跳到主要內容

Express.js 的黑歷史及 Express 未來

Express.js 的黑歷史及 Express 未來

4/5 更新, 根據讀者回饋,目前 IBM 已將 Express 及相關所有權轉移到 Node.js 基金會手中,讓 Node.js 社群能夠投入資源。

https://nodejs.org/en/blog/announcements/foundation-express-news/

Express.js (以下簡稱為 Express)相信如果有在開發 node.js 程式的人肯定不陌生,幾乎是開發 Web 應用上手的第一堂課程,而 Express 至今已經四年左右的時間,幾乎是從 Node.js 0.4 版本時期就開始有(憑藉著印象,如果有錯請大家指正),當然這當中必定要讚嘆一下,神人 - TJ (拱手作揖)。

而在 Node.js 與 io.js 的戰爭時期, TJ 也宣布將 express 釋出,最後是轉換到 StrongLoop 公司底下,全權交給 StrongLoop (包含網域名稱, Express.js 以及 github reps 的所有權),當然這中間 TJ 肯定有協調些什麼,以及與其他 contributor 。

使用 Express 不可不知的人物, Douglas Wilson ,他是在 TJ 離開 Express 幾乎所有 reivew, issue, merge 都會經過 Doug 的手中

但是燃火線在於 Express.js 4 -> 5 的這段時間, StrongLoop 被 IBM 買走,但是也因為 Express 是一個很龐大的生態系統,以及對於 node.js web 開發是一個影響許多的 open source project ,而在這段時間中, Douglas Wilson 因為某些事情憤而離開 Express 組織中。



這才真正引爆了大家對於 StrongLoop, 及 IBM 的不滿。

黑歷史重點回顧

  • TJ 將 Express 名字及所有內容轉移到 StrongLoop
  • StrongLoop 並沒有指定或者對於 Express 有任何大量持續性維護
  • 只有 Douglas Wilson 及其他志願者持續維持整個 Express 專案的進度
  • StrongLoop 在這之後宣稱自己有所有權管理 Express ,但實際上沒有任何作為
  • StrongLoop 被 IBM 收購
  • 收購後, IBM 連同 StrongLoop 持續沒有任何作為
後續推測是在整個 issue 中,IBM 的人們開始介入流程中,並且對於前期貢獻許多得開發者,及開發流程開始進行干涉,但是實際上對於 Express 的整體發展都是無效益的。

當然這嚴重的影響到 Express5 的發展,也的確開始走向當時的 io.js & node.js 的分裂狀況,為了避免這狀況再度發生,幾乎很多 node.js web 開發的大大都進入到 express issue 當和事佬(?)當然這當中還是要讚揚一下 Doug 的持續支持才有辦法成就 Express 到現在。

後續發展

進度還是持續中,不過很緩慢,但是在 issue 裡面,看的出來 IBM 也知道事情的嚴重性,稍微派了一些開發者進入到 Express 中開始投入資源進行開發。

目前 IBM 已經將 express.js 整個專案及相關所有權轉移到 node foundation,全權由 Node 基金會投入人力,資源進行維護,開發的工作。

但是身為一個旁觀者,我必須說,這就是『自我願意』,和『不願意』的差別。




後記

軟體開發就是人為的藝術。我們雖然口口聲聲都說自己是在對著電腦進行溝通,但只要產品牽扯到團隊,營運,推廣,勢必就會有人的問題發生。

對於開發技術來說真的是有趣的一件事情,不論今天是 inhouse 或者是 open source 的專案,只要扯到人,就會開始有許多問題。

IBM 到底後續會如何看待 Express, 雖然 Express 是 open source 專案,實際上目前的所有權的確就是在 IBM 手中,雖然他是 MIT license ,但是 IBM 本來就不是吃素的。



文中省略了 TJ 將 Express 整包轉讓的議題,畢竟很多人是認為 open source 是神聖不可侵犯的,但實際上 open source 專案要持續營運下去,都是靠著小部分的人持續努力貢獻著,最後如果要專心將這個模組做完整還是要靠錢與資源下去運轉,勢必後期的長期維運,需要仰賴公司支撐,或者是金援才有辦法持續茁壯,這是一件很現實的事情,這蠻值得思考的。

