降低成本，可以使用不同地域的不同云，或者基于云和內部部署的混合方式。事實上，開源平臺已經證明了自己的技術優越性，2017年也許會取得更多的落地。大量的機構通過開源項目進行合作，單一的供應商要去競爭是很困難的。例如，現在那些開源數據系統在性能和靈活性上就處于領先地位，并且改進得更加迅速。

4. 對求職者來說，開源生態環境里要關注森林，而不是樹木

IT領域的求職者，不管是編程還是數據科學，不應該僅僅專注于掌握個別技術，而應該關注理解開源數據生態系統各個組成部分的最佳利用，以及如何把它們連接起來解決問題。這種上層建筑的理解是企業在技術創新中最有價值的技能。隨著新技術的到來，至關重要的是了解它們的適應力如何、它們能取代什么、它們能做到什么。

5. 在技能缺口中尋找機會

大數據的技能缺口將在明年保持相對穩定，但這不應該成為人們采用Hadoop以及其它開源技術的阻礙。大多數人都知道，當新的技術被創造出來并爭奪用戶時，它們對外界而言是很陌生的。只有當一個特定類型的軟件成為某個規范的成熟而標準的一部分，才會開始出現大量熟練使用它的人，而即使如此仍然會存在技能缺口。只有當我們不再對技術棧做大的改進時，才會消除這種缺口，不過Doug不認為我們會希望這樣做。簡而言之，技能缺口是影響平臺變革速度的主要因素之一，也是即將來臨的創新的標志。

結論

在未來的幾年里，隨著下一代互聯網、人工智能、物聯網、大數據的發展，開源軟件的理念將與軟件服務化的理念更加契合，開源運動將大大推動軟件產業的創新，開源軟件必將迎一輪的發展高潮。

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