AI和大数据下，前端技术将如何发展？概览因为长期在做跟阿里云飞

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概览因为长期在做跟阿里云飞天大数据平台相关的前端工作，也一直在思考一个问题：“大数据的前端跟其他业务的前端有什么不一样” ，具体来说就是，在大数据和人工智能的浪潮下，到底对前端技术的发展带来了什么影响。
以团队在负责在做的阿里云飞天大数据平台为例，从在 2009 年写下第一行代码，现在已经是阿里大数据发展的第 11 个年头。我是 2011 年加入阿里的，之后就一直在负责做大数据相关的前端工作，基本上参与了阿里绝大部分大数据发展的历史进程。现在回头看，很庆幸自己在一个历史的变革时期入行，更有幸见证了一些划时代意义的数据产品的诞生，以及它们对前端技术带来的变革。
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如果我们把 2010 年当做大数据 Web 产品应用的元年，会发现它是一个有趣的年份，为什么这样讲？
回看前端的发展历史，在 2005 年前后有一波大的技术变革，就是从 Web1.0 到 Web2.0 的过渡。
在此之前，前端更多地是做纯内容的静态展示，比如下图中的那个时期的苹果和雅虎的官网。
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之后前端开始逐渐做成复交互的动态网页，这其中一个重要的历史性标志就是 Gmail 对 Ajax 等新技术的应用。
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而在 2010 年前后，各种大数据应用进入一个爆发期间，阿里很多知名的应用基本都在那段时间崭露头角，现在回头再来看那段历史，这其中很大的一个原因，随着互联网的大发展，特别是 Web2.0 之后，数据的有了大爆发的增长。
下图就很好地展现了这个趋势，如果说之前的 Web 应用更多在“产生”数据阶段，那在 2010 年之后如何更好的“展现”数据被提上了新的高度，很多前端技术也因之打开了新的篇章。
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后面会结合自己的实践，以三条主线来讲讲数据智能浪潮对前端技术发展的影响，分别是数据可视化，软件泛 Web 化和交互多样化。
数据可视化大数据浪潮下，最明显的一个特征就是数据的指数型增长，从上图中就能看到这个趋势，随之而来的挑战就是如何更形象地展现数据并进行交互展示，也就是我们通常讲的“数据可视化” 。
回到技术本身，那数据可视化对前端最大的影响应该是大大促进了 SVG ， Canvas 和 WebGL 的发展。
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而这当中，除了浏览器底层技术的升级，在上层可视化库和可视化应用也涌现了大量优秀的作品，其中佼佼者包括：

开源技术组件层面
AntV
Echarts
HighLights

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重数据可视化的产品
阿里云大屏可视化产品 DataV
阿里云的 Quick BI
BI 分析工具 Tebleau
特色领域的分析产品，比如 Plantir

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在专业的细分领域，比如地理，安防，新零售，等领域中不同场景就有很多机会。具体比如在我们阿里云的一站式大数据开发治理平台的 DataWorks[1] 产品就有用于做流程编排的 DAG ，图分析[2] ，数据的血缘分析等有意思的可视化。

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软件 Web 化大家最近应该注意到一个现象那就是：Web 系统做得越来越复杂，很多原先桌面端的复交互应用逐渐 “泛 Web 化” ，甚至很多应用一上来就是 Web 的技术做第一版。
这里说的泛 Web ，从表现中又可以分为两种：
一是直接用前端技术去做桌面软件，其中标志性事件就是 NW.js 和 Electron 在 2013 起步后的蓬勃发展；大家熟悉的 IDE VSCode 就是这当中的典型代表；阿里的桌面版钉钉 UI 层大量用到的 Web 的技术。

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另外一种就是直接在 Web 上实现，比如大家最近能看到各种 Web'X' 系统（ Google Docs ）。
这背后推动力，一是随着浏览器相关逐渐走向统一，用它的技术可以更便捷地实现跨端，另一个就是云计算大数据的兴起，特别云端的存储和算力逐渐突破了原先的本地 PC 的性能边界，因而重塑了原先人机交互的入口。