讓物聯網應用開發全面提速,巨頭們用了“大”招【物女心經】
作者:物女王(彭昭)
物聯網智庫 整理發佈
導 讀
物聯網時代,工具的選擇尤為重要。當大部分人還拿著大刀長矛以原始姿勢赤身肉搏時,率先發明火炮步槍,並掌握狙擊方法的人想輸都難。既然IoT低代碼程式設計工具已經出現,我們有必要將它仔細審視一番,掂量一下是否趁手。
在各種IoT平臺你爭我奪的“大戰”中,平臺型企業或者初創物聯網公司紛紛都在打磨著自己的IoT程式設計工具,前沿的一些已經初具雛形,尤其值得關注:
• 本周,阿里雲IoT更新了IoT Studio,這是一套針對物聯網應用的開發工具。IoT Studio可以提供視覺化的應用開發和服務開發能力,説明使用者改善在實際專案交付中,經常面臨的應用開發成本高、需求定制化程度高、投入產出比低等問題。
• 西門子收購的低代碼平臺Mendix在去年實現了150%的高增長。今年4月,西門子將Mendix與工業互聯網平臺MindSphere進行了集成,這意味著沒有很強IT程式設計經驗的OT工程師們,也可以利用Mendix快速構建物聯網服務。Mendix已經培育的60,000名開發者,也將為MindSphere快速構建應用程式。
這些舉措對於物聯網來說具有深遠影響,他們都指向同一個方向:改進程式設計工具、簡化程式設計環節、降低開發成本,是加速物聯網專案落地的一條捷徑。
由於在物聯網時代,工具的選擇尤為重要。當大部分人還拿著大刀長矛以原始姿勢赤身肉搏時,率先發明火炮步槍,並掌握狙擊方法的人想輸都難。
既然IoT低代碼程式設計工具已經出現,我們有必要將它仔細審視一番,掂量一下是否趁手。
因此在本文中你將看到:
• 什麼是IoT程式設計工具?
• 為什麼需要低代碼?
• IoT低代碼程式設計工具之間有什麼差異?
01
什麼是IoT程式設計工具?
在互聯網時代的IT軟體世界中,有4個最核心的成員:
作業系統、程式設計語言、編譯器和資料庫。
1970年,貝爾實驗室的肯•湯普遜和鄧尼斯•利奇開發出了世界第一個通用型電腦作業系統:Unix。
1985年,微軟推出了第一版Windows作業系統。
Linux是一類Unix電腦作業系統的統稱,公認在1991 年誕生。
目前在移動設備上廣泛使用的Android作業系統,也是創建在Linux內核之上。
而程式設計語言的出現,在作業系統之前。
1952年,組合語言Flow-Matic出現。組合語言本質上是使用助記符來代替機器語言01010101,但這種語言對電腦硬體依賴很大。不同的電腦,組合語言不相通。
1957年,世界上第一個高級程式設計語言FORTRAN問世,它使電腦語言從原始的低級組合語言走到人人易懂的境界。
從此,電腦不再是科學家的專利。可以說FORTRAN的誕生,孕育了軟體產業。此後,電腦高級程式設計語言進入蓬勃發展的時代。
由此,可以看出作業系統和程式設計語言的重要性不相伯仲。
到了物聯網時代,作業系統發生了變化。
互聯網時代,作業系統調度的是PC或者手機中的計算和存儲資源。
物聯網時代,作業系統進化為物聯網平臺,它對“物體”的調度過程,由調度“雲、管、邊、端”不同層級中不同設備的計算資源而實現。
比如RT-thread、Mindsphere、WISE-PaaS…都是物聯網時代的作業系統。
下圖是在微軟眼中,物聯網時代作業系統應當具備的能力:
相比於PC作業系統,物聯網作業系統或者平臺具有以下幾個明顯特性:
• 無縫更新:系統更新通過後臺完成,無需中斷
• 更加安全:具備防止惡意攻擊能力
• 長期連接:保持 5G、WiFi等連接能力,保證設備間能一直相互連接
• 可持續的性能
• 雲端接入能力:支援設備與設備間進行無縫訪問資料
• 具備AI能力
• 支持各種交互:兼顧觸控、手寫、語音、鍵鼠等方式,以及能夠通過感測器和姿勢感知
• 多樣產品形態:支援雲、邊、端的應用
