שפת רובי - עוד קצת שטויות שכאלו / או: מדריך מזורז למפתחי ג'אווה מנוסים

בואו נבחר כמה דוגמאות שיחשפו בפנינו צדדים נוספים של שפת רובי:

#1
p nil # nil

#2
puts nil.inspect # nil ; why not NilPointerException !?

#3
puts nil.to_s # empty line

#1

אנו מקלידים את הביטוי "p nil" - ביטוי שנראה קצת מוזר, אולי שגיאה.

בפועל, p x הוא קיצור ברובי לכתיבת puts x.inspect.

2 מתודות בסיסיות של המחלקה Object ברובי הן:

1. to_s (המקבילה של ()toString) - מתודה המחזירה ייצוג של המחלקה כמחרוזת
2. inspect - עוד מתודה מאוד דומה שמחזירה ייצוג של המחלקה כמחרוזת

מה ההבדל?

to_s נועדה יותר ל output למשתמש, בעוד inspect נועדה יותר לצרכים פנימיים - למשל debug.

ברוב המקרים inspect פשוט תקרא ל to_s, ורק לפעמים היא תציג ערך שונה.

למשל שימו לב להבדלים:

puts 1.to_s        # 1
puts 1.inspect     # 1
puts '1'.to_s      # 1
puts '1'.inspect   # "1"

בעוד to_s מחזירה את אותו הערך, inspect - מספקת לי "רמז" על הטיפוס של המשתנה. למשל: העובדה ש "1" הוא בעצם מחרוזת  - בעזרת המירכאות שמסביב.

#2

טוב... אז p nil שקול בעצם להדפסה של inspect על nil, אבל בעצם - למה לא נזרקת לי Exception?

התשובה היא ש nil ברובי לא ממומש כ pointer ריק (או מקבילה מודרנית) אלא כ Null Object (אובייקט שמדמה ערך null-י - הקישור מוביל לפוסט בנושא). בעצם nil ברובי הוא אובייקט לכל דבר, כמו כמעט כל דבר אחר (למשל הערכים true ו false המיוצגים ע"י מחלקות גלובליות בשם TrueClass ו FalseClass, בהתאמה).

#3
אז למה ש nil.to_s יחזיר לנו שורה ריקה?
אם זה לא ברור - חזרו שוב על מה שעשינו למעלה....



פוסט זה שייך לסדרה: רובי (Ruby) למפתחי ג'אווה ותיקים

Special Literals

הנה כמה צורות כתיבה מקוצרות שעשויות להיות מבלבלות (אם אתם לא מכירים), או שימושיות (כאשר אתם כבר מכירים):

# large integer literal
puts 100_000 # 100000
puts 1_0_0_0 # 1000

# character literal
puts ?c  # c
puts 'c' # same. c

# hex literals
puts 0x292 # 658

# binary literals
      # rwxrwxrwc
puts  0b100100100 # 292
puts  0b100100100.to_s(8) # 444

large integer literal
בכדי להקל על קריאה של מספרים גדולים - ניתן להכניס קו תחתי "_" בין הספרות - וזה עדיין מספר לכל דבר. צורה זו הופכת את המספר "מאה אלף" לקל לקריאה, ואפשר להשתמש בה להפוך את אלף להראות כמו... נחש?!

character literal
אין ברובי טיפוס כמו char בג'אווה, אך ניתן להשתמש בקיצור של ? ואחריו סימן בכדי להכריז שמדובר בכוונה במחרוזת של תו אחד. האם "??" יעבוד? - נסו ותראו.

hex literal
ברור

binary literal
תחילית של 0b עם 0 ו 1 אחריה מצהירה שמדובר במספר בינארי. אם לדוגמה אנו רוצים להגדיר הרשאות בלינוקס - פורמט זה נוח יותר לעבודה.
שימו לב שהמספרים שאנו מכירים כקודים להרשאות (444, 777, וכו') הם מספרים בבסיס 8, אותו ניתן להציג ברובי ע"י to_s עם הבסיס הרצוי

השוואת ערכים

x = Object.new
if x
  puts 'yeah'
end

בדומה לג'אווהסקריפט, ניתן להשתמש במשפט if כדרך מקוצרת לדעת אם למשתנה יש ערך.
רק שימו לב שהערכים הבאים הם evaluated כ true בשפת רובי:

• מערך ריק
• המספר 0 (אפס) - בשונה מרוב שפות התכנות
• מחרוזת ריקה 

בקיצור: ברובי הכל evaluated כ true, מלבד false ו nil. כאשר רוצים להבחין בין false ו nil - עלינו להשתמש במתודה ?nil

השמה קלה

עוד תרגיל תחבירי שדומה לג'אווהסקירפט היא בדיקה מקוצרת עם ערך הוא nil - והשמת ערך ברירת-מחדל במקום:

data = {}


# long
if data[:currency].nil?
  currency = 'USD'
else
  currency = data[:currency]
end
puts currency # USD


# short
currency = data[:currency] || 'USD'
puts currency # USD

הסגנון הארוך מרגיש טרחני, והוא לא פוזיטיבי. כלומר: קודם מטפלים במקרה שחריג ואז במקרה השגרתי - סדר המקשה על הבנה מהירה וקלה של הקוד.

התחביר המקוצר - נחמד בהרבה.

ברובי יש תחביר אפילו יותר מקוצר, שמשתמשים בו לא-מעט, בכדי לקצר מקרה של הגנה והשמה לאותו משתנה עם ערך ברירת-מחדל:

currency = nil

# short
currency = currency || 'USD'
puts currency # USD

# even-shorter
currency ||= 'USD'
puts currency # USD

סבבה!

עוד תכונה "מקצרת" היא שמשפטי if מחזירים בעצמם ערכים (השורה האחרונה בביטוי):

def born_in_the_USA?
  false
end

data[:currency] = if born_in_the_USA?
  @@usa_citizens += 1
  'USD'
else
  'ruble'
end

puts data[:currency] # 'ruble'

הערה קטנה: שימו לב שברובי אין operators של ++ או --. משתמשים ב 1 =+.

ומה עם הקיצור ל if-else שאנו מכירים מג'אווה בצורת "?" - אי אפשר להשתמש בו ברובי?

# shorthand
data[:currency] = born_in_the_USA? ? 'USD' : 'ruble'

puts data[:currency] # 'ruble'

אפשר!


גם משפט case מחזיר תמיד ערך. בהזדמנות זו כדאי להציג את התחביר שלהם, שהוא מעט שונה:

def name_number(number)
  case number
    when 0
      'nullus'
    when 1
      'uno'
    when 2..10000
      'other number'
    when /\d+\$/
      "that's money"
    else
      "don't know"
  end
end

puts name_number 0        # nullus
puts name_number 1        # uno
puts name_number 7        # other number
puts name_number '2$'     # that's money
puts name_number 'google' # don't know

כמה הבדלים:

• משתמשים במילה "when" ולא "switch" (כל הכבוד!)
• ניתן להשתמש בטווחים (כמו בפאסקל - אם אני זוכר נכון)
• ניתן להשתמש ב regex
• ניתן לערבב בין כולם באותו ה case

שימו לב שהביטוי האחרון בפונקציה הוא ערך ההחזרה שלה, ובמקרה שלנו זהו ה case statement.

ארגומנטים לפונקציה

הנה נושא פשוט... לכאורה.
כיצד ניתן להגדיר ברובי פרמטרים של פונקציה, וכיצד ניתן להעביר ארגומנטים?
מינוח:

• פרמטרים הם המשתנים בחתימה של הפונקציה שהגדרנו
• ארגומנט הם המשתנים שהעברנו בהפעלה של הפונקציה

נניח לדוגמה את קיום פונקציה foo הבאה:

def foo(a, b, c)
  @@y = a + b * c
end

כאשר a, b, c הם פרמטרים, שכיוון שזו שפה דינאמית - לא מגדירים את הטיפוסים שלהם.

אם נקרא לפונקציה עם ארגומנט יחיד

foo(3)

נקבל שגיאה: "Argument Error: wrong number of arguments" עם כל הדינאמיות, רובי מצפה שכל הארגומנטים יישלחו (בניגוד לג'אווהסקריפט, למשל, שתציב undefined בפרמטרים להם לא נשלחו ארגומנטים).

אפשר לאפשר לשלוח ארגומנט אחד, אם מגדירים ערכי ברירת מחדל לפרמטרים האחרים

def foo(a, b = 2, c = 5)
  @@y = a + b * c
end

foo 3
puts @@y # 15

מצב "מעצבן"[א] הוא בו אני רוצה לשלוח ערכים רק ל a ו c, אך "נאלץ" לשלוח גם ערך ל b כי הוא קודם בסדר ל c. למשל:

def goo(message, warning = false, log_externally = false)
  message += '!!!!!' if warning
  puts message
  send_log message if log_externally
end

goo 'hello', nil ,true # sending nil = sort of Annoying

(עברתי מ foo ל goo כדי לייצר דוגמה יותר ריאליסטית)

דרך אחת לפתור מצב זה הוא שימוש ב options hash:

def goo(message, options = {})
  message += '!!!!!' if options[:warning]
  puts message
  send_log message if options[:log_externally]
end

goo 'hello', { log_externally: true }

החיסרון בדרך זו היא הצורך בתיעוד - מה בעצם options אומר.

הו לא! זה לא מספיק טוב! לא עבור רובי - חובה למצוא פתרון פשוט יותר!

רובי 2.0 הציגה יכולת שנקראת Keyword Arguments, שבאה פעם אחת ולתמיד לפתור את המצב הלא-נוח שתואר עד כה.

def goo(message, warning: false, log_externally: false)
  message += '!!!!!' if warning
  puts message
  send_log message if log_externally
end

goo 'hello', log_externally: true

אין מחויבות על סדר הארגומנטים שנשלחים עם keyword - ממש כמו hash, אבל יש לנו "תיעוד" מובנה בחתימה של הפונקציה.

צילומסך מ Tutorial מפורסם של רובי (Ruby Bits) בו המרצה קופץ על המסך כדי לקרוא סדרה של קריאות התפעלות מיכולת ה keywoard arguments.
הסימן 1UP בא לסמן קוד שהוא "!Awesome", ופה בדיוק הופיעו חמישה כאלו ברציפות.

מה בכל זאת מפריע לי ב keyword arguments של רובי?

keywords arguments שיפור נחמד בתחביר, אך יש לו גם צד שמטריד מעט. כדי להסביר את הנקודה הזו, אני צריך לתת הקדמה על הדרך בה המפרשן של רובי פועל. לכאורה זו סטייה מהדרך, אבל מכיוון שמטרתנו היא לטייל ולהכיר את רובי - כל סטייה (מעניינת) היא מבורכת!

שפת רובי היא דיי מורכבת (יש שיאמרו גמישה) מבחינה תחבירית. יש הרבה "מבנים" אפשריים של קוד. כל החלפה של סימן - יכולה ליצור משמעות חדשה.

