Джедай-разработка. Джедай — это в первую очередь человек, который может в одиночку изменить судьбу вселенной (не подпадающий под принцип «один в поле не воин»). И некоторые open source фреймворки позволяют решать сложные технические проблемы простым деплоиментом готовых решений. Теоретически можно написать свой map-reduce, свою распределенную файловую систему и даже свою supertable realtime database. Но это займет много времени и будет по качеству хуже существующих решений.
А вот свой Spark за пределами долины уже не написать — просто слишком сложная система, требующая слишком много очень высококвалифицированных разработчиков. Но зачем все это писать, если весь big data стек организации можно поднять на 2 дня. Террабайты логов? Cassandra + Spark + Zeppelin. Из готовых docker контейнеров опытный человек может поставить все и за один день.
— Apache Spark релизится раз в 3 месяца с мажорными фичами. Это радикальное увеличение стабильности, появление новых инструментов (SparkSQl, Dataframe, GraphX), увеличение количества реализованных алгоритмов (Gradient boosting в MLLib). Solr за пару лет научился шардироваться и посему работать с большими данными. Hadoop переродился в Yarn. Эти фреймворки обзаводятся новой полезной функциональностью без приложения моих усилий. А значит, я могу более эффективно решать поставленные перед мной задачи. В проприетарном продукте жизнь становилось бы легче только тогда, когда я бы сильно вкладывался в то, чтобы сделать ее легче.
Хорошая документация. Очень мало top level apache проектов с плохой документацией. В apache incubator плохую документацию можно встретить чаще. Но даже в этом случаи — в силу открытости проекта у него есть пользователи, которые оставляют следы своих изысканий на StackOverflow. То что в проприетарном проекте обычно первый шаг — обратится непосредственно к автору кода, является самым крайним шагом в open source. За 2 года своего самого тесного общения со spark мне пришлось писать на dev mailing list всего дважды.
Сложившееся коммьюнити. В open source у меня всегда есть чувство плеча и принадлежности к какому то кругу, который всегда поможет в корректно поставленном техническом вопросе. Появляется ощущение, что у тебя замечательные коллеги по всему земному шару. И они останутся, если ты даже сменишь фирму, но не сменишь фреймворк.
Работа на себя. Работая с open source вы увеличиваете свою экспертизу в нем и быстро растете в зарплатно-профессиональном плане. Действительно, если понадобиться сменить работу — на рынке есть 5 контор, технологический стек которых вы уже примерно знаете и можете приносить пользу с первого дня. Вам не нужно по полгода входить в контекст переходя с одного проприетарного стека на другой. И фирмам тоже проще — можно нанять сотрудников, которых практически не надо обучать.
Все это является плюсом для сотрудников и работодателей в России. И для того, чтобы воспользоваться этими преимуществами, не надо быть committer. Достаточно быть contributor. Для тех, кто не знает, кратко расскажу, чем они отличаются. Сontributor — это человек, который предложил патч к проекту и его committer вмержил в мастер. Committer — это человек, который имеет право (и обязанность) регулярно коммитить и вмерживать патчи в мастер.
Contributor, таким образом, идеальный сотрудник в российских реалиях. Он хорошо знает проект, раз пользовался им достаточно, чтобы понять, где его можно улучшить. Он смог его улучшить. Он может собирать проект из сорсов и править сорсы, а значит, всегда сможет залезть в код и кастомизировать, если понадобится.
Контрибьютером быть классно — тебе не надо сдавать Spark Certification за 300 баксов, при этом никто не поставит под сомнение твою компетентность в этом фреймворке.
Committer обладает большей экспертизой в проекте, но куда важнее — большей властью.
