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作者：馬洪賓

編輯：徐杰承

【51CTO.com原創(chuàng)稿件】近年來(lái)，開(kāi)源生態(tài)發(fā)展迅猛，不斷推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展，已經(jīng)成為全球數(shù)字科技的關(guān)鍵。與此同時(shí)，從開(kāi)源到開(kāi)源商業(yè)化也成為了越來(lái)越多企業(yè)與個(gè)人貢獻(xiàn)者共同關(guān)注的話題。近日，Kyligence 創(chuàng)始成員、技術(shù)合伙人，Apache Kylin 項(xiàng)目管理委員會(huì)成員馬洪賓圍繞開(kāi)源的時(shí)代背景，開(kāi)源商業(yè)化及云產(chǎn)品化等話題，從商業(yè)與技術(shù)的不同角度進(jìn)行了分享。

開(kāi)源的時(shí)代背景

1、開(kāi)源模式

提到開(kāi)源，大家最先想到的是以 Linux、Glue 為代表的自由軟件的時(shí)代。那時(shí)，大家強(qiáng)調(diào)的是軟件的自由分發(fā)，背后是人類對(duì)自由的渴望。

但現(xiàn)如今，開(kāi)源的現(xiàn)狀與曾經(jīng)的自由軟件時(shí)代已經(jīng)有所不同，很少有非常成功的開(kāi)源項(xiàng)目由個(gè)人主導(dǎo)，比較成功的開(kāi)源軟件、開(kāi)源產(chǎn)品的背后都有一些公司在進(jìn)行商業(yè)化運(yùn)作。

如今，企業(yè)的運(yùn)作模式更多的是業(yè)務(wù)的創(chuàng)新激發(fā)技術(shù)的創(chuàng)新，而技術(shù)的創(chuàng)新又進(jìn)一步推動(dòng)業(yè)務(wù)的創(chuàng)新。在這種模式下，不再是由個(gè)人的因素推導(dǎo)開(kāi)源任務(wù)，而是這些公司出于自身業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的需要，會(huì)源源不斷地把一些好的內(nèi)部產(chǎn)品進(jìn)行開(kāi)源。目前，開(kāi)源已經(jīng)成為了一種軟件的傳播模式和開(kāi)發(fā)協(xié)同模式。

2、利益考量

現(xiàn)在的開(kāi)源更多是一種由商業(yè)化公司支撐、帶有商業(yè)化目的、帶有利益交換性質(zhì)的行為。當(dāng)一個(gè)產(chǎn)品開(kāi)源之后，就會(huì)失去一部分的市場(chǎng)與利潤(rùn)，但這其實(shí)是利益交換的一部分。作為社區(qū)用戶，你可以免費(fèi)使用開(kāi)源軟件，但你在使用的同時(shí)貢獻(xiàn)了你的時(shí)間、真實(shí)數(shù)據(jù)、真實(shí)場(chǎng)景，貢獻(xiàn)了自己機(jī)房里寶貴的計(jì)算資源，這些東西都哺育了社區(qū)進(jìn)一步地發(fā)展，所以這是一種帶著利益交換性質(zhì)的研發(fā)協(xié)同的模式。這就是所謂的開(kāi)源在開(kāi)發(fā)和協(xié)作方面的明顯作用。

3、商業(yè)驅(qū)動(dòng)

如今，很多公司依靠開(kāi)源項(xiàng)目為生，且在過(guò)去的 20 年中，這些靠開(kāi)源產(chǎn)品為生的公司的總市值也在大幅增加。這其中離不開(kāi)商業(yè)的驅(qū)動(dòng)，投資圈對(duì)開(kāi)源的項(xiàng)目以及開(kāi)源的公司更是感興趣。從投資人的角度來(lái)看，他們希望開(kāi)源項(xiàng)目能夠商業(yè)化并最后獲得利益。對(duì)此， A16Z 投行總結(jié)了成功的開(kāi)源項(xiàng)目應(yīng)具備的三大要素。

