2020 年是多灾多难的一年，新冠疫情作为历史上少有的黑天鹅事件，改变了很多人的生活。我的生活也有了非常大的变化，堪称跌宕起伏。在这一年中，我跟女朋友缔结了法律上的夫妻关系，持证上岗。工作上也有了非常大的变化，面临了更多的挑战。虽然也遇到了一些挫折，但整体而言，还算顺遂。
在一月份的时候，疫情还没有彻底展开。远在美国的同学就在提醒我们，要关注武汉的流感的发展。没想到一语成戳，疫情的发展远超预期。一直到 2 月 10 号，我和小徐一直在我爸妈家里远程工作。回到上海后，我们也一直在家里办公，每天消毒多次。在 3 月份去上班的时候，我基本是下图全副武装的样子的。
因为疫情的缘故，这段时间连外卖都不敢点，一直在自己做饭。我和小徐都不是很会做饭，或者说基本不会做。于是这段时间的生活可以称得上是水深火热，每天吃的最多的就是面条，和包子。面条下水水煮一下可以直接吃，包子可以买成品微波炉加热一下。偶尔兴致来了，可能会买一些鸡腿肉和土豆之类的，按照下厨房 app 上的菜谱做一些简单的尝试。目前为止，应该红烧鸡腿肉还算比较成功，得到了小徐的胃的认可。
在工作上，这三个月我主要在关注内部业务的重构和优化，将我们的后端架构以更加云原生的方式重写。在开源领域投入的时间就很少了，基本只有在周末空闲的时间里关注一下 Ray 和 Spark on K8s 的社区进展。蚂蚁金服给 Ray 贡献了一个比较简陋的 Operator 实现，那时还存在不少的问题，我提的几个 PR 都是围绕这个展开的。当时在我看来，蚂蚁的方案对于 Ray 的弹性伸缩的支持实现起来会比较困难，因此也私下里设计了一下新的方案，做了一个原型，不过后来也没有被采用。Ray 的团队出来创业，设计了一个基于 Ray Autoscaler 的 Operator 方案，最近刚刚完成，跟之前方案最大的不同在于，它是用 Python 实现的，因此可以复用 Ray 自身的 Monitor，在 Operator 里直接创建新的进程（or 线程，不确定）监控对应的 Ray 集群的 Redis 中的全局状态。这样的设计确实要更加优雅一些。
但是 Ray 在 Kubernetes 上仍然存在很多问题，这与 Ray 本身的设计有关。Ray 本身需要一个 Long Running 的 RayLet，因此没有办法像 Spark 等等离线计算的框架那样，原生地运行在 Kubernetes 上，而需要先运行 Head 和 Worker，在 Kubernetes 上构成一个 Ray 的集群，再把 Ray 任务分发到 Ray 集群上执行。这样在一定程度上会降低资源的利用率，也提高了运维的成本。这个问题在 19 年的博客文章的结尾里有简单谈到，就不再赘述了。
4 月到 6 月的三个月时间里，我们真正开始了利用 OCI Artifacts 管理机器学习模型的开源项目 kleveross/ormb 的设计和开发。之前三个月的重构主要集中在训练侧，这三个月主要关注在模型管理和模型服务侧。通过和 devops 组的同事 hyy0322 的合作，我们在 Harbor 社区里推动了对自定义 OCI Artifact 类型的扩展性支持。通过这一特性，我们的客户可以在 Harbor 中统一地管理常规的 Docker 镜像，Helm Chart，以及机器学习模型。
7 月到 11 月，是才云被字节收购后，我加入字节度过的半年左右的时光。字节是一家非常杰出的公司，各种意义上的杰出。在文化上，字节的职级不可见，让我非常非常认可。在内部的各种文章和实践，质量都非常高。但是这段经历，我能够介绍的比较少。一部分原因是担心有什么商业秘密，另一方面，由于字节大小周的原因，我在开源领域，博客文章方面也乏陈可善，这是非常令人沮丧的。
