移动互联网之后是什么?

先说一个故事,那是在2011年,百姓网的投资人Benchmark Capital的合伙人Matt来到百姓网,当时我们谈到移动互联网的时候,我说到一句“移动互联网是未来。”他当场就打断我说“移动互联网不是未来,而是现在。”这句话让我印象深刻,当一种思想或者方法论被所有人接受的时候,往往已经是没有未来了。就像在99年开始做网页的时候,满世界都只有一本Dreamweaver的书,还是针对老版本的,2005年写搜索引擎的时候,solr还不存在,好在还有个lucene。2007年想接入小额支付,那就是噩梦。但是当所有的基础设施都满足的时候,也就是这个行业的机会没有的时候。当一个概念已经被所有人接受的时候,可能已经太晚了。所以移动互联网早已是过去式了。

1. 产业互联网

在互联网刚刚诞生的时候,虽然人数很少,但是每天都在增加,那个时候推动这个行业发展的是巨大的人口红利,就像中国的农民工进城一样,好像永远不会退却,在我进入大学的1998年,中国的互联网网民数刚过百万,到客齐集诞生的2005年,迅速扩大到了一个亿。这个时候的互联网必然是粗放型的,因为服务老客户的意义基本不大,永远都有更多的新客户过来,深度是没有意义的,广度才是第一优先级。就像高速公路网络最关键的是覆盖度,能到不能到是关键,路上的体验本身不是那么重要,比如像门户,搜索,分类信息,都是以轻,以薄薄的一层的方式来智胜,我称之为叫“雁过拔毛”。这个时代最流行的技术有两个,一个叫做LAMP,一个叫做搜索,LAMP就是Linux+MySQL+Apache+PHP,这种技术的特点就是为了快速开发,同时兼顾高并发高可用。

从2010年开始的“移动互联网”是互联网的第二波浪潮,这一波虽然从倍数上看翻得不是很厉害,就是从3亿的互联网人口进入到了6亿多的人口,但是他有几个特点:1)互联网人口的基数已经很大,所以席卷的人群也变大了。2)这是一次从PC往移动端的迁移,在2010年左右的时候,几乎所有的PC互联网公司都发现他们的PC的池子在漏水,虽然他们很努力,但是用户访问量就上不去,百姓网的PC端PV是在2011年达到顶峰,之后就再也没有达到过。3)用户使用时长的增加,场景的扩容,不是简单地屁股坐在电脑前面了,消费者是在场景中完成的,第三这个时代还是平台化的,切的还是比较高频的需求,追求需求满足的完整。4)更重要的是“移动互联网”带来的用户消费行为方式的变化更加之巨大,打车,外卖,电商,这个时代的特点就是“闭环”,也就是说要做完整的消费链条。在技术层面,这个时候JAVA再次回到了技术圈的中心,最主要原因是业务的复杂度提升,导致需要能够诞生复杂逻辑的应用,另外一个特点是iOS/Android的客户端让整个的开发过程变重,但是这种重与整个产业的高营收是对等的。

如果说第一波“PC互联网”抓的是人口红利的话,那么第二波“移动互联网”抓的是场景与时长的红利。而现在这两个红利都吃完了,下半场吃什么?如果只是把互联网当作一个产业的话,我觉得根本就没啥下半场可言,因为巨头基本上已经把互联网行业给瓜分了,但是如果把互联网当作是一种工具或者是思维的话,那么他还只是一个开始。因为他开始进入到一个个的产业里面了,去改造很多之前还没有被改造的互联网化的东西。在互联网化之前,我们发现还有更早的一拨浪潮,那个在十几年前就已经开始了,那叫做“信息化”或者“电子化”,而现在这波无非是“信息化”的一种升级。只是之前“信息化”更多的是考虑效率提升,而现在的互联网化可能要更多考虑产业整合的问题,前不久看的卫哲关于B2B的一篇文章受益匪浅,借用一下他的概念,“产业互联网”本质上是分蛋糕的,而不是做大蛋糕的,也就是解决利益分配的问题,通过整合,减少中间环节提升效率,去挤占原有行业的份额,单纯在用户层面上的红利已经没有了,但是对这些用户服务的行业和企业却需要一波升级,这就是产业互联网,B2B,SAAS等行业存在的价值所在。