כדי לפענח את קוד הרובי (parsing), לא כתבו parser בצורה ידנית. במקום זאת, הגדירו את סט המבנים האפשרי בשפה (להלן parser.y) ואז בעזרת generator של parsers בשם Bison (וריאציה של YaCC[ב]) - מקמפלים parser שמפענח את קוד הרובי - ניתן למצוא אותו כקובץ בשם parse.c.
לא תמצאו את הקובץ הזה ב Git Repository של רובי, מכיוון שהוא נבנה בזמן ההתקנה עבור המעבד / מערכת ההפעלה הספציפית.

אצלי (חלונות 7, 64 ביט, רובי 1.9) גודל הקובץ הוא כחצי מגה או 17,000 שורות מורכבות של קוד. לא משהו שמישהו היה כותב בעצמו. שפת PHP, למשל, משתמשת בגישה דומה.

החל מרובי 1.9, מפרשן ברירת-המחדל הפך להיות YARV (קיצור של Yet another Ruby VM[ג]).
בעת הפעלת התוכנה YARV "מקמפל" את התוכנה ממש לפני ההרצה לשפה בסיסית יותר - הנקראת YARV instructions. העקרון דומה ל JIT Compiler של ג'אווה, חוץ מזה שבג'אווה מקמפלים משפת ByteCode לשפת מכונה, וברובי מ עץ Syntax שפוענח - לשפת "ByteCode" (ה YARV instructions) שתעבור אינטרפרטציה מעתה תוך כדי ריצה.

מיותר לציין שהמעבר מ MRI ל YARV מציג שיפור ביצועים משמעותי מאוד לקוד רובי.

הנה דוגמה לפענוח של קוד רובי ל YARV instructions, שמציגה "על הדרך", עוד צורה להגדיר פרמטרים ברובי - args* - המקבילה הישירה (והקצת-יותר-גמישה) של ה varags בג'אווה. למה יותר גמישה? כי רובי לא תחייב את המתכנת להציב את ה varargs דווקא בסוף רשימת הפרמטרים רחמנא ליצלן! אולי יותר נוח / אלגנטי עבורו לשים אותה דווקא באמצע?

לכל scope בשפה, רובי מנהלת בזיכרון Local Table (מזכיר במשהו את ה Activation Frames של שפת ++C) שם מנוהלים המשתנים המקומיים / פרמטרים של הפונקציה או הבלוק.

הטבלה המקומית מגדירה את הערכים, עם הטיפוסים שלהם. בכדי לאפשר args* (טיפוס = Rest) באמצע רשימת הארגומנטים, עלינו להבחין בין ארגומנטים שנשלחו לפני (טיפוס = Arg), לארגומנטים שמגיעים אחרי (טיפוס = Post). המפרשן של רובי יקרא את הארגומנטים שלפני ואחרי, ומה שיישאר - ילך ל args*.

שימו לב ל YARV instructions משמאל - זהו בעצם הקוד המקומפל (סוג של Bytecode) אותו המפרשן מפענח ומריץ בזמן הרצת התוכנית.

בואו עכשיו נראה איך נראית פונקציה פשוטה עם ערך ברירת-מחדל לפרמטר:

ועכשיו איך נראית אותה הפונקציה, עם Keyword Argument:

מ-ס-ו-ב-ך.

נכון: מה שהסתבך הוא ה byte code. לא משהו שמפריע לפריון של המפתח. אבל... בתוכנה אין ארוחות חינם[ד].
byte code מסובך יותר משפיע על:

• ביצועים (קצת)
• יציבות / אמינות (קצת)
• קלות בביצוע debug (קצת)
• קושי לבצע שינויים משמעותיים בפלטפורמה - לדוגמה שיפור התמיכה ב parallelism וב concurrency.

שפת Go, למשל, (שאני מאוד מחבב) - החליטה לוותר על Generics בשפה בכדי לשמור על קומפילציה מהירה.

ברור ששפת Go (שהיא שפה ל System Programming) היא בערך ההיפך הגמור משפת רובי (שפת high level שמתמחה במהירות פיתוח גבוהה) - ולכן הגיוני שההחלטות שלה בתחום יהיו הפוכות לגמרי לאלו של רובי.

קרוב לוודאי שאלו גם קשיי הסתגלות אישיים שלי, לשפה חדשה ולתפיסות העולם השונות שלה.

רוב חיי כתבתי בשפות "נמוכות" יותר (C, פאסקל, עד #C ג'אווה) או כאלו שקידשו פחות את הקריאות ונוחות המשתמש (ג'אווהסקריפט).

התרגלתי לכך שהקוד שלי לעולם לא יהיה "מ-ו-ש-ל-ם", ולמרות חוסר הכיף שבכך, לפעמים עושים בקוד כמה "צעדים טכניים" שהם חלק ממגבלות השפה. למשל: לשלוח nil כמה פעמים כארגומנט - כי אין משמעות לפרמטר בשימוש הנוכחי. התרגלתי וזה נראה לי בסדר.

הגישה של רובי היא "לעשות מפתחים מאושרים", ובמובן הזה הגיוני שהיא תתקדם בכדי לשפר את השפה עוד מעט כל פעם. השאיפה הזו יכולה ליצור מצבים מעט מוזרים.

למשל, בואו נתבונן על כלי קצת פחות מוכר בשפת רובי: ה Flip Flop Operator (בקיצור FFO):

(1..20).each do |x|
  puts x if (x == 5) .. (x == 10)
end

FFO הוא הנקודתיים בין 2 תנאי ה if. משמעותו: קיים את התנאי כל עוד התנאי הראשון מתקיים עד הרגע בו התנאי השני מפסיק להתקיים. את הקוד הנ"ל אפשר לכתוב בעזרת "קטן מ..." ו"גדול מ...". האם שיפור הקריאות מצדיק הוספה של אופרטור נוסף לשפה?

הנה דוגמה שקצת יותר מצדיקה שימוש באופרטור שכזה... איתור מקטעים (flip..flop) ברצף:

[3,5,5,19,100,10,1,0,10,2].each do |x|
  puts x if (x == 5) .. (x == 10)
end

# result => 5, 5, 19, 100, 10

נחמד - אבל האמת: כמה פעמים נתקלתם בבעיה שכזו בחייכם? האם נכון להוסיף רכיב לשפה בכדי לספק פתרון אלגנטי?

הייתה כבר בקשה רשמית להסיר את האופרטור מהשפה, אך הבקשה לא נכללה בתכולה של גרסה 2.0. מאטצ' הוסיף שלא יציג שינויים לא תואמים לשפה ברובי 2 - אולי זה יקרה ברובי 3...

סיכום

אני מקווה שהיה דיון מעניין, והצלחתי להעביר בצורה יעילה כמה מהתכונות של שפת רובי במהלך הפוסט.
נשאר עוד הרבה לדבר עליו, עוד לא נגענו בתכונות ה OO בשפה.
ארצה להמשיך בסדרה בצורה שתהיה יותר ממוקדת בהבנת השפה עבור מפתח ג'אווה שעובר לשפה. למשל: אני :)


שיהיה בהצלחה!




----

קישורים רלוונטיים

Rubular - "מחשבון" regex אונליין לרובי


---

[א] מתכנתים ברוב שפות התכנות האחרות פשוט מתרגלים לחוסר הנוחות המקומי, בעוד בשפת רובי עושים מעל ומעבר כדי למנוע מצבים של קוד לא-אלגנטי, אפילו "בקטנה". זה עניין של תרבות.

[ב] YaCC הוא קיצור של Yet another Compiler Compiler - ונחשב הכלי הנפוץ בתחום (ביחד, אולי עם ANTLR).

[ג] הידוע גם בשם (KRI (Koichi's Ruby Interpreter על שם המחבר שלו, בהתאמה ל MRI שנכתב ע"י מאטצ'.

[ד] יש מיתוס, בקרב אלו שלא חוו מספיק tradeoffs בתוכנה על בשרם, ש "אם נשים את האנשים המוכשרים ביותר - הם ימצאו דרך 'למחוק' את ה tradeoff ולהעלים אותו". בקשה זו היא כמו לקוחה מהמיתולוגיה היוונית - והתוצאה שלה גם היא לעתים יוונית: טרגדיה.
סיפור מפורסם הוא של ספינת המלחמה Vasa בו זימן אליו מלך שוודיה את אדריכל הספינות המפורסם בעולם (באותה התקופה) כדי שיבנה את ספינת המלחמה הטובה בעולם: ספינה שהיא גם ספינת משא (לחיילים) הדורשת מקום רב ויציבות, וגם ספינת קרב - הדורשת זריזות ויכולת תמרון. גם וגם. זה היה פרויקט אדיר, ומרשים - שלא נראה כמותו באותם הימים. לאחר עבודה שכללה מאמצים אנושיים אדירים ומפוארים - הספינה הושקה למים. היא הצליחה לשלב גמישות קרבית ונשיאת חיילים - למרחק של 1300 מטר בלבד, שם משהו השתבש והיא שקעה למצולות. הטיטאניק בגרסה המקוצרת.

ייתכן והמשך עבודה על פרויקט הספינה היה יכול להפיק, לאחר מספר מסוים של איטרציות, שילוב בין 2 הדרישות. כנראה שעדיין היא לא הייתה מצטיינת באף אחת מהדרישות - ובטוח שהיא הייתה מסובכת יותר מספינה המיועדת למשימה אחת בלבד.

חשוב לציין שכן ניתן "לרמות" tradeoffs במידה מסוימת, וזה ע"י החלפה של הבחירה ב tradeoff ברגעים שונים בתוך אותו התהליך. למשל כמו האופן בו Cassandra "מרמה" את ה CAP Theorem (שטוען שלא ניתן להשיג גם זמינות וגם עקביות במידע מחולק (partitioned)) - אבל Cassandra מאפשרת לכל query בודד לבחור בין יותר זמינות או יותר עקביות בנתונים, וכך "כמערכת" - Cassandra מספקת גם וגם.

Amazon Web Services - הצצה ראשונה

שירותי AWS, כך מספרים, נולדו מתוך מחסני הספרים של אמזון. בתחילת שנות ה 2000 אמזון הייתה כבר מקצוענית בתפעול מחסנים. בכדי לייעל את עלויות התפעול בקצת יותר החליטה אמזון להשכיר לגורמים חיצוניים שטחי אחסון במחסנים שלה, שלא היו באותו הרגע בשימוש - וכך להגיע לנצילות גבוהה יותר של הנכסים שלה.

"מדוע להשכיר אחסון פיסי, אך לא אחסון לוגי?" - מישהו באמזון שאל.

אמזון הצטיינה לא רק בלוגיסטיקה פיסית אלא גם בתוכנה. בכדי לנהל חנות מקוונת כ"כ גדולה, ובזמינות גבוהה - נדרשו תשתיות טכנולוגיות שלא היו רבות כמותן בעולם. בכלל, חברות הטכנולוגיה שפרחו (אמזון, נטפליקס, פייסבוק וכו') הן החברות שהיו גם חזקות טכנולוגית מספיק, בכדי לאפשר צמיחה מהירה מבלי להיעצר. על המתחרות שהיו מאוד מרשימות אך היו חסרות את הטכנולוגיה לצמוח בקצב מהיר (גמזון, נטפליפפלופ ופייסבורד) - לא נשמע לעולם.