最近一系列基於微內核的IoT OS推出,比如阿里AliOS Things、華為鴻蒙OS、GoogleFuchisa,進一步詮釋了物聯網作業系統的特徵。
微內核並非新鮮事物,最早可以追溯到卡內基梅隆大學在1985年推出的微內核作業系統 MACH。新一代的微內核IoT OS可以支援從小到大的各種智慧設備,包括從煙感感測器、到攝像頭、再到計算閘道等;提供各種本地外掛程式、羽量級GUI、以及豐富的連結協定,滿足碎片化的設備開發的需求;還有豐富的雲端一體化的外掛程式,包括連雲套件、OTA、視頻語音連雲套件,確保設備和雲端的設備影子即時同步。
總而言之,基於微內核的物聯網作業系統,有能力適配高度碎片化的硬體與晶片生態,有豐富的本機群組件來支援不同的設備,又能夠充分和雲端的大資料計算能力形成協同,奠定了數位化物理世界的基礎。
在互聯網時代,作業系統幾乎只需要支援PC和手機就可以完成任務。但是到了物聯網時代,IoT作業系統或者IoT平臺的複雜性急劇上升,為了令其更加易用,程式設計語言也需隨之進化,IoT程式設計工具由此產生。
從作業系統到物聯網平臺,從程式設計語言到IoT程式設計工具,這是一個自然而然的推進過程。
可以預見,編譯器和資料庫在物聯網時代也將產生更新或者變異。比如華為在8月31日剛剛開源的方舟編譯器,以及濤思資料推出的時序資料庫,都更加適合物聯網時代的應用。
在物聯網時代,上述這些工具都會進化,有些可能會徹底變成新的物種。IoT平臺與PC作業系統有本質不同,IoT程式設計工具也與程式設計語言有著天壤之別。
因此,在物聯網時代我們需要一個更加立體、分層和全域的視角,來看待關鍵領域。不管是作業系統,還是程式設計語言,都應建立一個全新的理解,從而發現新的機會,更好的利用工具,實現物聯網業務的拓展。
02
什麼是低代碼?
既然與PC作業系統相比,IoT平臺的複雜性急劇上升,需要調度“雲、管、邊、端”各方資源、兼顧傳感、姿勢、語音等各種對話模式,又要保持5G、WiFi、BLE等連接隨時線上…
那麼,IoT程式設計工具的重要使命就是降低這種複雜度,讓開發者可以輕鬆上手。因此“低代碼”是大勢所趨。
簡單來說,“低代碼開發”被用來描述一種快速設計和開發的軟體系統,無需編碼或通過少量代碼,就可以快速生成應用程式。它是研究機構Forrester Research在2014年最先使用的一個術語。
其實低代碼並不是最近才出現的新事物,它可以追溯到上個世紀90年代。
在1991年誕生的快速應用程式開發(Rapid Application Development,縮寫:RAD),目標是在60到90天的短時間內,建立符合使用者要求的業務軟體。RAD的出現掀起了一場程式設計方式的革命,它帶來了視覺化程式設計,使得程式設計的門檻變低了。
根據Forrester的分析預測,低代碼平臺有可能使軟體發展速度比傳統方法快上10倍。到2022年,低代碼平臺市場將從現有的40億美元,增長到220億美元。
如果將“低代碼開發”和汽車製造做類比,“低代碼”之于IoT開發者就像自動化生產線對於汽車行業的作用。
過去汽車的裝配需要手工完成,現在都是通過自動化生產線實現。雖然早期自動化進程中使用的生產線,對汽車複雜多變的配置無能為力,但它們確實加快了裝配和交付的進程。
作為對比,現在的程式設計工作大部分還處於手工作業階段,生產效率在很大程度上取決於編碼者個人的專業技術水準,“低代碼”儘量用少量的代碼開發出企業級的應用,最大限度的提高應用開發的效率。
眾所周知的低代碼實例是WordPress,它是一款開源CMS(Content Management System,內容管理系統),特性是易上手,開發速度尤其快,甚至無需代碼,直接安裝範本和外掛程式就可以達到要求。
使用WordPress,中小型企業只需雇傭一名不懂程式設計的員工,便可以借助網上發佈的各種主題和外掛程式,在完全不需要程式設計代碼的情況下進行基本網站編輯。目前WordPress已經支持了世界上超過70%的網站。
