马斯克被“逼疯”、OpenAI 上演连续剧、QQ 选型遭群嘲|InfoQ 年度最受欢迎文章排行榜

百家 作者:InfoQ 2024-01-01 17:42:04

回顾 2023 年,我们见证了科技如何深刻地改变我们的生活,重新定义了“可能性”的边界。

AIGC 的崛起让我们看到了未来的无限可能。无论是智能家居、自动驾驶,还是医疗诊断,AI 都展现出了强大的潜力和价值。但与此同时,我们也不得不思考:当人工智能越来越强大,我们如何确保其发展是可控的、有益的?AI 的未来,将如何与人类共同发展?

在数据库领域,分布式、Serverless、HTAP、向量索引等技术的发展成为了主流趋势。分布式数据库在基本功能、稳定性、性能方面已经趋于完善,各家产品在小规模化、高可用、易用性、生态兼容方面有了显著提升。而 Serverless 数据库则与云底座更紧密地结合,使得数据库服务形式从资源型售卖转变为服务型售卖,为多变业务负载等场景提供了更好的支持。

与此同时,云与云原生的融合也带来了新的变革。一方面,部分国产数据库开始更深入地探索上云之路,并开始涉足海外市场;另一方面,云厂商的产品开始从托管类竞争过渡到自有产品竞争,更加强调云原生能力,突出在承载规模、弹性能力及高性价比方面。此外,向量数据库的兴起为行业提供了新的发展方向,这些趋势都值得关注。

而在云计算领域,中国的云计算厂商在国际舞台上扮演着越来越重要的角色。随着云网融合、云边协同的推进,云计算的应用广度深度持续拓展,对经济发展质量变革、效率变革、动力变革产生了重要影响。然而,尽管云计算市场整体盘子在扩大,但增速已不如往年,云厂商之间的竞争也变得更加激烈。这促使各家云厂商不断进行技术升级和创新,以满足客户对更高性能、更低成本和更灵活服务的需求。

这一年中国芯片产业在自主创新方面取得了重大突破。随着全球芯片市场的竞争加剧,中国企业不断加大研发投入,积极探索新的技术路线。在工艺制程、封装测试等方面取得了重要进展,逐步缩小与国际先进水平的差距。这为中国芯片产业的独立自主发展奠定了坚实基础。

量子计算作为新兴领域,也让我们看到了未来的无限可能。量子计算机的强大计算能力将可能解决传统计算机无法解决的问题,从而在密码破译、大数据优化等领域产生颠覆性影响。但与此同时,量子计算的发展也带来了新的挑战,如数据安全和隐私保护。

总的来说,2023 年的技术变革带给我们无尽的惊喜与挑战。科技的发展无疑为人类带来了巨大的便利和可能性,但同时也伴随着诸多问题和挑战。在未来的道路上,我们需要更加审慎、全面地思考如何利用科技的发展,使其真正造福于人类社会。

新年伊始,InfoQ 整理了过去一年公众号上最受欢迎的一些文章,供你参考。

Top 1

《GPT-4 重磅发布,吊打 ChatGPT!编程能力牛到让我睡不着:10 秒做出一个网站,1 分钟开发一个游戏》

3 月 14 日晚间,OpenAI 宣布发布 GPT-4。OpenAI 联合创始人 Sam Altman 表示,它是“迄今为止功能最强大、最一致的模型”,能够使用图像和文本。

GPT-4 是多模态的,同时支持文本和图像输入功能。此外,GPT-4 比以前的版本“更大”,这意味着其已经在更多的数据上进行了训练,并且在模型文件中有更多的权重,这也使得它的运行成本更高。
Top 2

《十年“屎山”终重构,但 QQ 选用了微软 Teams 放弃的 Electron》

QQ 的架构设计源于 1998 年,经过二十四年的发展,其架构也经历了无数次的迭代和重构。有网友表示,如今 QQ 的 Windows 版本就是 2009 年重构基础上“缝缝补补”建立起来的。


一直以来,QQ 最大的问题是无法跨平台。Windows 方面,QQ 最早用的是 MFC,后来也用了 DirectUI、WPF 等,这些能力只能用在 Windows 平台上。Linux 和 Mac 端必须使用其他技术,比如 Qt。从过往更新历史中也可以看出,三个平台的更新迭代节奏完全不同。


因此,对 QQ 开发团队来说,代码的复用并能保持三端用户体验一致就变得很重要。如今,QQ 凭借 NT 架构实现了 QQ 架构的统一。而 QQ NT 技术的一个重点就是使用 Electron 作为新版 QQ 桌面端 UI 跨平台解决方案。

Top 3

《马斯克开会当场解雇 Twitter 首席工程师:我有 1 亿多粉丝,他却说公众对我失去兴趣》

Twitter 2.0 时代的内乱异常激烈,员工们整天沉浸在难以捉摸的企业破产和岗位裁撤恐惧当中,甚至会担心自己被联邦贸易委员会突然拉去问话。

通过对 Twitter 员工的采访,可以看到这家公司如今正弥漫着深陷泥潭却无力挣脱的绝望气氛。马斯克正以突发奇想式的产品管理思路让员工快速发布新功能,即使引发核心服务崩溃也在所不惜。但越是这样折腾,马斯克就越难收回他收购 Twitter 所花出去的 440 亿美元,甚至可能加速这家社交企业的破产。
Top 4