Project-Community Fit：一個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目，首先需要獲得開(kāi)發(fā)者的認(rèn)同，開(kāi)源項(xiàng)目好，開(kāi)發(fā)者就會(huì)在 GitHub 上點(diǎn)贊增加 star 數(shù)，他們也會(huì)貢獻(xiàn)代碼，提交很多的 PR(Pull Request)。一個(gè)優(yōu)秀的開(kāi)源項(xiàng)目，往往能夠在早期階段就累積相當(dāng)多的開(kāi)發(fā)者群體，這個(gè)群體的積累對(duì)開(kāi)源項(xiàng)目尤其是開(kāi)源商業(yè)化的成功是非常關(guān)鍵的基礎(chǔ);

Product-Market Fit：光有好的開(kāi)發(fā)者社區(qū)是不夠的，還需要做出一款很好的產(chǎn)品，讓那些根本沒(méi)有開(kāi)發(fā)能力的人也會(huì)頻繁地、主動(dòng)地下載這個(gè)產(chǎn)品，并且在日常工作中使用。如果一個(gè)項(xiàng)目的下載量基本處于穩(wěn)定的上升狀態(tài)，這就表示這個(gè)項(xiàng)目的健康度非常好;

Value-Market Fit：對(duì)投資人來(lái)說(shuō)，擁有一款大家都愛(ài)用的產(chǎn)品依然是不夠的，因?yàn)轫?xiàng)目最后還是要能夠賺錢，這才能夠達(dá)到最終目的。因此開(kāi)源項(xiàng)目到底是否能夠產(chǎn)生足夠多的市場(chǎng)價(jià)值，這個(gè)價(jià)值能否被市場(chǎng)的用戶接受，也是一項(xiàng)重要的考量標(biāo)準(zhǔn)。

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圖片來(lái)源：ANDREESSEN HOROWITZ

開(kāi)源的商業(yè)化

1、開(kāi)源商業(yè)化的開(kāi)始

接下來(lái)，我用 Kylin 項(xiàng)目的商業(yè)化為例，介紹開(kāi)源商業(yè)化的開(kāi)始和開(kāi)源商業(yè)化會(huì)遇到的一些挑戰(zhàn)。

Apache Kylin 最早的定位是在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)方向，當(dāng)時(shí)云計(jì)算并不是那么流行，所以 Kylin 主要的定位還是在以 Hadoop 為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)湖上構(gòu)建的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，這個(gè)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)有一個(gè)輕量的語(yǔ)義層，這個(gè)語(yǔ)義層是一個(gè)一致的維度和度量的模型，當(dāng)分析師查詢數(shù)據(jù)時(shí)，看到的是一個(gè)個(gè)被梳理好的數(shù)據(jù)模型，每個(gè)模型有自己一致的維度和度量的定義，這對(duì)分析師來(lái)說(shuō)非常友好。并且由于存在建立數(shù)據(jù)模型的步驟，使得 Kylin 能夠針對(duì)數(shù)據(jù)模型進(jìn)行提前物化，這有助于提升查詢的性能和吞吐量。由于這些主要優(yōu)勢(shì)，Kylin 很快獲得了社區(qū)的認(rèn)同。不管是 GitHub Star 數(shù)量還是全球采用的數(shù)量，其實(shí)都是非常可觀的，并且處于不斷增長(zhǎng)的趨勢(shì)。于是，在 2016 年，我們就出來(lái)專門成立了一家公司來(lái)做 Kylin 的商業(yè)化。

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圖片來(lái)源：Apache Kylin

2、開(kāi)源商業(yè)化的挑戰(zhàn)

