蠻有趣的詞:「低代碼」。
簡單的說,原本要完成一件事需要 programmer 寫的程式碼量,因為一些解決方案而有機會讓不太懂寫程式的人,透過設定或簡易一點的方式來完成一些代碼的設定,就能看到讓人「驚艷」的成果。
註:這個驚艷通常有一定的比例來自於「不懂寫程式的人」能做出「這樣的成果」
這一篇文章提到的低代碼是行業毒瘤,裡面一些論述點我蠻有共鳴的(有一些則是覺得並非該強調的重點),但這的確是個該留意的議題。
其實用 programmer 去寫程式完成某一項工作的成本是不低的。只是大家在這一行,身為這個角色,會覺得這不難,卻忽略了一樣的時間你可能可以創造更多其他的價值。(價值優先) 這也是類似 design thinking 中為何要用低成本先驗證可行性與價值的概念。
拉回來主軸,我自己過去對「低代碼」這類的擔憂,最常見的就是 Robot framework VS cucumber.
如果 enterprise application 產品夠大、夠複雜、夠重要,那其對應的自動化測試(尤其是 end-to-end)肯定也是同樣產品量級的測試系統。
與其總是想著讓一堆不會寫程式,尤其是「不願意學」寫程式的人,能用哪些方式少寫一些測試程式,最終付出的代價是,前期投入的成本都將毀於一旦。因為當產品越來越複雜時,測試程式也會越來越複雜。
甚至測試程式還會依賴許多 “DevOps” (developer + operation 的工作範圍)都得碰到的相關內容,例如用 docker 起一座 redis,例如怎麼清理與初始化測試資料。
越不想碰程式碼,最後就會一直繞路,或是把一些「限制」視為理所當然。那些事情對 developer 來說,可能就是平時的工作之一,但對不諳程式的測試人員來說就是天方夜譚。
越是這樣把職責角色分開的組織,他們的開發人員往往越是覺得測試是測試人員的工作,他們就是負責把關(甚至覺得他們是專門找碴的),我的工作是負責開發,不是測試。如果我去寫測試程式,那誰要開發?
所以退10步來看全貌,我們很常讓不會、不愛、不想寫程式的測試人員,試著去自動化測試。我們讓會寫程式的人員,覺得測試是測試人員的事,開發人員只要想辦法在時間內做完功能交付(往往品質低落)。
而我們真正希望的目標是產品交付能有比較好的品質,產品交付速度不會因為規模而導致交付時間冪次上升。
讓真正的「測試」人員(不是做那種已知的 check/validation)去做那些未知的、發散思維的探索,甚至讓他們結合 UX/UI 找到更好使用產品的動線與方式,讓他們產出並指導其他人來進行這些已知的 check 動作自動化(最好他們也願意參與、動手自動化的過程),讓開發人員有認知:產品就是我們的小孩,品質跟功能都是我們要 cover 的,開發跟測試是一體兩面的,我們對測試思路與角度的短板,團隊中能有專業的測試人員來互補。
我們能在開始動手開發功能之前,知道這樣的功能是為了給
1.「怎樣的使用者」
2.「解決怎樣的問題」
3.「帶來怎樣的好處」
而這樣的功能提供使用者「哪些使用的情境與方式」。
當我開發完功能之後,我至少能模擬出來各種使用者會碰到的使用場景,功能要如預期般運作。(白話一點,簡單一點,就是問後面把關的測試人員,如果這個功能做出來,你會測試那些東西、怎麼測,再把他講出來的內容,思考哪些動作跟環節可以自動化,這是一個合作的過程,往往因應搭配自動化,會需要微調他們的測試方式)
這中間當然就會應用到 #實例化需求,而這基本的概念才是 #測試左移 的原型。
議題跑得有點遠了,「低代碼」用對地方,就是事半功倍,用錯地方,就是在基礎建設埋了顆地雷,未來爆掉時付出的代價將相當艱鉅。
怎麼評估用對地方、用錯地方?
第一,核心的部分避免用低代碼思維去貪快走捷徑,總有一天要還的。
第二,讓懂得寫程式的人來決定哪些地方適合用低代碼,也讓他為未來衍生的代價負責。
第三,與商業價值的平衡。如果就是埋一顆地雷可以讓公司活下來,評估有著大量的商業價值值得冒險,那就找專業一點的人埋地雷,讓他評估未來抽換掉地雷時,不會導致整個大樓付之一炬。
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另外一點就是關於招募的。
招了不想寫程式的人,再來想辦法改變他們,讓他們學寫程式,當然事倍功半。
因為他們不想寫程式,所以找一些低代碼的解決方案,可能是種飲鴆止渴。
就像找了一堆需要被管理的人進來,希望他們能自組織、自我管理,當然就擔心東擔心西。
然後再訂了一堆指標來衡量評估他們是否有認真工作,有產出對應得了薪水的價值。
再聘專門管理工作的管理者來管這些需要被管理的人。
如果源頭就是找到能自我管理的人,會不會省了很多「希望能改變他們」的動作呢?
