# cloud-dev

**Repository Path**: windgap/cloud-dev

## Basic Information

- **Project Name**: cloud-dev
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MPL-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2020-04-13
- **Last Updated**: 2020-12-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 云研发：研发即代码

我知道这篇文章你可能读不懂，但是它值得你去分享，未来就在那。

如你所见，在过去的几年里，发生了快速的变化（这句话，我已经说烂了）。好比如说：

 - 编程门槛的降低。大量的低编程能力水平可以进入这个行业（如上一篇文章）
 - 基础设施的完善。只需要执行 ``git push``，便能完成 `push to production`（尽管四年前我们在项目上实践过）
 - 云主机开发。远程开发机器，代码不在本地机器上。
 - 多人实时开发编辑技术。诸如于 Visual Studio Live Share，可以多人实时协作编程。
 - 5G。更快速的网络连接，更好的通信质量。
 - ……。

在经历了与公司大佬、同事、社区大佬等的一系列的技术讨论之后，以及近年来开始云代码开发，我又有了一些新的顿悟。于是，我就撸了这篇文章。

在你失去继续往下阅读的兴趣之前，让我先说第一个结论：

> 云研发，是一种生于云上的**闭环** + **代码化**的软件开发方式。它可以让业务人员、开发人员、运营人员等在同一个云端**共同协作**、**透明化**地完成整个软件的生命周期（需求、设计、编码、构建、部署、运营），而非相互隔离，又或者是借助于多个软件才能完成工作。

因此云研发是一种解决方案，它解决的问题是：如何以更高效地方式进行软件开发？ 

作为 v0.1.0 的定义，我对它的定义可能还不是非常准确，但是重点有这么几个：

 - 以**共同协作**的方式开发软件
 - 软件开发的在线闭环
 - 应用生命周期的代码化和可追溯

你看吧，我们过去解决了一个又一个的线下协作问题，现在构建新的线上协作平台的时机已经逐渐成熟了，是时候开始准备构建你们的云研发平台。

我知道你想说市面上已经有这样的工具，比如 xx 的 xx。但是，一来它朝着一个错误的方向前进，你知道的某公司更懂 2B；二来，它包含了大量的功能，但是却没有闭上环。当然了，我只是从官方的首页看到的功能，一眼得到这个所谓的结论。 

PS：只要是它们没办法体现我总结的核心三要素，笑~。套不上我的理论，他们一定是错的，手动滑稽，逃~。

![核心三要素](images/core.jpg)

## 引子 1：核心三要素

我不想多说废话了，手疼。

如果基础设施真的已经是基础设施，那么你不应该在云平台强调它们。这就是为什么尽管基础设施很重要，但是却不是核心要素之一。基础设施已经是一个通用域，作为一家时髦的公司，如果你们还没有……。

### 微架构

> 微架构，即以模块化的组合方式协同构建大型应用（前端、后端、APP等）的架构方式。每个微应用都可以独立开发、独立部署、独立运行，对应的替换的方式有模块化、子模块的方式，微服务、APP 插件化（独立构建、独立运行）、微前端等。

微架构是一个模式，它不是银弹，它以技术的方式拆解了复杂软件架构，适合于复杂场景下的问题，还有人类脑容易不够大的问题。

#### 后端：服务导向架构

五年前，Martin Fowler 和 James Lewis 一起写下了那篇《[微服务架构](https://martinfowler.com/articles/microservices.html)》，微服务成为了今天新项目的主流架构之一。最近几年来，它结合着《[领域驱动设计](https://www.phodal.com/blog/use-ddd-reduce-software-cost/)》这把锤子，已经成为了一个利器。

作为服务导向架构的一种实现方式，掌握它背后的设计与实现模式，是云研发中不可或缺的重要一环。

####  后端：函数即服务

两年多以前，我在 GitHub 写下了我的第 N 本电子书《[Serverless 架构应用开发指南](https://serverless.ink/)》，而在最近 Serverless 终于在国内慢慢有一点的热度。两年前，我陆续收到阿里云、腾讯云的 Serverless 尝鲜体验（作为一个 MVP 还是没白混），但是它们并不成熟，甚至于无法调用自己的云服务。而今天，越来越多的云厂商的 Serverless 终于可以跑起来了，