אמזון החלה לשווק את AWS בשנת 2006, בעיקר על בסיס של EC2 (שירות ניהול VMs) ושירות S3 (אחסון מסמכים).
השירותים הללו לא היו חדשים - אמזון השתמשה בהם כבר כמה שנים, באינטנסיביות לצרכיה הפנימיים. כשנחשפו לשוק הם כבר היו מוצרים בוגרים (בקטגוריה) ומוכחים.

שירותים נוספים היו Simple Queue Services (בקיצור: SQS) ו SimpleDB (בסיס נתונים רלציוני כשירות, עבור כמויות קטנות של נתונים. כיום, נראה שאמזון נמצאת בשלבים להפוך אותו ל deprecated לטובת שירותים חדשים יותר).

על הבסיס הזה היה ניתן להקים מערכת מבוזרת, High Scale ו Highly Available - ובזול. היה עדיין צריך לעבוד הרבה יותר קשה מהיום בכדי לבנות פתרון על AWS, וכל הרעיון של מחשוב ענן היה עוד חדש - כך שלאחר שנה היו "רק" 180 אלף מפתחים רשומים לשירותי AWS.

היום, מיותר לציין, אמזון היא "הגורילה" של שירותי ב IaaS ובדרך המבטיחה להיות גם "הגורילה" של שירותי ה PaaS עם AWS Beanstalk. מיקרוסופט, גוגל, יבמ, ו Heroku הצליחו לספק בשנים האחרונות תחרות מוגבלת בלבד.


מדוע אם כן - אמזון לא מעלה מחירים? מדוע היא כ"כ אגרסיבית בתמחור של השירותים שלה?

1. זה עניין תרבותי, כך טוענים. אמזון מתמחרת שירותים בצורה אגרסיבית מיום היווסדה.
2. קצת יותר מפתיע: עם כל ההצלחה של הענן, כח המחשוב שנמצא היום בענן הוא רק כ 5% עד 10% מכח המחשוב העולמי (המספר המדויק תלוי במי מחשב וכיצד). קרב השליטה בענן עוד נמצא בשלביו המוקדמים.
   חברות הענן לא מתמקדות כרגע ברווחים (הן מוכנות להיות break even לבינתיים) אלא רק בצמיחה ותפיסת נתח גדול יותר מפלח השוק.

מייקרוסופט, לדוגמה, עשתה חייל בשנה האחרונה: היא העבירה את הפוקוס שלה ממובייל - לענן, והצליחה תוך כך להעביר Enterprises רבים שהם "Microsoft Shop" - ל Azure.

התרשים למעלה הוא מעניין, אבל עלול גם להטעות - ולכן יש לי רגשות אמביבלנטיים לגבי ההוספה שלו.
אם נראה מהתרשים שמייקרוסופט הולכת להשוות לאמזון תוך כמה שנים - אז חשוב לאזן: מייקרוסופט עושה את הרווחים שלה מ Full Stack של טכנולוגיות, בעוד Amazon רק מהשכבות הנמוכות (בעיקר IaaS). כשאמזון נכנסת עתה לשכבות גבוהות יותר (PaaS, DBaaS, וכו...) - היא צפויה "לפלוש" לפלחי שוק גדולים וחדשים עבורה - ולהשיג "קפיצה" בהכנסות.

בידיעה ש 90% מהשוק עוד נותר לכיבוש - ברור שאמזון לא נשארת שאננה, וממשיכה בתחרות עיקשת ובכל המרץ.

כיום, 8 שנים אחרי ששוחררה לראשונה לקהל הרחב, יש ל AWS עשרות שירותים בענן:

כל שנה, אמזון חושפת כמה שירותים חדשים. עוד שנתיים-שלוש, הרשימה למעלה תראה חלקית ולא מעודכנת בעליל.

יצירת instance של EC2 - איך זה נראה?

אני מאמין שאין טוב ממראה עיניים - ולכן אציג את התהליך שעשיתי לפני כמה ימים. שימו לב שיש כמה פרטים פחות מעניינים - ועליהם אני אדלג.

הערה: עם Deployment כל 10 שניות של עדכון למערכות אמזון - הכל יכול להשתנות בכל רגע. אל תניחו שעוד חצי שנה התהליך יראה בדיוק אותו הדבר - אבל הוא כנראה יהיה דומה.

אמזון מאפשרת מסלול בשם AWS Free Tier בו אתם יכולים להתנסות בשירותים AWS, על חומרה מינימלית (לא הולכים עם חומרה כזו ל production) ותוכנה חופשית - למשך כשנה (!). מכניסים אמנם כרטיס אשראי - שיחויב רק אם "התפתתם" לבקש קצת מעבר למינימום שמוצע בתכנית.

העלויות המורגשות באמזון, בשלבים אלו של פיתוח ראשוני, הם לרוב לא החומרה שבשימוש - אלא החומרה שלקחתם לשימוש ושכחתם להחזיר. איזה שרת בינוני שלקחתם לכמה שעות, אבל נשאר רץ כל סופהשבוע - למשל.

במהלך ה Wizard למטה תראו אופציות מסוימות המסומנות כ Free tier eligible. המשמעות היא: "ניתן לבחור באופציה זו ללא חיוב, כחלק מתוכנית ה Free Tier". אני אבחר מבין אופציות אלו בלבד.


בחירת ה AMI

Amazon Machine Image (בקיצור AMI) הוא הפורמט של אמזון ל VM Image (בעברית: תמונת מכונה-מדומה). אני לא בקיא בפרטי המימוש הפנימי של AMI, אך הפונקציונלית היא כמו זו של קובץ dmg. ב Mac או קובץ ovf. עבור Virtual Box או VMWare.

את הקובץ ה AMI, אתם לא מנהלים אצלכם - הוא מנוהל על שירות S3 (קיצור של Simple storage service) של אמזון - שירות אמין במיוחד, scalable, לאחסון קבצים בגודל של עד 5TB (נכון לרגע זה). אתם יכולים להשתמש ב AMI מוכן מבית אמזון (הרשימה למעלה), לקנות AMI מצד-שלישי (יש Marketplace שלם, הכולל עלות שימוש לשעה המכילה את החמורה מאמזון + רשיונות התוכנה המתאימים), או פשוט לקחת snapshot מ EC2 instance שבבעלותכם.
לדוגמה: ליצור instance חדש של Red Hat Linux, להתקין עליו VIM - וכך ליצור AMI חדש "Red Hat /w VIM".

שווה לציין שאם אתם זקוקים ל Landscape גדול, זו עבודה קצת סיזיפית לייצר instance אחר instance. לשם כך יש שירות של אמזון שנקרא Cloud Formation המאפשר יכולות דומות ל AMI - רק בקנה מידה גדול. במקום הקמה של מכונה בודדת - הקמה של Landscape של מכונות (כל אחת עם ה AMI שהוגדר לה), הגדרות רשת, אבטחה וכו' וכו'.



בחירת חומרה (וירטואלית)

השלב המשמעותי הבא הוא לבחור חומרה (וירטואלית, כמובן). חומרת השרתים מסווגת לפי אופן השימוש:

• כללי / מאוזן - סדרה t או m3
• CPU intensive - סדרה c3
• Memory Optimized - סדרה r3
• Disk optimized - סדרה i2 או hs1
• וכו'.

בתוך כל סדרה יש כמה "גדלים" שונים של מכונות ("T-Shirt Size")

• small
• medium
• large
• xlarge
• וכו'.

אי אפשר לדעת איזו חומרה פיסית תריץ את ה VM שלכם. אם אתם בררניים (למשל: כתבתם קוד ב C בהסתמך על מעבדים מסדרה מסוימת של אינטל) - ההמלצה של אמזון (כפי שאני מכיר אותה, קצת ישנה) היא לבקש instance, לבדוק מה יצא - ואם לא אהבתם "לזרוק" ולבקש חדש עד שתהיו מרוצים.

בחירת Storage





השרת שלכם זקוק ל Storage. שתי האפשרויות הבסיסיות הן כדלהלן:

• Ephemeral Storage (אחסון זמני, נקרא גם Instance Storage) - מה שמוקצה כחלק מה VM.
  כשתחזירו את המכונה לרשותה של אמזון - כל המידע יימחק.
  אם ה VM של אמזון קרס (יכול לקרות) - המידע יאבד.
  אולי תוכלו לייצר AMI מהמכונה וכך לשמור עותק של המידע.
• EBS (קיצור של Elastic Block Store) הוא בעצם סוג של NAS (קיצור של Network Attached Storage) ממנו ניתן להקצות חלקים ולעשות mount ל instance שלכם.
  EBS ממשיך לחיות אחרי שהמכונה הוחזרה / ה VM נפל.
  EBS הוא אמין יותר, ועובר רפליקציה בין Availability zones בתוך ה Region - הכוונה, בין Data Centers (הנקראים Availability Zones) החברים באותו אשכול של Data Centers - שנקרא Region. על כך בהמשך הפוסט.
  הוא עדיין לא אמין כמו S3, ומומלץ לבצע גיבויים למידע - אם הוא חשוב לכם.

יש לאמזון שירותי Storage נוספים, שזמינים כשירות (כלומר: API) ולא כ mount למערכת ההפעלה:

Simple Storage Service (בקיצור S3)

• Key/Object Storage. למה Object ולא Value? - כי לרוב מאחסנים בו "קבצים" ולא ערכים קטנים (למשל מחרוזת או מספר).
• Static files - ניתן לגשת ישירות לקובץ ב HTTP ו/או HTTPS (ואז הוא מוגן בעזרת הרשאות)
• אמין בצורה יוצאת דופן (durability של 99.999999999% או משהו דומה). יש רק מקרים בודדים מתועדים בהם מידע אבד מ S3, ולרוב זה היה בצורת corruption של נתונים בעקבות באגים של אמזון.
• שומר אובייקטים בגודל של עד 5TB
• המידע נשמר מוצפן על השרתים של אמזון (encrypted at rest)
• זמינות השירות היא גבוהה (99.99%). שימו לב: יכול להיות שהקובץ "חי וקיים", אך אין שרת זמין שיגיש אותו (ולכן הפער בזמינויות).
• יש לו אינטגרציה ל Glacier - אחסון "קר" יותר (קפוא!), וזול יותר.
• יש לו אינטגרציה ל CloudFront - שירות ה CDN של אמזון, על מנת להגיש את הקבצים ממיקומים קרובים יותר לצרכן.
• Region-Specific, מסתנכרן בין ה Availability Zones שונים.
• קל מאוד לשימוש (REST API פשוט).

