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文 | 亲爱的数据，作者 | 谭婧
01
1996年的北京。
上高中二年级的左玥，代表崇文区参加市一级"四通杯"青少年计算机程序设计竞赛，得了一等奖。
据左玥回忆，在去参赛的路上，辅导老师还在吐槽，多跑了一趟西城区。
高中时期的左玥
左玥也不是第一年拿奖了，他知道，人家海淀区对编程竞赛的辅导早都是师生一对一了，非常重视。
1996年，方磊也在北京，他就读于清华大学电子工程专业，念大二。
1996年，方磊在清华
高中时，左玥最爱看《大众软件》和《电脑报》。
一篇科技报道给他留下深刻印象，是关于美国微软公司的办公大楼。
记忆中：
“大楼是十字结构，这种设计赋予室内极好的采光，让工程师享受开阔的视野。
公司依据工龄的长短，而不是按职位级别的高低，来安排座位。
资格老的人可以比leader先挑座位……”
左玥，为之神往。
1996年，《大众软件》杂志
七八年后，左玥结束美国德州农工硕士的学业，乾坤大挪移般地坐在当年报道里提到的办公大楼里。
当时的感觉，怎么说呢？颇为魔幻。
方磊比左玥晚一些进入微软，美国弗吉尼亚理工大学博士毕业，微软是他博士毕业后的第一份工作。
方磊的专业方向是解决软硬件设计的验证问题，他本该选择一家芯片公司，给硅谷老资本家们踏踏实实干一辈子。
但是，在那个时间点上，方磊发现有一家研究机构，将芯片上的验证技术，用于验证计算机程序的正确性。
这家机构，就是微软雷蒙德研究院。
刚入职的时候，方磊先给吓了一跳。
一名微软员工对方磊说：“我们这里有个秘密项目，现在不能告诉你做什么，上班第一天，才能告诉你。”
“什么？”方磊一脑袋问号。
那位同事，没有看出方磊的情绪，单纯想表达内心的自豪，又多说了几句：
“我们会开发一个东西，让全世界人人都可以开发一个谷歌地图（Google Map）。”
彼时，微软处在Windows的时代，云计算远在天边，困惑是情理之中。
云计算在左玥心里是一颗种子。
2009年，一次微软全员大会上，左玥见到了比尔·盖茨和鲍尔默。
这种大会往往在大型体育场召开。开阔的天与地中，一个几分钟的demo在大屏幕上一闪而过，却让他两眼放光。
他牢牢记住了一个名字：Red Dog（红狗）。
后来，左玥才知道，那是微软云早期的Code Name（代号）。
不仅仅是左玥，红狗是多位微软技术大神心中的罗马。
条条大路通罗马，方磊则“生在”罗马。
方磊刚刚找到工位坐下，leader就像给入伍的士兵配发手枪一样，给他发了一双红色的球鞋，一件红色的夹克外套。
“恭喜！你成为了红狗的一员。”
方磊学历亮眼，又是博士毕业，一迈进微软就被分配到了微软云计算团队。
此时微软云是一个孵化在微软雷蒙德研究院的产品。
当年，微软Windows版本迭代周期以“年度”计算。中午在公司草皮上踢完足球，洗个澡，到了四五点，很多人都下班接孩子去了。
这种工作节奏，真是惬意。
微软，仰仗着市场地位的优势，企业文化没有必要狼性。
而红狗则与众不同，弥漫着初创企业战斗力爆表的荷尔蒙，拼命是团队主旋律。
在战场上，战士只需杀敌就是英雄，而将军则需要打赢战争才是。
命运之手，将云计算的初创团队交给了53岁的Ray Ozzie（雷·奥兹，下文简称“雷神”）。
雷神是微软云Azure最初的设计者。
Azure一词的意思是，“晴天时，天空的颜色” 。
微软的技术先知们召唤诸神，在万里无云的蓝色天空下，相信云计算将颠覆世界。
雄心壮志，以酒酬神。
雷神以美国当地红狗啤酒来命名，这就是Azure最初开发代号的由来。
