精讀《前端深水區》

做者:五靈

簡介

其實關於前端深水區的討論,已經有了不少,也有了不少相關的文章。我也想借這篇關於深水區的討論文章,講一下本身對於深水區的理解。
原文連接:技術路線:前端開發已進入深水區前端

本期精讀,@camsong@arcthur@ascoders 都有貢獻觀點。git

概述

原文對於深水區的想法,講的很清楚,仍是建議讀者去讀一下原文。
對比 2010 年,整個前端生態已經翻新了好幾遍,直到近幾年的 Node BFF、IDE Cloud,抑或是客戶端 AI,仍是 Serverless 的建設,,前端想要深度參與的話,單純依靠原來的 HTML/CSS/JS 三件套技能也遠遠不夠了。再拋開技術,整個互聯網創業生態也重構了好幾遍。不管是技術層面仍是意識層面,現在的前端開發已經進入深水區。github

  • 深水區須要哪些技能

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深水區須要是四個核心能力,分別是:技術、產品、業務和管理能力。web

  • 面對深水壓力不需緊張

其實何止前端開發,整個技術行業都已步入深水區,只是前端工程師的感知來的晚一些而已。只要把眼光投向深水區,問題就會一個接一個的浮上來,當愈來愈多問題浮起來的時候,就是你慢慢沉向深水區的時候,這時候不須要太過緊張。數據庫

精讀

深水區的理解首先須要達成一致,並不僅是一個維度的加深,而是全方位多方面的困難同時加擊,壓強升高、光線減小、溫度劇變等等。後端

對應到文中總結的解法就是須要『技術創新、流程優化、團隊合做、影響大盤、驅動業務、商業決策和團隊管理』。但你展開想一下,把這個角色換成後端、無線端、甚至是 UED,是否是也能完美匹配。因此這些能力應該是技術人員發展到必定程度面臨的廣泛問題而不只僅是前端。安全

但這些能力是否有個更好的歸納?固然有,就是明確一個方向並帶領一羣人完成目標並實線商業價值。這其實就是商業或者說業務的整個運做過程。微信

這其實也在拋一個命題,前端發展到必定程度就必定要轉業務嗎?
是也不是。固然要轉,但並非全轉。全轉業務你過去的積累有什麼用?不轉業務單純前端能發揮的影響力就會受限。因此答案是利用前端技術優點同時補充業務能力推進商業流程。網絡

因此此文並非嚴格上講前端技術的深水區,或者做者確定認爲他能接觸的前端技術已經到瓶頸,且沒有想到突破口。前端工程師

怎麼去定義深水區,@流形 認爲是須要創建技術壁壘或學術壁壘。當咱們看待一貫技術,若是在投入一到兩年就能夠對齊,那麼顯然技術自己的深度是可觀的,若是是十年才能對齊,這時候除了會影響經濟或政治外,不會有人會去重作,只能使用。用另外一個相似的概念反摩爾定律來對應深水區說,每隔兩年,技術不能顯著帶來效能的成倍提高。

深水區值得關注的方向

業務領導力

也就是原文提到的 「技術創新、流程優化、團隊合做、影響大盤、驅動業務、商業決策、團隊管理」 等能力,一個擁有領導力的人發揮的價值遠超自身孤立的價值。

業務價值

發揮業務價值是技術人的最終目標,好比數據庫技術想發揮業務價值,就要作到高效、穩定,價值越大每每技術難度就越大。

值得慶幸的是,前端的業務價值與技術難度每每不成正比,有時候將客戶的業務場景固化成一套模版,整合起來賦能給更多客戶,這等於將商業模型做爲能力賦予了其餘客戶,但自己並無用到一些高級技術。前端能作的不只是內部提效和外部體驗,由於前端是人機交互的入口,纔有機會將業務思考打包到代碼中,直接透出給客戶。

端技術的發展

  1. 數字孿生。那麼在端上的仿真能力須要大幅提升,那麼結合模型自動生成,不一樣物體的建模能力等都是很大挑戰
  2. 虛擬實現。這點上就不贅述,從 FB 重點發展 Oculus,微軟發展 HoloLens 能夠看到這個趨勢,從互動的將來來看,這不是終局,可是最適合今天要突破的技術。
  3. 可視分析。數據在人類面前仍是過度難懂,結合數據的分析系統在各行各業正在滲透,端上結合可視化的能力就顯得很是重要。
  4. 更多的,像邊緣計算,前端安全等領域都是很是深刻的領域。

這些問題,已經不是一年就能徹底突破的,須要 3-5 年,甚至 10 年時間。

前端深刻體系

  1. 但對於我所處的大數據環境來講,確實接觸了前端技術深水區。來源於端計算能力 + 網絡基建 + 大數據的爆炸式增加。

編輯器:複雜的開發離不開代碼,前端們一直孜孜不倦的把 IDE 引入 web,VS Code 作了很成功的嘗試但仍是須要一層殼套着。且對於大數據處理這樣的領域,須要定製的能力遠超過通用的 Manaco editor 等能提供。

  1. 表格類數據處理能力:比爾蓋茨最引覺得豪的微軟軟件是 Excel。你永遠不知道 Excel 有多少種酷的用法來解決用戶問題。可否把 Excel 引入到 web?同時對數百萬條數據作交叉分析,這對性能和架構都有很大的挑戰。
  2. 可視化數據展示:大數據的一個典型特徵就是價值稀疏性,如何把蘊含的價值展示出來,須要瞭解圖形學、統計學、交互色彩等各類能力。大學老師教的內容終於能派生用場了。

總結

在局部領域前端已經有可能深刻,固然前端技能上說這些也不能用 HTML, CSS, JS 來解決,須要開發者有深刻學科的背景。但今天前端面向仍是產品功能的須要,在端上更強調的仍是產品功能爲主。咱們作一款複雜產品,更多還會在工程上糾結。若是沒在功能的深刻性上思考更多,以對應真正技術發展,那麼深水區還遠。

正如前面所說,深水區會壓強升高、光線減小、溫度劇變,須要本身發光發熱和更多的堅持。

跨過深水區,讓其餘人處在淺水區就能作事,這或許就是你走出深水區的標誌。就像 Alan Perlis 說的一句話『簡單不先於複雜,而是在複雜以後』,也許將來看來你今天掙扎的深水區只是個小泥坑。

討論地址是: 精讀《前端深水區》 · Issue #193 · dt-fe/weekly

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