Он может «протащить» в проект патч, выгодный его работодателю. Он может забанить патч, если он не выгоден. Он может определять пути развития проекта. Но власть идет не бесплатно. Он реально должен работать над формированием и поддержанием своего авторитета — читать бесконечные, бесполезные патчи, писать архитектурные гугло-доки, отвечать на вопросы. Делать это в свободное время почти нереально — это громадный труд. Поэтому коммитер делает это за счет работодателя. А что работодателю с этого? Посмотрим на список коммитеров в Spark:
| Aaron Davidson | Databricks |
| Andrew Or | Databricks |
| Andrew Xia | Alibaba |
| Andy Konwinski | Databricks |
| Ankur Dave | UC Berkeley |
| Charles Reiss | UC Berkeley |
| Cheng Lian | Databricks |
| Davies Liu | Databricks |
| Haoyuan Li | UC Berkeley |
| Imran Rashid | Cloudera |
| Jason Dai | Intel |
| Joseph Bradley | Databricks |
| Joseph Gonzalez | UC Berkeley |
| Josh Rosen | Databricks |
| Kay Ousterhout | UC Berkeley |
| Mark Hamstra | ClearStory Data |
| Matei Zaharia | Databricks, MIT |
| Michael Armbrust | Databricks |
| Mosharaf Chowdhury | UC Berkeley |
| Mridul Muralidharam | Yahoo! |
| Nick Pentreath | Mxit |
| Patrick Wendell | Databricks |
| Prashant Sharma | Imaginea, Pramati, Databricks |
| Ram Sriharsha | Hortonworks |
| Reynold Xin | Databricks |
| Robert Evans | Yahoo! |
| Ryan LeCompte | Quantifind |
| Sandy Ryza | Cloudera |
| Sean McNamara | Webtrends |
| Sean Owen | Cloudera |
| Shane Huang | National University of Singapore |
| Shivaram Venkataraman | UC Berkeley |
| Stephen Haberman | Bizo |
| Tathagata Das | Databricks |
| Thomas Dudziak | Groupon |
| Thomas Graves | Yahoo! |
| Xiangrui Meng | Databricks |
| Yin Huai | Databricks |
Spark зарождался в UC Berkley, поэтому вычтем всех из Berkley. Databricks — компания, которую образовали основатели Spark, зарабатывает на Databricks Cloud — analytic tool поверх Спарка. Spark является по факту их главным продуктом, поэтому они должны в него вкладываться. Yahoo всегда строила свою инфраструктуру на отрытых решениях — сначала это был Hadoop, теперь Spark. Компаниям такого рода нужны коммитеры по следующим причинам:
- В инфраструктуру на этом фреймворке у них вложены по крайне мере десятки миллионов долларов (кластеры по тысячи машин в Yahoo). Контроля такого рода вложений не бывает слишком много. Нельзя допускать изменений в проекте, которые не позволят перейти на более новую версию в силу обратно несовместимых изменений или архитектурных решений, которые не укладываются в видение компании;
- В любой большой компании обычно приходится делать локальные патчи в open source, чтобы заставить работать для специфических условий или требований. Если эти патчи будут большими и серьезным, это создаст проблемы при переходе на новую версию. Поэтому такие патчи надо стараться вмерживать в upstream. Протащить большой патч в большой проект, без того, чтобы какой либо коммитер был в этом заинтересован практически невозможно;
- Компания видит свои приоритеты и коммитер старается транслировать эти приоритеты в комьюнити.
Я не знаю наверняка, но думаю, что Alibaba имеет не меньше инвестиций в инфраструктуру, чем Yahoo. Groupon меньше, но все же. Для ClearData Spark — основной движок.
Intel нужно точно знать, что Spark хорошо совместим с Intel. Cloudera, Hortonworks — являются вендорами хадупа (а значит и Спарка). Они должны транслировать не только свои интересы, но и интересы заказчика. Компании, для которых Big Data и IT — основной бизнес, куда сильнее заинтересованы в committers. MapR, SAP, Oracle, IBM — сейчас активно ищут коммитеров Cпарка (хотя я не понимаю, как можно активно искать всего 30 людей, которых все поименно знают). И они готовы платить хорошие деньги. Стать комитером Спарка в долине — гарантировано поднять свою зарплату в 2 раза, если она была уже высока.
Компании, которые готовы платить большие деньги за коммитеров, в России отсутствуют. IT-интеграторы не имеют размах IBM и SAP не только в плане оборота, но и в плане амбиций определять развитие отрасли. Они следуют тенденциям, формируемым в долине. Committer просто не сможет принести им пользы.
Продуктовые же компании в России либо малы, либо сидят на проприетарном технологическом стеке. Yandex пытается развиваться по модели Google, где вся разработка in house. Как я понимаю, это позиция основана на идеи, что разработка внутри быстрее и эффективнее любого open source, когда компания в состоянии создать критическую массу опытных специалистов. С деталями инфраструктуры ВКонтакте не знаком, но она тоже проприетарная. Одноклассники точно пользуются Spark, почему их не видно в коммьюнити — не могу сказать.
Таким образом, будучи committer, выиграть по деньгам или возможностям в России на фоне простого contributor считаю очень сложным.
Отсутствие компаний в России, которые хотели бы держать committers (которым было бы выгодно), считаю основной проблемой низкого количества committers.
This entry passed through the Full-Text RSS service - if this is your content and you're reading it on someone else's site, please read the FAQ at http://ift.tt/jcXqJW.
Комментариев нет:
Отправить комментарий