“产业互联网”的几个特点:1)必须做得深一点再深一点,如果把PC互联网的模式比作“雁过拔毛”,那么“产业互联网”就要做到“一鱼多吃”,用户规模已经意义不大了,单个用户的ARPU值是很关键的数据。2)APP,PC端,还是小程序?什么适合用什么,一定不能求全,而是跟着场景,收益和成本来走,虽然互联网概念很重要,但是互联网这个时候只是工具,什么适合用什么。3)行业知识变得非常重要,这已经不是互联网人熟悉的流量,产品,和补贴的游戏了,这是一个已经存在行业规则的地方,必须对这种东西存在敬畏,互联网人需要理解的话,必须沉下来慢慢做。总结一句话就是:做公司回归到做生意,互联网回归到工具。这就是我看到的HiCTO的势能的机会,我们可以通过咨询服务加投资的方式将互联网技术作为一种工具输送给这些懂行业的生意人。

2. 物联网 + 人工智能

互联网是人的连接,当人的数量和时间都已经扩无可扩的时候,需要考虑拓宽他的边界,所以下一波网络必须对于网络扩的更大,走得更深,这就是物联网 + 人工智能。就像移动互联网和手机是一堆好基友,PC互联网和PC是一对好朋友一样,IoT必然配合着人工智能,原因是对于物的连接必须要脱离人才有意义,否则依然占据的是人的时间,还需要一台电脑或者一个手机这样的interface去操作他。假如说用户发出了一个指令,倒水,那么水壶要知道水杯在哪里,水杯要告诉水壶自己还有多少水,水壶要控制倒水的节奏不能把水溅出来,同时还要注意水杯是否倒满了,这是一个水壶和水杯的互相通信的故事,和人已经没有关系了。这才是未来,更多的不占用人的时间的事情会发生,背后就是需要更多的信息连接以及更多的人工智能。

但是物联网的爆发的前提条件就是必须要有一个操作系统,就像PC产业的爆发是因为有Windows和Mac的操作系统,PC互联网的爆发是因为有浏览器这样的类操作系统,而移动互联网的爆发是因为有iOS和Android这两个操作系统,物联网上只要还没有诞生操作系统,那就会有问题,而且几乎可以肯定是物联网的操作系统可能就是在云端,而不会以手机或者PC这样的东西来出现,就算出现那基本上也只是个终端。当然啦,这一切还只是我个人的臆测,这就是在访谈的时候我谈到的大势,站在科技的角度上来看,产业互联网只是个小势,而物联网和人工智能才是大势。但是它到底是什么,长成什么样子,谁也不知道。

3. 我们能抓住什么?

离开百姓网以后,会思考很多之前我们经历过的一些成功与失败,越是思考就越觉得成功来得很幸运,而失败其实也很自然。比如百姓网的移动端为什么总是做不起来,我的理解是两点,第一点不是所有的行业都能够在变革中进行转移的,比如分类信息其实本质上他就是PC互联网时代的产品,如果我们还是把自己定位成分类信息,那是永远都做不好移动客户端的。举个另外的例子,移动互联网时代的大众点评已经不是PC时代的点评了,他其实是团购这种业务形态而他的本质没有变,那就是餐饮,还是吃货的生意。用户使用的场景决定了某些产品形态是会发生变化,分类信息的尴尬之处就是在于纯粹的信息不适合移动互联网,而本身分类信息又是跨了多个行业的一种媒体。同样的道理,可以去看豆瓣。

