Thread by @sandmagician

今天看到 @haoel 说Google Docs的Post，联想昨天晚上喷团队里的同学把Jira用成了To-Do List，颇有点不吐不快。那就花点时间说说根据过去几年各种公司使用的SAAS/工具的体验。有些工具，真的是用过了就回不去的。

#SAAS #Productivity

基本上，以下这些SAAS/工具是用了之后就回不去的

1. G-Suite全家桶
2. Atlassian全家桶（Confluence+Jira+…）
3. Google Cloud里围绕BigQuery的整套系统
4. Cloudflare
5. NewRelic

#SAAS #Productivity

除了基本的办公协同之外，如果你真的重度使用“数字化系统”来管理公司的业务，你会发现G-Suite真的是太强大了。

第一个就是统一的权限管理，大部分SAAS系统都有Google登陆的支持。公司内部的系统，也只支持Google登陆。这样所有同学入职离职，都只需要开一个G-Suite账号就好了，不用入职开账号就一天。

然后通过Google Groups管理邮件组，以及分组的权限。团队/业务相关的文档，都统一放在Google Shared Drives里面，意味任何一个同学入职，装个Google Drive客户端，所有他有权限的文档，分门别类就都有了。

第二个是极其强大的Google Form和Google Sheet。公司的业务迭代都是基于数据的，从上到下，都有大量不同粒度的数据和表单要收集。

轻度的OA流程，用Google Form就可以搞定。产品团队搞一个Google Form收集某个业务流程的申请表单。有人申请了，自动邮件提醒，同一个Form的汇总自动变成Google Sheet。

以前各个团队业务数据汇总，用的是极笨的办法，就是各个团队自己做个Excel，然后邮件发送给个产品经理或者业务助理，然后再人肉整合一遍。

而如果用一个在线文档大家都能编辑，又有数据安全性的疑虑。

而通过App Script，直接就能生成Google Form。这样，一个月通过Google Form收集一次就好了。

如果不是简单的表单，而是比较多的数据表格，Google Sheet支持从一个Sheet引用另外一个Sheet，直接用IMPORTRANGE函数就可以。

这样就能让各个业务单元维护好自己的Google Sheet，然后汇总完全是自动进行的。

真还是基于业务团队自己搞定，如果研发团队有点资源，直接写个App Script脚本就更方便了。

而且Google Sheet最新支持了到Cell级别的Edit History，也支持到Column级别的权限管理。

这个意味着在更大的团队协作下才是可用的，不用有大量重复的表格。

很多年前大家都提“办公自动化”，这个才叫办公自动化，不是有个Word，可以协同编辑就叫办公自动化的。

也不是干个什么都要再单独做个OA系统。

团队使用这些工具的核心是，是否他不需要去主动费心力去思考协同流程上的事情，而是在组织和工具层面都已经做好了。他自己只需要专心思考和解决自己的核心业务就好了。把80%的时间花在做事情上，而不是把80%的时间花在协同上。

Google Sheet的另外一个巨大的好处，就是可以直接通过Data Connector连BigQuery，可以引用Data Studio作为Dashboard，也可以作为Data Studio的数据源。

这样，连App Script都不需要，也不用专门做可视化开发，就可以直接让业务团队在Google Sheet里面看到乃至筛选自己需要的数据了。

另外，最近Google Hangout还在便宜的版本里面也支持了直接把Video Conference录下来。

这样，内部的分享培训，仅可以有PPT，还可以直接有视频，特别是如果团队在多地。

对应视频放到Shared Drives里，新同学入职可以直接看视频+PPT，不需要所有事情反复重复讲。

商业版本的G-Suite是无限存储空间的

用G-Suite和GCP是相辅相成的。说实话，GCP在产品丰富度和资料丰富度上，比不上AWS。但是GCP有两个优点，所以其实当时创业的时候就直接选了GCP了。

一个很简单，就是便宜。第二个，就是围绕GCP搭建整个数据系统的成本比较低，也就是GA+Firebase+Stackdriver+BigQuery+DataStudio这一整套。

这其中最重要的就是BigQuery了。BigQuery是目前所有云服务中，唯一一个可以最低从0成本起步，又可以无限扩展的云数据服务，价格还特别便宜。

现在大家的业务都是高度基于数据来进行迭代的，所以创业公司起步就要开始有数据系统，收集数据，分析，可视化。

但是我们创业公司又很穷，上手就RedShift或托管的Hadoop/Spark一个月几百刀用不起，而且还要搭各种Data Pipeline。

如果一开始用单机MySQL，或者日志落地写程序，一方面未来要废弃，另外一方面也要自己维护一套脚本。

但是在GCP以BigQuery为核心的体系下，我们可以这么做。

一开始先用GA/Firebase作为数据监测系统，只要做好基础的打点，就有了一套可以分析的数据

Firebase的原始日志，会自动进入BigQuery。你只需要会写SQL就能分析数据，满足GA的图形化界面里面满足不了的数据

#BigQuery

如果分析的数据需要变成自动更新，变成系统报表。你可以通过Google Sheet的Data Connector来做。

如果需要可视化，可以直接用Data Studio，连买Tableau的钱都省了。

然后你自己的各种应用系统的日志，都通过Stackdriver记录，然后配置也落地到BigQuery。

无论是在GCP的console搜索日志，还是基于这些日志出各种报表，告警统计，都是在同一个框架下。

然后，当你发现GA/Firebase的日志不能满足你需求了，你可以把打点，再打一份到你自己的域名下。

然后通过 Cloud Function 写到 BigQuery 里面去。

除此之外，你可能还有很多外部的SAAS数据，比如投放的Facebook/Google的广告，业务系统的MySQL表，等等。

这些，你都可以通过Stitch，也自动同步到BigQuery里面去。如果你的数据量比较大，觉得Stitch太贵，那可以直接用Stitch开源出来的Singer.io自己来做这个同步。

