如何看待七牛 CEO 许式伟开源的 Cerl？
七牛 CEO 许式伟开源的 Cerl 是一个在云原生领域引起广泛关注的项目。为了全面理解 Cerl，我们需要从多个维度进行剖析：
1. Cerl 是什么？—— 一个专注于构建可观察性数据的分布式系统
核心定位： Cerl 的本质是一个可观察性数据（Observability Data）的统一采集、存储、查询和分析的分布式系统。它旨在解决在复杂的分布式系统中，如何有效地收集、管理和利用各种可观察性信号（如日志、指标、追踪、审计日志等）的难题。
核心目标： 许式伟提出的 Cerl，其核心目标是构建一个统一的、高性能的、可扩展的、低成本的可观察性平台。它试图打破当前市场上各种可观察性工具碎片化的局面，提供一个一体化的解决方案。
技术栈的特点： Cerl 的技术栈设计非常现代化，并且带有明显的云原生和分布式系统设计理念：
Go 语言为主： 大部分核心组件采用 Go 语言开发，这使得 Cerl 具有良好的并发性能、内存安全以及易于部署的特点，非常适合构建高性能的分布式系统。
Rust 的引入： 在一些对性能和内存安全要求极高的组件中，Cerl 可能会引入 Rust。Rust 的内存安全和零成本抽象特性，使其成为处理底层数据密集型任务的理想选择。
MPP 架构： Cerl 的核心是其大规模并行处理（MPP）架构。这意味着它可以将数据和计算分散到多个节点上，从而实现高吞吐量的数据摄入和快速的查询响应。
分布式存储： Cerl 采用了分布式的存储设计，能够支持海量数据的存储和高效的检索。虽然具体存储引擎的细节可能还在演进，但其目标是提供类似于 ClickHouse、TiKV 等高性能分布式存储的体验。
统一的查询语言： Cerl 致力于提供一种统一的查询语言，能够无缝地查询不同类型的可观察性数据。这极大地简化了用户的使用门槛。
Operator Pattern： 作为云原生生态的一部分，Cerl 很可能遵循 Kubernetes 的 Operator Pattern，使得其在 Kubernetes 环境下的部署、管理和伸缩更加自动化和简单化。
2. Cerl 的开源背景和许式伟的愿景
行业痛点： 许式伟和七牛团队在长期的云计算和大数据实践中，深切地体会到了当前可观察性领域存在的诸多痛点：
数据孤岛： 日志、指标、追踪等数据往往分散在不同的系统中，用户需要学习和使用多种工具，难以获得全局性的洞察。
成本高昂： 传统的商业化可观察性解决方案，尤其是针对大规模数据时，成本往往非常高。
性能瓶颈： 随着系统规模的增长，可观察性数据的采集、存储和查询会面临严重的性能瓶颈。
维护复杂： 部署和维护各种可观察性工具需要专业的技能和大量的人力。
缺乏统一性： 不同的数据格式、不同的查询语言，使得跨数据源的分析变得异常困难。
许式伟的愿景： 许式伟希望通过 Cerl，构建一个“下一代可观察性平台”。他的愿景可以概括为以下几点：
技术驱动的解决方案： 凭借七牛在分布式系统、大数据和云原生领域的深厚积累，打造一个在技术上领先、性能优越的解决方案。
开源回馈社区： 将核心技术开源，以降低行业的可观察性成本，赋能更广泛的开发者和企业。
统一和简化： 解决数据孤岛问题，提供一个统一的平台来管理所有可观察性数据，并简化用户的使用体验。
面向未来： 适应云原生和微服务架构的演进，为复杂分布式系统的可观察性提供可靠支撑。
3. Cerl 的潜在优势和吸引力
技术先进性： 采用 Go、Rust 等现代化语言，MPP 架构，以及现代化的分布式存储设计，使其在性能、可伸缩性上具有先天优势。
成本效益： 开源模式本身就意味着更低的授权成本。同时，通过高效的资源利用和优化的存储方案，有望显著降低整体运维成本。