一般而言，微软内部的保密项目会有一个代号，否则张嘴都不知道怎么叫。
红狗啤酒，颜色呈金黄色，口味顺滑，1994年推出
那时候，方磊已经扎进去了，而左玥的脖子还伸得老长，心里唯独惦记着红狗。
左玥本来可以直博，他也通过了博士资格考试，但是，他情愿只要研究生学位，就着急奔向工业界。
他坦言，自己的天赋不在学术界。
于是，他先去英特尔实习。
说来凑巧，当年的英特尔因为IA64架构，被AMD的X64架构按在地上一顿胖揍，所有的招聘名额都冻结。
凑巧说来，左玥来到了微软，在一个Windows的存储驱动设备团队里挑大梁。
他一干就是三年，一路火花带闪电，级别升到了5级（共1到10级）。
某天，他的老板休假，一封邮件自动转发到了他的邮箱。
事情是一个小事，但是来信人的邮箱又给他一个手摸电门般的感受，Red Dog（红狗）。
他曾经在权限范围内寻找“红狗”的信息，这一次，送上门了。
除了来信人的级别很高，他发现一件神奇的事情，居然这个人同组成员的级别都是8级。
一个什么样的团队会有如此之高的“大神密度”？只在睡了一觉后，左玥便要求面试这个团队。
面试的结果并不如意，红狗面试官认为左玥资历尚浅，原话是：“太年轻了。”
连左玥最拿手的编程也成了红狗大神们不入眼的技能。
据说，红狗的早期代码都是大神亲自上手，年轻的工程师们则在外围“观（da）赏（za）”。
彼处，挑梁。
此处，打杂。
反正，左玥是被红狗迷住了，他不在乎干啥了，他就是要待在红狗。
其实，左玥的内心里，怎么甘心打杂，他一直在等待机会。
运气只留给有准备的人。
某一天，红狗内部两个部门的老大掐架，掐得影响了开发周期，眼看时间就不够用了。
leader一路小跑，来问他：“左玥，你不是说能编程吗？”
这真是有意思的一句话，高中就参加编程竞赛的左玥一直视编程为美学，能忍受别的丑，就是不能看见代码丑。
左玥点点头。
“那给你一个机会。”
这次机会让左玥抓住了，接下来的两个月里，他在工位上白天黑夜地编程，顿顿披萨配可乐。
而送披萨的人，是他的leader。
产品，如期发布。
这时的左玥，长吁一口憋了好久的气。
终于，他的一只脚踩进红狗的核心开发工作里了。
补充一点介绍，红狗当时分了几个大团队。
包括左玥所在的OS（操作系统），Fabric（负责分布式），XStore（存储），方磊所在的MDS（数据中心度服务器监控和问题诊断）部门等。
02
命运总是吊诡，实力决定一切。
参加微软云计算第一战的战士们，都有站在战场独一无二的资格。
科技巨头里，亚马逊公司精明强悍，披星戴月出发。
微软公司反应迟钝，但也跟上。
谷歌，则最为后知后觉。
也许有人留意到了，谷歌云有虚拟机的IaaS的时候，都到2010年了。
从上个世纪开始，无数人对个人电脑的回忆，一个是用猫（不吃猫粮的猫）拨号上网。
一个是Windows默认桌面壁纸的草地、蓝天和白云，自带一层琥珀色滤镜。
透过Windows的视窗，云，始终在微软视线之内。
毫无疑问，云计算，是微软的未来。
而比尔·盖茨在思考的问题是：孰执牛耳？
在盖茨心中，若要评选全宇宙最顶尖的程序员，排在前5，且活着的程序员中，必有雷神。
雷神，生于1955年。
2005年，雷神已经50岁了。
得知雷神要来微软时，盖茨说道：“23年了，我一直想他能来，今天终于实现了。23年了，如果只能雇用一个人，那一定是他。现在他来了，微软终于有救了！”
多年来，能得到盖茨如此评价的，唯有雷神一人。
《连线》杂志标题：雷神拯救微软
雷神的一生，是半部计算机软件史。
大致划分，他的前半段是Lotus Notes之父。
