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用常识做产品

新浪微博前段时间做了一个反人类的功能「智能排序」，验证了我以前喜欢说的一句话: 智能和弱智只有一步之遥。当然这个所谓的智能也是表现的绝对弱智，在几乎遭受了绝大多数用户的声讨之后，现在终于消停了，已经不是默认给用户设置智能排序了。

不过最近又有点故态重萌。以前曾公开私下里都夸过好几次新浪微博 WAP 版的团队，我也是少数用智能手机的… WAP 版本的重度用户，WAP 设计的够简朴，必备的功能都有，还没有那么多干扰。好景不长，WAP 版本微博评论现在这是按照什么顺序了? 怎么如此怪异?

还以为这个团队有点发昏了? 问了一下，有人告诉我现在评论顺序是「会员评论优先」(然后又有人告诉我，是所有客户端现在都「会员评论优先」了)。我想问，做这个决定的人，你长了一个猪脑袋么? 且不说这给用户带来多大的困扰，会员用户增加曝光率就一定能让更多用户购买会员资格么? 你以为你们是 CCTV 啊?

新浪为了赚钱，着急乱出王八拳情有可原，无独有偶，想起百度空间这个产品，做搜索起家的百度，用户的空间居然没有搜索功能，要查找一个用户写过的内容，必须要想点别的「技巧」。更为搞笑的是，前一段时间百度空间升级，估计是怕别人不知道他们终于升级得更为难用了，居然默认把用户的 RSS 直接插入一个产品升级通知，一打开 Google Reader，发现订阅的百度空间的内容齐刷刷的是这个产品通知……

建议新浪百度阿里腾讯这种大一点的互联网公司定期测试一下管理人员以及产品经理的智商，低于平均线的早点开除掉。对中国互联网有益，对人类也有益。另外，也测试一下管理人员以及产品经理的常识水平，低于平均线的立刻开掉。

有的时候想，为什么豆瓣的产品经常被人称道呢? 或许豆瓣团队也不都是聪明人，但他们能用正常人平常人的思维做事情，用常识做产品，而不是用「榨汁机」、「提款机」或「升职机」的脑袋做产品。

我们常说做产品要有点敬畏心，什么是敬畏心? 也就是说别没事卖弄你的智商，你一卖弄智商就暴露了你的智商；你越想着做点智能的东西就越显得产品弱智。

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扎克伯格的错误

今天业界热议的事情是Facebook创始人兼CEO马克·扎克伯格在接受采访的时候承认「专注在 HTML 5上面是他有史以来犯过的最大的错误。」然后，透露出来的数据是：用户浏览的 Feed 信息流是之前的 2 倍。

Facebook 最初使用 HTML 5 的主要原因是什么呢？一次开发，跨平台发布肯定是其中考虑的一个因素，当然，开发上可以做到快速迭代，这和 Facebook 的工程文化也是相符的。不过，这样实际上是节约了开发成本，获得了开发上的「速度」，这样做也牺牲了用户的体验上的「速度」，牺牲了「性能」。

为什么 Facebook 过度在移动上压注 HTML 5 是不对的？最大可能的原因或许就是「性能」的问题，没有更好的速度就没有更好的用户体验，而用户体验一直是扎克伯格最看重的东西。

扎克伯格从 Facebook 创建之初就认识到，对 Facebook 这样的的网络服务而言，「性能表现就是关键。假如向用户传送新页面的速度开始减缓，那就是致命的一击。」从技术的角度看，Facebook 一向在网站优化上不遗余力，无论是 BigPipe 还是 HipHop for PHP，这些不遗余力的优化实践以及技术创新为 Facebook 带来了绝佳的用户体验，而移动端押注 HTML 5 则恰恰是无形中背离了 Facebook 的这一准则。

iOS 原生应用发布之后，浏览信息是原来的两倍意味着什么？用户会在意你用 HTML 5 开发还是用的本地原生应用？绝大多数用户都不在乎这个，甚至都不知道，用户更关心的是「应用的速度」，App 是否足够快? 是否可以更流畅的阅读信息，没有人愿意在手机上等待某个应用慢吞吞的打开，就这么简单。

接下来面对 Facebook 的挑战是能否像在 Web 产品上进行的那些最佳实践那样也在移动产品上建立起更有效的研发机制，毕竟这是另外一个战场，一个互联网巨头在移动领域是否还是绝对的统治者? 没有人能知道。

事后诸葛亮一样来评价这个事情的对错本身并不重要，重要的是，我们是否可以从中学到某些教训?

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对 HTML 5 来说，谈不上是什么「打击」，或许是好事情也说不定，让更多人认识 HTML 5 的优点和缺点，而不是一窝蜂的冲上去。

我在去年这个时间曾经说过这样一句话「我的两个固执的观点：1 HTML 5 不是移动开发的救星，至少现在不是；2 因为有 1 , 所以类似 PhoneGap 之类的解决方案还不靠谱，没有银弹。还需要再等 18 个月再看。」

现在看起来，还要再等 18 个月了。

本文首发: 福布斯中文网 (URL)。

技术转型的背后

某公司开发人员对该公司 DBA 不愿意从 Oracle 转到 MySQL 评价说「读点源代码会死吗?」

我看到该信息后评论到「能读源代码有个屁用?」这有些偏激，读代码当然有用，不过读懂代码只是锦上添花的事儿，并不代表能管理好数据库。

就我对 DBA 群体的了解，不愿技术转型的原因典型可能在于:

1. 不少 DBA 的「不愿意」其实是对对行政意志的抗拒. 一个大型团队里面，的确要经常面对并且服从各种决策，不过，如果技术决策无视具体环境，违背了客观规律，完全是出于一两个人的好恶的话，那么对于整个团队来说，并不是好事情。理性的人一定会提前发出自己的质疑或是忧虑。