而这样一整套以BigQuery + Data Studio为核心的数据系统，基本上是全免费的，只需要按照使用的Quota来收费。

这个意味着你的业务的数据系统的成本，完全是按照业务系统的体量来的，如果发现没有什么增长，或者业务体量很小，你的数据系统就是0成本的。

而且整个数据系统的搭建基本没有开发成本。

只需要会写SQL，然后在图形化的界面上操作配置，你就得到了一个可以无限扩展的BI系统。

而且可视化的Dashboard是可以直接交互、筛选。还能导入到Google Docs/Sheets/Slides里面拿出去演示。

说完了GCP的BigQuery，讲讲Atlassian全家桶。目前我们用了 Confluence + Jira + Bitbucket。看过 Opsgenie 和 Service Desk，不过后两个目前还没舍得花钱用。因为Ops和客户服务端的压力还不算大，而且国内的客户还是喜欢微信群。

#Confluence #Jira

Confluence和Jira的好处，其实就是足够好用丰富。你能想到想要有的东西，都是随手可得。而且各个系统之间是完全打通的。

你可以在一个Confluence的Page里面，鼠标拖拽一段文字，然后右键就能立刻建一个Jira的Ticket出来

也可以随时在Jira里面用 /link 快速索引一篇Confluence的文档。

而从文档的系统、编辑，Confluence可以直接嵌入draw.io这样的第三方应用。自己也自带了各种高级组件，从纯粹展示的Info Panel，到和Jira Issue集成的Voting Issue，乃至于基于Sprint统计分析的Chart。

基本上，围绕项目开发管理能有的需求，全部一站式解决。

而且Confluence提供了海量的模版，你要写一个内部的Guide，直接用How-To Article的模版，不需要考虑文档结构，填好内容就好了。

对于很多没有足够多专业训练的同学，从这些文档模版里都能学会很多事情具体怎么做。

Jira也是一样的，可以把Sprint和Backlog的界面和流程，完全配置成你想要的项目管理流程，并且通过图表追踪每个Backlog大家花的时间，精力分配，对于自己思考回顾改进空间相当好用。

不过有时候无奈的是，大家都“不会”用工具，昨天喷一个同学就是整个项目，所有的Issue类型都记录成Sub-Task，导致你想要做产品项目的研发效率的分析筛选都很困难。

上面说的，主要还是协同工具，包括整个基于BigQuery的数据体系，也是产研和业务团队都要用的。

而在研发团队内部，除了GCP之外，有两个SAAS我觉得是对大家都有必要，一个是用来做APM监测的NewRelic，另外一个就是CloudFlare。

Newrelic不便宜，但是很好用，关键是对代码没有侵入性。

对于创业公司来说，一开始没有必要从高性能的角度去思考代码怎么写，像我们都是先用Laravel快速实现功能。能用MySQL就用MySQL，但是性能压力什么时候上来，其实你完全不知道不是么。

真的压力上来了，或者遇到性能问题了，有New Relic基本上就是可以快速定位到哪个SQL或者是哪一行代码。

对团队成员的要求也没那么高，你不需要熟悉MySQL也好，应用层也好的各种细的Metrics，90%的情况下，看一下New Relic的Transaction数据，优化一下SQL或者代码，就又能支持很长一段时间了。

而且往后大概率会在架构上做调整，比如把一些写入到MySQL的数据，可能写到BigQuery里，或者特别的热点模块，加一层Cloud Function或者PubSub这样的队列。

而不是在代码层面优化，有了New Relic，你对工程师的系统底层能力的要求变低了，大部分情况下也不需要专门安排压力测试了，而是靠监控来搞定一切

Cloudflare则是快速解决前端的性能问题，20美金，你就有全球无限流量的CDN可以用，而且系统不需要做任何修改，不需要考虑内容是静态还是动态。

包括前端资源的minify，图片自动压缩，动态路由这些问题，都不需要你自己考虑，也不用担心DDOS了，可以说必备

而Argo和Workers在很多应用场景下也很好用。

其实用所有云服务，乃至于付费服务的核心逻辑是一样的。就是让团队尽可能聚焦在核心业务上，减少去处理各类旁枝末节的细节上。

比如你做一个SAAS，性能问题并不是成功关键，但是你不想因为性能问题拖累业务，那就用New Relic。

尽可能有明确固定的流程、工具，把一切事物性的工作做了。

让新入职的同学，除了自己核心的工作要思考要研究之外，不要太操心各种杂事。

通过系统和流程，一方面简化工作，一方面可以通过客观的数据评估结果。

这其实是很资本主义的，你希望你的成本和开支沉淀在公司这个组织上，而不是给人教学费上。

最近下一步做的是，进一步细化标准化一切流程性的内容。从创建一个Jira Issue的模版，到Commit消息的格式，乃至于给业务团队算绩效，全都基于系统和数据，不需要你发挥聪明才智和主管能动性。

其实云服务发展到今天，很多事情只要做核心工作就好了。

如果你今天要开发一个SAAS，你可以用 Laravel Nova 写你的核心功能，支付之类可以直接用 Paddle，然后各种Dashboard什么的就都有了。

在你做到能够赚钱之前，你不需要考虑性能啊，部署啊，服务器成本啊等等，基本都是0，都有现成工具可以用。

好了，这个Thread也差不多了，欢迎大家有兴趣的可以一起多交流，如果对做海外SAAS，出境电商有兴趣的产研同学也可以来我们办公室聊聊，持续招人中。