Lotus Notes是1996年开始流行的杀手级应用软件，后被IBM公司重金收购，几乎是同类软件的代名词。
后半段，他用云计算改写微软公司历史。
老牌软件帝国的上空，聚起夹杂响雷的浓黑风暴，云计算要来了。
说得难听一点，微软再不跟上，就歇菜了。
简单理解，云计算=互联网+软件。
互联网是敏捷，软件是稳定可靠。
云计算，兼而有之。
比尔·盖茨也知道，微软那些老牌纯软件部门，思想保守，不懂互联网。
他坐在一眼扫尽天边海景的落地窗前，派出一支独立作战的精锐部队，不受陈旧事物的束缚，去闯，去创新。
早期Azure的身份是一个高度机密的云架构产品，在微软雷蒙德研究院内部孵化。
虽然组织决定，抽调微软雷蒙德研究院的精兵强将充当技术骨干；但是，在放人的时候，很多人都不爽。
红狗一上战场，就享有美国“夜总会”的美名，夜里总开会。
夜里一二三四点都有可能上岗，方磊的BP机时刻带身旁，人肉7X24小时on call在线。
熟悉的来电号码一显示，方磊的肾上腺激素就直往上飙。
“（电话号码）又是90或者 91区号。”惊叹号，弹幕走一波。
因为这两个区号，是印度打过来的，肯定是晚上出事了。
在Azure的字典里，找不到“轻松”两个字，但它也迎来了破壳的曙光。
孵化结束，决定去处，微软特意调整组织架构，配资源，给支持。
终于，在2009年11月，PDC（微软专业开发人员大会）宣布了一系列大动作，其中就包括Azure在2010年新年第一天上市。
当时的微软，在“软件+服务”战略下，分成三大部门。首屈一指Windows，Office屈居其次，这都是响当当的大山头。
另外，还有一个服务器与开发工具事业部（Server & Tools Business，简称STB）。
微软的元老及总裁 Bob Muglia（鲍博·穆格里亚）曾担任 STB 部门的领导。
组织决定将雷神领导的红狗，并入STB部门。
于是，一个新的大部门问世，Server & Cloud（服务器与云计算）。
独家内部消息，微软“A+B”结构的部门，都会把盈利的部门放在前面，这也解释了为什么是“服务器&云计算”。
还是独家内部消息，合并剪彩大会上，欢天喜地的音乐走起，领导安排气氛组上岗，仿佛公司里许久没有这样大的喜事了。
是，高管的发言稿才念了几句，Azure的老人们就哗啦啦起身，集体撤退，留下空荡的桌椅。
他们腰板倍儿直，仿佛人人都是八十万直男禁军总教头。
只叹美人迟暮，不许英雄白头，谁料想，比尔·盖茨任性退休，接棒的不是雷神，而是鲍尔默。
微软，迎来鲍尔默时代。
一朝天子，一朝臣。
旧时由雷神领导的红狗，交接的新领导是一位印度人，再由这位印度人向高管BobMuglia汇报。
Bob Muglia是微软元老，在微软23年。
领导Office、Windows NT开发，管理Windows Server、SQL Server、Visual Studio产品等等。
他人生的上半场，胸前挂满了微软军功勋章，后面我们还会谈到他下半场的神操作。
2010年10月，媒体曝光鲍尔默的备忘录：“雷神将从微软退休。”
雷神一心想给微软留下一份不朽的遗产，多少年后回望，事实上，他也做到了，日后正是微软云计算扶着微软公司冲上万亿美元市值。
雷神Ray Ozzie作为最后一位微软首席软件架构师载入史册。
此后，微软不再任命新的首席软件架构师。
“我喜欢软件，因为如果你能想象一些东西，你就可以构建它。”雷神金句
03
云计算的变革不仅发生在微软，也发生在开源的江湖。
谈云计算，不能绕过容器技术，也绕不过世间的一种开源软件，名叫Docker。
它的形象，是一只游泳的蓝色大鲸鱼，背上驮着很多箱子，像一个海上快递员。
