Ivan Begtin

Какой хороший инструмент, но без открытого кода.

Я эту фразу в последние годы повторяю чаще чем хотелось бы. Применительно почти ко всем инструментам, кроме тех где отсутствие кода оправдано. Например, выбираю инструмент для создания резервных копий и это сводится в итоге к Borg или Restic, хотя есть коммерческие альтернативы и неплохие. Но зачем они нужны если есть не хуже, а иногда и лучше с открытым кодом?

Или инструменты обработки и очистки данных. Да, их много, но чаще всего достаточно OpenRefine, или инструментов вроде pandas, polars, duckdb и др. для работы с датафреймами.

Или для ведения заметок, зачем нужны другие если есть Obsidian ? Конечно много хороших инструментов, но реально Obsidian закрывает большую часть задач.

Я не единственный кто так рассуждает. Достаточно подсчитать ежемесячные/ежегодные расходы на ПО и сервисы по подписке чтобы понимать реальную нагрузку на свой кошелёк или кошелёк компании.

Всё это про ниши продуктов и про то какие их свойства и характеристики подталкивают к тому чтобы их купить и какие приводят к поиску бесплатных альтернатив. Главный критерий - это то сколько усилий нужно приложить и насколько продуктовые характеристики реально создают качество жизни, удобство работы и тд.

Я бы распределил эти фичи следующим образом:
1. AI powered. Там где это уместно, там где это логично, там где это необходимо, там где есть для этого потребность - это реально повышает качество продукта. У нас в Dateno такое давно назрело и мы всё ещё планируем и ищем человека под fulltime работу на эти задачи с учётом и оговоркой что у нас международный проект и у него есть своя специфика. Но AI powered для данных я вижу много где, в первую очередь в многочисленных аналитических сервисах которые на основе пользовательских данных генерируют разного рода дашборды. То на что аналитик может потратить несколько недель делается за несколько часов.
2. Интеграция с облаками. То что является маст-хэв фичами для почти всех инструментов для работы с данными. Так чтобы напрямую подключаться к S3 совместимому хранилищу, но с оговоркой что такие возможности стали уже по умолчанию у много каких открытых инструментов и зачем платить за коммерческую фичу.
3. Множество устройств. Особенно в части перехода с небольшого числа личных устройств на устройства для небольшой команды. У меня перед глазами есть как минимум такой инструмент и сервис как Tailscale, но это распространяется и на другие подобного рода zero-config сервисы.

Список не исчерпывающий, но важный в том что наиболее востребована комбинация стоимости воспроизведения сервиса или продукта и пользы которую он приносит.

А вот, к примеру, сейчас сложно сделать сервис ETL/ELT которому нет замены с открытым кодом

Поэтому работая над текущими продуктами всегда нужен ответ как минимум на 2 вопроса:
1) Есть ли у продукта открытая альтернатива?
2) Можно ли то же самое сделать с помощью ChatGPT ?

#thoughts #products

www.tgoop.com/begtin/6275

672 viewsIvan Begtin, edited  Dec 16 at 17:16

Какой хороший инструмент, но без открытого кода.

Я эту фразу в последние годы повторяю чаще чем хотелось бы. Применительно почти ко всем инструментам, кроме тех где отсутствие кода оправдано. Например, выбираю инструмент для создания резервных копий и это сводится в итоге к Borg или Restic, хотя есть коммерческие альтернативы и неплохие. Но зачем они нужны если есть не хуже, а иногда и лучше с открытым кодом?

Или инструменты обработки и очистки данных. Да, их много, но чаще всего достаточно OpenRefine, или инструментов вроде pandas, polars, duckdb и др. для работы с датафреймами.

Или для ведения заметок, зачем нужны другие если есть Obsidian ? Конечно много хороших инструментов, но реально Obsidian закрывает большую часть задач.

Я не единственный кто так рассуждает. Достаточно подсчитать ежемесячные/ежегодные расходы на ПО и сервисы по подписке чтобы понимать реальную нагрузку на свой кошелёк или кошелёк компании.

Всё это про ниши продуктов и про то какие их свойства и характеристики подталкивают к тому чтобы их купить и какие приводят к поиску бесплатных альтернатив. Главный критерий - это то сколько усилий нужно приложить и насколько продуктовые характеристики реально создают качество жизни, удобство работы и тд.

Я бы распределил эти фичи следующим образом:
1. AI powered. Там где это уместно, там где это логично, там где это необходимо, там где есть для этого потребность - это реально повышает качество продукта. У нас в Dateno такое давно назрело и мы всё ещё планируем и ищем человека под fulltime работу на эти задачи с учётом и оговоркой что у нас международный проект и у него есть своя специфика. Но AI powered для данных я вижу много где, в первую очередь в многочисленных аналитических сервисах которые на основе пользовательских данных генерируют разного рода дашборды. То на что аналитик может потратить несколько недель делается за несколько часов.
2. Интеграция с облаками. То что является маст-хэв фичами для почти всех инструментов для работы с данными. Так чтобы напрямую подключаться к S3 совместимому хранилищу, но с оговоркой что такие возможности стали уже по умолчанию у много каких открытых инструментов и зачем платить за коммерческую фичу.
3. Множество устройств. Особенно в части перехода с небольшого числа личных устройств на устройства для небольшой команды. У меня перед глазами есть как минимум такой инструмент и сервис как Tailscale, но это распространяется и на другие подобного рода zero-config сервисы.

Список не исчерпывающий, но важный в том что наиболее востребована комбинация стоимости воспроизведения сервиса или продукта и пользы которую он приносит.

А вот, к примеру, сейчас сложно сделать сервис ETL/ELT которому нет замены с открытым кодом

Поэтому работая над текущими продуктами всегда нужен ответ как минимум на 2 вопроса:
1) Есть ли у продукта открытая альтернатива?
2) Можно ли то же самое сделать с помощью ChatGPT ?

#thoughts #products

BY Ivan Begtin