Joseph Sibony
目前业内遇冷：我们的芯片存量不足，由于各种原因，问题很严重！这并不是新问题，但在大多数科技领域，芯片不足已经成为主要趋势。毕竟，半导体是科技基础架构的主要支柱。此外，随着人类对更高科技的产品（从计算机到视频游戏机，再到嵌入式系统等）的需求不断增加，（据预测）由于芯片短缺，未来一年内，至少大部分的需求都无法满足。
从消费者的角度来看，这就很糟了。而制造商和科技公司则一直在艰难地争取满足自身需求。在上一个链接对应的报告中，新冠肺炎疫情推动个人电脑销量同比 2021 年增长 50%，预计增长趋势至少会持续到 2022 年底。
对于消费者来说，他们所需的商品出现短缺；而对于需要构建数据中心、计算农场，以及一般需要更多处理能力的组织来说，他们不得不寻找替代办法来达到预期效果。问题是，要怎么才能做到？
芯片存量减少
现在我们要抛出另一个不争的事实：目前的代码库非常庞大。比如，数以亿计的代码行，而且现在还在不断增长中。而且，代码的增长速度也非常快。事实上，近期的调查发现，仅 2022 年，预计代码库就会增长近 19%。消费者可能感受不到什么大问题，因为他们往往看不到应用程序的后端。但使用 C++ 等程序语言时，海量代码库就意味着冗长的构建时间，以及对计算能力和可用处理资源的迫切需求。
为什么代码库庞大与半导体短缺的问题息息相关？其中涉及几个原因。仅就数量来说，目前还没有快速的解决办法。根据美国商务部的一项调查，在 2021 年短缺最严重的时候，大部分半导体制造商只有 5 天的库存（而 2019 年的库存天数是 40 天）。尽管许多分析师对此持乐观态度（正如高德纳报告所述），认为短缺状况终将结束，但我们仍然没有完全走出困境。目前供应链遭遇的新冲击仍然是（各种）半导体的交付周期延长。
少数行业受到最严重的短缺冲击（例如，由于缺乏芯片和半导体，汽车和医疗器械行业遭受严重打击），不过对于那些管理大型代码库的开发人员和团队来说，不论他们采用的是本地部署还是利用云爆发的混合模式，或是其他云模式，计算机芯片仍然是一大问题。众所周知，大型构建任务需要庞大的处理能力，而如今大多数组织都拥有海量代码库，需要大量的计算能力，仅仅是为了编译数据以进行测试。
过去典型的解决办法就是配备拥有更多处理核心的“更高性能”计算机，或者是在本地数据中心增加新的服务器。现在这样的选择就显得过于昂贵，令人难以承担了。今年，迄今为止，半导体的收入确实有所增长，但原因也很简单，甚至对开发者来说，还是坏消息。根据高德纳的报告，收入增长很大程度是由平均售价上涨所驱动的。
思考更快捷
假设你有一款非常受欢迎的游戏，正在不断更新和维护中。那么你需要一直运行新的构建（即便是增量构建），而编译构建任务可能需要耗费数小时。所以，你会思考。我们有钱，可以购买大量的新服务器和计算机，以满足处理需求。而由于半导体短缺，预计现在的价格会比你想象的要高得多。
不用担心，你可以机智地说，我们只需要迁移到云上就好啦，完全不需要硬件。如果你只是不加思考地不断增加计算能力，那么很快云成本就会累计得越来越高！那么，面对如此庞大的代码库，团队迫切需要编译代码并且每日运行多个构建，开发团队需要怎么做才能实现？
答案就是，像老话说的那样，“更聪明地工作，而非更勤奋地工作。”不过，让我们来仔细分析一下这句话。不再是简单地支付更高额的费用来购买更多的硬件，最重要的是，绕过短缺问题，想出其他的办法。短缺只会导致更高的价格，而且短期内也不会结束。所以，是时候考虑从目前已用的资源中，获得更多的价值。
例如，如果你操作得当，那么通过云爆发，或者只是将构建迁移到云端，你就能够节省大量的成本。例如，你可以使用竞价实例，降低成本，同时避免云资源管理不善带来的长期财务问题。利用工具编排好竞价实例队列，确保不会因为竞价实例被删而失去服务，可以帮助你节省成本，同时减少对随选伺服器容量和计算资源的需求。而这些服务器和计算资源并非始终需要。
即便你利用的是本地部署，那么你只需要花费一点点成本，就像购买更多的硬件一样，利用加速工具实现同样（甚至更好）的效果。适当的开发加速平台可以最大程度地利用你们手头的资源（你所在组织内计算机中已有的核心和 CPU），并将其转化成可以随时使用的构建农场。相比利用物理服务器组成的专门构建农场，这个云端农场可以帮助你实现更好的性能。
在上一个链接的文章中，我们了解了加速的面貌。利用虚拟网络中的十台机器，项目整合了 112 个核心（想象一下，如果要买这么多的硬件，这些处理器的成本会有多高）来完成一次构建任务，将原本需要花费 16 分钟的任务，缩短到不到两分钟。这就是 9.5 倍的性能提升。这实质上是什么意思？这意味着，开发者会有更多的时间进行迭代、测试、改进，以更快地速度上市，并在合理的时间内回归其他任务。
立刻加速吧
当然，芯片短缺总有一天会结束，但你仍然会面临同样的问题：是购买更多的硬件更值？还是拥有更多的按需实例更值？还是最好把资金投入到加速工具上，用更少的资源，以更快的速度，做更多的任务？即使你手上握有成千上万个芯片，花钱买硬件也太过时啦。现如今，关键在于如何更聪明地工作。