可爱的“大鲸鱼”，谭婧绘画
很久以来（其实也没有多久，为了营造讲故事的气氛），容器与Docker是两个一直被混用的词。
容器是种思想，Docker第一个用技术实现。
容器的英语是Container，这个英文单词还有另一个意思，集装箱。
有了集装箱（大约1956年），就有了货物运输的标准，所有的船、路、桥、港、道都按一只箱子的标准建配套。
《经济学家》杂志说：“没有集装箱，就没有全球化。”
这下容易理解了，为什么大鲸鱼背了很多集装箱（容器）。
不深究技术细节，Docker就好比一个水桶，软件开发者把随身物品装在这个桶里。
搬家的时候，水桶一提，直接走人，也可以在同一台计算机上放很多个水桶，数以千计万计也可以。
而容器，是软件打包和运行时的格式，开发人员可以把随身物品（软件）打包成铁桶、木桶、饭桶，这个看个人喜好，口味重的可以选马桶。
这是工业界第一次能够以标准的方式，在不同的IT基础设施之间“搬运软件”。
2020年8月17日，美国强迫华为、海康威视、大华、科大讯飞等实体清单上的中国企业和Docker商业版说拜拜。
可见，“桶”的江湖地位，不能小瞧。
当年（2007年11月），长着浓密胡子，五官清秀，有点小帅气，对摩托车有浓厚兴趣的Solomon Hykes（所罗门·海克斯）和几个哥们，创立了dotCloud公司，Docker是这家公司开发的一种工具。
看见“Docker”这个单词，一口英国腔的码头搬货师傅们，直呼内行。
公司早期员工承认，他们确实借鉴了物流行业用语，码头装卸工。
刚开始，亏损很正常，后来慢慢地就要倒闭了。
开源的世界里的项目，有一种套路，就是那些不想做了、做不下去的项目，就开源放生吧，赚不上钱，搏一把名气。
2013年3月，反正公司也要倒闭了，就把Docker开源了。
世事总无常，谁料想，这次开源成了人类IT历史上增长最快的开源项目，公司也趁势起死回生。
软件江湖的底层世界里，事实工业标准才是武林盟主，所以，容器自打出生之日起，就在向标准和统一一路狂奔。
走过容器技术大融合的“春秋时代”，容器产品的竞争也拉开“战国”的序幕，多家竞争对手开始拿出更新、更好用的容器工具。
前任明教教主阳顶天说：“谁不想千秋万代，一统江湖呢？”
武当、少林和峨眉，嘴上异口同声说：“邪教。”
背地里，齐刷刷默默点头。
2014年，谷歌启动“舵手”项目，也就是耳熟能详的Kubernetes，来自希腊语，简称K8S。它是一种容器管理工具。
简单说，就是桶多了，得管理。专业说法是，完备的集群管理能力。
谁也没有想到，K8S迅速成为开发者新宠，这为日后一统天下埋下伏笔。居然有一日，它的势力范围，比所有竞争者的加起来都要大。
居功者易傲，2020年12月，谷歌竟然一脚将 Docker 踢出了K8S的微信群聊，不带它玩了。
Docker一路跪滑、仰天长啸、泪流满面。
K8S现在流行了，就要把下面管理的东西替换掉。到哪去说理？
权力就像房地产，位置是一切。
软件上层被统治了，没人关心下面怎么跑了。
这就像没人知道，北京王府井大街上的手机基站上面跑的啥网络协议，群众们只关心是4G，还是5G。
毫无疑问，容器技术是公司软件部署的基本框架，也是云计算的核心技术之一。
从Docker的生死簿上，能看到一个越来越标准化的软件部署运行环境。
车同轨，书同文，趋势无法逆转。
生存，是嗜血丛林里的不二法则。
标准，是软件世界里的不二法则。
在云计算和人工智能主导的第四次工业革命背景下，软件部署和运行环境标准化的枪响，刺穿耳膜。
统一才能让以人工智能为代表的新技术软件的大规模产业落地变得更容易。
这里要插入一小段历史注解。
