从技术演变的角度看互联网后台架构

我记忆中在2012年之前消息队列的使用还不是太频繁，不像后来这么重要。当时常见的应该就是beanstalkd/rabbitmq, zeromq其实我在湾区那边很少听人用，倒是后来回国后看到国内用的人还不少。Kafka在2011年已经出现了，有少部分公司开始用，不过还不是主流。

2013年之后就是大数据+云的时代了，如果大家回想一下，基本上国内也是差不多在2014年左右开始叫出了云+大数据的口号(2013年国内还在手游狂潮中...)。不谈国外，在中国那段时间就是互联网创业的时代，从千团大战到手游爆发到15年开始的O2O，业务的发展也带动了技术栈的飞速进步。左上角大致上也写了这个时代互联网业界的主要技术热点，实际上这也就是现在的热点。无论国内国外，绝大部分公司还并没有离开云+大数据这个时代。无论是大数据的实时处理、数据挖掘、推荐系统、Docker化，包括A/B测试，这些都是很多企业还正在努力全面解决的问题。

但是在少数站在业界技术顶端或者没有历史技术包袱的新兴公司，从某个角度上来说，他们已经开始在往下一个时代前进：机器学习AI驱动的时代

2018年开始，实际上可能是2017年中开始，AI驱动成了各大公司口号。上图是facebook和uber的机器学习平台使用情况，基本上已经全部进入业务核心。当然并不是说所有公司企业都要AI驱动，显然最近发生的波音737事件就说明该用传统的就该传统，别啥都往并不成熟的AI上堆。但另一方面，很多新兴公司的业务本身就是基于大数据或者算法的，因此他们在这个领域也往往走得比较激进。由于这个AI驱动还并没有一个很明确的定义和概念，还处于一种早期萌芽的阶段，在这里也就不多YY了。

互联网后台架构发展的简单过程就在这里讲得差不多了，然后我们快速谈一下web开发框架。

首先在前面我提到，在后端架构中其实也有所谓的frontend(前台)开发存在，一般来说这是指响应用户请求，实现具体业务逻辑的业务逻辑层。当然这么定义略微粗糙了些，很多中间存储、消息服务也会封装一些业务相关逻辑。总之web开发框架往往就是为了更方便地实现这些业务逻辑而存在的。

（编辑：西安站长网）

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