同理于服务导向架构 BAAS （Backend as a service）又或者是 Serverless，也是如此，它们进一步拆解了复杂问题到人能 handle 的范围。

#### APP：应用即『插件』

最近几年，对于 APP 来说，开发者也探索出了大量的微架构方案。我习惯地称它们为应用即『插件』，因为 APP 作为一个基座，提供了各式各样的能力。就目前来说有三种展现方式：

 - APP 内 Web 应用。
 - APP 插件化。市面上已经有大量这一类的方案，诸如于 RePlugin、Atlas、VirtualAPK、DynamicAPK。
 - APP 小程序。即功能以小程序的运行在容器化，即可以像 Web 容器一样实现远程更新，还能有效地控制开发商的权限，培养自己的生态。

尽管让人们下载 APP 的成本越来越高，APP 平台化成为了一种趋势。

哪怕 APP 的原生仍占很重要的一部分，但是 App 平台的方案 + 应用插件化模式的生态构建，也是云研发要考虑的重要因素。

#### 前端：微前端与应用组件化

今年是微前端开始火爆的一年，微前端框架层出不穷：SingleSPA、Mooa、qiankun、ngx-planet，还有诸如于《前端架构：从入门到微前端》这样的书籍。它让越来越多的企业开始思考前端架构的未来，也完善丰富的微前端相关的基础设施。从某种意义上来说，这是组件化的一种方式，只是原先的组件只是简单的 UI 组件，而现在的组件是一个完整功能的应用。只需要设计好对应的 pipe，就能完成一个应用的开发。

而随着 5G 的到来，微 “服务化” 前端应用、Web Component 的体积已经变得让人可以接受。进行功能编排，将成为云研发的一个重要组成——毕竟，插件市场地不断火爆，可以看出一些端倪。

### 代码化

对于这部分的一句话总结是：

 - Given Future[Dev]
 - When Everything as Code，
 - Then you can Guard
 - Then you can Refactoring or Rewrite it.

然后，以下大概就是三种完全不同的模式。

#### 设计到代码：填空式开发

起先我只有两种模式，直到月初在公司内部听到了相关的分享，Get 了第三种模式：面向于大型组织的类型流 (https://github.com/notyy/TypeFlow) 开发。

这种方式颇为适合大型组织的软件开发模式，由高级工程师设计出基本的模型与软件架构，生成对应的方法名称，以及其所需要的返回结果。这种模式事实上在过去已经有了，剩下的就是普通的开发人员去填充对应的代码。再结合 Serverless 等基础设施，便可以直接集成上线。

它表面上看它是设计生成的代码，实则设计即代码。

#### 需求到上线：无代码编程
 
年初，我写下了那篇《[无代码编程](https://www.phodal.com/blog/low-code-programming/)》，通过这篇文章，我结交了更多无代码/低代码已经有大量的案例表明，这是一种可行的开发模式。

无代码编程的本质是业务模式 + 编程模式的抽象化，以领域特定的场景解决领域特定的问题。所以，低代码编程 / 无代码编程它只能解决领域特定、简单场景的需求，无法解决大部分的问题。

无代码编程做了一件了解不起的事情是，直接对于业务和设计即需求的抽象，实现了直接由需求到代码的直达。

#### 代码化：DSL as DSL

DSL 即 DSL，即把每件事物都变成 DSL。考虑到我正在编写一篇关于 DSL 如何设计的文章，我就不展开详细的讨论：

0. 汲取领域名词
1. 模型分析与抽象
2. 模型行为抽象
3. 寻找关键抽象
4. 场景代入
5. 实现 DSL
6. 迭代优化

而代码本身也应该是一种 DSL，才能进一步完成云平台的建议。需求、设计、代码、构建、部署、运营都应该抽象成 DSL，才能完成真正意义上的云平台。

### 协作设计文化

软件开发是一个集体行为，软件设计也是一个集体行为。所以，一个好的云研发平台应该要**融入共同协作的基因**。

#### 软件开发文化

采用了敏捷，却始终敏捷不起来，有一部分的原因在于：部门墙。对于非互联网公司来说（对于大部分互联网公司也是如此），开发一个软件往往需要在多个部门甩锅：业务部门、技术部门、测试部门、市场部门……。