Glacier

• Archival Storage - מיועד לשמירת כמויות מידע, ב offline.
• לקוח 2-6 שעות לשלוף קובץ (מה שמרמז שהקובץ מאוחסן על קלטות?)
• זול מאוד (סנט ל GB לחודש, כשליש מ S3). עיקר המחיר הוא בשליפה של הנתונים.
• הנה השירות הראשון של אמזון שאנו נתקלים בו - שהוא בעל תמחור מורכב:
  אמזון מציעים לכם שירות זול - הכי זול שיש, כנראה.
  אבל... התמחור הוא זול כל עוד אתם מצליחים לעמוד בכמה תנאים. זה לא ניסיון של אמזון להכשיל אתכם, זו הדרך שלהם להציב תנאים בהם הם יכולים להציע מחירים כ"כ זולים. ואלו תנאים שידרשו מכם מאמץ.
• למשל: בכדי לצמצם את מחיר השליפה מ Glacier עליכם לקבל (download) את הקובץ בקצב הורדה קבוע לאורך 24 שעות, ויש הנחה אם אתם מורידים קובץ שלם ולא חלק ממנו. פרטים נוספים.
• אתם אמורים להבין ששירות כזה לא מתאים לסטארט-אפ תפרן בתחילת דרכו (כי הוא עלול להתקשות בתנאי התמחור הזול), אלא לארגון מתופעל היטב שמנסה לצמצם עלויות לרצפה - ומוכן להזיע קצת בשביל זה.

Security Groups

כל Instance של EC2 משויך ל Security Group. השם עשוי מעט לבלבל - אולי עדיף היה לקרוא להם Traffic Policy.

כל קבוצה מכילה מספר EC2 instances וקובעת עבורם איזו תקשורת נכנסת תתאפשר ע"פ פרוטוקולים, מקור, או ports שהגדרתם.  ההגבלות הן על תקשורת נכנסת בלבד - לא מגבילים תקשורת יוצאת.

מכירים יכולת שכזו בעולם ה On-Premises? נכון - זה נקרא Firewall.

בעצם ה Security Groups היא דרך קלה ומהירה להחיל אבטחה בסיסית של Firewall על השרתים שלכם. הריכוז בקבוצות עוזר לנהל מצב בו יש לכם instances רבים.

באופן מעט מוזר, לא ניתן להזיז instance מרגע שהוגדר - בין Security Groups. אתם יכולים לשנות את ההגדרות של ה Security Group או "לזרוק" את ה instance ולהקים אחד חדש ב Security Group אחר.

החלפת מפתחות

טוב. ה instance שנמצא באמזון מוכן להתניע - אבל הם מוסרים לכם אותו?
הרי הוא עכשיו באמזון, ואתם < היכן שאתם > - ובאמצע יש רשת עוינת של האקרים. אז... לשלוח או לא לשלוח את פרטי החיבור ("Admin"/"Admin") במייל וזהו?

הפתרון (הטבעי / הגיוני) של אמזון הוא להשתמש בהצפנה א-סימטרית. אתם יכולים לייצר זוג מפתחות ולשלוח אחד לאמזון, או לבקש שאמזון תיצור זוג מפתחות - ותשלח אחד אליכם (האופציה הזו יותר קלה).
במקרה זה תורידו (ב https, כמובן) את המפתח שלכם כקובץ perm. ותתבקשו מאוחר יותר להציג אותו בחזרה - כאשר תרצו להתחבר למכונה.
במכונות עם מערכת ההפעלה "חלונות" תעלו את הקובץ ותקבלו ססמה שעליכם לזכור, במכונות לינוקס תדרשו לצרף את הקובץ עצמו ככלי האימות ל ssh בעת חיבור למכונה. אם לינוקס - אז כדאי שתשמרו היטב את הקובץ שלא יאבד (מקסימום - "זרקו" את המכונה והקימו חדשה. זהו הקצב באמזון: שרת = disposable).

קצת על הפריסה של אמזון

שירותי AWS פזורים על 27 Data Centers ברחבי העולם (AWS Global Infrastructure - לצורך עדכונים במצב)

Availability Zone (בקיצור AZ) הוא Data Center עצמאי, עם רשת משלו, הספקת חשמל משלו, אבטחה משלו, עמידות בפני שריפות, אסונות טבע (טוב - רובם) משלו וכו'. הוא אמור להיות חסין לקריסה של Availability Zone אחר.

ה AZs מקובצים לתוך אשכולות בשם Region - שזה אזור גאוגרפי בעולם. יש בין ה AZs ב Region רשת מהירה, שמאפשרת רפליקציה של נתונים בין ה AZ בכדי ליצור ולשמר יתירות. Region יכול להיות "מזרח ארה"ב" או "גרמניה".

סה"כ לאמזון יש כיום 11 Regions ברחבי העולם.

רבים מהשירותים של אמזון הם זמינים ברמת ה Region. למשל שירות S3 - מסנכרן לבד את הנתונים שלו בין ה AZs ב Region.
שרתים שלכם (EC2 instances) - הם באחריותכם: כדאי שתפזרו את השרתים ב Region על פני כמה Availability zones שונים, ואם יש צורך בסנכרון - הוא עליכם.

בהרבה Regions יש שלושה Availability Zones. למה שניים לא מספיקים?

ראשית - כי 3 זה יותר בטוח מ 2.

נניח שהסבירות ששני AZs יקרסו באותו הזמן היא קטנה מדי בכדי להטריד אתכם (נניח), האם יש טעם לפזר את השרתים על יותר משני AZs? התשובה הפשוטה היא - כן.

נשווה פיזור של אפליקציה בין 3 ל 2 Availability Zones:

• ברגע הנפילה - ה capacity שלכם ירד ל 67% ולא ל 50%.
• "להרים instance זה עניין של כמה דקות ב AWS, נכון?"
• נכון - אבל לא בעת אירוע של נפילת Availability Zone. במקרה כזה אלפי לקוחות של אמזון מבקשים ממנה instances חדשים באותו הרגע ממש - מה שאומר שהזמן לקבל instance חדש יהיה ארוך מהרגיל, זמן בו יהיה עליכם להסתפק בקיבולת שנותרה לכם - וכאן ההבדל בין 50% קיבולת ל 67% קיבולת - היא יותר משמעותית.

נטפליקס, למשל, שהעסקים שלהם מבוססים לגמרי על AWS עשו מעבר לכך: ברגע שנופל AZ הם מורידים את איכות השירות (נאמר: ל 65%) בכדי להמשיך לתת את השירות לכל הלקוחות ללא הפרעה - ומבלי להסתמך על כך שיוכלו להוסיף בזמן קצר עוד EC2 instances מספיקים. שיפורים אלו נעשו מתוך outages שהם חוו בפועל, ולא מתוך "תכנון מוקדם".

למה אמזון לא מחברת את כל ה Regions שלה אחד לשני?

1. כי תעבורת הרשת תהיה יקרה מאוד (יש הבדל בין תקשורת מהירה בתוך וירג'יניה לתקשורת מהירה בין וירג'יניה לסין)
2. כי קשר = תלות = פחות disaster tolerance.
3. כי שירותים מסוימים (לדוגמה VPC) לא יעבדו על פני מרחק גיאוגרפי גדול.

אחד ה Regions המעניינים הוא GovCloud שנמצא בצפון-מערב ארה"ב. אחד החסמים של גופים ממשלתיים להשתמש בשירותי הענן של אמזון הוא רגולציה. כל מיני חוקים שמבטיחים שרק אזרחים אמריקאים יהיו מסוגלים לגשת לשרתים ולרשת, חוקים של אבטחת מידע ואחסון ייחודיים (מישהו שמע על ITAR?) וכו'. מכיוון שהמגזר הציבורי בארה"ב הוא מספיק גדול להצדיק השקעה שכזו (הממ הממ) - אמזון בנו Region מיוחד רק לגופי ממשלה בארה"ב שתפור לכללי הרגולציה. המיקום במערב ארה"ב נקבע בגלל סיבות טקטיות - והוא יורחב גם למזרח ארה"ב בעתיד (אני מניח שכ Region נוסף).

שימו לב שלא כל השירותים של אמזון זמינים בכל ה Regions.


Edge location
אמזון, כספקית CDN שצריכה להיות "קרובה" לכל המשתמשים בעולם, מחזיקה גם אתרים (מה שנקרא לעתים PoP - Point of Presence) רק לצורך Caching של נתונים או שירות ה DNS (נקרא Route 53).

קצת על אבטחה

מודל האבטחה של AWS הוא מודל של אחריות משותפת: של אמזון "בשותף" עם הלקוח.
אמזון לוקחת אחריות על כמה תחומים שלה, ומספקת ללקוח מגוון כלים - בציפיה שהוא יהיה אחראי על הצד שלו.

אחריות הלקוח כוללת:

ניהול משתמשים והראשות. אמזון מספקת את IAM (קיצור של: Identity and Access Management) שהוא סוג של Repository לניהול משתמשים (כמו Active Directory), הכולל גם יכולות של Federated Identity ו SSO (כמו Active Directory Federation Services - ADFS).

אמזון מספקת גם יכולת Multi-Factor Authentication. למשל: הכנסת ססמה ב Desktop ובנוסף אימות ה Login מתוך הסמארטפון (על בסיסי ID ייחודי של היצרן - שמוודא שזה אכן הטלפון שלכם) או חומרה ייעודית אחרת (כמו כרטיס RSA  המייצר קוד זמני שהשרת יכול לאמת - למי שמכיר). ייתכן ותרצו לאכוף מנגנון שכזה על גישה של משתמשי מפתחי (Admins למיניהם).

אמזון מספקת גם שירותי ייעוץ בנושא אבטחה, אותו תוכלו לשכור מאמזון (בתשלום, כמובן).

Security Groups - אותם הזכרנו בהקדמה, שזה סוג של Firewall.

הרשאות שונות (ACLs) - מי יכול לגשת לאיזה שירות (שירותים כמו בסיסי נתונים כשירות, CDN, וכו').

אם אתם רוצים לאבטח את הרשת שלכם יותר מהרמה של Security Groups ו ACLs, אמזון מספקת יכולת בשם Virtual Private Cloud (בקיצור VPC) בה תקבלו רשת נפרדת משאר הענן (ע"י ויראוליזציה, כמובן) ותהיה לכם יכולת שליטה רבה על הגדרת הרשת וההרשאות שלה - כרצונכם. זו כמובן התעסקות לא קטנה, הדורשת הבנה טובה של הרשת - ושל יכולות ה VPC של אמזון.


אחריות אמזון כוללת:

הגנה פיסית - אף אדם בעל שלא מורשה לכך לא יוכל לגשת פיסית ולהתחבר לחומרה שמשרתת אתכם. איך עושים זאת? קירות בטון, דלתות פלדה, מצלמות אבטחה, שומרים וכלבים כעוסים. וכמובן: תרגול האופרציה הזו שתהיה בכושר לטפל בתקריות האפשריות.

אחריות על הגנת הרשת הפנימית של AWS: ניהול ה switches / routers בצורה מאובטחת. אמזון מנטרת את תנועת הרשת מפני חריגות עקרוניות: שרת ששלוח IP Packets ומצהיר על IP שאינו שלו, פעילות של Port scanning וכו'. אמזון יודיעו לכם אם הם מזהים התנהגות חשודה כלפי ה EC2 Instances שלכם.
המדיניות של אמזון אוסרת עליכם, למשל, להשתמש ב NMAP או כלי דומה לבצע port scanning לעצמכם. עליכם לסמוך על אמזון. אם אתם רוצים לבצע להריץ Web Scanner על השרתים שלכם - עליכם לתאם זאת עם אמזון מראש ולעשות זאת רק במסגרת הזמן שהוקצב לכם.