至此,可以看到低代碼具有如下優勢:
• 降低程式設計門檻,不需要大量的程式設計知識
• 大大加快應用程式的開發和部署時間
• 節省成本,節省專案規劃或員工培訓的時間
• 使用者可自訂模組,應用程式可以靈活調整
• 開發者可以將精力更好的分配於核心任務
任何事物都有兩面,必須說明,低代碼也存在使用風險:
• 供應商被鎖定:目前低代碼程式設計工具並不通用,選擇其中一種便意味著鎖定了供應商。
• 維護成本較高:由於低代碼及其供應商存在較強的耦合性,也就意味著供應商擁有較強的議價能力。
• 存在監管隱患:因為減少了代碼編寫的工作量,開發者很難知道API調用的背後隱藏著什麼秘密。
• 功能可能有限:任何低代碼的供應商都不可能預測到所有的應用細節,如果開發者希望更加靈活地適應企業的需求,就需要使用自己編寫的代碼來滿足。
• 應用千篇一律:低代碼程式設計專案可能最終看起來彼此都非常相似,因為開發者使用的是相同的模組。
任何技術都有利弊,越容易被創建,往往也意味著,越容易被複製。
而我們需要做的,就是權衡利弊,想好自己是否要用這個工具。
03
IoT低代碼程式設計工具之間有什麼差異?
總體而言,有兩類公司在提供IoT低代碼程式設計工具,分別是物聯網平臺型企業和應用服務初創型公司。
除了文初提到的阿里和微軟,AWS、Google、Salesforce等巨頭都有提供IoT低代碼程式設計工具。
典型的低代碼平臺初創公司,除了被西門子收購的Mendix,比較知名的還有OutSystems、ServiceNow、Kony等。
市場研究機構Gartner和Forrester分別繪製了低代碼平臺的格局版圖。
這兩類公司由於各自目標不同,所提供的IoT低代碼程式設計工具其側重點也有所區別。
物聯網平臺型企業:這類企業的目標是降低物聯網平臺的應用門檻,彙聚開發者生態,因此往往提供的是端到端的IoT低代碼程式設計工具或者開發環境。
以阿里雲最近更新的IoT Studio為例,它是一套專為物聯網應用所設計的整合式開發環境IDE,功能包括:
• 設備資料無縫集成:設備相關的屬性、服務、事件等資料均可從阿里雲物聯網平臺設備接入和管理模組中直接獲取,大大降低物聯網開發工作量。
• 面向各個行業提供場景化範本:開發者可以直接利用現有的(包含設備,應用和服務的)解決方案模版來開發自己的業務,將原有需要幾周的開發過程縮短到幾天。
• 視覺化應用開發:使用者通過簡單的視覺化拖拽的方式,即可將各種元件、圖表與設備相關的資料來源進行關聯,幾乎無需任何程式設計經驗,整個過程就像使用PPT一樣簡單。
• 提供服務開發的功能:使用者可以很方便的實現設備之間的聯動、設備與服務之間的資料流程轉。IoT Studio打通了阿里雲API市場,用戶還可利用各種人工智慧及資料分析的API。
應用服務初創型公司:這類企業將低代碼平臺本身作為核心產品,探索與之相應的新型行業模式,因此他們的程式設計工具一般並非針對物聯網應用所創建,或者並不具備對於物聯網異構設備的支援能力。
以被西門子並購的Mendix為例,它本身是一個加速企業敏捷開發流程的PaaS平臺,並自稱是全球唯一一個真正的雲原生低代碼平臺。
它由3個無縫集成的產品組成:Sprintr,AppFactory和Mendix Platform-as-a-Service,分別實現的功能如下:
• Sprintr:採用羽量級的社交方法進行企業專案協作。通過在整個企業中提供協作平臺,Sprintr打破了不同部門和專業之間的隔閡,所有員工都是同一個私有社交網路的一部分。
AppFactory:讓使用者能夠使用高級視覺化的模型開發應用程式。這可以實現業務和IT之間的協作,還可縮短回饋週期。AppFactory又由3個元素組成:
-Mendix Business Modeler:使用視覺化模型設計和開發應用程式的建模環境。
-Mendix Team Server:基於雲的模型存儲庫,用於團隊成員協作並進行版本控制。