#### 业务（领域）驱动设计

以我多年的读书经验来看，人们采用开发出失败软件的原因，无非就是两点：『**缺少协作设计**』和『**知识传递**』。对了，还有技术水平不行，这个反而不是那么重要。

而 DDD （领域驱动设计）和事件风暴，正是软件开发文化的一种实践，通过协作设计的方式，传递知识，以妥协出符合大家需要的应用。

#### 服务端服务中台与客户端组件中台

可能是我对于中台的误解，我习惯性称中台为『**不可清空的垃圾回收站**』。但是，它做了一件不可思议的事件，将 “基础设施服务” 化，成为了一个 common 的 common 的 common。好了，调侃到此结束。

随着中台建设的进一步完善，大量的基础设施，将从原先的各个业务部分，统一到了这个 ~~垃圾回收站~~ 大平台。

有了这个基础部分，我们才能迈向下一步。

## 引子 2：编程的本质

![编程的本质](images/cynfin.jpg)

好了，我要继续瞎扯了，首先再次回答那个问题，如何以更高效地方式进行软件开发？ 那么，首先我们需要找到一个解决方案，以应对那个问题：如何解决人类智商不够的问题？

### 解决复杂问题

于是，首先，让我们引入 Cynefin 框架来解决复杂问题。

PS：复制和粘贴大法好啊，一时爽一直爽

>  **简单（Simple）**，该域中的因果关系显而易见，方法是感知——分类——响应（Sense - Categorise - Respond），我们能够应用最佳实践。

> **繁杂（Complicated）**，该域中的因果关系需要分析，或者需要一些其他形式的调查和 / 或专业知识的应用，方法是感知——分析——响应（Sense - Analyze - Respond ），我们能够应用好的实践。

> **复杂（Complex）**，该域中的因果关系仅能够从回想中感应，不能提前，方法是探索——感知——响应（Probe - Sense - Respond ），我们能够感知涌现实践（emergent practice）。

> **混沌（Chaotic）**，该域中没有系统级别的因果关系，方法是行动——感知——响应（Act - Sense - Respond ），我们能够发现新颖的实践（novel practice）。

>  第 5 个域是失序，该域中不清楚存在什么样的因果关系，这种状态下人们将会恢复到自己舒服的域做决定。Cynefin 框架拥有子域，简单和混乱之间的一线之隔是灾难性的：骄傲自满导致失败。

有了这个框架之后，我们便来到了第一个结论。对于编程来说，我们的关键性问题在于：**如何将复杂问题繁杂化？**。因为简单的问题便简单，繁杂的问题也容易解决。

### 复杂问题的应对之道 

什么是复杂问题？

引用公司大佬的三句话：

1. 场景多且复杂
2. 人类的智商不够
3. 语言不统一

这三个问题的答案暂不免费公开，有意者可以咨询我 —— 其实都在本文里。

看完文章后，回过头来回顾一下这个问题。

### 大型组织的软件开发模式

为了解决上述的问题，对于大型组织来说，采用的第一个模式就是：拆解。

 - 资深开发人员，设计架构
 - 中级开发人员，review 代码
 - 普通开发人员，完成开发 
 - 新手开发人员，写写测试

而就当前而言，这几个部分存在一些割裂。代码反应架构，架构实现代码。缺少相应的架构守护、质量门禁等等，并且诸如于 review 的工作是由机器完成的。

## 云研发

好了，看到这里不容易。因为剩下的内容已经不重要了。

### 什么是云研发？

再一次地，让我们看一下定义：

> 云研发，是一种生于云上的**闭环** + **代码化**的软件开发方式。它可以让业务人员、开发人员、运营人员等在同一个云端**共同协作**、**透明化**地完成整个软件的生命周期（需求、设计、编码、构建、部署、运营），而非相互隔离，又或者是借助于多个软件才能完成工作。