帶出幾個有趣的議題?
  • Express 的未來到底會如何? 是否有潛在的商業技術問題?
  • 身為 node.js 開發者,我們是否該轉向,捨棄 Express, 朝向 hapi / Koa2 的懷抱?
  • open source 到底是不是一個好的 business ?
這幾個問題就丟給大家仔細品味思考。

Ref

留言

這個網誌中的熱門文章

RAG 和 Prompt 原理超簡單解說!想知道 AI 怎麼找答案看這篇

這篇文章是給對於你已經開始使用所謂的 ChatGPT / Claude / Gemini 之類的 AI 服務,甚至是 Siri (嘿丟,他也是一種 AI 應用服務喔) 簡單來說是非 技術人員, PM,小白,想要趕快惡補的人 ,直接花十分鐘可以看完的一篇科普業配文章。 或者是概念僅止於,AI 這東西會幻想,會有誤差,會對於生活有些幫助但沒有幫助的人們,做個簡單又不是太簡單的介紹,希望用一個非常入門的方式讓你們有個了解。 當然,這篇文章目的很簡單, 就是引流 ,如果你身邊有已經對於 Web 技術開發的人員,歡迎報名分享給他,年末出國不如學一技在身,參加今年我們舉辦最後一場 RAG 實作工作坊,報名連結 , https://exma.kktix.cc/events/ai-for-dev-course-rag-2 注意: 接下來每個大段落結束都會有一段工商導入,但文章絕對精彩,請注意! 為了讓各位容易想像,我們將整個世界的資訊,先濃縮到這本『西遊記』的世界觀當中,我們整個世界都在這個 『西遊記』 ,而 大型語言模型 我們用 『書精靈』 來描述。 PS. 我們先預設各位,應該都有聽過,西遊記!如果沒有聽過西遊記的,請右轉出去,謝謝! 先來談談向量 在《西遊記》的世界裡,我們可以把 向量想像成一種「內容座標」 ,讓系統知道每個角色、場景、法術等的 「位置」和「距離」 。向量幫助語言模型知道不同內容之間的關聯程度。 向量就像內容的「距離」和「位置」 比方說,唐三藏的 「位置」(向量)會接近「佛經」和「取經」 的概念,因為他一路上都是為了取經而前進。孫悟空的 向量位置則會更靠近「金箍棒」和「七十二變」 這些概念,因為這些是他的特徵。 相似內容靠得更近:像「佛經」和「取經」會靠近唐三藏的向量,因為它們彼此有很強的關聯。 相差較大內容會離得較遠:像「取經」和「妖怪」「妖怪的寶藏」就距離比較遠,因為妖怪的寶藏和取經的目標關聯性不大。 是誰決定的這些位置? 簡單來說,這些位置和關係是模型自己學出來的。語言模型會閱讀大量的資料和這世界觀的資訊,觀察哪些詞語經常一起出現,根據「共同出現的頻率」來決定它們的關係,並且自動生成向量。例如: 如果模型看到 「唐三藏」 總是和 「取經」 一起出現,它就會讓「唐三藏」的向量靠近「取經」。 ...