找了一些不懂也不想,甚至也不會持續自我學習的人進來,然後希望弄點內訓、活動、team building, 讀書會,就希望他們具有團隊學習能力,甚至學習型組織,會不會太樂觀了一點?
redis好處 在 矽谷牛的耕田筆記 Facebook 的精選貼文
今天帶來的是 CNCF 使用者科技雷達第四篇的介紹,這篇報導探討的是 Storage/Database 的調查報告
報告中顯示了六個最被大家推崇的解決方案分別是
1. Redis
2. Elasticsearch
3. PostgreSQL
4. MySQL
5. Memcached
6. Kafka
同時根據調查報告, CNCF 團隊觀察到公司對於 Storage/Database 的選擇是非常謹慎小心的,沒有必要不會隨便遷移解決方案。特別是當本來的資料已經達到 TB 甚至 PB 等級時,遷移帶來的成本非常巨大,如果新專案帶來的好處沒有辦法蓋過這些成本時,很難說服團隊去遷移。
詳細的報導介紹可以參考下列原文
https://www.hwchiu.com/cncf-tech-radar-storage.html
redis好處 在 Kewang 的資訊進化論 Facebook 的精選貼文
前一篇 (https://www.facebook.com/kewang.information/posts/2241503749459320) 提到了 Autocomplete 的實作方式,但仍然有許多可以調整的地方,像是如何加大 throughput、帶額外資料...等,下面就來分享一下小編的作法。
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## 1. 減少傳輸量
因為 Autocomplete 的操作行為是使用者每打一個字,就要傳給 server,server 再回傳使用者一些 candidate。所以減少傳輸量是最先要處理的事情,要不然資料量太大傳輸慢會影響前端使用體驗。最簡單的作法就是改變原本回傳的 JSON 格式,如下所示:
### 調整前
[
{"id": 123, "candidate": "taipei"},
{"id": 456, "candidate": "taiwan"},
{"id": 789, "candidate": "tall"}
]
### 調整後
["123%taipei","456%taiwan","789%tall"]
前端拿到資料後自己再用 split 的方式分割字串,實測下來大概可以減少 40% 的資料量。
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## 2. 減少傳輸量
沒錯!第二點也是減少傳輸量,將準備要回傳的資料用 gzip 壓縮後再回傳。
以 expressjs 本身建議的 compression 套件來說,實測下來發揮不了什麼作用。因為 compression 套件預設為資料量大於 1kb 才會做壓縮,而目前的資料已經是小於 1kb 了,所以沒做任何壓縮就直接回傳。
另外還發現加了 compression 套件之後,以目前開的 heroku 機器來說,回應時間會加上 5-10ms 左右。不過現在服務還沒上線,沒有使用量都不準,等上線之後再來觀察看看好了。
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## 3. 減少使用者打 server 的次數
前端可以在輸入一個字元的時候不要送 request 給 server,因為經驗法則,使用者應該至少會打兩個字元之後,Autocomplete 回應給使用者 candidate,這樣對 UX 上應該會比較好吧 (小編不專業分析 XD)。不止可以降低 server 的 loading,也可以減少存入 Redis 的資料量。
但這會牽涉到 CJK 與 non-CJK 的處理方式,這就還要再看看如何處理比較好。
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## 4. 減少使用者打 server 的次數
沒錯!又是減少次數。client 可以在 server 回傳資料的時候,將資料暫存在 client 的記憶體內。因為常會有輸入相同文字的時候,這時就可以直接從 client 的記憶體取出資料,就不用打到 server 了。
但這個使用方式比較不好處理,需視情境而定。若是 Redis 的資料常常在變動,那這個方式會造成取不回最新的資料。或許可以在 client 放個 LRU cache 來做處理。
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## 5. 減少使用者打 server 的次數
又是我 XDDD!這次是要 server 幫忙,當 client 重複輸入相同 keyword 時,client 會帶 If-None-Match 的 header 給 server,server 會檢查這串值是否已經有打過了,如果打過就回 client 304,表示資料沒變動,可以直接用 client 本身的資料。
這在之前的 JCConf 有分享 (https://www.facebook.com/kewang.information/posts/2192127034396992) 過,大家可以回去翻一下。
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## 6. 減少 Redis 的資料量
西方國家所用的拉丁字母除了大家常用的 26 個英文字母外,也常會有一些包括重音之類的字母。像是 a 及 á 之類的,這個在搜尋的時候不會太影響,JavaScript 可以利用 String.normalize('NFD') 把 á 轉換成 aˊ,最後再將 ˊ 取代為空字串 (https://stackoverflow.com/a/37511463/939212),Redis 裡面只要存 a 就好,這樣可以節省不少資料量。
當然還有將大寫轉為小寫、trim 掉頭尾空白這幾種做法,也都可以省下不少資料量。
至於 CJK 的話,再說吧 XDDD
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## 7. 存入 metadata
如果這個 Autocomplete 只是單純選擇 candidate 之後做搜尋,那可以不用存 metadata 進去。但有些功能其實是要把 candidate 回傳給 client 時,也帶一些 metadata 給 client 做其他運用,最常見的應該就是帶 id 這類 metadata 了。
最簡單的作法就是在存入 candidate 的時候,直接把要存的 metadata 帶在字尾,如下所示:
1. t
2. ta
3. tai
4. taiw
5. taiwa
6. taiwan
7. taiwan*123
把 123 放在 taiwan 後面,在取出 candidate 的時候再利用 split 的方式把 taiwan 跟 123 分別取出就可以了。
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總結上面的幾種方式,目前小編這裡用到了 1, 2, 5, 6, 7 共五種,效果還不錯,就等上線再來看看實戰結果囉。
#funliday #autocomplete #redis #javascript #nodejs