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    [导读]当写作的第一个脚本通过我开发的编译器编译运行起来,我激动的心情久久不能平复。这段经历让自己z明白,学习没有捷径,踏踏实实去做才是最有效的方法。

    内蒙古十一选五玩法 www.ologb.com 创新是什么?面对难题,是不是可以不按常理出牌,反其道而行之?

     

     

    处理灰尘,为什么一定是吹掉,而不是吸到一起?

    保存食物,为什么一定是高温杀菌,而不是低温冷冻?

    基站不美观,为什么一定要设计精美的外形,而不是加以伪装?

    ……

    也许将问题反过来,换一种思路就是能海阔天空。

    2004年我毕业进入华为,转眼已经在无线OSS(运营支撑系统)部门工作了15个年头?;厥渍庑┠?,我个人的每一步都和网管开放的脚步同步,从写代码到让代码自动生成,从被人指导到指导别人,从提供标准化的“菜品”到提供个性化的“菜谱”,再到实现客户的自助“炒菜 ”……正是创新的思维让网络的运维越来越高效。

    授人以鱼不如授人以渔

    进入公司两年后,我进入了一个新项目组,做iSStar(华为网管的智能运维平台),解决用户日常运维的自动化问题。

    为什么要自动化?以前运营商需要定制开发网络运维模式,效率低,成本高,运维压力越来越大,简直是累觉不爱,随着网络规模的增长,这显然不是长久之计。iSStar正是我司结合业界的实践,自主打造的“渔之道”。

    既然是一个可编程平台,iSStar就要有自己的语言和编译器。但是大家对编译器都是一知半解,竟然没有人主动举手承担。按常理不选编译器是最优选择,可以避开未知的风险,但是没有挑战,怎么会有进步?“让我来试一试吧!”凭着一股初生牛犊不怕虎的勇气,我举手承担了最为复杂和核心的语言和编译器???。

    Python作为iSStar的解释器是否合适?怎么基于Python设计一个新的语言?对Python不熟悉怎么办?设计一个语言对作为新人的我来说,是巨大的挑战。我用了最笨的方法,一个月将Python所有的标准库的代码敲一遍,通过这个方法快速掌握了Python的语法和所有标准库的用法。通过反复选型PK,产品最终通过了语言基于Python做扩展的方案。对Python语法做了简化包装后,自己设计了第一个语言(HSL)顽强地诞生了。

    当写作的第一个脚本通过我开发的编译器编译运行起来,我激动的心情久久不能平复。这段经历让自己z明白,学习没有捷径,踏踏实实去做才是最有效的方法。

    在iSStar项目后期,我又发现了一个问题:随着业务场景的扩充,客户提出的大量接口需求,但是接口要能够在iSStar的Python环境中被调用,需要手工编写大量相似且无意义的代码做封装。这就有点像充电器和电源插座不匹配,每次都得手工装上转接头才能通上电,效率低而且质量不高。而且因为混用了多种技术,定位问题就像盲人摸象。面对巨大的交付压力,大家有种被卡脖子的感觉,犹如行进在一个看不到终点的马拉松。

    因为有过编译器的经验,我的脑中浮现一个点子:能不能把装“转接头”这个动作自动化?既然IDL形式的接口已经有工具可以编译为C++/Java代码,那么也可以编译为Python代码,利用编译器来自动做转换的想法我在脑中萌生。

    没有现成工具就自己开发,经过大半个月的攻关,第一个编译器工具在自己手中诞生了,从此IDL->Python的转换彻底实现了自动化,在iSStar中提供接口变得简单,开发效率大幅提升,原先3天才能交付1个接口到现在1天可以批量交付5个以上接口,开发过程从如履薄冰到从容自若。这段经历让自己体会到程序员要敢于突破,有创新才能进步。

    忍无可忍则无需再忍

    做完这个项目后,我进入CME(网管的配置管理专家系统)项目。此时,我的角色发生了变化,担任了PL,不但要负责技术,而且承担了项目组的整体业务交付和人员管理,对于长期从事技术工作的我,又是一个重大的挑战。