企业最开始的架构，是IBM的大型机、Oracle数据库说了算，几大传统厂商统治了IT生态好长时间，生意好比印钞机。
这一代，被称为传统企业架构。
后来，天空飘来，公有云。
公有云是另一套架构，比如计算和存储分离，扩展原理和机制也不一样。
架构不一样，企业上公有云，要重新设计。
简单搬迁，发挥不出公有云的威力。长租机器的说自己是云计算，可耻，不配。
这期间，不少企业将私有云和公有云一起用。
私有云里的虚拟机、容器管理平台的接口、虚拟化、网络等，都和公有云里的越长越像。
两个架构磕CP，越磕越像。
云原生是一类技术的统称，忽略技术细节，简单说，就是公有云和私有云的应用接口都一样了。
那么，在这个接口上开发应用程序就方便了。
如今，应用程序是大多数企业赚钱生意（俗称“业务”）的生命线，需要快速高质量部署。
架构统一的趋势，代表了公有云一统天下，那那那那那是已经不可能了。
无论是什么云，所有的应用在上面跑都是一个姿势，无缝、平滑、跨云。
这个才是未来的IT大生态应该有的样子。
马斯克一听，赶紧看了看特斯拉云上自动驾驶数据，暂时还没有泄露。
云原生的趋势，不是突然冒出来的。
容器铺平了标准化的道路，箱子的思想还在改变世界。
04
多年后的创业之路上，方磊和左玥不约而同地选择了容器的技术路线，这是自然中的必然。
虽然左玥的产品灵雀云ACP（也称容器云平台），是云原生技术的私有云，方磊的产品DataCanvas（中文名，数据画布），是机器学习平台。
可以看出，红狗背景的创业者，他们从创业的第零天就认为容器和容器周边的技术将颠覆整个IT，这个就是云计算的未来。
我们把故事线拉回到微软，雷神Ray Ozzie退休了，Azure的老人们都受到了排挤。
方磊选择了去必应搜索部门。
左玥也就此别过，回到了原来上班的老部门，Windows。
可想而知，他习惯了红狗那种创业公司节奏，就很难回到稳定缓慢的软件开发节奏中。
至此，在微软工作了九年后，左玥毅然决然回国，回到阔别已久的北京，于2014年10月创业。
2015年7月2日，《新京报》记者拍摄左玥在办公室
这时候，必应搜索进入到“陆奇时代”，沈向洋是左膀右臂，有才华的华人受到了前所未有的重用。
2011年底的时候，美国数据科学家是非常紧俏的，若要在领英网站上如实写上职位，猎头能把邮箱塞爆，因为人数太少了。
此时，方磊成为了必应的数据科学家。
陆奇挥一挥衣袖，必应搜索的市场占有率就奇迹般地触底反弹，从8%追到20%多。
2020年1月11日，陆奇在演讲
不得不说，也就微软能死扛着搜索业务这只吞金兽，花把大钱，正面硬刚谷歌。
谷歌与微软的搜索大战，举世皆知。
强大的对手，才能成就伟大的战役。
沙盘视角下的谷歌，已经发明了三大核（niu）心（bi）技术：Google Big Table、Google Map Reduce和Google File System。
微软在基础架构上扮演一个缓慢跟随者的角色，跟在谷歌屁股后面。
说得难听一点，微软落后谷歌18个月。
另一方面，论互联网搜索，谷歌的流量大得像山洪，必应的则小得像山泉。
亲历沙场征战的体验，是任何顶级学者、顶级课程都传授不了的。
有时候，为什么有的技术水平排在所有人的前面，是因为你的需求也走在所有人的前面。
谷歌每一步都领先必应，比必应更快地碰到困难，就更快地有资格解决。
如果连见都没有见过，何谈解决？
技术能力和工业需求，彼此成就，形成雪球效应，在长长的雪道上，球会越滚越大。
工业需求给计算机技术创造的机会，有时候胜过一切。
必应搜索会坐以待毙？
把这句话“换成”肯定语气，会引发场面失控.
