Google在很長一段時間里都是技術圈內的頂尖技術的代名詞。外界也不清楚Google是怎么完成一些不可能完成的任務的。當年，大家光是想象Google怎么保存那些海量的索引，是怎么做到的都不知道。所以大家想象Google里面每個工程師都是百年一遇的大神吧。直到后來，Jeff Dean的三篇論文Google File System，MapReduce和BigTable一發布，大家才注意到，原來Google有個Systems and Infrastructure Group，有個Jeff Dean大神。原來他們把處理海量數據的方法，寫成了內部系統，Google的工程師，不需要是神，只要學會這套工具，就可以操縱海量的數據了。但是，可惜的是，Jeff Dean和Google只開放了他們的思想，但是沒開放內部工具出來。這時候，一個叫做Doug Cutting的大神站了出來。Doug Cutting是Lucene的作者，他當年曾在多家公司做搜索，還曾經在Apple做過搜索，他覺得業界缺乏一個開源的好用的搜索引擎內核。他就寫了Lucene，Lucene是現在廣泛使用的Elastic Search的內核。可以說，現在你在全世界的很多網站內點搜索，都是Lucene在支撐。僅當年我們創業的時候，因為我們在用Lucene，所以，我們的客戶跑在Lucene上的搜索量就有幾千萬。Doug Cutting把Jeff Dean的思想實現了出來，做了一個開源軟件叫做Hadoop。Hadoop興起后，其實分析處理海量數據，就變成了一個人人都可以做的事情（買得起機器就可以），從而產生了一場大數據的革命。我舉這個例子什么意思？就是Google很牛逼，Google在04-5年就有能力非常高效的分析處理海量數據。在那個時間點，能做Google量級的事情的人沒有幾個，這是非常有技術含量的。但是Jeff Dean一公布具體思想，這個技術含量就驟減。但是，仍舊是很有技術含量的。等到Doug Cutting把Hadoop做出來，分析處理海量數據的門檻實際上就降低到了會編譯和搭建這個Java開源項目就可以了。當然，有一些領域內的東西，即使有了開源軟件，由于你對領域知識的匱乏，你仍舊很難高效的開發。比如Lucene，非常好用，但是Lucene是一個底層引擎，如果你對倒排索引的各種細節不夠清楚，你直接用Lucene開發出好用的搜索是很難得。所以，當時我做了一個Cypress系統，用XML／HTTP請求把Lucene完全封裝起來，用戶不用懂倒排索引的任何細節就可以用好搜索了。后來流行的Elastic Search，跟我的設計思路如出一轍，唯一的區別是，他用JSON來做數據傳輸的格式，我用XML。一般團隊使用Lucene，可能需要幾個月才能做一個可用的搜索，用Cypress或者Elastic Search，一天就夠了。在這些牛人和開源工具的作用下，很多原來無比高大上，也沒有幾個人可以做的領域，很快就變成了隨便一個工程師都可以學會的東西。

實際上，中國的大多數技術公司，核心還是業務，而不是技術，技術的價值在于良好的保障業務。公司真正賺錢是靠業務。美國呢，大公司里面技術比重更高的公司要多一些。但是，也有大量的公司，核心業務并不是技術本身。

在這樣公司里面實現業務邏輯的工程師是主流。他們雖然非常重要，但是他們做的事情，價值不是技術含量，而是能不能完美的滿足業務需求。

作者：郝培強
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來自為知筆記(Wiz)

總結

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