前文提到了成功的開(kāi)源項(xiàng)目應(yīng)具備三大要素。對(duì)于一個(gè)商業(yè)化公司來(lái)說(shuō)，可能最大的難點(diǎn)還是在 Value-Market Fit，就是需要?jiǎng)?chuàng)造一定的價(jià)值，讓市場(chǎng)接受這個(gè)價(jià)值，讓市場(chǎng)愿意花錢為這個(gè)價(jià)值買單。為了創(chuàng)造這種 Value-Market Fit，一般來(lái)說(shuō)業(yè)界有三種不一樣的模式。

Support：一個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目基本百分之百開(kāi)源，你可以隨意使用，但當(dāng)遇到問(wèn)題或者上線之前，就需要考慮是否購(gòu)買商業(yè)化的服務(wù)，來(lái)確保上線后不出現(xiàn)問(wèn)題。目前，這種模式不太主流，典型的代表只有 RedHat 一家。

Open Core：貢獻(xiàn)最核心的東西，并在開(kāi)放的內(nèi)核周圍開(kāi)發(fā)周邊功能，例如監(jiān)控、安全、審計(jì)等方面的能力，這個(gè)模式在 MongoDB 的例子上得到了最好的證實(shí)。

SaaS：也可以概括為 Cloud 模式。這一類典型的代表就是像 DataBricks 這樣的公司，它是靠一個(gè)云上的 DataBricks 的托管服務(wù)來(lái)賺取利潤(rùn)。這種模式也是現(xiàn)在比較受業(yè)界和資本追捧的一種模式。

以 Kylin 為例，我們首先嘗試的是 Open Core 的模式，但很快就發(fā)現(xiàn) Open Core 模式是存在一些問(wèn)題的。這里的 Core 必然是一個(gè)被高度隔離、被高度抽象的能力。Kylin 的主要能力是能夠在萬(wàn)億級(jí)數(shù)據(jù)上提供亞秒級(jí)的查詢響應(yīng)，助力所有規(guī)模的企業(yè)顯著提升大數(shù)據(jù)分析效率，可以說(shuō) Kylin 解決大數(shù)據(jù)查詢的性能問(wèn)題。這其實(shí)有一定門檻，一般技術(shù)公司可能沒(méi)法達(dá)到實(shí)現(xiàn)這樣的效果。但業(yè)界始終還是會(huì)有很多廠商有能力去追趕甚至作出超越。與此同時(shí)，就算把 Core 做的非常有競(jìng)爭(zhēng)力，但仍會(huì)存在著開(kāi)源和內(nèi)部商業(yè)化計(jì)劃的沖突。任何一個(gè)在 Open Core 上的重大能力的升級(jí)，都會(huì)存在爭(zhēng)議，這個(gè)東西是否應(yīng)該開(kāi)源，如果開(kāi)源的話，它可能會(huì)影響內(nèi)部的商業(yè)化推進(jìn);如果不開(kāi)源的話，高度抽象的 Open Core 在外部世界會(huì)面臨很大的競(jìng)爭(zhēng)壓力，如果不持續(xù)地提升競(jìng)爭(zhēng)能力，這個(gè) Open Core 在業(yè)界的領(lǐng)先地位就會(huì)受到挑戰(zhàn)。所以這是一個(gè)非常矛盾的事情。

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圖片來(lái)源：ANDREESSEN HOROWITZ

3、云的時(shí)代

剛才提到的 MongoDB 在上市之后，也很快發(fā)現(xiàn)了 Open Core 模式的弊端，所以它很快也布局了一個(gè)云化產(chǎn)品，把新的增長(zhǎng)希望放到 SaaS 或者是云模式方面。在這個(gè)模式下，不用糾結(jié)哪些開(kāi)源哪些未開(kāi)源，反正都是放在云上，它給大家?guī)?lái)的更多價(jià)值就是一種相當(dāng)于無(wú)托管的運(yùn)維服務(wù)。很多云上的用戶，為了節(jié)省開(kāi)發(fā)成本，提升開(kāi)發(fā)效率，是愿意花錢去購(gòu)買這些在云上已經(jīng)部署好的服務(wù)，這種服務(wù)往往也帶來(lái)了比較高的 SLA(Service-Level Agreement)。

