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换只眼睛去看“云”
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这里的“云”是指“云计算”中的“云”，是近年来 IT 领域最火爆的两个名词之一（另一个是物联网）。
云计算的好处大家说得多了：用户不用在自己的计算机上安装软件（这个过程有时非常费时、麻烦）；按照使用情况付费，初期投入少（这对于许多中小企业用户非常重要）；系统升级方便；等等。当然，也有人不断提醒云计算面临的问题：数据安全性、个人隐私、网络带宽、等等。
云计算的上面这些特点多数是从用户角度进行考虑得到的。实际上，从云服务的提供者、运营者（二者可能是分离的）角度仔细分析，会发现许多新的有趣机会。尤其是运营者角度，由于掌握着大量的数据，从中可以分析、获取许多有价值的信息。其中，用户行为的分析尤其值得关注。阿里巴巴声称“2008年初，我们突然发现整个询盘数急剧下滑，欧美对中国采购在下滑。”“在2008年7月21日，奥运会前两个礼拜我们写了一封信，告诉企业界冬天来了，请所有企业做好准备。”阿里巴巴因此随后成立了与“淘宝”、“支付宝”并列的“阿里云”。
下面我从软件工程研究的视角做个分析。云计算的核心是各类服务，而这些服务绝大多数由软件进行支持。
软件工程研究人员的任务是不断寻找更好的软件开发与维护方法。所谓好的方法，粗略地说，应该能够“较低的成本”、“较少的时间”开发出“高质量的软件”。但长期以来，不同软件方法的比较非常困难。软件工程是1968年在 NATO 的一个会议上被正式提出的。2008年，软件工程的顶级会议上，当年 NATO 会议的重要参与人员Brian Randell 回顾了40年的发展，提出了软件工程发展的一些问题。其中一条就是软件开发方法的杂乱：目前有8000多种编程语言，而各种各样的开发方法、开发平台、开发框架、标准则更多！为什么有这么多方法？就是方法之间的比较困难，缺少数据说话，互相不能说服，缺乏共识。
我个人分析，造成这种局面的原因有如下几方面：
1）评估一个软件开发方法的实验数据获取困难。尤其是涉及“软件过程”、“软件设计”与“软件需求获取”的方法，获取验证的数据比较困难。相比之下，传统的“软件测试”以及近年来的“代码分析”获取数据则相对容易些。
2）软件开发涉及人的因素太多。这给评估的客观性造成了很大的困难：同样一个方法，让不同的开发人员去试验，效果差异会很大。当然，有一些消除这类因素的实验方法，但应用起来成本很高。
3）软件开发的特殊性。我近期的个人理解：软件开发实际上相当于传统行业（例如 制造） 的设计环节，其中的不确定性非常大。而对于传统行业的设计环节，不同设计方法的评估一样的不容易。
4）软件的应用领域过于广泛。不同的开发方法本来适用于不同的应用领域，它们之间的对比自然十分困难。这个已经不太像个原因了。
云计算出现后，大量的软件运行在集中的服务器上。如果能继续延伸一下：在开发阶段，用户也是通过浏览器操作服务器上进行的，那就给获取软件生命周期的各种数据带来了很大的方便。
1）获取软件制品。目前已经有许多开源代码库（CVS, SVN等）、项目跟踪系统（Bugzlla, Issue Tracker System)，并已经有许多工作（Mining Software Repository）研究分析如下问题：共性的缺陷模式、缺陷是如何引入、消除的？软件是如何演化的?等等。近年来软件工程顶级会议上的许多文章与之相关。
2）获取软件运行状况信息。在云计算模式下，完全可以将用户看作是一类特殊的测试人员，用户使用一次，就相当于帮助测试一次。在传统分发方式下，这类测试的结果获取困难。许多人在所用软件的软件出现错误时，都遇到过类似于“是否将出错信息发给生产商？”这样的信息。这就是生产商在收集特殊的测试数据，以便于找出软件中存在的缺陷。云计算模式中这类结果的获取就方便多了：软件本来就运行在服务的运营商那里。有了这些数据，分析出错根源就方便多了。
3）获取用户的行为。类似地，传统方式获取用户的行为非常困难。微软曾经发去过”用户体验活动“，以获取这类数据。当软件工具部署在云中时，获取这些数据也十分方便，有了这些数据，开发者就可以知道一些重要信息：用户一般如何使用软件？哪些功能最受用户欢迎？这对于后续版本的演化是非常重要的。
4）获取开发人员的行为。目前已经有一些研究分析这类数据（包括 SVN 中的信息），但检查点过粗，可能一天只有一两条数据。如果能够通过”云编程“的方式（例如利用 webIDE 开发），获取细粒度的行为信息，就可以将开发者的主观行为客观地记录下来。这对于了解不同类型用户的开发模式、不同开发方法的对比是非常有价值的。
如果有这么多数据在手的话，应该可以很好地缓解上述“不同软件方法的比较非常困难”的局面。
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