统一的数据模型和查询： 解决了数据孤岛问题，用户可以一次性查询所有可观察性数据，极大提升了效率和洞察力。
面向云原生环境： 对 Kubernetes 等云原生环境有良好的适配性和集成能力，易于在云原生架构中落地。
七牛的品牌背书和技术实力： 七牛作为一家在云计算领域有多年积累的成熟公司，其 CEO 和技术团队在分布式系统和大数据方面拥有丰富的经验，这为 Cerl 的可信度和发展前景提供了重要的保障。
填补市场空白： 在当前可观察性市场中，虽然有 Prometheus, Grafana, ELK Stack, Jaeger 等成熟的项目，但它们各自侧重于不同的领域，且整合起来仍有一定复杂性。Cerl 试图提供一个更一体化的解决方案。
4. Cerl 面临的挑战和发展前景
生态建设： 作为一个新的开源项目，Cerl 需要构建一个活跃的社区，吸引更多的贡献者和用户。这包括完善的文档、示例、周边工具以及与其他主流系统的集成。
成熟度和稳定性： 虽然背靠七牛，但任何新的开源系统都需要时间和实践来证明其稳定性和成熟度。特别是在生产环境中，数据的可靠性和系统的健壮性是关键。
功能完备性： 在功能上，需要持续迭代以覆盖更多用户场景和数据类型，并与其他现有成熟工具（如 Prometheus 的告警机制、Grafana 的可视化能力）形成互补或集成。
市场教育和推广： 即使技术优秀，也需要有效的市场教育和推广，让更多的开发者和企业了解 Cerl 的价值并开始使用。
竞争激烈： 可观察性领域竞争激烈，除了开源项目外，也有不少商业化解决方案在不断发展。Cerl 需要在技术和商业模式上找到差异化优势。
5. 总结
许式伟开源的 Cerl 项目，是一个非常有野心和潜力的项目。它抓住了当前分布式系统和云原生时代对可观察性数据的迫切需求，并试图用一种技术驱动、开源回馈社区的方式，来解决行业痛点。
从技术角度： Cerl 的设计理念和技术选型非常先进，有望在性能和成本上带来突破。
从战略角度： 许式伟和七牛的投入，为 Cerl 提供了坚实的技术实力和市场洞察力。
从社区角度： 开源是 Cerl 吸引关注和用户的重要因素，但其长期发展依赖于社区的活跃度和贡献。
总的来说，Cerl 是一个值得高度关注的项目。 如果 Cerl 能够持续有效地发展，构建起强大的社区和生态，它有潜力成为下一代可观察性平台的重要参与者，甚至引领行业的发展方向。它代表了中国在云原生技术领域一次重要的技术输出和创新尝试。
1. Cerl 是什么？—— 一个专注于构建可观察性数据的分布式系统
核心定位： Cerl 的本质是一个可观察性数据（Observability Data）的统一采集、存储、查询和分析的分布式系统。它旨在解决在复杂的分布式系统中，如何有效地收集、管理和利用各种可观察性信号（如日志、指标、追踪、审计日志等）的难题。
核心目标： 许式伟提出的 Cerl，其核心目标是构建一个统一的、高性能的、可扩展的、低成本的可观察性平台。它试图打破当前市场上各种可观察性工具碎片化的局面，提供一个一体化的解决方案。
技术栈的特点： Cerl 的技术栈设计非常现代化，并且带有明显的云原生和分布式系统设计理念：
Go 语言为主： 大部分核心组件采用 Go 语言开发，这使得 Cerl 具有良好的并发性能、内存安全以及易于部署的特点，非常适合构建高性能的分布式系统。
Rust 的引入： 在一些对性能和内存安全要求极高的组件中，Cerl 可能会引入 Rust。Rust 的内存安全和零成本抽象特性，使其成为处理底层数据密集型任务的理想选择。
MPP 架构： Cerl 的核心是其大规模并行处理（MPP）架构。这意味着它可以将数据和计算分散到多个节点上，从而实现高吞吐量的数据摄入和快速的查询响应。
