@程序员，你的编程方式已过时，云开发时代来临

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!

作者 | 黄峰达，CSDN 博客专家 Phodal

责编 | 唐小引

头图 | 作者绘制并授权 CSDN 使用

我知道这篇文章你可能读不懂，但是它值得你去分享，未来就在那儿。

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；

• 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 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：

云开发，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。

因此云开发是一种解决方案，它解决的问题是：如何以更高效的方式进行软件开发？

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开发平台。

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~。

引子 1：核心三要素

这三个要素是软件开发的要素，只有深入要素本身，才能成为真正的云平台。

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》，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》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，是云开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》，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，也是云开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，将成为云开发的一个重要组成——毕竟，插件市场的不断火爆，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》，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：

• 汲取领域名词

• 模型分析与抽象

• 模型行为抽象

• 寻找关键抽象

• 场景代入

• 实现 DSL

• 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，一个好的云开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

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：

• 场景多且复杂；

• 人类的智商不够；

• 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。

云开发

好了，看到这里不容易。因为剩下的内容已经不重要了。

什么是云开发？

再一次地，让我们看一下定义：

云开发，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：

• （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。

• （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。

• （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。

• （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。

• （代码构建同步）新的分支，新的 pipeline，用完即删。

• ……

它基于这么一些原则：

• 代码化优于过程化数据；

• 流程自闭环优于交互；

• 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。

如何构建云开发平台？

成熟度模型

就定义来说，我们可以将其划分为五个阶段：

• 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

• 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

• 云开发平台上的云开发平台。（自举）

• 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

• 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。

• 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，云开发是一个复杂问题，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。

云开发平台基石

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：

• 需求关联设计，关联代码；

• 代码展示设计，关联需求；

• 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——尽管会滥用模式。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：

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:

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!

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：

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!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，结合我的 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：

• 部署自动化

• 部署代码化

• 提交即上线

• 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。

• 运营可视化

• 运营中心化

• 代码化运营

• 运营需求化

需求 -> 代码 -> 运营，运营反馈需求。

云开发平台成熟度模型

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

结论

最后，再让我们回到这张图上：

这就是核心所在。

哦，对了，做平台是一件苦逼的事情。

作者简介：黄峰达（Phodal），ThoughtWorks Senior Consultant，CSDN 博客专家。长期活跃于 GitHub、CSDN，专注于物联网和前端领域。出版著作《自己动手设计物联网》，以及《Growth：全栈增长工程师指南》等六本电子书，并译有《物联网实战指南》。

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