-Mendix AppStore:應用市場,用於共用和下載業務範本、主題和技術元件。
• MendixPlatform-as-a-Service:使用者只需按一下一下,即可從Mendix Business Modeler中將應用程式模型上傳到Mendix PaaS,從而輕鬆部署應用程式。
被西門子收購之後,Mendix在最新的19版中增加了對於物聯網設備的支援,並升級了AI引擎,提供對於物聯網資料的分析服務。
----寫在最後----
借助IoT低代碼程式設計工具,讓企業有機會嘗試用更少的資源更快更好的實現應用。如果將其承載在工業大腦或者智慧城市的管理平臺之上,勢必將會激發各類應用開發者的創意和想法,讓各類應用快速集成落地。
對於開發者數量有限的傳統行業,IoT低代碼程式設計工具還有可能加速IT和OT的融合。
當然,各種IoT低代碼程式設計工具是否被宣傳得恰如其分,是否在實踐中方便使用,還需要經過驗證。
本文小結:
1.在物聯網時代我們需要一個更加立體、分層和全域的視角,來看待關鍵領域。不管是作業系統,還是程式設計語言,都應建立一個全新的理解,從而發現新的機會,更好的利用工具,實現物聯網業務的拓展。
2.與PC作業系統相比,IoT平臺的複雜性急劇上升,IoT程式設計工具的重要使命就是降低這種複雜度,讓開發者可以輕鬆上手,因此“低代碼”是大勢所趨。
3.現階段有兩類公司在提供IoT低代碼程式設計工具,分別是物聯網平臺型企業和應用服務初創型公司。
資料來源:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MTM5ODQyMA==&mid=2651216898&idx=1&sn=b08fe67b565b6c82dadd4468ac21c791&chksm=bd44d3798a335a6fdb7bbb7aa838ebd4d98a2409990dd97fb56ad85d33d3a95d7fe7bb5d418c&scene=21#wechat_redirect
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導入 AI 就是勝利?兩個案例告訴你「準確的」AI 應用能有多大爆發力
Posted on 2019/01/25
台灣微軟 台灣微軟
AI 人工智慧落實在各行各業,尤以競爭激烈的零售市場最積極導入。研究機構 Research and Markets 估計,全球人工智慧零售產業的產值將由 2017 年的 9.936 億美元成長到 2020 年的 50.34 億美元。這反映出零售業大舉利用 AI 來改善自身的競爭力,卯足全力要替消費者打造一個「個人化、全通路、差異化」的體驗服務。
根據 Deloitte 統計,到了 2020 年,95% 的全球前百大企業軟體商會將認知科技整合進入他們提供的解決方案;另一方面,行動 app 的開發也將大爆炸,需求的增速是供給的 5 倍,也就是市場須要 5 倍的 app,但企業內部的 IT 開發產能只能做到需求的 ⅕。
在消費過程中接觸到數位行銷渠道的顧客將能提升 20% 轉換率,另有 56% 消費者表示,如果在數位連結實體的跨通路體驗讓人滿意,感受到高度客製化,就更容易買單。
換言之,即使全球的整體零售市場不斷成長,但在各家拼鬥角力下, 競爭也更激烈。根據 Digimind 數據,全球的零售業者目前已有 46% 的受眾來自跨渠道通路,也就是線上、線下、居家、商場、辦公室等無所不在的全通路零售,更能吸引消費者。
在這個情況下,零售廠商為了爭取顧客,必須投入的獲客成本(CAC)勢必提高,但另一方面,投入獲客成本後,大多數零售商往往未能掌握合適的工具、獲客手段不成熟,以至於與對手提供的服務大同小異,做不出差異化,無法妥善地實現全通路 、無終式的整合銷售。
AI 導入不是有做就好,企業應先了解「為何而做」?