《从微服务转为单体架构、成本降低 90%,亚马逊内部案例引发轰动!CTO:莫慌,要持开放心态》

Ruby on Rails 作者 David Heinemeier Hansson 一直在倡导减少对云服务的使用,他在评论亚马逊的这个案例研究时表示,它“对一度席卷科技行业的理论上的微服务热潮来了一次大总结。现在,这些理论的实际结果终于出来了。很明显,在实践中,微服务可能会给系统带来不必要的复杂性。而无服务器只会让情况变得更糟。一个团队,一个应用程序,却用网络调用和服务分区取代方法调用和模块分离,这在任何一种情况下几乎都是很疯狂的。”
Top 5

《疯狂马斯克的“极限”计划居然成功了!“下云”后成本降低 60%,部分功能代码精简 90%,30 天急速迁移服务器》

自接手 X 以来,马斯克为了缩减成本挖空心思,其中包括裁员、推行“极端硬核”企业文化、拖欠办公室租金……在公司的运营开支方面,马斯克去年刚接手 X 时便指示团队通过削减云服务和额外的服务器空间,力争每天在基础设施上节省 300 万美元。
Top 6

《马斯克被 Twitter 脆弱的代码“逼疯”,要求全部重写!网友:重构是空降领导了解当前系统最快的方式?》

马斯克的大幅裁员计划令 Twitter 的工程师数量锐减,最终导致只有一人参与到涉及平台 API 的重大项目当中。


据一位现任员工称,这个唯一的现场可靠性工程师执行了一次“错误的配置变更,基本上破坏了 Twitter API 的正常运作。”此变更还在公司内部引发了连锁反应,导致 Twitter 多款内部工具和面向公众 API 全部瘫痪。工程师们一边手忙脚乱地解决问题,一边在 Slack 上呼喊着“完了”、“Twitter 整个宕机了”。


据说马斯克在得知情况后非常愤怒。


当天晚些时候,马斯克发推文说,“API 的一个小改动会产生巨大的影响。代码堆栈已经极度脆弱,最终需要完全重写。”在此之前,Twitter 投资人 Marc Andreessen 也曾发布了一张截图,显示该公司的 API 故障正在网站上蔓延。

Top 7

《ChatGPT 出现重大 Bug、7 天还未完全修复, OpenAI 直指 Redis 开源库错误导致》

OpenAI 首席执行官 Sam Altman 3 月 23 日在推特上致歉,“由于开源库中的错误,我们在 ChatGPT 中遇到了一个重大问题,现在已经发布了修复程序,我们刚刚完成验证。一小部分用户能够看到其他用户对话历史的标题。我们对此感到很抱歉。”

次日,OpenAI 正式发布声明解释了该问题发生的原因。OpenAI 称这个错误是由 Redis 开源库中的一个错误导致的。如果两个用户差不多同时活跃,那么新创建对话的第一条消息也可能在另一个用户的聊天记录中可见。另外,这个 Bug 可能导致了 1.2% ChatGPT Plus 用户的支付相关信息在无意中被泄露。
Top 8

《微软裁员内幕》

微软曾被称为“养老大厂”,但就是这样的大厂,也没有躲过硅谷的裁员寒潮。今年 1 月和 7 月,微软总共进行了两次大规模裁员,总计估计约 2 万人。

微软近十年来的发展历史中,这样的规模是前所未有的。微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉将裁员归结为“考虑到可能出现的经济衰退风险,因此公司需要优化支出”。然而,9 月 16 日,一位经证实的微软员工在 Blind 上分享了一篇长文,文中详细阐述了这次裁员的主要原因,包括管理层错误的判断导致过度招聘、对 GPT 的投资,以及收入下降和未达预期。总之,他认为微软的领导层更应该为此负责。
Top 9

《语雀突发 P0 级事故!宕机 8 小时被网友怒喷,运维又背锅?》

10 月 23 日 14 时左右,蚂蚁集团旗下的在线文档编辑与协同工具语雀发生服务器故障,在线文档和官网目前均无法打开。当日 15 时,语雀发布官方声明称,“目前因网络故障,出现无法访问的情况。此故障不会影响用户在语雀存储的数据,不会引起数据丢失,我们正在紧急恢复中,再次抱歉给你带来的损失。”

从故障发生到完全恢复正常,语雀整个宕机时间将近 8 小时,如此长时间的宕机已经达到了 P0 级事故,并在网络上引发巨大讨论。

2023 年已经过去,但我们对未来的探索从未停止,InfoQ 在 2024 年将持续为大家提供优质技术洞察及前沿热点报道。让我们带着这一年的感悟和思考,迎接更加充满挑战和机遇的未来。

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在 2023 年即将结束之际,InfoQ 编辑部重磅推出“年度技术盘点与展望”专题,聚焦 AIGC 引发的变革,与 50 多位头部专家深度对话,希望能为你揭示架构、前端、运维、大数据、云计算、编程语言、数据库等领域的核心变化和演进逻辑,明晰金融、汽车、制造、零售等行业的数字化、大模型应用思路和路径。

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