我們可以看到從 Support 模式到 Open Core 模式再到云產(chǎn)品化的模式，似乎是一個(gè)被業(yè)界實(shí)踐后總結(jié)的必經(jīng)之路。最終，所有做開(kāi)源商業(yè)化的公司都會(huì)聚焦在云產(chǎn)品化或者 SaaS 化的模式。所以當(dāng)這個(gè)方向成為主流方向時(shí)，大家就都會(huì)往云產(chǎn)品化方面去投資。未來(lái)一定是云的時(shí)代，所以 Kyligence 在 2016、2017 年的時(shí)候就已經(jīng)成立了云產(chǎn)品的團(tuán)隊(duì)，并且持續(xù)地在云產(chǎn)品化方面進(jìn)行投資。當(dāng)然，這個(gè)過(guò)程也是非常有挑戰(zhàn)的。

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圖片來(lái)源：ANDREESSEN HOROWITZ

云產(chǎn)品化挑戰(zhàn)

1、底層邏輯適配

首先，云產(chǎn)品化過(guò)程中需要進(jìn)行底層邏輯的轉(zhuǎn)換與適配。早期 Kyligence 在接觸 Hadoop 時(shí)，有一個(gè)非常優(yōu)秀的項(xiàng)目叫 YARN， YARN 的定位是 Data Operating System，本質(zhì)跟 OS 是一樣的。當(dāng)時(shí)，基本上所有的大數(shù)據(jù)生態(tài)組件都是依托在 YARN 的 Operating System 之上。因此大家都要服從 YARN 的 OS 的底層邏輯。

而新一代的潮流是 K8S 的朝向。與 YARN 一樣，基于 K8S 也能夠部署很多的 application，比如 Flink、Spark 之類。很有意思的是，Spark 也完成了一個(gè)從 YARN Operating System 到 K8S 的變化，完成了容器化工作。當(dāng)然，它不僅僅是容器化工作，也涉及到彈性的擴(kuò)縮容等方面。

因此，當(dāng)從 YARN 的操作系統(tǒng)的底層邏輯轉(zhuǎn)變到 Cloud OS 的底層邏輯的時(shí)候，我們需要處理很多問(wèn)題，比方說(shuō)在云原生時(shí)代，CI/CD、構(gòu)件發(fā)布測(cè)試、回滾這些事情如何完成。云原生的 Profiling 跟本地化實(shí)現(xiàn)的方式都不一樣，基本都是一種在 K8S 框架下開(kāi)發(fā)的新玩法，當(dāng)然這些生態(tài)也都非常成熟。

如果你用了云和 K8S，就一定要非常關(guān)注資源的申請(qǐng)和回收，如何及時(shí)地進(jìn)行資源的擴(kuò)縮容，以及云原生的測(cè)試方法論，比如像云上的混沌測(cè)試也是非?；?，在云上測(cè)試的方法可能還會(huì)進(jìn)一步升級(jí)。接下來(lái)還有一點(diǎn)，尤其是面向分析類或者數(shù)據(jù)類的產(chǎn)品，需要非常關(guān)注數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算分離的架構(gòu)，因?yàn)橹霸诒镜貦C(jī)房、以及 YARN OS 的模式下，數(shù)據(jù)和計(jì)算基本上是可以認(rèn)為存在比較強(qiáng)的本地性，但是在云上這個(gè)假設(shè)并不成立，所以這個(gè)會(huì)造成非常大的 Fundamental 架構(gòu)上的重新設(shè)計(jì)。