因應新型態的跨通路銷售,零售商求新思變,常藉由導入 AI 來增進消費者體驗,科技演進下 ,AI 已不再是大企業才能觸及的領域,放在雲端上的諸多 AI 解決方案,讓中小企業也可以開始導入智慧服務,同時藉由軟體開發團隊和 IT 的協作,快速的完成新解決方案的導入。
客戶體驗流程圖
導入門檻降低,對大多數企業而言都是好消息,但企業在導入 AI 的過程中,應該試著理解消費者「需要什麼」?這件事可以透過重新檢視消費者與企業之間的互動流程找到新的利基點,
例如消費者是否需要更方便的互動方式,這個方式要透過臉部辨識、圖像辨識、還是語意辨識去達成?實體零售商可能可以透過臉部辨識更清楚認識每個客戶,電商可能可以透過語意辨識與消費者進行更進一步的互動,或者是透過消費者更個人化的選購,利用圖像辨識去進行推薦商品的選擇。
甚至再深入一些,在既有的客戶關係維護系統(CRM)、工作流程管理(CMS)中導入 AI,藉由機器學習達到更精準的客 戶 分群(Segmentation), 增加回流 , 並減少客戶流失 ,並藉此公司的行銷資源集中在 20% 貢獻 80% 營收的 VVIP 身上,增加客 戶 黏性,,也帶動公司的整體產能。
當然,AI 導入的場景不僅僅限制在單一場景,例如實體零售商也可以透過語意辨識加深和消費者的互動,並更有效地促使消費者到實體門市完成消費,微軟在 2017 年推出的零售業全渠道行銷概念影片,就是很好的例子。
整合全通路,零售商該如何創造與消費者的雙贏?
微軟案例影片中,店家首先透過智慧語音辨識來解析消費者的需求,接著引導至品牌的智能客服,透過串接 客戶管理的 資料庫 , 或是社群與電商的公開資料 , 了解 客戶喜愛的服飾類型,再藉由 AI 圖像辨識進行分析,找出與消費者過去喜愛類型接近的產品,並推播給消費者,減少瀏覽時間,讓尋覓喜愛產品不再曠日費時,而變得極為便利。
推薦商品一旦被消費者看中,即可在手機上先行勾選,列入下次到門市時的「試穿清單」。消費者抵達門市時,其手機的 AI 和店員手機的 AI 立即串接,店員就會把「試穿清單」先放進試衣間;消費者在店內瀏覽時,也有 KIOSK 透過 AI 臉部辨識提供個人化服務,例如最新推薦商品。最後再串接訂購平台,消費者在試衣間時就可結帳,系統並將購買品項傳給零售商後台,統計熱賣款式,根據這些數據來調整庫存。
上述案例展示了零售業未來實現全通路行銷的各種可能性,從客戶在家、前往門市、到完成消費的過程,如何做到有效卻不讓人反感的訊息促銷,這些過去看似前延的概念,正在慢慢成為現實,也成了服務差異化的創新展示場域。
離台灣比較近的案例,也可以看看近期微風利用 臉書 Messenger 結合微軟 AI 工具的成果 。
微風南山利用了微軟合作夥伴愛酷(Accuhit)所建置的 Chatbot,提供互動性和遊戲性,快速的進行消費者資訊的收集,並瞭解會對特定產品感興趣的消費者面貌,進 行後續的行銷,也是非常有趣的應用案例。
上述兩個案例,讓我們看見了雲端 AI 演算串接各種應用載具之後的龐大可行性,過去我們談的是消費者的最後一哩路,現在,我們嘗試從消費者接觸產品前就開始行銷,將各式各樣的 API 工具導入消費者面對的各種溝通渠道,透過影像、聲音、VR 等不同方式帶來獨特而創新的體驗。
不僅消費者受惠,零售商也將因此受益。所有的零售商都在提供更客製化的 AI 機器人服務,但如何將獲取到的資訊反饋給企業的後台,與雲端工具 Omnichannel (支付、 App、Kiosk、網站等等) 結合 ,形成一個有高度的分析視野、有助於未來的營運走向;或者如何主動接觸客戶(例如各種行銷工具可因此客製化及自動化)、甚至如何透過機器學習來對客戶進行評比分類…… 等,諸如種種,既充滿挑戰、也讓人興奮,因為它將帶來無限可能性。
美國連鎖超市 Kroger 的 AI 進化,與解決方案商的共創雙贏
零售業與解決方案商的合作達成最大效益化,最近也有一起很重要的案例可供參考。
美國最大連鎖超市 Kroger 近期與微軟達成新的戰略合作—智慧貨架。Kroger 導入微軟既有的 AI 套件,開發出專屬的 App,消費者走進賣場,開啟 App,就能在經過適合自己的商品時,看到屬於自己的客製化圖標,讓消費者更便利就能找到符合需求的商品。
除此之外,消費者也可先在 Kroger 的 App 預先下單,一旦抵達商場,Kroger 員工會直接將訂單品項放進消費者的後車廂,Kroger 統計,這個作法讓每筆訂單的完成時間降低一半以上。主要解決的會是消費者在大賣場進行採購, 需要面對排隊結帳的痛點. 再拿了就走這種深度學習進入量產前, 此舉不外乎是一個折衷的解決方案.