微软雷蒙德研究院的科学家和工程师，眼里布满红血丝，猛地起身，多名彪形大汉也招架不住。
他们眼神里写满了：“有种，你再说一遍……”
“我技术架构比你慢，能不能算法比你强？我微软雷蒙德研究院，可不是吃素的。”
此时，微软的“周郎妙计”是用算法弯道超车。
于是，微软大炼钢铁的时期，热热闹闹就来了。
研究院里热火朝天，大炼模型。虽然当时的投入，跟今天的人工智能超大模型的投入不能比，但是，也大搞了一段时间。
结果，发现这个思路不是很行。为什么？
兵马未动，粮草先行。
算法未动，系统和架构先行。
系统和架构究竟有多重要？
把底下的系统打扎实了，上面的算法才能玩转了。这是方磊亲身经历的教训。
架构怎么炼成的？架构可以有不同选择，有优劣之分，会经过竞争形成稳固的架构。
随后，在走向稳固架构的过程中，要横穿两次死亡幽谷。架构选错了，后面就没戏了。架构选对了，才有机会比拼架构之上的产品。
算法为王的想法，在科技巨头搜索战这一轮就破产了，因为算法没有护城河。
历史学家说，太阳底下没有新鲜事，在AI人脸识别算法公司融资额“上天”这一轮，又验证了一遍。
历史不会重复它的事实，但历史会反复重现它的历史规律。
方磊和左玥擦去脸上的汗水与尘土，战火会塑造一个人终身的“产品价值观”。
方磊（左二），鲍尔默（右一）在讨论工作
05
2012年的时候，方磊很想创业。
微软这帮哥们儿一起吃饭，都拍着胸脯表态：“方磊，只要你去创业，我们都跟你干。”
说白了就是，圈子里大家都认同方磊，但是方磊的人格魅力还没有远渡重洋，传播到中国。
在他的圈子里，有的是能在谷歌、脸书、微软带领30到50个人团队规模的技术管理人才。
在美国，他们一年能赚七八十万美元，加上美国股市又好，家里两只狗、两个娃，两套房子、两辆车，都是标配。
可是回国，就没有圈子，没有帮得上忙的朋友。如果硬把美国的哥们拉回中国，恐怕要和哥们的老婆翻脸，和孩子结仇。
友谊都是塑料的吗？并不是。
方磊也有同样的顾虑，不愿意给家庭换生活环境。
左玥则说，虽然微软公司在美国和中国两个国家都有生意，但是他从没有接触过中国的同事，也不在微软中国的人脉圈里。
回国时，差不多“举目无人”。
陈恺（左一），左玥（右一）与好友在聚餐
左玥和同样出身于“红狗”的陈恺，两个人，操持创业。
陈恺是灵雀云的CTO。
陈恺曾获美国华盛顿大学计算机硕士学位，在大规模计算和企业级云平台领域拥有超过10年的经验，曾任 Azure 云平台首席架构师。
巧了，方磊和尚明栋，也是两个人。
尚明栋曾在Windows Server Core team 团队工作，也是在STB，Bob Muglia管理的那个部门。
尚明栋参与了微软下一代数据中心数据传输和存储的可靠系统方案，也是smb协议的作者之一。
尚明栋（左一），方磊（右一）与好友在微软工作期间合影丨
方磊的创业是从一个机器学习算法用作情感分析的项目开始的，客户是美国的Answers Corp公司。这是一款美国大众版的知乎。
用户会提问，T恤衫染了红酒怎么洗？也会在这里吐露对商品的评价。
2014年10月，产品上线，是分析某种商品的群众评价的。
那时候，把数据放到AWS云上，在Hadoop集群上面跑机器学习算法。
做产品的同时，也要融资。
方磊在美国融资的办法很直接，给领英前100名的风险投资人写信。后来，排名20到50的都回复了。
前20名没有回复的原因，日后也找到了。风投都已经抢了赛道，出手投过一些公司。
投资过阿里巴巴的AME Cloud Ventures投资公司，其创始人杨致远对方磊的创业思路很感兴趣，因为他们投了容器。
