17 世纪的大航海时代，欧洲航海者在世界各地开拓新航路和发现新大陆，同一期间，欧洲倒退出新生的资本主义，这对航海地图的制作、间隔和空间的测量都产生了极大的促进作用。
同一期间，法国的驰名数学家笛卡尔正在钻研解析几何和坐标系，在两个或者三个维度上进行数据分析，这成为了数据可视化历史中重要的一步。同时，晚期概率论和人口统计学钻研开始呈现。这些能够说是有记录以来，最早的对数据可视化的摸索。
工夫来到 2022 年，咱们早已身处大数据与人工智能的时代，寰球的数据量每年都以指数级别猛增，所以咱们能够看到，近几年来涌现出一大批数据可视化的厂商，既有大厂背景的 DataV，也有一众优良的独立软件公司，明天咱们采访的对象，恰好也是一位数据可视化我的项目的负责人。
尽管是一个公司的共事，但因为工作地点在不同城市，这次算是咱们之间的第一次见面，地点约在了腾河大厦左近的漫威咖啡厅。Tiger Wang 说他最喜爱漫威里的钢铁侠。
时至今日，他仍然记得 Tony Stark 的一句名言，贾维斯，在咱们学会走之前，要先学会跑！这种精力也被他使用到了做开源我的项目中。
两个喜爱开源的开发者
聊起是如何退出云智慧的，Tiger 说大概在四年前，本人还在可视化的畛域摸索中。也参加了阿里的开源我的项目 AntV 的奉献。
起初逐步对于大数据量的可视化场景，以及对性能、速度的晋升解决特地感兴趣，对于过后来说十分有挑战性，也十分心愿能够做相干的事件。
过后的云智慧正好在做 APM（Application Performance Monitor），对于数据采集、数据上报、数据分析以及性能治理这些场景，都须要可视化进行辅助，并且须要对可视化的性能和速度有很高的要求。
在一次偶尔逛 Github 社区中意识了云智慧过后的技术总监，也是当初 AIOps 社区 PMC（Neeke），当看到 Neeke 也是 SeasLog 开源我的项目的创始人。几番交谈下来，Tiger 就感觉，这人能处，他是真的懂开源。
起初，两人又沟通了很多，沟通了很多的可视化场景、也讲了很多云智慧现有的业务场景。最初在 18 年的 6 月就正式退出了云智慧。
破局
退出云智慧后，Tiger 开始负责可视化模块开发工作，带着团队的小伙伴一起突击数据可视化畛域，他说，咱们是一家 to B 的公司，在帮忙企业做运维治理时，须要有一些数据可视化大屏来帮忙客户侧的运维工程师做监控治理。
可视化大屏的要求个别都很高，尤其对于 UI、动画、性能都有很高的要求。而且会针对客户不同场景输入不同的数据可视化大屏，这对于咱们研发来说就有了很大挑战。
2020 年尤为显著，这年因为公司的疾速倒退，数据可视化的业务量飞速的减少，大屏研发的工作量也变得尤为的宏大。研发团队的成员也从最后的几名研发逐步减少到了三十多名，人员的扩大带来的不仅仅是老本的开销，还有对于人员造就、品质保障也带来了十分微小的挑战。
这时候，摆在 Tiger 眼前有两个微小的难题，在降低成本的同时，还要提高质量，就是咱们平时笑称的既要、又要、还要。
为了达到下面的这些要求，Tiger 带着团队进行了很多方向的尝试
- 对立开发框架、Eslint、Prettier、底层引擎封装（解决多端适配、兼容解决、性能优化）
- 管制依赖版本、强化开发标准、commit 提交标准、分支标准、代码 Review
- 建设公共组件库，减少形象可复的组件、建设工具类、弱化非凡场景的复杂度
成果也还是比拟显著的，大家开发的门槛略微升高了、学习也不便了、复用性也是有了。谈到这里，他说尽管做了很多工作，但仍然还远远不够，业务压得他们喘不过去气。这时候，团队里的一个声音响了起来，要不咱们整个低代码平台来提效？
说干就干，通过了数周的关闭突击，Tiger 带着团队把可视化产品的引擎进行了重构，并把大屏可视化场景的个性融入了进来。
两周的工夫内，Tiger 和团队的每一个同学都做了大量的工作，从底层引擎的设计，到组件的定义、事件的定义、函数、数据集的定义等外围概念形象，逻辑的实现与开发落地等等。
这个新产品就是被命名为飞鱼（FlyFish）之所以起名叫做飞鱼，是因为冀望它像会飞的鱼儿一样疾速且灵便。而模块化和组件化的概念也体现到了飞鱼这块产品的 logo 上
