El Chuck Norris de Google

Así como circulan en internet unos "facts" que bromean sobre lo mortal y temible que es el veterano actor, existen chistes nerd similares de la capacidad como ingeniero de Jeff Dean. Pero sus logros reales son más impresionantes que los ficticios
"La velocidad de la luz en el vacío solía ser de alrededor de 56 kilómetros por hora. Luego, Jeff Dean pasó un fin de semana optimizando la física". Este es solo un ejemplo de los Jeff Dean Facts, una serie de chistes que imitan los Chuck Norris Facts, solo que en vez de tratar sobre el efecto mortal y temible del veterano actor sobre cualquier ser, objeto y fenómeno natural existente, refieren al poder del ingeniero de software de Google sobre la física y la tecnología.

Los Jeff Dean Facts no son cierto, claro. Pero el hecho de que alguien se tomara la molestia de hacer esta adaptación de las hazañas de Chuck Norris aplicadas al ámbito de Dean es notable. Esto se debe a que Jeff Dean es un ingeniero de software y los ingenieros de software no son como Chuck Norris. Por un lado, no son llaneros solitarios (el desarrollo de software es una empresa inherentemente colaborativa) y, por otra parte, ellos raramente le disparan a los cowboy con un subfusil Uzi.

No obstante, en el Día de los Inocentes de 2007, algunos ingenieros jóvenes de Google y admiradores de Dean crearon un sitio web en su honor, ensalzando sus logros de programación. Por ejemplo: "El teclado de Jeff Dean solo tiene dos teclas: 1 y 0", o en la misma línea, "Jeff Dean escribe directamente en binario. A continuación, escribe el código fuente como documentación para otros desarrolladores".
Jeff Dean escribe directamente en binario. A continuación, escribe el código fuente como documentación para otros desarrolladores", indica un Jeff Dean Facts

He aquí un verdadero Jeff Dean Fact: tenés que ser un genio de las computadoras para entender la mayoría de los chistes que se hacen sobre Jeff Dean. Pero si sus logros falsos son difíciles de entender sin una formación en ciencias de la computación, los reales son todavía más inasequibles.

Los programas en los que Dean fue crucial (MapReduce, BigTable, Spanner) son aquellos que la mayoría de usuarios de Google no asocian con la compañía. Pero son el tipo de programas que hacen a Google —y, en consecuencia, a gran parte de la web moderna tal como la conocemos— posible. Y los proyectos en los que está trabajando actualmente tienen el potencial de revolucionar la tecnología de la información de nuevo.

El hombre detrás del código


Cuando uno piensa en la gente que construyó la web de hoy en día, probablemente visualice a fundadores y CEO como Tim Berners-Lee, Marc Andreessen, Larry Page y Sergey Brin, tal vez Mark Zuckerberg. Eso tiene sentido: cada una de esas personas ha inventado un producto o un marco que dieron forma a la manera en que se usa internet.

Mientras tanto, a la sombra de estos gigantes —todos los cuales se han graduado del ingrato trabajo del día a día— hay legiones de programadores anónimos que tipean en los teclados a diario para construir los productos y sistemas que todos usamos. En el mundo de la tecnología, a diferencia de lo que sucede en la mayoría de las otras industrias, los empleados están lejos de ser intercambiables.

Un gran contador puede ahorrarte 5% en tus impuestos. Un gran delantero de fútbol meterá más goles que cualquier jugador mediocre. Sin embargo, un gran desarrollador de software puede hacer en una semana lo que podría llevarle meses a un equipo de 10 desarrolladores menores. La diferencia es exponencial y no marginal. Eso no es un Jeff Dean Fact, es la sabiduría popular de Silicon Valley, por lo que las mejores compañías deben ir a tales extremos para atraer a los mejores talentos.

Dean y Google


Dean llegó a Google a mediados de 1999 con una reputación ya ganada como uno de los principales científicos de la computación jóvenes del país. Nacido en 1968, cuando la informática doméstica recién estaba floreciendo, Dean dice que siempre estaba buscando la manera de empujar los límites de lo que se podía hacer con un equipo.

Como estudiante de secundaria, escribió software para analizar conjuntos enormes de datos epidemiológicos que él dice fue "26 veces más rápido" que lo que los profesionales estaban utilizando en ese momento. El sistema, llamado Epi Info, ha sido adoptado por los Centros para el Control de Enfermedades de Estados Unidos y traducido a 13 idiomas. Y como estudiante de doctorado en ciencias de la computación, trabajó en compiladores, programas que traducen el código fuente en un lenguaje que una computadora puede ejecutar fácilmente. "Siempre me ha gustado el código que corre rápido", explica con naturalidad.