路演时，就眼前一亮：全容器机器学习平台。
共识，有时就是确认眼神。
用机器学习做分析是个非常复杂的异构系统，Python、Java，还有SQL 代码同时存在，Docker会标准化整个流水线。
Docker和容器的威力，知名投资人杨致远也看到了，他既投产品，也投生态。
彼时，投资过亚马逊公司的投资基金Madrona Venture Group的负责人Matt McIlwain也对此兴致勃勃。
方磊作为机器学习平台的创业者，其早期思路在2014年10月写给Matt McIlwain的信里表达得十分清楚。
2014年，方磊写给Matt McIlwain电子邮件
方磊写道：
创立动机是让数据分析大众化。这方面的主要挑战是：
1. 没有“标准格式”。
所以，软件很难打包交付，很难消费、交换、分析数据。回顾软件发展史，标准化是软件商业化的先决条件。
2. 复杂性。
数据分析平台和在它之上启用的新应用程序将会越来越复杂。从多数据源，到敏捷建模迭代，临时工程是短期状态，是不可持续的。
3. 基础设施的发展。
我们正处于云计算、虚拟化甚至容器化的时期，基础设施演进是快速变化的。数据分析平台在这种趋势下，
如何立足？
我们采用Docker容器作为面对这些挑战的完美解决方案。容器是分析打包和运行时的格式。这是工业界第一次能够以标准的方式在不同的基础设施之间传送、使用和交换分析。
一旦人们接受了这一点，障碍将大大降低。
一方面，社区和生态系统将建立在“标准”之上。另一方面，将容器作为分析平台的基础，也顺应了基础设施层面的容器化趋势。
DataCanvas是方磊公司的名字，也是产品的名字，是基于容器基础的机器学习平台。
方磊在信中谈道，在标准格式和运行环境就绪后，名叫DataCanvas的产品提供可视化编排，帮助人们克服复杂性。
DataCanvas总体上处于一个非常独特的位置，利用容器技术和引入最佳编排工具来解决主要挑战。
假设分析软件像书本，DataCanvas就是一个电子书阅读器软件。
它可以让你方便快捷地存取书。容器化就是像书一样的文件格式(比如pdf)。
这些书是以标准格式出版发行的，人们可以通过电子书软件查看。
这正是数据分析平台应该做的事情。
数据的分析和处理软件，一直是人们愿意付费购买的内容。但他们需要一个伟大的工具来使用它，而且这种用法是有标准格式支持的。
产品策略方面，现在你可以看到我们的策略很明确：
a.标准化
b.做引擎
c.建生态
后来，容器标准化了运行环境和部署。
快递员大鲸鱼Docker实现了箱子改变世界的梦想，成为了标准。
再后来，用容器跑人工智能模型的推理上线成了一顿操作猛如虎的标准了。
很早期就选择了Docker的人，选对了技术路线，俗称，穿越了“死亡幽谷”。
美国的融资，被一个好消息打断，尚明栋在北京融到钱了，天使轮。
方磊按下了回国的确定键。
“.io”是很受极客喜爱的域名，暗指In/Out 方磊早年融资方案
06
人赚不到认知以外的钱，高端玩家，出道即出位。
Bob Muglia的上半场，曾作为微软执行副总裁、Azure执行高层。下半场，凭借对云计算的深刻理解，躬身入局云数据仓库，游戏从头开始。
2012年，Snowflake公司成立。他在那时候的选择，很可能是看到了数据软件公司和云厂商博弈的火苗。
谁能博弈成功，谁就能创造神话。这句话也可以理解为，云计算一个新里程碑，出现了。