אמזון מבטיחה Multi-tenancy של המערכות שלה (ע"י Hypervisors, VLANs, או Multi-tenancy ברמת התוכנה, וכו') שמבטיח שלקוח אחר, שמשתף אתכם חומרה פיסית - לא יוכל לנצל עובדה זו בכדי לגשת לנתונים שלכם. הפרדה מוחלטת.

שירותי הגנה מ DDoS (כלומר: Distributed Denial of Service) - התקפה נפוצה, שירות כזה מסופק ע"י רוב ספקיות ה CDN הגדולות, ואמזון היא אחת מהן.

תאימות לסטנדרטי-אבטחה מרכזיים בתעשייה. לדוגמה: אם הרגולציה של HIPPA (אחסון מידע רפואי) דורשת השמדה פיסית של אמצעי האחסון של מידע רפואי שמפסיקים לשמור - אמזון תספק את השירות הזה עבורכם, ותשמיד במיומנות רבה את הדיסקים הפיסיים ששימשו אתכם לאחסון המידע הרפואי. הכל, ע"פ הנחיותיכם ותמורת תשלום מתאים - כמובן.

סיכום

אחרי שסקרתי את OpenStack (גם חלק שני) - יהיה רק הגיוני לסקור את AWS.
שילבתי בפוסט לא מעט פרטים - אך הדרך להכיר את AWS היא עוד ארוכה.


שיהיה בהצלחה!

כיצד מגדירים ארכיטקטורה? צעד אחר צעד

אני מאמין, שדרך מצוינת ללמד נושא היא פשוט בעזרת הדגמה. בפוסט הזה אני רוצה לבצע אתכם ביחד תרגיל פשוט בארכיטקטורת תוכנה - בכדי להראות כיצד התהליך הזה נראה.

שימו לב: בד"כ כאשר יש ב"תרגילים לימודיים" יש סוג של אחיזת עיניים קלה. המרצה "מאלתר על הלוח" פתרון מאוד פשוט ומאוד אלגנטי - אבל כנראה שזה לא היה הפתרון אליו הוא היה מגיע בפעם הראשונה. בעצם: הוא פתר את הבעיה כבר קודם לכן, ועשה על הפתרון כמה איטרציות של אופטימיזציה.

התוצאה: מסר יותר חד ("כך כותבים קוד נקי!"), בד בבד עם אשליה שאנשים באמת כותבים קוד שכזה "במכה ראשונה".

את הפוסט הזה אני כותב בספונטניות, לא בגלל אידאל כלשהו - אלא בעיקר בגלל חוסר-הנכונות להשקיע בהבאת הדוגמה "לשלמות". תוך כדי כתיבה אנסה לשתף במחשבות שעוברות לי בראש עד לפרט הקטן - מה שעלול ליצור מעט התפלספות, אך אני מקווה שיכול להביא ערך למתכננים צעירים שיש להם פחות ניסיון משלי.

ארכיטקטורה, להזכיר, היא סדר וצורה של התוכנה שלנו, וגם קבוצת ההחלטות שקשה לעשות בהן שינוי (ולכן אולי כדאי להקדיש אליהן מחשבה בשלב מוקדם).

תהליך ה"ארכיטקטורה" נראה לפעמים כמעט כמיסטיקה - ואני מקווה שפוסט זה יתיר חלק מהערפל (ואולי גם מההילה).

לצורך התרגיל בחרתי בבעיה קלאסית במדעי המחשב (שאני פחות או יותר פותר בעצמי כרגע כחלק מלמידת שפת רובי): "בעיית שבע המלכות והפרש". כיצד ניתן להציב על לוח שחמט 7 מלכות [א] ופרש מבלי שיאיימו זה-על-זה.

אני לא אתמקד בתהליך חישובי אופטימלי (מדעי המחשב), כי אם בארגון מוצלח של הקוד למחלקות ופונקציות ("ארכיטקטורה" / הנדסת תוכנה).

בואו נצא לדרך.

כיצד מתחילים להגדיר ארכיטקטורה?

הרי אפשר להיתקע ולבהות ב IDE ("אני בוהה בו, הוא בוהה בי") זמן-מה מבלי להגיע להחלטה כיצד להתחיל.

כאשר יש כיוון - הקוד רץ מעצמו, "7 המלכות והפרש" זה לא באמת "אתגר" תכנותי עבורנו. הקושי לרוב יהיה לבחור כיוון ראשוני לארכיטקטורה.

דרך אחת היא פשוט מאוד להתחיל ולכתוב בלי סדר - ואז לעצור, לספוג תובנות מהקוד, ולהיעזר בהן בכדי לקבוע את הכיוון ולבצע Refactoring. לא לכולם זה הולך בקלות.

שיטה קטנה אחרת היא כלל שמגיע מתכנון-מונחה עצמים, ו DDD: "המלים בהן אנו משתמשים לתאר את הבעיה 'חייבות' לקבל ייצוג מתאים (מחלקות) במערכת".

אז הנה, קיצרנו לעצמנו מעט - ויש לנו נקודת התחלה כלשהי.
מהם המלים שחוזרות על עצמן בתיאור הבעיה? "מלכה" ו"לוח" (לפחות אצלי):

להבהיר: במיוחד במערכת כ"כ קטנה, במיוחד כשכותב אותה אדם בודד, ובמיוחד בעולם האג'ייל - אין הגיון לייצר תרשימי UML! יצרתי את התרשים רק עבורכם - קוראי הבלוג.

האופן הטבעי לעשות זאת הוא לכתוב קוד מסגרת ראשוני (כלומר: skeleton):

לגבי שפת רובי (הנה פוסט "נחיתה" - למי שלא מכיר), attr_accessor היא דרך מהירה לייצר getter/setters לרשימת ה symbols שהוצמדה לפונקציה. למשל, במקרה של המחלקה Board ייווצר משתנה בשם queens@ שערכו nil, מתודה בשם queens שמחזירה את ערך המשתנה, ומתודה בשם =queens שמאפשרת לבצע השמה לערך בעזרת סימן "=" (להלן הסבר יותר מפורט)

כבר ביצירת השלד הזה - בעצם לקחתי כבר כמה החלטות "תכנוניות" (להזכיר: קוד < תכנון < ארכיטקטורה - אך יש ביניהם דמיון רב).

עם הניסיון אנו יודעים להחליט מהר יותר מה אנו מעדיפים, ואנו יודעים מהר יותר להסביר מדוע. כשהייתי מהנדס תוכנה צעיר - הייתי יכול להשקיע זמן רב בכדי להחליט כיצד אני רוצה לייצג את הדברים הבסיסיים ביותר. 

אלו החלטות כבר "לקחתי"?

דילמה: כיצד לייצג את הלוח והכלים עליו

• אופציה א': לוח כמטריצה 8x8 של מערך המחזיק אובייקטים.
• יתרונות: מודל פשוט וקל להבנה
• אופציה ב': ניהול רשימות של הכלים השונים - כאשר כל כלי מחזיק את המיקום שלו על הלוח.
• יתרון: יותר יעיל (טיול על x כלים - שזה מספר קטן מ 64 תאים - בכדי למצוא כלי) - לא משמעותי כאן.
• יתרון: מישהו יצטרך לחשב "איום" של כלי על כלי אחר. זה גורר דילמה אחרת (מייד) - שאת התוצאה שלה, אופציה זו "תקבל" בצורה טבעית יותר.

לכן בחרתי - באופציה ב'. עד כמה ההחלטה קריטית? - לא ממש. אם המפתחים איתם אעבוד יעדיפו את אופציה א' - אזרום איתם ללא נקיפות מצפון.

דילמה (forward thinking): כיצד מחשבים איומים של כלי אחד על כלים אחרים

קשה להתקדם ביישום פתרון לבעיה - מבלי שהנקודות המפתח ברורות, והנה אחת כזו.

• אופציה א': הלוח הוא זה שמחשב איומים בין הכלים
• יתרונות: אני מעריך שאופציה זו תדרוש פחות שורות קוד.
• אופציה ב': כל כלי הוא זה שמחשב את האיומים שלו
• יתרונות: יותר OO, משום ש"הצלחנו למצוא" מומחיות למחלקות. מלכה מומחית בלהכיר את האיומים שהיא מפיקה, ופרש מומחה בלהכיר את האיומים שהוא מפיק.

תהליך העיצוב והארכיטקטורה הוא תהליך של יצירת סדר. מחלקות לא מקבלות אחריויות משמיים - הן מקבלות אותן מאיתנו. האחריות עוזרת לקבוע גבולות שמשמרים את הסדר. אם אתם קוראים את הבלוג תקופה - אני מניח שרעיונות אלו כבר מוכרים. אני "טוחן" אותם פעם נוספת מכיוון שהם חשובים מאוד - ואני נתקל שוב ושוב באנשים שהרעיונות עדיין לא ברורים להם.

אם היינו מתמודדים עם בעיה דמיונות בשם "8 המלכות" [ב] בה יש רק מלכות - אולי היה היתרון של אופציה ב' היה פחות ברור. אני חושב שאני אישית עדיין הייתי מעדיף לבחור באופציה ב' - כי אני לא מרגיש עקרונית נוח עם "לוח יודע כל".

בקיצור: אני בוחר באופציה ב' - וזו בחירה משמעותית, שתשפיע על כל עיצוב המערכת. אני לא אומר שאם מפתחים שעובדים איתי היו רוצים את אופציה א' הייתי טוען שאופציה א' היא לא אופציה סבירה. אבל לבחירה הזו תהיה השפעה ישירה ועקיפה על הרבה בחירות אחרות במערכת שלנו - בחירות שלא יהיה ניתן להפוך בקלות (כלומר: ללא שינוי של הרבה שורות של קוד). זוהי דוגמה לבחירה בעלת משמעות ארוכת-טווח.

הנה עדכנתי את התוכנית בהשלכות של הבחירה באופציה ב':

למי שלא מכיר UML - חץ משמעו קשר, שמתבטא בפועל ב member של המחלקה. כלומר: חץ דו-כיווני אומר שבמחלקה Queen יש member בשם board@, ובמחלקה Board יש מערך של members בשם queens@.

יש לנו כאן קשר דו-כיווני, מה שאמור להדליק לנו נורה אדומה. ככל האפשר (עקרונות ה OO) - מומלץ להפחית קשרים דו-כיווניים (וקשרים בכלל) מהמערכת.

בואו נזכר מדוע אנו רוצים את הקשרים האלו:

• מלכה מכירה את הלוח - כי היא צריכה לבדוק מה יש בתאים מסביבה - ("()board.content_at").
• לוח מכיר את המלכות - כי הוא מציב את המלכות.

הממ... האם אפשר "לפטור" את עצמנו מאחד מהקשרים? נראה שכן. אפשר שהלוח לא יהיה אחראי להצבה (הנה הגדרת אחריות). נגדיר מחלקה אחרת, BoardManager (שם מקומם משהו) שתיקח ממחלקת ה Board את האחריות ואת התלויות שבאות איתה.