第二点,就叫做过去让你成功的东西会在未来把你带到沟里面去,这是方法论的问题,在PC互联网时代成功的方法不一定会在移动互联网时代有效,同理移动互联网时代的方法不一定能够在产业互联网有效。但是人都是有思维的惯性,以至于让人会错过整个时代。这里面我想起了两个人,一个是乔布斯,当他离开苹果以后,他做的NEXT是相当的失败,他把对于产品的极致追求放到了工作站上,要求把机箱打造成那种绝对直角的造型,还要喷上50美元的油漆,这些高成本的东西面向个人消费者可能是有效的,但是面对企业用户则完全变得无效了。所以在整个企业级消费市场上,乔布斯几乎完败,但是在个人消费市场上,他几乎是王者,好在后来个人消费电子产品时代的到来让乔布斯如鱼得水。另外一个人就是雷军,在金山时代,他们的敌人就是微软,擅长的就是软件死磕,磕到几乎完美错过了PC互联网时代,但是到了移动互联网时代,雷军又成了领军人物,大规模软件所需要的东西和硬件产品制造还是具有一定的相似性,虽然他们的硬件真的做得比华为差远了,但是他的软件还是一流的,说到底雷军还是个做软件的。

看到的创业成功故事越多,越觉得所有的成功背后都有大势,以及自己的经验和能力正好与之匹配,反之亦然,要么是势头不对,要么是大势认为不应该用这种方法来做。

组织扩张的架构思考

又到一年招聘季,拿了钱的公司准备大干一场,没拿钱的公司也希望换点新鲜血液,一场招人大战已经在神州大地展开。过年到现在已经帮几个公司在做人员规划了,在此正好做一些总结。

1. 扩容的三种情况

我们先不谈组织的问题,我们先来谈谈系统架构师的工作,我把系统扩容一般理解成三种方式,一种叫做scale-up,就是机器数量不变,只是把单台机器变得更强了。第二种叫做scale-out,就是每个机器做得事情都不变,但是数量增加了;第三种叫做引入新的类型,比如在web服务器和db服务器之间,引入一种叫做cache服务器的东西,这种情况是最复杂的,因为首先他会增加系统的复杂度,其次工程师对于系统有个熟悉的过程,还有跟业务有个调优的过程,引入也是存在风险的。

再来类比一下招人的情况也是一样的,一种是同样的岗位需要更加强大的人,这就是scale-up,目标是为了素质提升,做替换的工作;第二种就是scale-out,岗位职责和考核标准都很明确了,同时外面也有大把了同类型的人,那就是一个横向扩张的事情,比如像销售,客服,地推一类的就是特别容易扩的,对于技术来说要看我们的业务特点以及公司文化,如果是业务明确只是需要码农,那也可以比较快地扩,但是大多数还是有一定的难度的。第三种情况我认为是需要慎重的,原因是引入一种新的工种会增加系统的复杂度,其次是缺少横向的对比,所以失败的概率会大大增加。可是,往往很多初创公司又乐此不疲地期待一个新的类型的人进来可以带来巨大的变化,如同没有经验的架构师老喜欢引入大公司的复杂框架,期待奇迹的发生,这是很不可取的。

2. 吃过猪肉?见过猪跑?还是听说过有一种叫“猪”的动物?

做HiCTO做久了以后对于一类问题,我们通常就只能呵呵地婉拒。这个问题就是“你们有没有好的CTO推荐啊?” 一开始我们还会问一下你要什么样的?大概希望是怎样的技术以及怎样的经历啊之类的问题,后来发现基本上都是属于那种你看着办把,只要是CTO,越牛越好。对于这种情况,我可以把CEO对于CTO的理解是:听说过有一种叫做“猪”的动物。

第二种境界就是见过“猪”跑了,比如跟我们合作了久的CEO,对于CTO的人选开始有了自己的标准了,比如技术是靠前的还是靠后的,要不要有数据能力,产品能力都开始有明确的倾向了。再有对于人的管理水平,以及性格特点也开始有比较明确的要求了,因为他看见了“猪”是怎么跑的了,虽然还没有吃过“猪肉”,但是已经看过猪跑了。那最后一种我就不说了,吃过猪肉的CEO一般不需要满大街打探哪里有CTO了,他们要么早就已经有了CTO,甚至有了下一任的CTO,或者知道圈子在哪里,从哪里捞人了。

