代号红狗:那些站在微软云起点的中国创业者1号

2021-08-13 16:14

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。”

  “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)。”

  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。

  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。

  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。

  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”)。

  微软的技术先知们在西雅图召唤诸神,在万里无云的蓝色天空下,相信云计算将颠覆世界。

  雷神以美国西雅图当地红狗啤酒来命名,这就是Azure最初开发代号的由来。

  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。

  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。

  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)。

  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。

  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)”。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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!”

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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,1号彩票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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  微软西雅图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。

  “我技术架构比你慢,能不能算法比你强?我微软西雅图雷蒙德研究院,可不是吃素的。”

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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)。

  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。

  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”。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。