בואו נכסה עוד יכולת נדרשת לתכנון: היכולת להדפיס את הפתרון (כלומר: מצב הלוח בו 7 מלכות ופרש לא מאיימים זה על זה) על המסך. לצורך המערכת הזו - מדובר בהדפסת ASCII ב console.

דילמה: כיצד לבצע את ההדפסה:

• אופציה א': ה Board אחראי להדפסה
• ייתרון: יש למחלקה את כל המידע הדרוש להדפסה
• חיסרון: עכשיו יהיו למחלקה 2 אחריויות: א. לנהל את ה state של פתרון, ב. לנהל את ההדפסה של ה state הזה. 2 אחריויות היא חריגה מה SRP (קיצור של: Single Responsibility Principle).
• אופציה ב': ה Board מדפיס את הלוח, ועושה to_s (כלומר: toString ברובי) למלכה - כדי לתת לה את האחריות כיצד להציג את עצמה (למשל: האות "Q" או סמיילי)
• ייתרון: פיזור אחריות בין אובייקטים שאחראים למשימה (scalability פיתוחי)
• חיסרון: פיזור אחריויות - אין SRP
• אופציה ג': ליצור מחלקה נוספת שאחראית על ההדפסה
• ייתרון: הפרדת אחריויות ברורה בקוד
• חיסרון: מה השתגענו - עוד מחלקה? כלומר: יותר קוד לכתוב

הדבר הראשון שיש לשים לב אליו במקרה זה הוא שיש לנו 3 אופציות: אופציה א' ו ב' הן יחסית דומות בעוד אופציה ג' שונה. במקרה שכזה כדאי שתידלק לנו נורה אדומה (קטנה) בשל זיהוי דפוס קבלת החלטות שנקרא "A, A-, B".

מה זה אומר? באופן טבעי כבני אדם, אנו נוטים להעדיף השוואות נוחות.
קל יותר להשאוות בין אופציה A לאופציה -A שדומה לה, אך פחות טובה ממנה ולבחור את A, מאשר להחליט בין A ל B.
לכן, אנו נוטים "לזנוח" את B ולהתמקד בהשוואה בין 2 האופציות הנוחות בלבד.

כדי לקבל החלטה טובה יותר, כדאי לזהות את המצב ולבצע את ההחלטה בשני שלבים:

1. שלב א': A מול A-, ולהעלות את אופציה A "לגמר".
2. שלב ב': לבחון, מחדש, את אופציה A מול אופציה B.

אני חייב להודות שבמקרה שלנו זה סוג של אופציה A1 ו A2 - כי קשה לי לומר בהכרח מי עדיפה מבין אופציה א' וב'.

אבל, אם אתם בשלב תכנון ועולות 2 אופציות דומות שאחת נראית בבירור פחות טובה - הסירו אותה. היא נותנת הרגשת ביטחון באופציה הדומה לה - על חשבון אופציות אמיתיות אחרות

אם אתם מעוניינים להעביר החלטה "בלי שקולגות יפריעו לכם" (לא יפה!!) - צרו אופציה A- מגוחכת, בכדי להעלות את סיכוייה של אופציה A להיבחר. עוד פרטים על כך אפשר לקרוא בפרק הראשון בספרו של דן אריאלי "לא רציונלי, ולא במקרה".

חזרה אלינו:
אנו רוצים לקבל באמת את ההחלטה הטובה ביותר, ולכן הסרתי את אופציה ב' שנראית לי פחות מאופציה א'. ולכן:

• אופציה א': ה Board אחראי להדפסה
• ייתרון: יש את כל המידע הדרוש להדפסה
• חיסרון: עכשיו יהיו לו 2 אחריויות: א. לנהל את ה state של פתרון, ב. לנהל את ההדפסה של ה state הזה. 2 אחריויות היא חריגה מה SRP (קיצור של: Single Responsibility Principle).
• אופציה ב' (החדשה): ליצור מחלקה נוספת שאחראית על ההדפסה
• ייתרון: הפרדת אחריויות ברורה בקוד
• חיסרון: מה השתגענו - עוד מחלקה? כלומר: יותר קוד לכתוב

בדילמה ביניהן - אני בוחר באופציה ב'. 

אופציה א' היא מהירה יותר למימוש, אבל אני אישית מרגיש יותר נוח לתקתק קצת יותר - ולבנות מבנה שהוא יותר scalabale לעתיד.

מצד אחד, זוהי אולי "שריטה של ארכיטקט". המערכת שלנו הולכת להיות קטנה למדי (אין לה "עתיד") - והקוד יהיה ניתן לניהול גם ללא קנאות ל SRP. זהו Waste.

מצד שני, זהו הרגל טוב למערכות גדולות - והרגלים לא מחליפים בקלות כמו גרביים. אני מעדיף לחיות עם אינטואיציה שהיא פחות יעילה למערכות קטנות, אך יותר יעילה למערכות בינוניות / גדולות (שם אני מבלה את רוב זמני).

אני בוחר באופציה ב' והמבנה שלנו כעת נראה כך:

ארכיטקטורה א'

זהו, האם הגעתי לארכיטקטורה המושלמת לבעיה הנתונה?

אז זהו... בוודאי שלא!

1. אנו לא בעסקי המושלמות (לפחות לא אני). המטרה היא לייצר ארכיטקטורה "טובה" (ככה "top 5") ולא "הטובה ביותר". למה? כי זה פשוט בלתי-אפשרי לוגית. כל דרישה חדשה למוצר הופכת את הסדר בין כמה הארכיטקטורות הטובות ומציבה ארכיטקטורה אחרת בראש הטבלה כ"ארכיטקטורה הטובה ביותר". מכיוון שאי אפשר לחזות את העתיד - אז אי אפשר גם להעריך איזו ארכיטקטורה, מבין הארכיטקטורות "הטובות" היא הטובה ביותר. פשוט אי אפשר.
2. ארכיטקטורה מתאימים להקשר מסוים: מי הצוות שיעבוד איתה, מי הלקוח, ומה הסיטואציה (לחץ, פרויקט אסטרטגי, וכו'). לא יהיה נכון להשוות ארכיטקורות שונות כאשר יש להן הקשרים שונים.
   למשל: בארכיטקטורה הזו אני עומד להיות המפתח. מה שטוב עבורי, לא בהכרח מספיק טוב לכל אדם אחר.
3. את הארכיטקטורה ניתן באמת להעריך רק לאחר זמן ממושך. דברו איתי עוד חודשיים - ואספר לכם כמה טובה היא הייתה.
   כלומר: מדובר בהימור מחושב.

ברגע שהתגבש מבנה בסיסי, זוהי נקודת זמן טובה להשוות אותו למבנה אחר.

מה קרה? לקחנו סט של בחירות במהלך הדרך - והשוונו בחירה מול בחירה, אך לא תמונה מול תמונה.

ייתכן שלאור הבחירה הראשונה שביצענו - אכן בחרנו בחירות טובות. אבל, אם הבחירה הראשונה הייתה אחרת - היינו מגיעים לסט בחירות שסה"כ הוא מוצלח יותר.

בואו נבנה מבנה הגיוני אחר (או שניים) - ונבחן אותם. נראה אם אנו יכולים להגיע לפתרון שהוא סה"כ טוב יותר.
הנה אלטרנטיבה אחרת (להלן ארכיטקטורה ב'):

ארכיטקטורה ב'

היתרונות של ארכיטקטורה א' הם:

• הפרדת אחריויות מקיפה (כל מחלקה אחראית על משהו אחד)
• מוכנות לגדילה* (development scalability). 

* מדוע מוכנות לגדילה היא ייתרון? תמיד הרי נוכל לעשות refactoring למבנה הרצוי, ברגע שנזדקק לו בפועל.

המוכנות לגדילה ייתרון במידה ויש עוד מפתחים שעובדים על הפתרון ולא בקיאים בשיקולים כמו המתכנן. ע"י בניית "תשתית רחבה יותר" המתכנן יכול להכווין את המפתחים הנוספים לכיוון הרצוי.

עבורי אישית זה עניין של הרגל / שלווה פנימית.

היתרונות של ארכיטקטורה ב' הם:

• מעט מחלקות - מעט קוד -> יותר מהר לפתח. בד"כ עוד מחלקות דורשות כתיבה של עוד "Gluing Code".
• הפרדה בין אחריויות - אם כי פחות מקיפה.

אין פה עניין של ארכיטקטורה "נכונה". שתי הארכיטקטורות סבירות, ומה שנותר לנו הוא שקלול תמורות (trade-off) - איזו ארכיטקטורה נראית לנו מתאימה יותר בהקשר הנתון. בארכיטקטורה, בוחנים trade-offs כל הזמן.

אני - בוחר בארכיטקטורה הראשונה. אני מרגיש פחות נוח עם מחלקת Board שאחראית גם על ניהול מצב, גם על הדפסה, וגם על הכרות עם הכלים השונים.

סיכום התהליך

בפוסט הזה, בעצם ביצענו תהליך של הגדרת ארכיטקטורה - אפילו שזה היה מאוד "בקטן".

התהליך עצמו הוא דיי פשוט, ומבוסס על כמה עקרונות בסיסיים:

1. הידע על הארכיטקטורה איננו קיים - הוא מתגלה. אנו מגלים תוך כדי תכנון ומעט קידוד ("spike solutions" ו/או POCs) תובנות חדשות, ומשלבים אותן בארכיטקטורה.
   נכון, שאם בנינו מערכות דומות בעבר - אנו יכולים להשתמש בידע שנצבר שם בכדי לקצר תהליכים.
2. אפשרויות בחירה הן קריטיות לתכנון איכותי. ההרגל נוטה למשוך אותנו ל"פתרון הראשון שיכול לעבוד" ולהישאר שם, אבל חשוב לעצור לרגע וליצור עוד אלטרנטיבות ישימות - ואז לבחור מביניהן את הטובה יותר.
   
   כקוריוז: שימו לב שזה אחד הנושאים עליהם מבקר המדינה מעיר שוב ושוב לממשלה: לא הוצגו חלופות (ישימות) בפני חברי הממשלה - ולכן נבחרה החלופה היחידה שהוצגה. אני מניח שהעקרונות לשיטה הם דומים.
3. ידע תאורטי מוקדם (SOLID, אחר) מסייע לנו לזהות "נקודות בעייתיות" - לבחון אותן, ולתקן אותן (במידת הצורך). יש הרבה מאוד כללים מנחים בעולם התוכנה לגבי תכנון מערכת - חלקם אפילו סותרים.
   
   למשל: בארכיטקטורה א' הצבנו את כל אחריות ההדפסה על הלוח. בגלל ריבוי הכלים (מלכה, פרש) הוא יאלץ לבצע if (או case) ולהגדיר התנהגויות לכל כלי (המקביל לקריאה ל ()to_s בארכיטקטורה ב'). מצב כזה נחשב כ bad smell בו מומלץ לעשות refactoring לכיוון State Pattern. מצד שני - המצב שייווצר יפגע ב SRP. פה יש עניין של הבחנה עיקר וטפל - שמבוסס במידה רבה על ניסיון מכיוון שאין דרך מתמטית "להוכיח" איזה מצב הוא עדיף. ניסיון הוא בסהכ ה"מושכל" ב"הימור מושכל", כמובן.