首先,技术人员是非标品,哪怕规定好了岗位,其实每个人特点也不同,而且岗位越高越难标准化,CTO肯定比叫架构师的非标程度要高,而架构师肯定比工程师的非标程度要高。其次,对于创业公司来说,每增加一个新的岗位就像是引入一种新的服务一样,针对每个公司的业务特点,都需要摸索出适合的岗位配合组成,以及具体的岗位职责和要求,这需要一个过程,尤其需要失败的经验。所以,如果我们只是听说过“猪”而没有见过猪跑或者吃过猪肉的话,大规模地招聘那些传说中的岗位的话,那么风险是巨大的。

3. QPS

在架构的世界中,不管你怎么调整,有一个非常好的衡量指标,那就是QPS(Query per Second),这是对于单台机器的效率的一种衡量。比如原先服务器端一共有1000次请求,10台机器顶住了,那么每台机器的QPS就是100;现在总量如果上到了10000次请求,而我们的机器用去了20台,那么每台机器的QPS就是500。换句话说,在我们产出达到10倍的情况下,效率提高了5被,成本只提高了2倍。这是在架构扩容中最漂亮的一种情况。

拿业务来举例子的话,百姓网最早信息的审核只有一个人,他一天要审核5000条信息。然后横向堆人,但是每个人基本上的上线也就是5000条,这样如果百姓网每天的信息达到10万条的话,基本上就需要50人。可是在百姓网信息达到50万条的时候,我们还是只有十个人在做审核,相当于人均审核量可以达到5万条。这是为什么呢?审核流程做了优化,同时做了很多的机器处理的工作。

人员的扩张的目标不仅仅是为了总量的提升,最终跑赢的一定是总量和人均产出都高的公司。从架构的角度上如何提高这个QPS,无非三种:1)更好的硬件。2)合理有效的架构。3)不断优化和简化代码,偿还技术债务。从组织的角度上提高QPS,也无非三种:1)提升人的素质(通过老人的学习成长或者更换更强的人)2)合理有效的组织结构,有效分工和优化,发现和解决关键路径上的瓶颈。3)不断优化和简化的工作方法和流程,把工作工具化自动化。

4. 复合型人才的意义

最后一个角度还是从架构谈起,最早的时候百姓网的服务器用的是易趣的,考虑到以后可能的数据库的压力,所以针对数据库我们用了专门的一种服务器,4U的巨大的机器。但是在百姓网一开始的很长一段时间里面,我们的数据量不大,所以这几个大家伙有点大材小用,但是他们的CPU又不是很强,只是容量大而已,放出来做web又不是很合适,这种情况就很鸡肋了。同时因为有一种特殊服务器的存在,导致我们在考虑资源的时候需要分开来去考虑,无法进行完全的调配。所以,后来我们采购服务器的时候,基本上就是奔着统一的角度去的,在只有几十台规模的情况下,最好就是这个机器技能做web,又能做搜索,又能做数据库,这样资源的调配就会非常的容易。

同样的道理,在招聘人的时候也是类似的。没有谁能够保证公司的业务发展不发生变化,尤其是创业型公司,业务变化就更快了。同时创业型公司不像大公司,有那么多的部门可以横向调配资源,这个项目不行了还可能在其他项目中用。创业型公司则不行,所以如果一个专门型的人才面对业务调整,基本上的选择就是离开,否则公司看他也不顺眼。所以,创业型公司最好是招聘复合型的人才,然后一个人承担多个不同的岗位的职责,这样调整起来更加方便。而且专业性的人才往往需要很多的配套,他在大公司里面发挥的价值更大,比如说一个数据专家在大公司可以处理更多的数据,创造更大的价值,当然也可以获得更多的收益。在小公司他的价值是无法发挥的,且不说创业公司还会觉得他太贵,这就是一种over-qualified,现在还用不到。

对于技术岗位来说,公司的人员扩张最好是一种比较平缓的过程,既不要一下子招很多人,也不要close headcount,时刻打开跟市面上最优秀的人的通道。组织的发展如同架构的发展一样,是个演化过程,最怕大起大落,一下子要招聘很多人,一下子又要砍掉很多不合适的。人员招聘和架构一样,也是需要考虑削峰填谷,异步化,灵活调整。