这次关于基础软件的硬核直播,干货实在是太多了!如果你对基础软件、开发者工具、开源这些话题感兴趣,一定不能错过。国内开源独角兽 PingCAP, Coinbase 数据平台负责人,刚创业的Google Tensorflow 大牛,一起来聊聊全球视角下的基础软件创业的经验和坑,用户视角的选型逻辑,更有未来的技术展望。
小提示:本次内容需要对database 等领域有一定技术背景知识。
Hello World, who is OnBoard?!
过去3年,国内外的基础软件、开源和开发者工具领域都涌现出前所未有的热潮。作为这个领域的投资人,Monica 看到,这些企业在走向国际竞技场的过程中,真切感受到了中美市场从用户需求、技术生态、人才组织、创业环境等等方面的异同。这中间要经历的挑战、思考、与调整,非常需要来自中美的多方经验来一起碰撞、讨论、提升。
这次三位重磅嘉宾,正是代表了三个非常重要的视角。有中国和美国本土的创业公司,更有美国科技企业infra负责人,都是资深大牛。不同的视角,同样的犀利。有市场和生态的现实,又有未来展望。这次讨论有些长,全程无尿点又不好分开。不过,只要你对打造全球一流的基础软件公司这个话题感兴趣,相信这次的内容绝对不会让你失望。
大家 Enjoy!
几位嘉宾所在的公司
三位嘉宾的具体介绍,可以参见这一篇文章)。
Mingsheng Hong: Bluesky )co-founder & CEO,前 Google Tensorflow Runtime 机器学习负责人
我们聊了什么
02:03
开场 & 几位嘉宾自我介绍 & fun fact: 最近看到有意思的开源项目 (Vercel, AnyScale)
11:46
PingCAP 的出海体会
14:16
Dongxu 对美国市场的观察:Developer will be the king, 开发者体验越来越重要
16:20
Dongxu 对美国市场的观察:cloud native 已经是事实标准
18:28
Dongxu 对美国市场的观察:storytelling 太重要 & supabase 的例子
24:36
Leo: 开发者想要听怎样的故事
27:23
Mingsheng: 什么是一个开发者体验好的产品
30:12
Leo: 硅谷科技公司如何做技术选型:opensource, composable, componentize
42:11
Dongxu: 中国基础软件公司走向海外的节奏与重要性
47:01
Mingsheng: 创业公司如何选择早期用户
52:10
讨论:销售模式应该选择PLG (自下而上产品驱动增长)vs 传统大客户销售
55:59
讨论:不同阶段如何选择不同用户?中美用户购买决策有何差异?
63:10
Dongxu: 全球化的社区运营有什么挑战?运营与产品之间的关系?
68:14
Leo, Mingsheng 推荐了解的开源项目:Anyscale/Ray, Tensorflow
73:58
Dongxu:开源项目如何考虑商业化的节点与方式?
79:26
重点讨论:美国Digital Native Business (DNB) 的公司如何做开源产品的购买决策,中美有什么异同,为什么
91:16
划重点:为什么客户关注的是 ROI>易用性>性能>功能,但是公司宣传的时候往往反过来
92:07
Mingsheng: 什么是下一代的云计算成本优化
96:45
讨论:展望未来,哪些让你们感兴趣的创新机会?文件传输格式分离,serverless, ML in infra
101:27
Q&A: 存储领域的挑战和新机会?
113:36
Q&A: 企业用户如何考虑基础软件产品ROI
Reference/提到的公司
Neon): serverless Postgres
Vercel): serverless frontend stack for web developers, started from hosting node.js
Upstash): serverless data for Redis and Kafka
Supabase): opensource Firebase alternative
Toolchain): ergonomic open source developer workflow system
FaunaDB: serverless
Anyscale): company behind Ray, an open-source Python framework for running distributed computing
Dbt): opensource data transformation tool for ELT
提到的文章
Dongxu 登顶Hackernews 的文章:Some notes on DynamoDB 2022 paper)
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M小姐研习录 (ID: MissMStudy)
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