分布式存储： Cerl 采用了分布式的存储设计，能够支持海量数据的存储和高效的检索。虽然具体存储引擎的细节可能还在演进，但其目标是提供类似于 ClickHouse、TiKV 等高性能分布式存储的体验。
统一的查询语言： Cerl 致力于提供一种统一的查询语言，能够无缝地查询不同类型的可观察性数据。这极大地简化了用户的使用门槛。
Operator Pattern： 作为云原生生态的一部分，Cerl 很可能遵循 Kubernetes 的 Operator Pattern，使得其在 Kubernetes 环境下的部署、管理和伸缩更加自动化和简单化。
2. Cerl 的开源背景和许式伟的愿景
行业痛点： 许式伟和七牛团队在长期的云计算和大数据实践中，深切地体会到了当前可观察性领域存在的诸多痛点：
数据孤岛： 日志、指标、追踪等数据往往分散在不同的系统中，用户需要学习和使用多种工具，难以获得全局性的洞察。
成本高昂： 传统的商业化可观察性解决方案，尤其是针对大规模数据时，成本往往非常高。
性能瓶颈： 随着系统规模的增长，可观察性数据的采集、存储和查询会面临严重的性能瓶颈。
维护复杂： 部署和维护各种可观察性工具需要专业的技能和大量的人力。
缺乏统一性： 不同的数据格式、不同的查询语言，使得跨数据源的分析变得异常困难。
许式伟的愿景： 许式伟希望通过 Cerl，构建一个“下一代可观察性平台”。他的愿景可以概括为以下几点：
技术驱动的解决方案： 凭借七牛在分布式系统、大数据和云原生领域的深厚积累，打造一个在技术上领先、性能优越的解决方案。
开源回馈社区： 将核心技术开源，以降低行业的可观察性成本，赋能更广泛的开发者和企业。
统一和简化： 解决数据孤岛问题，提供一个统一的平台来管理所有可观察性数据，并简化用户的使用体验。
面向未来： 适应云原生和微服务架构的演进，为复杂分布式系统的可观察性提供可靠支撑。
3. Cerl 的潜在优势和吸引力
技术先进性： 采用 Go、Rust 等现代化语言，MPP 架构，以及现代化的分布式存储设计，使其在性能、可伸缩性上具有先天优势。
成本效益： 开源模式本身就意味着更低的授权成本。同时，通过高效的资源利用和优化的存储方案，有望显著降低整体运维成本。
统一的数据模型和查询： 解决了数据孤岛问题，用户可以一次性查询所有可观察性数据，极大提升了效率和洞察力。
面向云原生环境： 对 Kubernetes 等云原生环境有良好的适配性和集成能力，易于在云原生架构中落地。
七牛的品牌背书和技术实力： 七牛作为一家在云计算领域有多年积累的成熟公司，其 CEO 和技术团队在分布式系统和大数据方面拥有丰富的经验，这为 Cerl 的可信度和发展前景提供了重要的保障。
填补市场空白： 在当前可观察性市场中，虽然有 Prometheus, Grafana, ELK Stack, Jaeger 等成熟的项目，但它们各自侧重于不同的领域，且整合起来仍有一定复杂性。Cerl 试图提供一个更一体化的解决方案。
4. Cerl 面临的挑战和发展前景
生态建设： 作为一个新的开源项目，Cerl 需要构建一个活跃的社区，吸引更多的贡献者和用户。这包括完善的文档、示例、周边工具以及与其他主流系统的集成。
成熟度和稳定性： 虽然背靠七牛，但任何新的开源系统都需要时间和实践来证明其稳定性和成熟度。特别是在生产环境中，数据的可靠性和系统的健壮性是关键。
功能完备性： 在功能上，需要持续迭代以覆盖更多用户场景和数据类型，并与其他现有成熟工具（如 Prometheus 的告警机制、Grafana 的可视化能力）形成互补或集成。
市场教育和推广： 即使技术优秀，也需要有效的市场教育和推广，让更多的开发者和企业了解 Cerl 的价值并开始使用。