זהו, בחמש דקות - עיקרו של תהליך הגדרת הארכיטקטורה.

סיכום

לא הספקנו ליצור ארכיטקטורה גדולה.
לא הספקנו לגעת כמעט בקוד רובי (שבשבילו בעצם התחלתי את הפוסט... והדברים התגלגלו).
לא הספקנו להתייחס בכלל לפרש. זו הייתה החלטה מודעת: בהגדרת ארכיטקטורה כדאי לצמצם "רעשי רקע". הדרישה לפרש הייתה במודעות ובחשיבה - אך זה הספיק ולכן לא הרגשתי צורך לפרוט אותה לפרטים.

מצד שני:
הספקנו לתאר בצורה דיי פשוטה את עיקרי תהליך הארכיטקטורה.
אני מאמין שהפוסט מספק כמה תובנות משמעותיות, ולכן אני מרגיש נוח לעצור בנקודה זו. אולי אמשיך בעתיד אם ארגיש שהמשך העבודה שלי על התרגיל היא קרקע פוריה להצגת תובנות נוספות.
אולי אפילו הצלחתי קצת להעמיס ולבלבל עם כל ה"התפלספויות". אני רק מנחש שהפוסט עשוי להיות לא כל-כך קל לקריאה למהנדסים צעירים.

שיהיה בהצלחה!

----

[א] מלכה ברבים, מלכות, יש לקרוא כמְלָכוֹת (כ' רפה) - כמו "MELAHOT"

[ב] "8 המלכות" זו כמובן הבעיה המקרית. אני רציתי לגוון ולנסות משהו טיפה אחר.

GOTO; Berlin 2014 - רשמים נוספים

הנה תקציר של עוד כמה sessions מעניינים מהכנס:

שימוש ב Lean UX בחברת Carbon Five

Carbon Five זו חברת תוכנה (נחשבת?) שעובדת על פרויקטים ולא מוצרי מדף. הם אימצו וערבבו את מתודולוגיית ה Lean UX עם Agile Development, שהתרחבו לווריאציה משלהם.

החברה מספקת שירותים רחבים מניהול מותג, פיתוח תוכנה, UX / visual design, ועד ל Operations של הפתרון.

• עקרון תרבותי חשוב אצלם היה לשבור את ה "מסגרות התפקיד". עדיין יש PO, יש מעצב, ויש מתכנת. אבל מעצב, אם הוא מרגיש נוח עם CSS (בערך כ 50% אצלם הם כאלה) - יכול לדחוף שינויים ב CSS ישירות ל Git.
  PO יכול לפתח, ומפתח יכול להציע שיפורי UX. כל אחד מוזמן לתרום בכל מקום בו הוא יכול - תוך שכללי הארגון מעודדים עובדים "לצאת" ממסגרת הגדרות התפקיד. כמובן שבעלי התפקיד נושאים באחריות, ונותנים את הטון הסופי.
  איך זה עובד בפועל? האם זה יותר PR ממציאות? - אין לי מושג.
• הם עובדים בספרינטים של שבוע, וכחלק מה Lean UX, עושים בדיקות שימושיות למוצר - כל שבוע. "הרבה בדיקות, על קהל מצומצם".
• למרות שעושים בדיקות על קהל מצומצם (3-4 אנשים כל פעם), מנסים להגיע לקהלים שונים (רופאים, אחיות, פקידים, ורופאים בכירים ועצבניים - עבור מערכת ביה"ח, למשל).
• מה עושים שעדיין אין מספיק "בשר" במוצר בכדי לבצע בדיקות שימושיות? כלומר: בחודשים הראשונים של הפיתוח? מציירים על קיר מחיק או על כרטיסיות את ה UX המתוכנן ונותנים למשתמשים "ללחוץ בכאילו" על הכפתורים.

• עושים על כל מסך הרבה איטרציות של שימושיות (measure), הפקת לקחים (learn), ויישומם (build). 
• ה UX בד"כ נמצאים שבועיים לפני המפתחים, ברמת התוצרים.
• הם לא מאמינים ב"מעצב הגאון". מספרים (ממקור אחר) שאפל יישמה כל מסך או פיצ'ר 9 פעמים, ובחרה מבין התוצרים את זה שהוכח כמוצלח ביותר - להיות זה שישוחרר בגרסה.
• מפתחי UI עושים Pairing (כמו "Pair Programming") עם מעצב בזמן שמסדרים את ה UI. המעצבים מבינים טוב יותר את המגבלות של התוכנה - ויכולים לספק פתרונות עיצוביים במקום (מבלי שהמפתח יחכה להם). נשמע טוב!
• קונפליקטים בצוותים הם חיוניים ל Innovation - אל תנסו "להעלים" אותם.
• מצהירים שהתרבות הייחודית שיצרו, היא היתרון התחרותי העיקרי שלהם - מול מתחרים בתחום.

Prototype מוקדם של Flow - כאשר הנבחן "לוחץ" על כפתור, ואז עובר (לאורך הקו) לסט הכפתורים הבא לבחירה. לא בוחנים מסכים שלמים, אלא רק את ה flow.

הנה מבחן קטן: זהו את מתודולוגיות הפיתוח ע"פ הצללית:

(לחצו להגדלה)

תשובות [א]

Lean Enterprise

כן - זה קורה: Jez Humble הולך לפרסם סופסופ את הספר The Lean Enterprise ב-15 בינואר 2015. עובדה: הוא כבר עסוק בקידום המכירות.

אל תבלבלו עם הספר השחור (בעל אותו שם. יש שיאמרו: חיקוי).

אמרנו ש Jez הוא בחור משעשע? הנה כך הוא פותח את ההצגה: כיצד מנהלים בכירים בארגונים בוחרים איזה מוצר לבנות?

ע"פ הסקר הם בעיקר עושים זאת ע"פ תחושת הבטן הממוצעת (47%), ולא ע"פ נתונים מדויקים (24%). התשובה השלישית (ע"פ דעתו של בעל המשכורת הגבוהה ביותר), כך טוען ג'ז, נוספה בכדי להוסיף קצת הומור לשאלון - אך עדיין 13% מהמנהלים הבכירים בחרו בה.

מה הבעיה עם תחושת בטן - אתם שואלים?

רון כוכבי (מסתבר שהוא מדען-נתונים מוערך בקנה מידה עולמי) הוביל את ה A/B Testing עבור אמזון במשך שנים, עד שמיקרוסופט "רכשו" אותו, בכדי לעשות אותו הדבר, עם 70 מדענים, בבינג.

“Evaluating well-designed and executed experiments that were designed to improve a key metric, only about 1/3 were successful at improving the key metric!” -- Online Experimentation at Microsoft, Kohavi et al 

כוכבי היה אחד מאלו ש"חיו" על הנתונים של בדיקות A/B Testing יום-יומיות. אם יש דרך לאדם ללמוד מה הלקוחות רוצים / כיצד פיצ'ר חדש ישפיע - אזי היא לחוות מאות ניסויים כאלו לאורך זמן.

ומה מידת הדיוק, של אותם מומחים שאומנו היטב, לחזות הצלחה של פיצ'רים במוצר? - כמעט 70% כישלון בחיזוי.

כלומר: יש לנו תחושות בטן, רובן הגיוניות:

• שכדור הארץ הוא שטוח - "רואים"
• שהשמש סובבת סביב כדור-הארץ - "רואים כל יום!"
• ושזבובים נוצרים מתוך בשר שנשכח ללא קירור (- נסו ותראו).

אבל רק כאשר נעשה ניסויים מדויקים, נגלה שחלק גדול מתחושות הבטן האלו - הוא שגוי.

זוכרים מה Lean Startup מהו "ה waste הגדול מכל"? - לא ישיבות, לא קוד כפול, וגם לא טיפול בבאגים.

הבזבוז הגדול ביותר הוא לפתח פיצ'ר שאף אחד לא ישתמש בו (או לחלופין: ע"פ כוכבי, לא לשפר או אפילו להרע את המדד העסקי) - והיי, יש לנו סבירות של 70% להגיע לשם בעזרת תחושות הבטן שלנו.



הנה דוגמה:

מה משנה איזה צבע יהיה הכפתור?!

ובכן, CareLogger גילו, בעזרת A/B testing, ששינוי הצבע של כפתור יחיד באתר שלהם הגביר את מספר המשתמשים בשירות ב 34% אחוז (מקור). כמה פיתוח מוצר בד"כ עושה בכדי לצמוח ב 34%?

נכון: זו דוגמה קיצונית.


לכן, ובהתאם לזאת, ג'ז מציע להשליך את ה Story Template המקובל ב Agile, כלומר:

As a <type of user>, I want <some goal> so that <some reason>.

לטובת ה Story Template הבא:

We believe that < building this feature>, <for these people> will achieve <this outcome>.
We will know we are successful when we see <this signal form the market>.

שימו לב: אם יש פיצ'ר שאתם לא יודעים כיצד למדוד ששיפר מדד עסקי כלשהו - עדיף שלא תפתחו אותו בכלל.
עם סיכוי של 70% לטעות - פשוט עדיף לא לעשות כלום. בעצם: עדיף להתאמץ עוד קצת ולמצוא דרך למדוד אותו בכל זאת.


עוד טיעון מרכזי (לא חדש בכלל, למי שמכיר את הספרים של Christensen Clayton) הוא שניתן לחלק את פיתוח המוצרים בתוכנה ל 3 טווחים:

השיטות, הכישרונות, והתרבות הארגונים שנדרשת ל Horizon 1 (תחזוקה של מוצר קיים ומוכח) - שונה מהותית מאלו שנדרשים לפיתוח מוצרים חדשים לחלוטין (Horizon 3). זה ההסבר מדוע לסטארט-אפים יש DNA ארגוני שונה מאוד מ Enterprises.

Enterprises היו פעם סטאראט-אפ שחי ב Horizon 3, הם הצליחו, התבגרו, ואז עברו ל Horizon 2, ו Horizon 1. אם לא היו עושים את ההתבגרות הזו - הם לא היו שורדים. אבל... הם בדרך מאבדים את היכולת לעשות בחזרה את מה שעושים ב Horizon 3.

ג'ז מציע שתהיה הפרדה ארגונית ברורה בין ה Horizons השונים: ניהולית, תקנים שונים, ותהליכים שונים. רק כך ארגונים גדולים יוכלו לחדש כמו Startups.

שווה לציין שקלייטון, שנחשב להוגה הדעות המשפיע ביותר בעולם בתחום העסקי, טוען שהפרדת בתהליכים לא מספיקה. שזה חייב להיות בניין אחר, תקציב אחר, וכו' - עדיף חברת-בת עם שם אחר שנמצאת רחוקה פיסית מהחברה המרכזית.

נושא מעניין נוסף היה תוצאות מחקר "State Of DevOps 2014".

