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企業(yè)軟件選擇開源自研還是直接買商用?

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上帝一開源

我就玩自研!

開源已經被國內企業(yè)玩壞了!

企業(yè)該不該采取開源自研的路線?

相信這個話題經常會被拉出來討論,包括很多時候我們在思考要不要使用云計算,要不要使用云計算上提供的各式各樣的服務,還是選擇自己去構建各式各樣的所謂開源自研自建的各種內部平臺...等等這類問題,波吉今天就來聊一聊這個話題。

我先列舉下支持開源自研自建的幾個基本邏輯:

軟件不需要額外費用

使用開源軟件并不需要支付任何商業(yè)費用,包括不要給云廠商,軟件商擼羊毛。

自主可控

可以根據(jù)自己的公司的真實需求來改造開源軟件以滿足各種各樣的業(yè)務目的。

數(shù)據(jù)安全

將數(shù)據(jù)牢牢掌握在自己公司內部,避免信息第三方供應商可能導致的信息泄露風險。

大概就是以這三個理由為核心,因此不少企業(yè)選擇了走所謂開源自研自建的路線,但是事實上,與正常的認知不同,如果一個企業(yè)真正在乎上述三點,恰恰并不應該選擇開源自研自建。

企業(yè)在開源自研上花費巨大

大家都知道目前全球的經濟正在發(fā)生重大的變化,包括歐美的高科技公司紛紛縮減開支,包括大量的裁員。而且我們也可以看到 37signal 的 CEO 也表示云服務太貴了,如果下云的話可以節(jié)省一年非常高的費用。這似乎給了我們一個錯覺,就是放棄云服務,回歸開源自建可以節(jié)省成本。但是真相真的是這樣的嗎?我們可以看到幾個有趣的現(xiàn)象,云服務事實上在經濟衰退期反而進一步增長了;另外無獨有偶的是容器管理服務Rancher 的商業(yè)版本也是逆勢成長;而在海外對大量企業(yè)采樣可觀測性方案的調查中發(fā)現(xiàn),大量企業(yè)選擇從開源方案轉向到注入 Datadog,Splunk,Dynatrace 等商業(yè)服務上,而不再選擇自建 Prometheus,Grafana,ELK。

Google 云服務逆勢成長

事實上大量的企業(yè)在經濟衰退的時候反而更加傾向于選擇商業(yè)服務,而不是開源自研。這究竟是為什么呢?其實本質原因是開源自研雖然沒有了軟件本身的成本,但掌握這些軟件,維護更新這些軟件,甚至包括要保證這些軟件符合各種各樣的安全規(guī)定,審計規(guī)定,合規(guī)要求,企業(yè)需要大量的人力投入,而且由于在歐美相關的工程師的工資也非常高,在經濟衰退的時候,企業(yè)要思考的是整體的成本,要計算 TCO,包括要計算未來的可持續(xù)性發(fā)展,這個時候,面對人力資源的投入,還是選擇云服務,在董事會眼里我想是不言而喻的。

大部分企業(yè)在自己非核心業(yè)務上投入的大量工程師一定會優(yōu)先被考慮調整,而這些工程師往往是開源的愛好者和使用者,如果能夠將開源自研的產品的質量做到與商業(yè)產品類似,其整體的人員成本一定不低,包括在人員基礎上還要進一步投入相關的硬件資源以及各式各樣的管理成本,甚至存在因為人員調整導致的一系列無法更新維護升級的問題。所以聰明的管理者,“可惡”的資本家都會算清楚這個賬,而傻白甜的“可愛”的資本家則會遇到自己的支撐系統(tǒng)青黃不接,同時又要面對勞動仲裁的窘境。

自研只不過是開源產品的二次開發(fā)

很多企業(yè)事實上選擇開源方案有一個重要的原因就是自主可控,不會被其他企業(yè)所控制,真相真的是這樣的嗎?事實上我挺反感絕大多數(shù)的基于開源的二次開發(fā)并稱之為自研,大部分公司所謂的自研僅僅是對于開源產品的魔改而已,并且這些魔改事實上對于企業(yè)的自主可控造成了巨大的傷害!

開源產品通常沒有義務去滿足會按照企業(yè)所需要的方向發(fā)展,當企業(yè)選擇基于開源的二次開發(fā),不得不面對新版本的兼容性問題,包括技術發(fā)展后的替代問題,甚至可能還存在一些特殊的法律問題(比如很多開源軟件的地圖不符合中國的法律規(guī)范)。真正要解決這些問題的需要持續(xù)地投入。但這些投入最終使得企業(yè)與這些開源的自研項目的團隊形成了一個微妙的關系:

當一個管理者在不懂技術的情況下聽信了技術團隊的選擇,他可能過幾年后發(fā)現(xiàn),所謂的自主可控只不過是這些技術團隊的自主可控,有可能反向綁架了公司。企業(yè)不得不為這些可以自主可控的工程師支付巨大的成本以維持這些平臺的持續(xù)發(fā)展。而事實上大部分在人員變動后,自主可控的開源建設就變得不再可控,甚至企業(yè)要花巨大的成本重新選擇重新遷移。

當外面的技術日新月異,更新迭代的時候,所謂自主可控的因為各種魔改,導致版本升級或更新存在著巨大的成本,并且升級需要承擔巨大的風險,使得企業(yè)無法享受到技術升級帶來的紅利,這些所謂開源自研的自主可控的平臺反而成為了企業(yè)競爭力的短板。