博弈的逻辑是这样，公有云厂商希望从IAAS层往上走，迎接PAAS层的市场，尤其是一些基础型的软件，比如数据库、算法平台，是兵家必争之地，云厂商财大气粗，定有同款，很难正面硬刚。
随着云原生的脚步，部署环境越来越类似，云计算生态迎接一个叫做“多云”的全新时代。
新时代，云上基础架构必然升级。企业需要能根据不同的业务场景，按照策略或需要将应用负载部署到任意一个云平台中，而不被特定的底层架构所绑定。
2020年9月，美股奇迹，Bob Muglia造。
Snowflake公司上市第一天的市值就突破了700亿美元，外媒煽风点火，鼓吹：“千亿市值，近在咫尺。”
这是美股史上规模最大的软件公司IPO，由一家云数据仓库公司创造。这也是第一个完全跑在多云环境的闭源商业软件。
多云战略，也有人称之为“云中云战略”，是博弈的结果，也是发展的必然。
Bob Muglia的精气血，造就了Snowflake公司。
Snowflake喜欢说“a datacloud in the cloud”，因为做到了这句话，无论在多大的云厂商面前，你都能面不改色，底气十足。
人人都夸Snowflake是三好学生优秀班干部，产品好、收入高、定位准，抓住了架构升级的历史大势。
更重要的是，Snowflake的底层逻辑“云中云战略”行之有效。
多云不是一个发展趋势，而是现实。许多企业都是在无意之中采用了多云，还浑然不知。
美国有三朵公有云，亚马逊、微软、谷歌。在中国，你就当作有1000朵云。政务云、行业云、地域云，还有数不尽的私有云。
美国是公有云为主，中国是混合云和私有云为主，比如，银行、公立医院就更倾向私有云为主的部署。
独家内部消息，AWS云厂商，在中国国内的公立医院客户数量也少得可怜。
我们可以说，国内的云生态，是多云战略的快乐星球。
战略即是选择，这个思路，前瞻者们站在瞭望台上，已经看得再清楚不过了，他们遥相举杯同庆，为默契干杯。
软件产品的议价能力，来自于用户对产品的依赖。用户越依赖，厂商越有话语权、议价权。
数据库和机器学习平台也是这么想的。
同时，数据库和机器学习平台也是云计算PAAS层的网红，数据库是重器，机器学习平台则被喻为挖掘人工智能金山的铲子。
那些早早领悟多云战略的本质，把产品奉为信仰，且坚定走下去的公司，很可能有机会走上和Snowflake公司一样的康庄大道。
对比一下，Snowflake和九章云极。
数据仓库是传统品类，机器学习平台是新品类。
两家公司的共同点是，抓住云原生基础架构升级红利的产品。
微软Azure的前身——红狗，一共有41位中国员工，他们从不同肤色的全球IT精英中脱颖而出。
远渡重洋，凭着才华和能力吃透了美国的软件技术，洞察前沿的软件生态。
老照片里，他们对着镜头微笑，仿佛背后有光，他们是站在云计算起点的那群人。
2012年，红狗在微软109号楼合影
如今，他们仍然在一个微信群聊天，群名叫做“Cafe 109”，因为微软109号楼是当时Azure团队所在的大楼。
红狗里的大神，如今已是全球各大科技公司的中坚力量。
他们有的人依然奋斗在美国：
- 宋翔，打造了优步公司的心脏，实时调度司机给乘客的调度系统。
- 李卓伟，稳扎微软十三年，做到首席工程经理。
- 汪荣华，顶级日志分析软件公司Splunk首席工程师。
- 于家伟，VMware技术高层，兼任轻元科技公司技术顾问。
- 他们有的人归国创业：
- 左玥，灵雀云创始人。
- 方磊，九章云极创始人。
从美国顶级软件公司归国的技术大神，是中国软件行业发展的红利。
本文作者谭婧与方磊合影