המחקר טוען להוכחת קשר סיבתי בין ביצועי ה IT לביצועי הארגון (עסקית). קשר כזה נשמע הגיוני - אך רק פעמים בודדות טענו שהצליחו באמת להוכיח אותו. הקושי להוכיח זאת משמר את המצב בו IT נתפס ב"מרכז עלות" ולא כשותף אסטרטגי להצלחה העסקית (הכוונה לחברות שאינן חברות תוכנה).

את "ביצועי ה IT" הם מדדו כשילוב של:

• Throughput
• זמן לפיתוח פיצ'ר: הגדרה עד שחרור (קטן ככל האפשר).
• תדירות שחרור גרסאות (deploy של גרסה חדשה כל 10 שניות כמו אמזון - זה פשוט מעולה)
• Stability
• Time to restore service - זמן להתאוששות מתקלה, ציינתי את המדד קודם לכן בפוסט.
• אחוז השינויים שגורמים לתקלות (קטן ככל האפשר).

באופן לא-טריוואלי, מדדים אלו הם משלימים ולאו דווקא סותרים. כלומר: במקום שיהיו ארגונים שטובים בא' או טובים בב', יש ארגונים שטובים בשניהם או שלא טובים באף אחד מהם.

אם מודדים את ה IT באופן הנ"ל - ניתן לראות קשר חזק ואפילו הוכחת סיבתיות (לא בחנתי את הדו"ח בעצמי) בין ביצועי ה IT לביצועים הכספיים של החברה.

כיצד משיגים את המדדים הללו?

התגלה במחקר קשר ברור (correlation) בין ההצהרות הבאות - לביצועי IT:

• "את התקלות במערכת מגלות מערכות ה monitoring, לא משתמשים"
• "כל המפתחים מבצעים merge ל trunk/master branch - כל יום" (כלומר: by-the-book CI)
• "כאשר מפתחים ו DevOps משתפים פעולה - התוצאה היא בדכ win/win".
• "המפתחים נוהגים לשבור פיצ'רים גדולים לחתיכות קטנות שנכנסות למערכת בזו אחר זו"

ההתנהגויות הבאות הם המנבאים הטובים ביותר לביצועי IT:

• יש peer review לכל קוד שנכנס למערכת המרכזית (בניגוד לחוסר בתהליך, או לסירוגין לתהליך "כבד" יותר מ peer review) 
• כל הקונפיגורציות של המערכת ("כל מה שאפשר") מנוהל ב Source Control.
• monitoring פרואקטיבי למערכות (למשל: הרצה של flows יזומים ובדיקה שלהם, ולא רק בדיקת מדדים טכניים של השרת).
• שיתוף פעולה טוב בין Development ו Operations.

לבסוף, היה גם עניין של ה Toyota Kata - שלא הצלחתי ממש לעקוב אחריו. תאלצו לקרוא את הספר, אם אתם רוצים לדעת במה מדובר :)




ה Keynote של היום השני: פילוסוף גרמני נוזף

(הערה: שתי ההרצאות הנ"ל היו ביום השני)

אולי גרמנים יזהו את השם Gunter Dueck - אני בהחלט לא זיהיתי. הציגו אותו כפילוסוף, מתמטיקאי, ואחד מ 100 הסופרים הנחשבים בגרמניה. הממ... והוא היה גם בכיר ב IBM גרמניה עד לפני כ 3 שנים (נראה שעסק בפיתוח של DB2 ומערכות DW/BI).

ההרצאה שלו הייתה כתב תוכחה חריף מול התרבות הגרמנית "שהולכים להזיז לה את הגבינה". למשל: תסריט בו תעשיית הרכב קורסת לטובת מכוניות של גוגל / טסלה = קריסת הכלכלה הגרמנית. הוא טען ששליש מהמשרות בגרמניה נובעות באופן ישיר ועקיף מתעשיית הרכב. אאוץ.

אז מה הוא אמר?
היא סיפר על חוויות מ IBM גרמניה. על כך שכל פעם שהיו מפספסים עסקה גדולה - היה מפגש של ההנהלה בשם Lessons Learned.

"מנהלים הם כמו כלבים - רק תנו להם להביא לכם מקל, מומחי תוכנה הם כמו חתולים - לעולם לא יהיו מרוצים". מי אני שאתווכח עם פילוסוף גרמני?!

מהר מאוד עלה דפוס שחוזר על עצמו: הלקוחות לא בחרו בפתרון של IBM כי הרגישו ש"המתחרה היה מעוניין יותר בעסקה" או שפשוט "היה לו יותר אכפת".

וישלחו המנהלים את איש המכירות ללקוח לשאול: "האם הפתרון שלנו לא היה טוב מספיק טכנולוגית?" - "לא, הייתה בד"כ התשובה. הפתרון שלכם היה טכנית - הטוב ביותר".

"ייישששש!!!!!!" קראו בקול המנהלים ששמעו את הבשורה, מתעלמים מכך שבעצם הם הפסידו עסקה כשבידם הפתרון הטכני הטוב ביותר.

וישלחו המנהלים שנית את איש המכירות ללקוח לשאול: "אולי המחיר שלנו, של הפתרון הטוב ביותר, היה גבוה מידי?" - "לא, הייתה בד"כ התשובה. המחיר היה תחרותי מאוד - אפילו בין הטובים".

וישלחו המנהלים שוב את איש המכירות לשאול: "אז למה זה מגיע לנו?!" - והתשובה כמעט תמיד הייתה "האנשים הטכניים שבאו, לא נתנו לנו הרגשה שהבעיות שלנו חשובות להם. אנשי המכירות לא ניסו להבין אותנו. פשוט למתחרים היה אכפת מאיתנו יותר!"

וכך זה חזר במשך כמה שנים - מבלי שההנהלה למדה משהו מכל ה "Lesson Learned", שחזרו על עצמם באדיקות בערך פעמיים בכל חודש.


משם גונטר החל לבצע מחקרים על העובדים ב IBM גרמניה:

• הוא שכנע מהנדסים לעבור מבחן, שהוא בעצם מבחן אוטיזם. אדם ממוצע מקבל 15/50, אספרגר מאובחן מציון של 27/50 במבחן, והמהנדס החציוני ב IBM שנבדק קיבל 25/50 במבחן. כלומר: ב IBM גרמניה יש הרבה מהנדסים שסובלים (או לחלופין: נהנים) מאספרגר. לא לצחוק: אולי המצב בארץ לא מאוד שונה.
• את המנהלים הבכירים העביר מבחן סטנדרטי לאיתור חוזקות (התכונות הבולטות אצלם). אין לי את השקף, אבל זה היה בערך כך (מתוך 4 קטגוריות של חוזקות):
• רוב המנהלים היו בעלי חוזקה דומיננטית ל"סדר".
• רוב המובילים הטכנולוגיים היו בעלי "אינטלקט". 
• רק ל 2 מתוך כמאה בכירים - התכונה הדומיננטית הייתה אמפתיה.

גורטר סיפר שבראש כל תעודה בביה"ס בגרמניה, מציינים 4 ציונים מרכזיים על התלמיד:

• כמה הוא מסודר (ע"פ התיאור, זה לא נשמע כמו "סדר ונקיון" בארץ בו כולם קיבלו "טוב מאוד").
• כמה הוא עובד קשה (יוצא מגדרו).
• הנתהגות (עם ילדים אחרים).
• <לא זוכר: אולי עד כמה הוא משתף פעולה עם המורים).

גורטר סיפר שבבית שלו - אלו היו הציונים הנחשבים, יותר מהציונים של המקצועות.

התזה שלו הייתה שמערכת החינוך הגרמנית מחנכת את התלמידים למצוינות, אולי אפילו אליטזם - בקו צר של יכולות שלא כולל יכולות חברתיות.

הוא טען שגרמנים הם מנומסים ונחמדים לזולת מתוך שאיפה למצוינות, ולא בגלל שאכפת להם מהאחר. בפועל: לא אכפת להם, וחסרה להם אמפתיה.

היכולות הטכניות הגבוהות של הגרמנים נשחקות (עוברות תהליך של Commoditization), וללא שינוי - גרמניה לא תמשיך להיות מה שהיא היום.

לא שכ"כ משנה לי גורל הכלכלה הגרמנית, אך זו הייתה הרצאה מרתקת ועוצמתית, ואני מקווה שהצלחתי להעביר חלק מהחוויה.

הנה עוד כמה מסרים מעניינים שעלו במהלך הכנס, ממרצים שונים:

• IoT (כלומר: Internet of Things) כבר כאן - הוא פשוט נמצא כרגע במוצרי High-End בלבד. המחירים יירדו - ואז הוא יחלחל לכלל תחומי החיים.
• IoT הוא לא Stack טכנולוגי חדש, זהו האינטרנט - אבל עדיין יש פרוטוקולים חדשים כגון MQTT או CoAP.
• שימוש במונח Water-Scrum-Fall, לתאר מצב בו בפיתוח יש איטרציות קצרות בעוד ה Product וה Operations עובדים ע"פ איטרציות ארוכות - מצב שהוא בהחלט בגדר "פספוס נפוץ". המונח הוטבע ע"י סוכנות Forrester.
• אבטחה: יש כיום יותר פריצות למערכות On-Premises מאשר למערכות ענן.
  זוהי קורליציה ולא סיבתיות, כלומר: ייתכן וזה בגלל שב On-Premises יש יותר מידע שמעניין פורצים ועדיין לא עבר לענן.
• Vert.x הוא Framework מגניב. בסשן שלו פשוט היה צפוף!
• Netflix שחררה 4 פרויקטים כ Open Source. מסתבר שהם שחררו דיי הרבה בשנה האחרונה. להזכיר: Netflix היא אחד ה Unicorns הבולטים בעולם הענן.
• Adrian Cockcroft הוא בחור רציני ומרשים. לא הכרתי אותו קודם לכן. התחלתי לעקוב (@adrianco) 
• ההבדל בין מהנדס חכם למהנדס נבון: מהנדס חכם יודע כבר את הפתרון, מהנדס נבון מוצא אותו תוך כמה דקות בגוגל...
• Rules ב JUnit - יכולים להיות שימושיים למדי!

אחרית דבר

זהו, היה כנס מרגש - והיה לא קל לסכם את הכל.
כתיבת הפוסט החזירה אותי לכנס, לכל פרט ופרט והעצימה את החוויה.


כשחזרתי מברלין למשרד, הבאתי (כמקובל) משהו מתוק שקשור למדינה שבה הייתי.
שלחתי מייל לכולם: "Back from Berlin - Milki on my desk", וקיבלתי הרבה תגובות עם חיוכים / "לייק" / וכו' - אבל המילקי לא נאכל. רק אחרי איזה ארבעה מפגשים משעשעים במסדרון קלטתי שאנשים אשכרה חושבים שאני מתבדח. כלומר - לא הבינו שבאמת הבאתי מילקי. מייל הבהרה ששלחתי אח"כ - גרם לערימת המילקי להיעלם.

הייתי בברלין, והבאתי מילקי. הכל עובדות.

שיהיה בהצלחה!

-----

[א] והתשובות הן:

א. Design Thinking

ב. Lean Startup

ג. Lean UX

ד. Agile

נכון, Lean UX ו Design Thinking הן ממוקדות UX ולא פיתוח. Agile זה בערך סקראם.