技术与商业案例解读
徐飞
华为云资深总监，大数据专家
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开篇词 | 突破技术思维，站在商业的角度看问题
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001 | 西雅图IT公司之RealNetworks：一个帝国的兴衰（上）
002 | 西雅图IT公司之RealNetworks：一个帝国的兴衰（下）
003 | 以RealNetworks为例，谈谈初创公司如何应对巨头碾压
004 | 可视化分析鼻祖Tableau
005 | 从Tableau上市，看学术界和工业界人士创业
006 | 在线旅游帝国Expedia崛起的背后
007 | 房产经纪的颠覆者Redfin：在“传统”与“现代”间徘徊
008 | 房产经纪的“协作者”Zillow：一个地产数据平台
009 | 颠覆还是协作，房地产市场上Redfin和Zillow的抉择
010 | 应用交付网络大厂F5：“一招鲜”之殇
011 | 在线差旅报销鼻祖Concur：在转型中获得发展
012 | 漫谈企业转型：在市场变迁中寻找生机
013 | 克雷公司沉浮录：行走在超级计算机市场
014 | “单一化”的隐忧：从克雷公司看“一条腿走路”
015 | Halo的开发者Bungie：与微软的聚散
016 | “卖身”须谨慎：创业公司面临的抉择
017 | 亚马逊领导力准则之要有硬骨头
018 | 亚马逊领导力准则之决策正确
019 | 亚马逊领导力准则之客户至尚
020 | 亚马逊领导力准则之勤俭节约
021 | 亚马逊领导力准则之主人翁精神
022 | 亚马逊领导力准则之选贤育能
023 | 亚马逊领导力准则之最高标准
024 | 亚马逊领导力准则之创新简化
025 | 亚马逊领导力准则之崇尚行动
026 | 亚马逊领导力准则之远见卓识
027 | 亚马逊领导力准则之好奇求知与赢得信任
028 | 亚马逊领导力准则之刨根问底与达成业绩
029 | 智能音箱的战斗：亚马逊的硬件路
030 | 智能音箱的战斗：Echo攻城略地
031 | 智能音箱的战斗：语音助手Alexa
032 | 智能音箱的战斗：谷歌的杀入
033 | 智能音箱的战斗：亚马逊的战略布局
034 | 智能音箱的战斗：巨头纷纷入场
035 | 智能音箱的战斗：白马非马
036 | 如何透过一个领域去联合分析多家企业？
037 | 管中窥豹之从面试看企业文化：微软
038 | 管中窥豹之从面试看企业文化：亚马逊
039 | 管中窥豹之从面试看企业文化：谷歌
040 | 管中窥豹之从面试看企业文化：甲骨文
041 | 管中窥豹之从面试看企业文化：Facebook
042 | 透过企业用人之道看企业发展
043 | 办公软件的战斗：开篇
044 | VisiCalc：第一个电子表格软件的诞生
045 | WordStar：第一个字处理软件的故事
046 | 微软：办公软件战场的螳螂
047 | WordPerfect：字处理软件的新秀
048 | Lotus 1-2-3：莲花公司的电子表格帝国
049 | 红狮会战：微软的反击
050 | 大杀器Lotus Notes 和被收购的莲花公司
051 | 无敌寂寞的微软之为创新而创新
052 | 办公软件的新时代：微软和谷歌的战斗
053 | 异军突起的Slack
054 | 办公软件战斗的启示：内忧总是强于外患
055 | 办公软件战斗的启示：敌人的出现常常出其不意
056 | 半条命的Dota帝国Valve：半条命
057 | 半条命的Dota帝国Valve：Steam平台
058 | 半条命的Dota帝国Valve：Dota 2
059 | 半条命的Dota帝国Valve：无领导管理
060 | 半条命的Dota帝国Valve：虚拟现实
061 | Gabe Newell：Valve帝国制度的利弊
062 | 文档数据库的缔造者MongoDB（上）
063 | 文档数据库的缔造者MongoDB（下）
064 | 以MongoDB为例，看基础架构类产品创业
065 | 直面MongoDB，谈微软的NoSQL战略
066 | Hadoop三国之魏国Cloudera
067 | Hadoop三国之吴国MapR
068 | Hadoop三国之蜀国Hortonworks
069 | Hadoop及其发行商的未来
070 | 谷歌的大数据路：从“三驾马车”到一无所有
071 | 谷歌的大数据路：一场影响深远的论战
072 | 谷歌的大数据路：谷歌的“黑科技”
073 | 如何读懂类似谷歌“三驾马车”这样的技术论文？
074 | 雅虎：大数据领域的“活雷锋”
075 | IBM的大数据路之起早贪黑赶了晚集
076 | 社交公司们的大数据贡献
077 | 微软的大数据发展史：微软硅谷研究院
078 | 微软的大数据发展史：必应的Cosmos
