打破中国企业类软件成长的怪圈，我找到了方法！(2)

反观企业类软件、基础软件，与欧美相比，中国依然相当落后。为什么？ 不是中国程序员不想做好或者能力不够，而是由于开发出的企业类软件，普通企业都没有买单能力。有买单能力的大多是政府、国企和军工，而这些单位往往一大堆定制化需求，最后企业类软件公司都变成了做集成、做项目的公司，很难开发出全球使用的标准化产品，难以规模化。一年多前我们团队上线用友财务系统，但没想到做了 30 年财务软件的公司，依然是 BUG 一堆，发票上传就经常有问题。抛开研发管理的问题，我想不是用友研发不努力，核心原因还是与 SAP、Oracle 相比，他们用户数不够，迭代升级太慢。
我相信，中美程序员之间的技能并没有太大差别，即使有差距，经过几个有挑战性的项目，也可以掌握，关键是要交给中国程序员真正的需求和问题，他们一定能学会，一定能解决。TDengine 创始团队的四位程序员，除了廖博士，胜亮、洪泽和我自己都没有研发数据库的经验，但 5 年下来，处理过太多太多的技术问题，在时序数据领域，在全球范围都应该是绝对的专家了。
好的产品不是程序员在计算机面前想出来的，而是用户用出来的， 提出问题比解决问题更为重要 。而只有拿到足够数量、足够场景的客户需求，得到足够的用户使用反馈，才能真正地不断打磨和迭代产品。支持 10 亿设备的数据采集，看似很难，但仔细分析，是完全可以解决的。
因此，无法短期内获取大量用户和场景，已经成为企业类和基础类软件可以快速且在正确方向前进的最大障碍。但值得庆幸的是，我们找到了开源这个利器。 ‍
2、开源打破怪圈，带来巨变
2019 年 7 月 12 日我们宣布 TDengine 单机版开源，10 多万行 C 语言代码被上传到 GitHub。没想到，我们的开源迎来了开发者社区的热烈欢迎，不到四个月的时间，GitHub 的 star 就达到一万，多次在全球趋势排行榜上排名第一，获得无数的赞美。
但同时，也获得很多专业的批评，有人仔细分析并测试我们代码，认为多线程的处理有瑕疵，高并发大数据量的持续测试一定会撞到问题；有人认为模块结构不清，耦合过重，难以增加新的功能；多维度的聚合分析在一些场景中并不高效；乱序数据的处理效率很低等等。而且还有人发现，我们没有建立起标准的 CI/CD 流程，难以保证质量。
对于一个拥有开放心态的我而言，每每看到这些中肯的批评，我都是很开心，这说明产品还有努力的空间。因此 2019 年 12 月，TDengine 团队正式启动 2.0 的开发。包括我自己在内，8 位程序员日夜奋战，力图把大家发现的这些技术问题全部解决。