2024 推薦關注的 JavaScript 知識

以 js 整體發展來看,目前自己最看好的發展是在於兩個面向,一個部分是 Storybook ,一個部分是 Web container ,為何會是這兩個部分,這邊也分享一下自己的見解。 Storybook Storybook, 如果有用過的朋友都知道,他是屬於前端的展示,可以從 UI 的結構,到 parameter 的傳入,以及 component 如何使用的方式細節呈現等完全呈現。 AI 的到來,加上 Storybook 的呈現,可以讓新發展,或者更新版本的 UI Component 不再是孤兒,很快的 AI 可以學習如何使用新的 Component, 且在同時可以讀取 UI 畫面(Vision) 的狀態下進行識別 UI 在呈現上可以使用的方式。 同時也可以直接了解整體程式碼在使用上可以有怎麼樣參數傳入的方式,甚至是,你只要發展出一套 react 的版本,透過 AI 可以直接透過 Storybook 的版本,直接用最典型的狀態(但不一定效果最佳)轉換成 Vue, 或者 Villina JS 的版本。 這對於開發者,是一個多大的福音,Do Once, Call Everywhere. Web Container Web Container, 正所謂,Container 之下無蟒夫,容器化不只是能夠跑在後端,現在也能夠跑在前端,加速了整體的部署,同時也加速了以往的 SSR 的限制,以往很多時候『it works on my pc』的窘境將不再復見,你的瀏覽器將是我的雲端,You are the edge of mine, 聽起來有多浪漫,光靠這招就是一個歡呼! 完全就是一個端到端,環境的問題接下來將再不是一個問題,以往會有的 Node.js 的問題,接下來都可以在 Web Container 裡面排除掉,直接快速的進行部署實現,同時執行出應用端應該有的樣子。 當然瀏覽器支援度會是一個問題,不過我相信這只是時間的問題而已,相信在座的各位,最多的就是時間! 等吧! JSDC 2024  JavaScript Developer 年度盛會,線上展開。 這次講師要講什麼,就是要講這些有的沒的,還不來聽嗎? 聽懂幾個關鍵字,開心學會一輩子! JSDC 2024 網站: https://2024.jsdc.tw/ JSDC 2024 售票連結: https://www.a...

從易經八卦到 AI 應用:用 LLM 自動化數據整理的工程探險

從 2023 年開始,在去年 為何技術老人這樣想那樣做? 的那場分享之前,就開始探索管理的更多可能性,以及探索更深層的奧秘,宇宙的二進位,生活中的陰與陽,到透過朋友深入探索 8 進位和 64 進位的玄學領域。 一開始只是想將自己體驗進行工程的還原,先是以為透過 ai 可以很快(偷懶)就可以解決掉資訊整理的問題,這邊有些踩雷的過程,以及對於整體實作的紀錄,分享給大家。 人生,原本以為很輕鬆的事情,最後都會不太容易 原本目標是希望將網路上許多的八卦資訊,以及六十四卦象內容,透過 AI 將資料進行彙整,就資料進行整合以及釐清就花了些時間 (汗) 以下且聽我慢慢道來 ... . 思緒步驟 大概步驟會是這樣,首先進行基礎八卦資訊搜集,大概由乾掛到坤卦,這些都可以在網路上容易取得,(這邊採用的是先天八卦順序) https://chatgpt.com/share/672083ea-4000-8010-ae50-3e120d845244 接著進入重點, 64 卦目前並沒有太多工程項目可以進行整合資料,因此主要透過 ChatGPT 產生資訊,以及透過 wiki 進行先達到快速效果。 https://chatgpt.com/share/67208416-c210-8010-9d43-a8c7235a1b03 緊接著,就會得到一串很像是 64 掛的內容, 不看不知道,一看嚇一跳,取得資料中會包含錯誤資訊,對應錯誤的上下卦,但畢竟是電腦,有錯很正常,這才是我認識的 ChatGPT (這邊也有試過 Claude 也有相同問題)。 校正回歸 此時經驗就非常重要,透過 AI 協助我們進行資料編寫比對,但不是單純的比對,而是要先想清楚自己的目標是什麼。 64 卦,兩兩相對。 64 卦,每個卦象不重複。 基礎於一開始 『懶』的狀態 , 首先直覺性的,是將比對錯誤的 json 直接丟入,原本預計透過 chain of thought 的方式,讓 llm 進行重複確認,但 ... 測試發現,需要透過 llm 產出原生資料越大時,隱藏的重複錯誤性會隨之提高。 llm 不轉,我轉 因此,這邊的解法朝向糾錯為主。 首先回到目的性,我們需要得到的結果是 完整的 64 卦象 取得對應的正確上下卦位置。 當我們有這樣明...