    CME大量使用了数据库能力,在CME的这段时间,数据库性能问题的爆发让我头疼不已,经常运行到一半系统就在某处突然挂死,前功尽弃的挫败感油然而生,数据库性能犹如挥之不去的梦魇。

    意识到解决数据库依赖的紧迫性,我开始萌生“将计算过程脱离数据库”的想法,因为挂死问题通常是由于数据集的超大和执行计划的不合理导致的。这就像大城市的交通系统,由于车流量太大,分流不合理,就会导致交通瘫痪。

    按照大数据处理方法,我们可以对计算和数据做分布式处理,于是我找到“交通堵塞”最严重的一个点作为切入点,用编译器将其转换为Python代码,然后对数据分片交给Python解释器执行。这就类似于建立地铁/高架/隧道等多层次的立体交通系统,对车辆进行合理的疏导,保证交通的顺畅。

    虽然过程困难重重,但是我没有放弃,一步一个脚印去做。逐渐,功能稳定了,烦人的挂死问题也随之消失了。这段经历让自己体会到程序员不但要善于技术,而且要善于发现,更要耐得住寂寞。

    一封邮件搞定脚本

    转眼到了2017年,云化之势浩浩荡荡。尽管云CME号称上线了,却只有一个功能:LTE新建。

    操作界面很像单机版,但因为需要额外登录网页、导入基站小区模板、以及手动下载生成的脚本,操作步骤比单机版要多十几步,并且因为是网页交互,响应速度比单机版要慢,用户体验反而变差了,甚至被调侃为“云CME是换了Web壳的单机CME”。

    CME的服务代表叶小华当时提出,能不能让用户仅通过邮件就能够使用云工具,免登陆网站,免界面操作,免下载附件,通过一个定制脚本一键式完成配置脚本的制作?

    怎么做服务要求的这份“大餐”?这一下把我们难住了,开放可编程的诉求如何在云CME落地?CME现有的接口都是和场景/表格绑定了,接口如何提供?业务??榧涞氖萃耆煌骋?,数据如何交换?每一点都是巨大的挑战,面对这些困难,我有点巧妇难为无米之炊的感觉。

    是采用之前iSStar的老路,还是采用新模式?这是我做过的最难的决定?;诙嗄暝贑ME的工作经验,我发现CME的业务特点是轻流程、重数据,和iSStar轻数据、重流程的业务模式正好相反,于是提出“大食代模式”:将CME现有的功能定义为“摊位”,将每个功能的输入数据建模称之为“食材”,可编程平台提供基于模型的数据标准操作接口,我们称之为“加工方法”,用户通过编写面向数据的算法脚本,输出数据(菜单:包括食材和加工方法),然后由平台依次派发各个摊位,完成食材的加工,最后平台完成上菜。

    有了设计思路后,我们马不停蹄地启动执行器及API的设计和开发,然后特性迭代上线,完成第一个APP的开发,指导服务完成第一个局点脚本的交付。

    一年不到时间,二次开发平台飞速发展,实现全球9大数据中心部署,从0到累计实现60万+站脚本制作,全球开发人员从0到300+,对服务人员效率提升30%以上,作业正确率接近100%,真正实现了工具降成本快速变现,把工具真正变成生产力,同时有效地支撑了服务转型,让服务真正成为我们产品的SRE,实现项目的敏捷交付。

    现在,只需要发封邮件,平台就能够自动处理并返回对应脚本,操作步骤大大简化了。对比单机版,云CME在用户体验上总算有了一点点微弱的优势。

    随后,我们与一线达成一致决定,往后所有上云功能都必须做到“一封邮件搞定脚本”。正是这条规定,让我们从最开始就聚焦于功能的自动化,避免了把精力投入到非核心功能的开发。

     

     

    回顾这15年的历程,个人能够随着公司和产品一起成长,是我的荣幸。不忘初心,砥砺前行,在技术的路上不管是顺境或是逆境,都要保持一颗好奇心和专注力,困难和挑战是倒逼我们创新的动力源泉,希望在未来为OSS的持续演进贡献自己的力量。

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