于是乎，它不同于云主机 / 远程主机开发模式，只需要一个浏览器 / 客户端  / IDE，便可以在线完成：

  - 实例化需求
  - 架构、交互的设计
  - 编码的代码化
  - 自动集成与构建
  - 无环境部署
  - 人工智能运营

举起我的炒板栗：

1. （调试）输入一个 `console.log` 或者  `fmt.Println` 便可以在生产环境对应地打出日志。
2. （需求直接上线）改一个 Icon 的需求，在图标上传到 Kanban 的时候。NLP 后，自动提交到代码库，部署到生产环境。
3. （代码创建需求）把默认字体的色彩，由 #000 改成 #384452 的时候，能反触发对应的需求变更——不过就是 commit message，反向地创建需求嘛。
4. （设计同步）模型上添加一个新的字段，对应的完成前端、后端模型的自动化更新。
5. （代码构建同步）新的分支，新的 pipeline，用完即删。
6. ……

它基于这么一些原则：

1. 代码化优于过程化数据。
2. 流程自闭环优于交互。
3. 度量内建优于可视化。

要的就是这么简单，对于开发来说，只是对应于领域建模、详细设计、填空式开发等。

##  如何构建云研发平台

### 成熟度模型

就定义来说，我们可以将其划分为五个阶段：

1. 具备基本的远程编程能力及自动化部署。即代码无需在本地
2. 在云端能完成软件开发的完整生命周期。能在云端完成所有的软件开发的工作，并且配套
3. 云研发平台上的云研发平台。（自举）
4. 借助于代码化的方式，将软件开发的每一个步骤都变成代码
5. 实现开发全流程的自动优化。如自动化的蓝绿部署，自动化选择方案，自动化优化。
6. 无人编程。Human Over

第一个阶段。靠人海战术就可以实现了。

第二个阶段。依赖于抽象软件开发模式。

第三个阶段。证明自己，体力劳动。

第四个阶段。进一步抽象软件开发。

第五个阶段。抽象人工部分，智能完成。

所以，嗯，大概要 N 的时间才能完成这个系统的设计。毕竟，云研发是一个复杂问题，我们需要不断拆解系统，结合微架构、代码化、协作设计三个核心要素，以免我们在历史的长河中消失。

### 云研发平台基石

虽然，我一直在强调实现只是一个细节，但是还是得大致了解一下实现机制。

#### 集成开发环境

编码环境 + 设计环境。

微信小程序、支付宝小程序、在线 Web IDE，VS Code / Monaco Editor 几乎已经当前成为了定制编辑器 / IDE 的最好选择。这样一看，JetBrains 再不努力，可能会失去未来，就像当年的 Delphi 一样，笑~。

这方面的技术在业内已经相当成熟了，不就是加一些插件嘛。

不过呢，它们只是在堆砌一些功能，缺乏闭环上的设计：

1. 需求关联设计，关联代码 
2. 代码展示设计，关联需求
3. 构建关联代码，连接部署

如你所知的提交信息规范是一种形式，它可以关联到需求；如你所知的领域建模是一种形式，让代码关联到设计上；

#### 基础设施

尽管，在文章开头的时候，我说了基础设施不重要。但是到真正需要实施的时候，我们不得不强调它的重要性。我们需要的东西有：

 - **微架构支持**
 - **部署和构建支持**
 - **自动配置化管理**
 - ……

而围绕在它背后的是各种模式的提炼。

#### 模式提炼

无论是在哪个行业，值钱的东西在于**原则与模式**。原则与模式是用来快速提升能力的方式，换句话来说，就是让新手能像以大牛一样的方式工作——尽管会烂用模式。所以：

 - **代码的模式类库**
 - **开发流程模式**
 - **用户体验设计模式**
 - ……

这些是核心所在，抽象、提取、模式化。

#### 全流程闭环

如你所猜想的一样，构建这样一个平台的难点，不在于实现功能，而在于设计。只需要保证在当前阶段的信息，能够传递到下一阶段即可，而不在于你使用什么工具。

你可以使用 Jira、Trello、Mingle 或者基于 Git + DSL 的方式，只需要保证它们能关联到下一阶段，即可。一步步往下，将信息关联到设计、代码、构建、部署、运营，运营再反应到需求上，就能完成上的设计。