2. 也有是出于对 MySQL 的「不信任」。这几年 MySQL 有了很大进步，开源社区对 MySQL 的改进也相当好，但是，缺陷还是很明显的，比如，对于联机维护的支持能力至今还是不够的，尤其是对于需要支撑密集并发事务的网络应用来说，达不到工业强度。「可靠性」有的时候比「好用」或是「便宜」什么的更为重要。或许有人不信，拿 Facebook 来反驳，人家不是搞定了么？没错，Facebook 搞定了，但是记住，Facebook 的产品业务类型跟贵公司业务是一样的吗? 如果 DB 本身无能为力，你能从架构角度保证不影响业务呢? 另外，去看看 Google 为什么要开发 F1。

3. 对于某种「不确定」性的恐惧。对于一个自己暂时无法掌控的事物有排斥感，这也可能是人的某种自我保护的天性，超出了自己的「技术舒适区」，担心自己被淘汰或是价值被稀释。如果遇到持这种想法的人，倒是可以对他激励一下，「不都是数据库么?」小马过河，试试深浅再说。

4. 或许还有其他原因，不一一列举。

不过，不管什么原因，「读点源代码会死吗?」这种话都类似于体委主任要刘翔顺便去跑个百米比赛一样，不都是田径短跑么(原理都没变，不都是数据库么)？跑快点就行了嘛 … 读懂 MySQL 代码的人一堆一堆的，能给 MySQL 提交 Patch 的开发者估计在各大公司也不在少数，但是如果几十台上百台服务器崩溃掉，整个技术团队都看着你的时候，你能气定神闲的分析代码然后写个管用的补丁出来么? 这个时候，可没有人会提「 MySQL 给公司解决了多少成本」，管理者会暂时忘了那事儿，他这个时候关心的是「可用性」了。

作 DBA 和做 Coding 是泾渭分明的两种思维模式，并无所谓高下之分，会写代码的没必要看不起做运维的，掌控数据的也别看不起做功能实现的，都是看人担柴不费力，如果你是真的去经历一番，就会得出另一种结论。

PS. 这个话题还会引出另外值得讨论的话题来，比如「技术决策的是与非」，今天日子特殊，等我有空再写一下。

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大数据的商业前景被过分夸大

几乎每天都能看到有人在谈论大数据，让人好生厌烦。什么是大数据(Big Data) ? 简单一点可以理解为超出传统数据管理工具处理能力的大规模、复杂的数据集合⁽¹⁾。判断是否数据大数据的范畴，要从三个维度来衡量：数据量(Volume)、处理速度( Velocity)以及数据种类(Variety)。

大数据(Big Data) 是 2012 年信息技术领域最时髦的词汇。当然，跟所有曾经的时髦技术热词一样，最后可能是一场骗局。为什么?

大数据是个相对的概念，新瓶装旧酒

有些人所说的大数据处理方式，不过是在既有的方案上包装了一下，新瓶装旧酒，只为赶时髦。今天的大数据可能到了明天算不上大数据。过去我们也曾经对「海量数据」望而生畏。但海量数据时代并没有给多少企业带来革命性的变化，在 MapReduce 以及 Hadoop 出现之前，没有多少企业能够轻松的对数据进行大规模并行计算(奇怪的是，那时候没有多少人提大数据)。而 NoSQL 的出现也为处理数据的方式带来了更多可能性。我们突然发现，处理数据能力已经悄然增强。

大数据是机会，但不是所有人的机会

大数据的商业前景被过分夸大了。到目前来看，只有为数不多的企业真正拥有大数据，而且这些数据的管理、处理、分析并没有带来所谓空前大的挑战。因为新的工具、新的计算方式已经已经具备处理这些数据的能力。

大数据是机会，但只是少数人的机会，更多是巨头们的商业障眼法，比如 IBM 、Oracle、微软，他们提倡甚至夸大大数据的目的还是为了向你兜售他们的工具，兜售他们的解决方案，确切的说，从你身上赚钱。更有甚者，居然是向你兜售硬件，这不完全是扯淡么? 大硬件还差不多。

中小型公司应该绕道走，别唯大佬们马首是瞻，别总去凑热闹。你所需要的东西，通过开源社区就可以获取到，参加各种大佬们口沫横飞的会议还不如和工程师聊聊可以运用什么工具来具体操练一下。「适用」好比什么都重要。创业公司也应该绕着「大数据」走，这未必是个好方向。

大数据的确会有价值，但没有那么大

必须要承认从某些大数据中会挖掘出新的价值，但这个价值只是附加价值，没有理由去夸大他，更没有理由去无端的想象。你可以说这篇沙漠可能有金子，但并不是说沙漠中一定就能挖掘出金子。

从现在业界一些公司拿出来的所谓的大数据应用实例来看，依然只是在利用传统意义上的数据价值，只是巧妙地把这笔帐记在了大数据上而已。一个电子商务网站说「什么地方的人买东西最疯狂」或是「什么型号手机最好卖」，这会是大数据分析的结果，完全是扯淡嘛。难道数据仓库系统分析出来的结果和这个大数据出来的结果会有不同么?

不算结束的结束语

大数据不会是什么「商业模式的变革」，重视大数据，但没必要抱着大数据的大腿，尤其是在业界对于「数据」还不够重视的时候，就更别说大数据了。相信随着时间的推移，大数据这个词会和信息爆炸、网格计算、云计算等逐渐被淡忘，当然，到时候可能出现新的时髦词汇了。

没有大数据，只有数据；没有蓝海，只有大海；没有先知，只有忽悠。

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