此外, 對於 Kroger 來 說, 和微軟合作打造新的解決方案,能把消費數據轉換成新的 API 工具,讓其他零售商也能導入符合自身需求的功能, 對傳統的零售業者或是製造業者, 不外乎是製造了一個新的生財工具 ,策略性的轉型成解決方案商 。微軟在零售的觸角,在 Walmart 帶槍投靠的效應下,日漸茁壯。
影片:https://youtu.be/hQ14_HpnBvY
資料來源:https://buzzorange.com/…/20…/01/25/microsoft-case-about-ai/…
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部落格差異選擇
在選擇 Blog 時有幾點是自己比較關注的
- 可以使用 markdown
- 可以把範例放進 Blog 中 (css, js)
也因為這樣,所以後來選擇了 Jeykll, Hexo 這樣的 Blog 工具
但這樣的 Blog 工具也相對麻煩一些
這邊列出幾個選擇給大家參考
### Jekyll, Hexo
這兩者都是將 markdown 編譯並建置在 Github 上
Jekyll 是 Ruby, Hexo 是 Node.js
現在要用建議使用 Hexo 速度會快很多
官方文件也寫得很清楚
非常容易客製化
並且建在 GitHub 上還會送一個潮潮的次網域 (github.io)
優點與缺點並存
要改什麼都自己來
一個全手動的 Blog
Hexo: https://hexo.io/zh-tw/index.html
Jekyll: https://jekyllrb.com/
### Wordpress.org
這是目前最大的 CMS
租個空間、網址就能開始自己的 wordpress
也包含許多現成的版型、套件
但我只是在他上面找不到好用的 markdown 工具而放棄
優點:簡單
缺點:沒有的東西很難生出來
Wordpress: https://wordpress.org/
### Wordpress.com
是 Wordpress 官方商用的 Blog
付個小錢就能使用許多服務
但與上者有類似的問題
找不到好用的 markdown 工具而放棄
優點:更簡單
缺點:沒有的東西就是沒有
Wordpress: https://wordpress.com/
### Medium
專注於讀者體驗的 Blog 工具
作者只要專注在單篇文章
讀者可以輕鬆閱讀不用管作者是誰
並且設計感十足
優點:潮、易用
缺點:缺乏個人風格
(ex:上次好像在哪看到 xxx 文,算了不記得)
Medium: https://medium.com/
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https://www.youtube.com/watch?v=QfcXIC_l33Q&list=PLwwPq48LW7z8CNIHEPi3lrQwJMAv-ceiW
【AutoCAD製圖教學】
https://www.youtube.com/watch?v=W7kGvMBgdEs&list=PLwwPq48LW7z_g02sbOzipI3_y1HIyXEUN
#電腦教學 #軟體教學 #教學影片
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有一個問題我一直想不通
很多做網頁的小公司似乎還是堅持自己打造簡單的CMS
而不用現成的drupal or joomla等CMS
這樣真的比較省成本嗎?
我也曾想過是不是效能的考量
但是很多公司的首頁似乎流量也不很大....
有更好的理由嗎?
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 163.29.35.149
500人開發一年的產品用一人開發30年後就可以用了嗎?
現在應該沒有產品是從頭到尾都是自己開發的,應該最少會用個CI之類的
雖然說自己開發自己修改比較快,但小團隊也常常發生每一兩年就砍掉重練
一直在改主架構的情形(我有個朋友的公司就這樣)
小團隊更缺文件! 對於教育新人不見得比學新的CMS來的快喔!
※ 編輯: come 來自: 163.29.35.149 (01/21 15:35)
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