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圖片來(lái)源：網(wǎng)絡(luò)搜索

2、成本控制

云產(chǎn)品化的另一個(gè)考量點(diǎn)，就是云上的成本控制。在云上所有技術(shù)、所有方案的成本是可視化的，所以當(dāng)用戶評(píng)價(jià)產(chǎn)品好壞或總體擁有成本高低時(shí)，是非常容易得到這個(gè)數(shù)據(jù)的。任何一個(gè)想要在云上立足的產(chǎn)品，都需要關(guān)注云上成本的表現(xiàn)。為了控制在云上的成本，你需要做到以下幾點(diǎn)。

第一，軟件或者產(chǎn)品需要對(duì)負(fù)載有感知能力。當(dāng)負(fù)載大的時(shí)候，擴(kuò)展出更多節(jié)點(diǎn)來(lái)支撐壓力。當(dāng)負(fù)載降下來(lái)的時(shí)候，盡快降低資源，以防止實(shí)例的浪費(fèi)。

第二，存儲(chǔ)和計(jì)算要分離，否則很難完成資源的擴(kuò)縮容，一旦存儲(chǔ)和計(jì)算耦合，縮容就意味著數(shù)據(jù)要重新分布，這是非常麻煩的，也會(huì)非常緩慢。

第三，智能地使用云上的折扣實(shí)例。云上會(huì)有很多的打折實(shí)例，這些實(shí)例如果不充分利用的話，相當(dāng)于每次付 100% 的價(jià)格，在成本上是會(huì)有劣勢(shì)的。

第四，最大化地挖掘硬件的潛力，例如 CPU，你能榨干它肯定是要完全的榨干它，不然的話別人用一個(gè) CPU 能搞定的事情，你要用兩個(gè) CPU，那你的成本就是人家的兩倍。

第五，物化查詢結(jié)果，利用一些閑置的甚至是折扣的實(shí)例資源，提前做好計(jì)算方面的工作，然后把結(jié)果物化。這樣當(dāng)線上的壓力到來(lái)之時(shí)，可以利用這些物化的結(jié)果快速且低成本的得到結(jié)果。這個(gè)方向也是一個(gè)非常重要而且非常有意思的方向。

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圖片來(lái)源：Kyligence 

Kyligence 的商業(yè)化算是走得非常前面，今年公司也提出了智能數(shù)據(jù)云戰(zhàn)略，幫助云上企業(yè)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的數(shù)據(jù)服務(wù)和管理，通過(guò)節(jié)省人力和物力極大降低整體 TCO(總持有成本)。從我們接觸到的客戶和用戶來(lái)看，他們不僅希望有開(kāi)源的能力，在某些需求下也希望有企業(yè)級(jí)的能力，包括像安全、穩(wěn)定性、一些高級(jí)的特性。從開(kāi)源技術(shù)到企業(yè)級(jí)產(chǎn)品，服務(wù)用戶群體雖然不盡相同，但其實(shí)又互為統(tǒng)一，變化的是如何讓用戶能夠從項(xiàng)目中獲得價(jià)值，這其實(shí)極具挑戰(zhàn)。

會(huì)議推薦

一個(gè)成功的開(kāi)源項(xiàng)目，離不開(kāi)商業(yè)和社區(qū)的共同支持。除了開(kāi)源商業(yè)化戰(zhàn)略的制定與執(zhí)行外，開(kāi)源社區(qū)生態(tài)的運(yùn)營(yíng)與治理同樣是影響開(kāi)源項(xiàng)目發(fā)展的重要因素。在 2022 年 4 月 9 日的 WOT 全球技術(shù)創(chuàng)新大會(huì)中，我們特別設(shè)立了“開(kāi)源運(yùn)營(yíng)與治理”專題。屆時(shí)，數(shù)位擁有豐富經(jīng)驗(yàn)的開(kāi)源領(lǐng)域?qū)＜?，將圍繞開(kāi)源的運(yùn)營(yíng)與治理，基于開(kāi)源項(xiàng)目的創(chuàng)業(yè)等話題分享其真知灼見(jiàn)。

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