Pero Dean siempre fue inquieto en sus intereses y no quería trabajar en compiladores toda su vida. Así que dejó el mundo académico y cayó menos de tres años después en Google, que solo tenía unos 20 empleados en ese momento. Según el libro de Steven Levy In the Plex, la entonces startup de búsqueda vio a Dean como una incorporación preciada. Después de hacer contribuciones importantes en los inicios de Google News y AdSense, la publicidad de productos que reescribió las reglas de la economía de internet , giró su atención a uno de los problemas centrales de la compañía: la escala.

El motor de crecimiento


Las ideas fundacionales de Google surgieron de Page y Brin, dos desarrolladores de talla mundial. A fines de los años 90, crearon PageRank, un algoritmo para brindar los resultados más relevantes a una consulta de búsqueda determinada. El foco en la relevancia puso a Google en el camino para pasar a Yahoo, AltaVista y otros buscadores que en aquel entonces lideraban el mundo. Pero, mientras el advenedizo crecía en popularidad, enfrentaba un desafío computacional tremendo. "No podíamos usar computadoras lo suficientemente rápidas" para estar a la altura de la demanda, recuerda Dean.

Así que Dean, trabajando junto al destacado programador Sanjay Ghemawat y otros colegas, hizo lo que ya había realizado en secundaria con Epi Info: encontró soluciones de software a lo que parecían problemas de hardware. El equipo creó Google File System, el cual permitió que grandes archivos fueran distribuidos con eficiencia a lo largo de miles de servidores baratos. Entonces, Dean y Ghemawat desarrollaron una herramienta de programación llamada MapReduce que permite a los desarrolladores procesar conjuntos gigantes de datos con esas máquinas trabajando en paralelo.
(El fenómeno de los Jeff Dean Facts) es un poco embarazoso, pero halagador también", dice el propio Dean

El enfoque de Dean y Ghemawat fue tan poderoso que, cuando se lo explicó al público en un trabajo de investigación publicado en 2004, se convirtió rápidamente en un estándar de la industria. Entre otras cosas, hoy se sustenta en ello Hadoop, el marco de código abierto que ha ayudado a hacer big data, una frase de moda en industrias que van desde los viajes online hasta la exploración energética. Y mientras que Google está empezando a ir más allá de MapReduce para algunas de sus operaciones básicas, Dean dice que todavía ve un gran aumento en el uso cuando un nuevo grupo de pasantes llega y comienza a trabajar en nuevos proyectos.

MapReduce es un buen ejemplo de lo que Page quiere decir cuando habla de "10x": hacer las cosas 10 veces mejor y no 10% más de lo que han hecho antes. MapReduce no hizo un tipo de operación un poco más rápida. Permitió que todos los programadores de Google pudieran realizar cosas que nunca podría haber intentado de otra forma.

A esta altura, los hechos reales acerca de Jeff Dean podría estar empezando a sonar un poco como los falsos Jeff Dean Facts. Dean se ríe de este fenómeno, que calificó de "un poco embarazoso, pero halagador también". Lo que hay que tener en cuenta, dice, es que sus logros reales son casi siempre el resultado de la colaboración.

A futuro


Los últimos esfuerzos de Dean pueden ser un buen indicador de qué hará Google a futuro. El año pasado, colaboró ??con el experto en máquinas que aprenden de Stanford y co-fundador de Coursera, Andrew Ng, para ayudar a uno de sus estudiantes de posgrado, Le Quoc, a llevar a cabo un experimento pionero en una máquina de aprendizaje no supervisado. El estudio, realizado en el secreto laboratorio de innovaciones Google X, puso 16.000 procesadores a trabajar estudiando videos de YouTube sin supervisión humana y salió con una idea clara de cómo luce un gato.

Esto puede sonar como un montón de equipos que produjeron un resultado bastante básico. Sin embargo, podría ayudar a sentar las bases para la próxima generación de inteligencia artificial, con aplicaciones potenciales que van desde un asistente personal tecnológico como Google Now hasta funciones de búsqueda de imágenes que podrían ser útiles para el proyecto Glass.

Si Dean tiene un poder sobrehumano, no es la capacidad de hacer las cosas perfectamente en un instante. Es el poder de priorizar y optimizar y hacer frente en órdenes de magnitud. Dicho de otra manera, es el poder de reconocer la oportunidad de hacer algo muy bien en mucho menos tiempo de lo que se necesitaría para hacerlo perfectamente. En Silicon Valley, eso es mucho más cool que disparar a cowboys con un Uzi.

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