竞争激烈： 可观察性领域竞争激烈，除了开源项目外，也有不少商业化解决方案在不断发展。Cerl 需要在技术和商业模式上找到差异化优势。
5. 总结
许式伟开源的 Cerl 项目，是一个非常有野心和潜力的项目。它抓住了当前分布式系统和云原生时代对可观察性数据的迫切需求，并试图用一种技术驱动、开源回馈社区的方式，来解决行业痛点。
从技术角度： Cerl 的设计理念和技术选型非常先进，有望在性能和成本上带来突破。
从战略角度： 许式伟和七牛的投入，为 Cerl 提供了坚实的技术实力和市场洞察力。
从社区角度： 开源是 Cerl 吸引关注和用户的重要因素，但其长期发展依赖于社区的活跃度和贡献。
总的来说，Cerl 是一个值得高度关注的项目。 如果 Cerl 能够持续有效地发展，构建起强大的社区和生态，它有潜力成为下一代可观察性平台的重要参与者，甚至引领行业的发展方向。它代表了中国在云原生技术领域一次重要的技术输出和创新尝试。
网友意见
多谢邀请。我是当事人，不便回答。我会关注此问题，希望能够看到更多关于 cerl 本身的讨论。同时也希望 erlang 社区能够多些包容，不要看到有人指出 erlang 某个地方的缺陷就开始撒泼。如果你们的技术探讨能够让我学习到 erlang 里面某些我不太了解的东西，能够让我收回对 erlang 的评价，这也许是维护 erlang 的更好方式。
看了下目前几个比较活跃的回答，做如下答复：
@乙振斐：Erlang有没有避开锁，这个不同人视角不一样，结论不同，我不想纠缠于锁的定义，问题本身已经阐述清楚就行。
乙振斐认为，我提的死锁问题本质上是设计不当，不应该让 A 和 B 相互依赖，而不是 Erlang 的问题。这个观点粗听有道理，但其实经不起推敲。在软件架构设计上，不要让两个模块相互引用（A import B，而 B 又 import A），这属于常识。但这仅仅是从代码结构上来讲的静态依赖。从运行时来说，A 与 B 必然会出现相互作用的情况。比如 A 依赖 B，但是 B 可能要求 A 实现一个 callback 或者 interface，在 B 里面调用 callback 或 interface 里的某个方法时，就是 B 反作用于 A 的情况。如果觉得这样的描述比较抽象，我们也可以举几个实际的例子。比如我们有一个 Master 需要分配很多任务给多个 Worker 实例。一种典型实现是 Master 给所有 Worker 推送任务，然后 Worker 做完任务时通知 Master 某个任务完成（你可以把这个完成通知想象成callback）。这里就出现了 Master 和 Worker 相互作用的情况。所以代码结构没有循环依赖，并不代表两个服务不会相互作用（互发消息），这完全是两个概念。而一旦出现这种相互作用的场景，就会出现死锁（表现为 timeout），打破这种死锁的唯一办法是 Master 或 Worker 有一个人需要把 call 改为 cast（同步代码转为异步）。为什么这个问题在 Erlang 里面存着而 CERL 和 Golang 里面不存在，是因为 CERL 和 Golang 里面服务器是多进程（这里进程是指执行体，CERL 里面叫 Fiber，Golang 里面叫 goroutine），而 Erlang 里面服务器是单进程的（好吧，可能又有人要和我纠缠说 Erlang 里面的服务器明明不是单进程的么，对此我只能表示无语）。
今天比较忙，暂时只回答一个问题。
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看了一遍今天新增的 thread，我决定取消该问题的关注，不再参与该话题的讨论。各位玩得开心。
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