反過來這些所謂開源的自研真的有什么核心競爭力和核心優(yōu)勢么?顯然是沒有的,他們不過是開源軟件本身的一些定制二次開發(fā)的工程師,本質上就是一個和給商業(yè)軟件做二次開發(fā)的外包工程師沒有什么本質區(qū)別,絕大多數(shù)沒有什么高科技,大部分都是改改 UI,搞搞對接,不過這樣還是相對好的,如果真的做出了核心級別的修改,除非是企業(yè)的基于開源的核心產品,否則對企業(yè)本身所帶來的風險貽害無窮。

工程師35 歲魔咒的根本原因

而站在工程師個人的角度,其實開源自研自建才是工程師到了 35 歲會遇到職業(yè)危機的最根本的原因。大家有一個錯誤的認知,就是掌握了各種開源的技術,開源的方案,就能夠升職加薪,但這個是非常錯誤的想法。事實上前面提到了海外的企業(yè)為什么在經濟不好的時候反而進一步的選擇云服務,道理很簡單,因為 TCO(整體擁有成本)是計算人員投入上的成本的,當開源組合工程師的費用要大于選擇商業(yè)產品的時候,也就意味著這種選擇是不劃算的,因為開源軟件本身是不需要費用的,這就導致必須在人員投入成本上一定要小于使用商業(yè)產品,也就意味著工程師的數(shù)量或者工資總數(shù)是有明顯的天花板的。

所以也正如我們看到的那樣,很多時候要么人少 996,要么自我感覺良好但工資收入?yún)s無法上漲。所以當一個剛畢業(yè)的工程師信心滿滿的投入到工作以來,隨著年齡的成長,你的個人時間(組成家庭后的原因)會變得更少,而相應的收入水平及預期又在不斷的上漲,到了某一個臨界點(所謂 35 歲魔咒)很多事情就一定會發(fā)生。

那如何避免這種宿命的發(fā)生呢?國外其實給出了很多例子,很多企業(yè)中的技術員工并不是選擇去使用什么開源自建,而是會掌握各種各樣的企業(yè)服務的能力,如云服務,SAP等等專業(yè)技能,將這些產品有效的應用到自己的工作中來,思考這些商業(yè)產品和服務如何真正的解決企業(yè)的問題,把時間花在各種各樣的理論體系的認知升級和思考如何幫助自己的企業(yè)真正解決問題上,而不是天天搗鼓那些本來就不是你應該關心的某個開源產品的缺陷處理和修復上。那么即使有一天你離開了原來的甲方企業(yè),相信會有大量的乙方企業(yè)尤其是使用他們產品并且有思考的你遞出非常多的橄欖枝。

這種“旋轉門”現(xiàn)象其實在海外非常普遍,這樣形成了一個正循環(huán),企業(yè)在專業(yè)的工程師的判斷下選擇采購有競爭力的商業(yè)服務,商業(yè)服務公司有利潤進一步發(fā)展使得其需要擴張和人才,商業(yè)服務公司有動力雇傭來自甲方的專家繼續(xù)提供有競爭力更優(yōu)質的服務。如果換成在中國,商業(yè)服務公司無法發(fā)展壯大的話,也沒必要承接這些開源工程師們,開源工程師被迫創(chuàng)業(yè)變成商業(yè)服務公司,然后又無法壯大,進入了一個死亡循環(huán)。

根本問題是缺少真正有價值的產品

然而,為什么企業(yè)有時候會選擇開源自建自研也是有很多原因的,并不一定是管理者想不明白這個道理,中國的商業(yè)軟件服務企業(yè)提供的產品和能力本身存在著巨大的缺陷,并不能提供很好的滿足企業(yè)客戶需求的產品與服務,使得有一定技術能力的企業(yè)不得不選擇開源自建自研。我們發(fā)現(xiàn)很多中國的商業(yè)軟件服務的真實的產品力甚至比不過企業(yè)自己構建的開源平臺,很多商業(yè)軟件服務商甚至本身就是開源簡單魔改就拿出來作為商業(yè)產品售賣。所以很多時候出現(xiàn)企業(yè)開源魔改的根本原因可能往往不是企業(yè)本身做出了錯誤的選擇,而恰恰相反,真正的原因是供給側的公司太拉跨了。

我們可以看到尤其在中國的 SaaS 服務廠商的 CEO 們經常寫公眾號分享的內容不是如何用產品解決客戶的問題,如何提供優(yōu)秀的產品,恰恰相反,大量的文章探討的是銷售管理,銷售模式,銷售渠道等問題,然而做了這么多的分享,我們看到大量的披露財報的中國軟件公司都存在著銷售費用超過甚至遠超研發(fā)費用的現(xiàn)象,但他們的收入規(guī)模或利潤增長都存在嚴重的天花板,所以這樣的乙方真的是在提供優(yōu)秀的產品嗎?

結論

中國應該涌現(xiàn)出一批各個領域的優(yōu)秀的產品,真正讓企業(yè)的重心關注到自己的核心業(yè)務上,而中國的企業(yè)管理者,尤其是在采購軟件的時候,想清楚自己需要什么,如果遇到了優(yōu)秀的云產品和云服務,不要投入所謂開源自研,幫助這些優(yōu)秀的產品發(fā)展,幫助中國的企業(yè)服務發(fā)展,最終企業(yè)與這個企業(yè)的工程師們才能真正的做到利益最大化。

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