提效神器
有了飞鱼平台之后，通过低代码开发更加疾速且便捷，再也无需在思考兼容、性能、成果等问题，开发时无需搭建根底环境便可开发，开发结束之后能够疾速分享给其他同学应用，组件、大屏也达到了积淀和复用。
同时能够让不懂代码的人做出可视化大屏，比方售前、客户胜利经理等同学，能够一边跟客户喝着咖啡一边把可视化大屏做进去了，缩小了外部需要传递的失落。
外部应用了两个月后，Tiger 进行了一次调研发现外部提效 75% 左右，真正意义上达到了提质增效、节本降耗。截止目前飞鱼平台以及经验了 n 次发版、打磨，领有了项目管理、工作台、API 纳管、数据源查问、数据模型、可视化拖拽，一键式部署等性能，
能够说，FlyFish 曾经具备了企业级低代码的能力。并且云智慧在外部也始终继续应用，截止今日曾经交付了数百我的项目，积淀了上千张大屏与组件！
要开源么
当咱们问到，目前市面上可视化产品这么多，开源产品也有很多，其中不乏 BAT 的一些重量级产品，如果做开源，你们产品的劣势在哪里，Tiger 笑了，他说这个问题他和团队的同学想过了很屡次。
首先，开源的正确性是毋庸置疑的，过来十几年咱们曾经十分清晰的发现，开源正在成为软件开发畛域的基础设施般的存在。集体或者公司再弱小也是抵制不了寰球开发者的智慧的。
另一个问题，FlyFish 到底要不要开源，面对巨头公司的开源产品，咱们的劣势在哪里，特地开源是很禁忌反复造轮子的。
但回忆起 FlyFish 这块产品的诞生过程，Tiger 说 FlyFish 和其余产品最不同的一点就是，咱们是一款用户群体面向开发者，且踊跃拥抱开源的数据可视化产品
他说，你能够看下目前市面上的可视化产品，尽管品种繁多，但根本都是面向非技术人群的，没有一款是面向开发者的。这在应用过程中不免让咱们有一些“不爽的中央”
过后，他也调研了很多国外的可视化开源产品，但总是很难合乎国内的业务场景，特地是大屏开发的需要。能够说，如果当初市面上曾经有一款能满足他们业务需要，且面向开发者群体的开源软件，也不会诞生 FlyFish 了。
开发者是一群具备丰盛创造力的人群，你让他们穷则思变，只用已有的组件去搭建可视化利用，而不能自己去入手开发，这对开发者来说，太难受了。
他说，目前前端各类的可视化组件库曾经很多了，比方 Echarts。那么，能不能有一款平台型产品，能够忽视前端技术栈，兼容市面上大多数的组件库，让开发者能够最大限度的开发本人的可视化利用呢，这就是飞鱼的劣势所在。
他说，过来咱们外部用 FlyFish 做了很多商业化我的项目了，交付了不知多少的商业大屏，咱们也没想到国内在可视化这块的需要是如此旺盛。FlyFish 从零到一这一步，咱们算是走对了。
将来，还干点啥
谈及将来，Tiger 说这个词还有点长远。当下还有很多事件在期待他去做。尽管 FlyFish 曾经在外部迭代了多个版本，然而咱们的开源事业才刚刚起步，开源版的 FlyFish 还处于一个十分晚期的阶段，还有大量的工作在等着咱们去做。
Tiger 指着电脑屏幕前的架构图说，仅从代码层面，咱们当初只是把应用层的性能开源进来了，将来，贮存层、数据分层、数据源这些咱们都要逐渐的开源掉。
开源不仅仅是把代码凋谢进来，开发者、社区这些都要比代码重要的多，咱们的文档还须要优化，咱们的教学视频还不够欠缺，开发者的激励政策还有待改良。令他欣慰的是，目前曾经有许多开发者参加了进来，有的在奉献组件，有的给产品提了许多宝贵意见
看到这些沉闷的开发者，Tiger 又想起了 4 年前他参加 AntV 开源我的项目的情景。不同的是，过后他是一个开源的贡献者。当初，他正在主导一个开源我的项目。
王海虎，开源我的项目 FlyFish 我的项目 PMC，云智慧研发经理，全栈工程师，主攻可视化、3D 引擎、3D gis 场景、低代码等方向。AlOps 社区专家团成员。开源我的项目 AntV 贡献者，清华大学 Thulab 的 DWF 我的项目开发者之一。
援用
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