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給IT運維崗的幾點轉型建議

2019-11-01 10:04:56

來源:特大號

圖片關鍵詞 

新年開工之初,想給大家一個觀念上的沖擊,思路上的轉變,有時遠比單純技術上的提升重要的多。

雖然,今天我這里寫的是運維,其實跟絕大多數做技術的同學都相關。

之前有很多做運維的同學問我該如何提升自己,后續應該怎么發展等等。其實,脫離大家的實際工作場景,我給出的建議基本都是很虛的,這個要結合實際情況來看,才會更有針對性。

但是去年一年下來,我也接觸了很多不同行業和企業的運維團隊和人員,再加上我們自己也在不斷的轉型中,所以我覺得可以給個方向上的建議。

很多困惑,其實是來自現狀的約束,總是在一個圈圈里面打轉,不如跳出來看。也就是我們常說的,不要做局部的最優化,要嘗試從全局去尋找更好的解決方案。

建議很簡單,跟著趨勢走。

趨勢是什么,就是云計算,直接一點就是,要去做跟云相關的崗位。

仔細關注下技術趨勢的發展,你會發現,現在很火的一些概念,比如Serverless、FaaS、邊緣計算、彈性計算、云原生、IoT等等,甚至是我們耳熟能詳的Docker容器、K8S、機器學習、AI等等,它們基本都跟云計算相關。

這些很多都是在云計算大趨勢下衍生出來的新技術,而且因為依賴于云計算提供的基礎設施,相互之間又有緊密的聯系。

說的嚴格一點,這些技術只有在云上、甚至是公有云上,才會發揮作用和價值,脫離了云計算,這些技術沒有任何意義。

因為,云計算帶來的最大的好處就是“按需索取”,也就是我們說的彈性,進而帶來成本上的最優化。

如果我們自己機房里還維護著上千臺設備,都是我們自己的成本,說實話,再彈性也沒多大意義,因為不解決實際的成本問題。

再就是,到了機器學習領域,特點是周期性地需要大量CPU和GPU資源,并不是持續需要,所以如果還是延續老的思路自己采購,這個成本就大了去了,對于一般企業根本不現實。

況且有時候還要考慮資源在不同區域分布的問題,比如邊緣計算,一個普通企業搞一個機房還可以,但是要管理和維護很多機房,就不太現實了。

所以,這里小結一下,不難理解,未來的技術趨勢,一定是跟云計算相關的,這個是大勢,不可逆。

但是,現在在很多企業里面,很現實的情況就是,上云上不去,要么政策原因,要么是沒技術實力和人力,現有自運維的模式也玩的下去,所以就這樣發展著。

這種模式,對于企業來說,是個不錯的選擇,穩定,還不用折騰。

但是,說實話,對于里面做技術,特別是做運維的同學,就沒什么挑戰性了,也不會有什么發展空間,往往還很苦逼。

我發現,問我轉型問題最多的也是這個群體。

從個人成長的角度,我覺得,如果想要更好的發展,更大的空間,就朝著云計算這個行業走,做跟這個行業相關的崗位。不然,真的就只能是搬服務器、插網線、做配置、重啟服務的角色了。

一些崗位參考,比如,公有云平臺的運維,至少在規模和體量上足夠大,挑戰也足夠大,還能接觸到很多新技術,做的好一些,可以參考Google CRE。

如果溝通能力比較好,有一定經驗,可以考慮解決方案架構師,跟客戶對接,至少從我目前接觸下來的情況看,這個角色的整體水平和能力還很不夠,能做地很深入的很少。

但是實際情況下對這個角色的要求又很高,如果能做好,真的是前途無限,甚至會逐漸取代云銷售的崗位。

17年的時候,Oracle就曾經裁掉三分之二的銷售,為的就是大量增加解決方案的崗位,可見實際情況下,這個崗位有多么重要,價值有多大。

再或者,去規模較大的甲方,做云跟業務之間的銜接者,這個角色是跟云解決方案架構師相互補充的角色,要考慮的問題是,怎么將云上的解決方案很好的落地到業務層面,同時應該如何衡云服務運行質量等等。

同時,在甲方,還要考慮成本問題,衍生出來的角色類似于技術運營,因為在云上,資源是容易獲取了,但是成本也會發生不斷地的波動,不同的產品,不同的定價策略,使用方式和周期不同,定價也不同,不同的云,策略也不一樣,怎么控制好,優化好,也是有很大發揮空間的。

總之一句話,跟著趨勢走,就不會不知道自己要做什么。不一定要超前,但是不要落后,至少不要落后太多。


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