So？

## 原型设计与关键因子

作为模式的拆解，我做了一个简单的分级，以便于一步步实现整个系统：

![原型设计与关键因子](images/levels.jpg)

### 需求

事实上，采用诸如 Cucumber 一样的 Given-When-Then 三段式设计就够了。所以在我的 story 工具里，利用了注释作为额外的信息扩充。Cucumber 使用的 DSL 已经有丰富的

```
# id: OGr9CObWR
# startDate: 2019-11-21T23:44:27Z
# endDate: 2019-11-21T23:44:27Z
# priority: 
# status: 
# author: 
# title: add executable bin file
# language: zh-CN
@math
功能:add executable bin file

  场景:
    假设:
    当:
    并且:
    那么:
```

有了这个设计，我们可以将这个设计结合到我们的下一步设计中。

### 设计

其实 UML 本身也是一个不错的原型，只需要创建一个 DSL 将其中的一部分转成 UML，再结合一下 UI 上的 DSL 便能实现流程上的设计：

```
flow login {
    SEE HomePage
    DO [Click] "Login".Button
        REACT Success: SHOW "Login Success".Toast with ANIMATE(bounce)
        REACT Failure: SHOW "Login Failure".Dialog

    SEE "Login Failure".Dialog
    DO [Click] "ForgotPassword".Button
        REACT: GOTO ForgotPasswordPage

    SEE ForgotPasswordPage
    DO [Click] "RESET PASSWORD".Button
        REACT: SHOW "Please Check Email".Message
}
```

最近，我们在做一个对应的架构设计平台：

![Entrope](images/entrope.jpg)

结合我的 [https://github.com/phodal/design](https://github.com/phodal/design) 用于代码生成设计，设计转为代码。

### 代码

代码生成并不是一件新鲜的事物，有大量的人在做大量的事件。编写一个 DSL，用这个 DSL 结合编程语言描述 DSL 来生成不同的编程语言，这便是我最近在做的事情之一。它并不复杂，只是繁琐。

嗯，我花了很多时间在设计这个步骤的两个 DSL，其中一个是生成语言的 DSL，一个则是独立的编程 DSL。

与此同时，对于代码来说，我们关注于：验收标准和适应度函数。

**验收标准**：

 - 设计生成代码，代码反应设计
 - DSL 生成代码

**适应度函数**

 - 软件质量门槛
 - 自动化架构守护
 - 自动化测试生成（回录）
 - 系统演进设计

借助于此，我们才能承上启下。

### 构建

对于持续集成来说，需要手动去配置是一个糟糕的事情。所以，我们 Jenkins 使用了 Pipeline as Code 来抽象流水线的构建。但是，它没有真正解决问题，因为现实的软件开发是非常复杂的。对于一个项目来说，它存在过多的分支，不同的构建。所以，真正意义上的持续构建，应该采用诸如于 Pipeline as Pipeline 这样的方式。

### 部署

事实上，DevOps 技术已经足够的成熟，我们已经能实施相关的步骤：

1. 部署自动化
2. 部署代码化
3. 提交即上线
4. 部署自治

代码质量的控制，自动化测试，决定了部署成熟度。

### 运营

这一步，我还不是非常擅长，以我有限的经验来看，现有的工具就够了。唯一要做的事情是，收集数据，抽象模式，构建 DSL，串联起来。

1. 运营可视化
2. 运营中心化
3. 代码化运营
4. 运营需求化

需求 -> 代码 -> 运营，运营反馈需求。


## 云研发平台成熟度模型

嗯，看标题就够了。

### Level 1：可追述、电子化

### Level 2：全流程闭环

### Level 3：云平台上的云平台

### Level 4：代码化云平台

### Level 5：自动化优化流程

## level 6：human over

哦，对了，做平台是一件苦逼的事情。

我的微信号

哦，不对，这才是我的：

小号。

引用：

 - Cynefin 框架部分：https://www.infoq.cn/article/2013/10/cynefin-framework-playing-lego
 - GitHub 上的类型流： https://github.com/notyy/TypeFlow
 - 无代码编程：https://www.phodal.com/blog/low-code-programming/
 - 微前端如何落地：https://www.infoq.cn/article/xm_AaiOTXmLpPgWvX9y9