精读《前端深水区》

做者:五灵

简介

其实关于前端深水区的讨论,已经有了不少,也有了不少相关的文章。我也想借这篇关于深水区的讨论文章,讲一下本身对于深水区的理解。
原文连接:技术路线:前端开发已进入深水区前端

本期精读,@camsong@arcthur@ascoders 都有贡献观点。git

概述

原文对于深水区的想法,讲的很清楚,仍是建议读者去读一下原文。
对比 2010 年,整个前端生态已经翻新了好几遍,直到近几年的 Node BFF、IDE Cloud,抑或是客户端 AI,仍是 Serverless 的建设,,前端想要深度参与的话,单纯依靠原来的 HTML/CSS/JS 三件套技能也远远不够了。再抛开技术,整个互联网创业生态也重构了好几遍。不管是技术层面仍是意识层面,现在的前端开发已经进入深水区。github

  • 深水区须要哪些技能

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深水区须要是四个核心能力,分别是:技术、产品、业务和管理能力。web

  • 面对深水压力不需紧张

其实何止前端开发,整个技术行业都已步入深水区,只是前端工程师的感知来的晚一些而已。只要把眼光投向深水区,问题就会一个接一个的浮上来,当愈来愈多问题浮起来的时候,就是你慢慢沉向深水区的时候,这时候不须要太过紧张。数据库

精读

深水区的理解首先须要达成一致,并不仅是一个维度的加深,而是全方位多方面的困难同时加击,压强升高、光线减小、温度剧变等等。后端

对应到文中总结的解法就是须要『技术创新、流程优化、团队合做、影响大盘、驱动业务、商业决策和团队管理』。但你展开想一下,把这个角色换成后端、无线端、甚至是 UED,是否是也能完美匹配。因此这些能力应该是技术人员发展到必定程度面临的广泛问题而不只仅是前端。安全

但这些能力是否有个更好的归纳?固然有,就是明确一个方向并带领一群人完成目标并实线商业价值。这其实就是商业或者说业务的整个运做过程。微信

这其实也在抛一个命题,前端发展到必定程度就必定要转业务吗?
是也不是。固然要转,但并非全转。全转业务你过去的积累有什么用?不转业务单纯前端能发挥的影响力就会受限。因此答案是利用前端技术优点同时补充业务能力推进商业流程。网络

因此此文并非严格上讲前端技术的深水区,或者做者确定认为他能接触的前端技术已经到瓶颈,且没有想到突破口。前端工程师

怎么去定义深水区,@流形 认为是须要创建技术壁垒或学术壁垒。当咱们看待一贯技术,若是在投入一到两年就能够对齐,那么显然技术自己的深度是可观的,若是是十年才能对齐,这时候除了会影响经济或政治外,不会有人会去重作,只能使用。用另外一个相似的概念反摩尔定律来对应深水区说,每隔两年,技术不能显著带来效能的成倍提高。

深水区值得关注的方向

业务领导力

也就是原文提到的 “技术创新、流程优化、团队合做、影响大盘、驱动业务、商业决策、团队管理” 等能力,一个拥有领导力的人发挥的价值远超自身孤立的价值。

业务价值

发挥业务价值是技术人的最终目标,好比数据库技术想发挥业务价值,就要作到高效、稳定,价值越大每每技术难度就越大。

值得庆幸的是,前端的业务价值与技术难度每每不成正比,有时候将客户的业务场景固化成一套模版,整合起来赋能给更多客户,这等于将商业模型做为能力赋予了其余客户,但自己并无用到一些高级技术。前端能作的不只是内部提效和外部体验,由于前端是人机交互的入口,才有机会将业务思考打包到代码中,直接透出给客户。

端技术的发展

  1. 数字孪生。那么在端上的仿真能力须要大幅提升,那么结合模型自动生成,不一样物体的建模能力等都是很大挑战
  2. 虚拟实现。这点上就不赘述,从 FB 重点发展 Oculus,微软发展 HoloLens 能够看到这个趋势,从互动的将来来看,这不是终局,可是最适合今天要突破的技术。
  3. 可视分析。数据在人类面前仍是过度难懂,结合数据的分析系统在各行各业正在渗透,端上结合可视化的能力就显得很是重要。
  4. 更多的,像边缘计算,前端安全等领域都是很是深刻的领域。

这些问题,已经不是一年就能彻底突破的,须要 3-5 年,甚至 10 年时间。

前端深刻体系

  1. 但对于我所处的大数据环境来讲,确实接触了前端技术深水区。来源于端计算能力 + 网络基建 + 大数据的爆炸式增加。

编辑器:复杂的开发离不开代码,前端们一直孜孜不倦的把 IDE 引入 web,VS Code 作了很成功的尝试但仍是须要一层壳套着。且对于大数据处理这样的领域,须要定制的能力远超过通用的 Manaco editor 等能提供。

  1. 表格类数据处理能力:比尔盖茨最引觉得豪的微软软件是 Excel。你永远不知道 Excel 有多少种酷的用法来解决用户问题。可否把 Excel 引入到 web?同时对数百万条数据作交叉分析,这对性能和架构都有很大的挑战。
  2. 可视化数据展示:大数据的一个典型特征就是价值稀疏性,如何把蕴含的价值展示出来,须要了解图形学、统计学、交互色彩等各类能力。大学老师教的内容终于能派生用场了。

总结

在局部领域前端已经有可能深刻,固然前端技能上说这些也不能用 HTML, CSS, JS 来解决,须要开发者有深刻学科的背景。但今天前端面向仍是产品功能的须要,在端上更强调的仍是产品功能为主。咱们作一款复杂产品,更多还会在工程上纠结。若是没在功能的深刻性上思考更多,以对应真正技术发展,那么深水区还远。

正如前面所说,深水区会压强升高、光线减小、温度剧变,须要本身发光发热和更多的坚持。

跨过深水区,让其余人处在浅水区就能作事,这或许就是你走出深水区的标志。就像 Alan Perlis 说的一句话『简单不先于复杂,而是在复杂以后』,也许将来看来你今天挣扎的深水区只是个小泥坑。

讨论地址是: 精读《前端深水区》 · Issue #193 · dt-fe/weekly

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