这也是我后来选择离开字节的一部分原因。对我个人而言，我可以接受临时的因为业务压力导致的加班，但是大小周这样的制度性的加班，对我来说还是有些困难。对于一个职业生涯早期的工程师而言，我觉得周末是非常重要的。除了周末之外，又有什么大段的空闲时间可以拿来提高自己的呢。字节当然在经济上的回报应该是很大的，但是长期来看，我感觉对发展没有特别正面的帮助。如果不是因为被字节收购，我可能会在才云多工作几年，只能说，一个人的命运啊，不止XX，还要看XXX。
在 11 月的时候，我加入了腾讯云容器团队。我一直以来对公有云就有比较强的好奇。我认为公有云是云计算的未来，虽然未来成为现实可能还要 10 多年 :-) 刚刚入职一个半月，没有太多的体悟，很多事情也在持续探索和推进的过程中。希望明年能够有比较好的结果能够在年终总结中分享。一个比较好的地方在于，公有云对于影响力的塑造是比较在意的，我也可以能够有一些计划内的时间参与开源，规划新的开源项目。相信在未来大家应该能够看到团队在开源领域更多的声音。
今年虽然没有达到去年的目标，认真学习一下 PyTorch 和 nsq 的源码，但是也阅读了不少的书籍：
- DDIA 重读第 N 次
- 数据库系统内幕，茄子和 Eric 翻译的版本
- 现代操作系统原理与实现，夏老师和海波老师的书
- Harbor 权威指南，Henry 的书
- Computer Architecture: A Quantitative Approach
- Stream Processing With Apache Flink
- 精益创业
- 精益创业实战
其中数据库系统内幕和 Computer Architecture: A Quantitative Approach，是比较友善的读物，我对数据库和体系架构都不太了解，但是这两本书是处于我能读得懂的范围内，因此推荐一下。包括字节里有一份关于字节跳动推荐系统的新人串讲，非常非常推荐，不过是内部材料，比较可惜。精益创业系列这个应该都是老生常谈了，我个人在管理和产品经验上都不多，所以读起来收获还是挺大的。
在源码方面，学习了一下 Argo，Seldon Core，KFServing 的设计和实现，但是没有太大的收获，与工作的领域太相近了。在论文方面，今年有留下阅读笔记的论文只有 7 篇，远低于 19 年的 30 篇。一方面是因为今年读书比较多，精力有所倾斜，另外一方面，大小周确实也对我产生了比较大的困扰，让原本产出相对比较多的 8 月到 11 月基本没有做什么事情。这里有两篇论文，比较适合扩宽视野：
- Gobi: WebAssembly as a Practical Path to Library Sandboxing
- Overlapping Experiment Infrastructure: More, Better, Faster Experimentation
第一篇是讲利用 WebAssembly 进行 Software fault isolation（SFI） 的，第二篇是谷歌在 2010 年发表在 KDD’10 上的，关于 A/B 测试的论文。可以视作是互联网大规模 A/B 测试（之前的工作主要关注在 web-based experiment 和小规模）系统领域的开山之作。工业界无论是 ToB 的 A/B 测试产品，还是内部的 A/B 测试工具，都或多或少借鉴了这篇论文的思想。
明年在学习方向上，有两个新的期望。一个是希望能够更偏向上层一些。之前读的很多论文都比较底层，是系统方向的论文，希望明年能够更加了解 CV，强化学习等等方向的研究工作。另外一个是加强对 Flink 等流处理框架的学习。流处理被提到的次数和场合越来越多，值得投入更多的时间来了解和学习。
今年的总结就到这里了，原本这个周末是打算造轮子的，因为家里经常跳闸，代码写起来体验太差，因此拿出了家里的上网本 XPS’13 把时间花在了写总结上。希望这篇总结不是为大家带来更多成长的焦虑，而是能够帮助到大家，跟大家分享今年中我看到的一些比较好的书籍和论文，我在遇到问题时的思考路径，给大家做参考。
往年总结
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