079 | 微软的大数据发展史：Azure的大数据发展
080 | 亚马逊的大数据故事：从先驱者到插管吸血开源
081 | 亚马逊的大数据故事：创新和拿来并存的云服务
082 | 阿里巴巴的大数据故事：数据分析平台发展史
083 | 阿里巴巴的大数据故事：流计算引擎发展史
084 | 大公司的大数据战略得失：自建轮子成本高
085 | 大公司的大数据战略得失：抱团取暖难敌插管吸血者
086 | Palantir：神秘的大数据独角兽
087| Splunk：机器大数据的分析帝国
088 | Confluent：在Kafka上飞驰的数据交换者
089 | Powerset：HBase的老东家
090 | Cassandra和DataStax的故事
091 | Databricks之Spark的数据金砖王国
092 | Data Artisans：浴火重生的新一代大数据计算引擎Flink
093 | Dremio:在Drill和Arrow上的大数据公司
094 | Imply：基于Druid的大数据分析公司
095 | Kyligence：阿帕奇麒麟背后的大数据公司
096 | Snowflake:云端的弹性数据仓库
097 | TiDB：一个国产新数据库的创业故事
098 | 大数据创业公司的前景：红海创业多艰辛
099 | 如何通过企业技术积累去分析一家企业？
技术与商业案例解读
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064 | 以MongoDB为例，看基础架构类产品创业
徐飞 2018-02-28
MongoDB 的产品是文档数据库，可以归类于基础架构类的创业公司。这类公司的特点是，产品本身不产生价值，使用其产品做业务和应用的第三方使用者产生价值并给他们付费。
基础架构类的软件有很多，比如微软的 Windows、Oracle 的数据库，再比如整个 Hadoop 生态圈。
近些年来，因为大数据的蓬勃发展，以 Hadoop 生态圈为代表的开源基础架构非常火爆。几乎每个 Hadoop 的拳头产品背后都有一家或者几家创业公司，比如说 Hadoop 的发行商就有 Cloudera、Hortonworks 以及 MapR，Spark 的背后则是 DataBricks。
这些公司成长于开源环境下，发展于开源环境下。和以前的闭源产品比起来，近些年来的基础架构类创业产品基本上都需要开放源代码，或者至少部分开放源代码。
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精选留言(16)
Maiza可靠的产品的逻辑通常是从下往上推，结果就是底层很扎实，但是由于没有把底层的复杂性都包起来。用户就只能对着一堆的平台专有的名词发愣。
好用的产品通常是从上往下推，过于简单的上层设计导致底层的复杂性无处安身，各种无解的事情都跑出来了，就bug满天飞了。
个人愚见2018-10-21 25
参悟可靠的产品本身就比较复杂，同样对应用有着较高的要求，而简单的东西在复杂的场景就会变得不可靠。这也是为什么可靠的产品，比如oracle，在大型复杂的应用下，需要专业的DBA的原因。2018-08-09 5
部落大圣关于面子里子问题，需要技术不断的迭代。会同时兼顾到，目前的技术，在功能上的选择要基于市场的反馈。2019-03-03 2
浩天之家面子和里子，和前端后端有相通之处，受教了。2018-12-11 1
小侠现在是不是成熟了？极客时间都开了mongodb的课了2019-11-23
亢（知行合一的路上）选择很重要，资源永远不够用2019-11-23
大雄逸豪怎么感觉你老是黑MongoDB，哈哈2019-11-12
self-discipline产品过硬,用户体验好,宣传到位,社群运营好,mongodb直接逆转做的很成功2019-09-28
恒修赞同，产品核心目标，核心用户2019-09-20
bsg1987企业在准备启用某款产品时，充分了解市面上产品也很重要2019-05-16
MusisanMongoDb不可靠，很少用，听到这儿就不想再订阅了，用它的大公司多了去了，还没人用，真是吹牛不打草稿，
我服务过的大多数大企业客户都用的mongodb，配合以redis，真是垃圾，浪费时间……2019-04-27
靳晓阳对MongoDB有了一个认识，从技术的角度我还不能认识到MongoDB的劣势，经这么说，感觉通透了。2019-04-03
一马行千里“流氓”的老好人2019-03-01
Panda老师你好 国内的技术创业公司TIDB 你怎么看2018-12-24
caohuan1.做 基础架构类 产品 需要可靠、可用：
2.用户体验 需要比较好。2018-11-28
yungoo可用性和易用性是什么关系？2018-06-09
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