回顾和随想

　　立刻2020春节了，回顾这几年的职场，作过测试和开发，运维和架构，基本上是把技术路线都走了一把。在这几年中，也出现了几回新技术的小革命，像容器技术，区块链和人工智能。正如"are you OK"说的，风口上的猪都能飞，在这几个技术风靡的时候，也曾一度想去作区块链和人工智能方面的工做。但最后都放弃了，如今的技术路线算是一脉相承下来的：TCP/IP协议栈-->Linux-->容器-->kubernetes(openshift)。

　　一个新技术的出现可能会让不少人趋之若鹜，但这也逃不开人们对这些技术的过分包装。是否须要从业于这些技术取决于各方面缘由。固然比较实在的办法是直接经过面试看看这种技术的盈利模式是否合理，大部分状况下经过面试中的合理问答就能够直接判断一个公司或一种技术的盈利模式是否合理，后面是否可以在市面上站的住脚。前几年区块链火爆的时候，曾面试过一两家区块链公司，其中有一家公司的盈利模式是经过将挖矿机卖给我的，再将挖矿机产生的算力卖给须要进行数据训练的人工智能企业，这种盈利模式看起来仍是挺新颖的，但也能看出存在很大的技术难度，像分布式稳定性，数据一致性，数据加密性，这个在技术上都很是难实现，特别是当这些挖矿机分布在个体手中，任何问题均可能出现。最最关键的是，作数据训练的公司的数据是比较机密的，一般会选择自购设备，或更倾向于使用阿里云或aws之类的大型公司的平台。
　　至于人工智能，目前大部分企业是基于几率论的算法推荐，我放弃的缘由就是由于若是选择了这个职业，就至关于从0开始，几年的技术积累直接归0，并且在着手学了一段时间后发现本身的确对这类算法不怎么感兴趣。

　　可能不少人(包括我本身)在遇到一些新技术的冲击时都很难坐得住，心里的危机感会让人跃跃欲试，但须要注意的是这些技术是否是一场泡影，是否是真正适合本身。
　　技术的积累须要静下心花费很大功夫才行，并且不少技术都一般须要多年的经验累计才能最终体会到其真正内核。精通技术的方法历来不是看看某本从入门到精通或大师视频就能够了，最根本的方法仍是得亲自动手，亲自搭建测试环境，亲自搜索文档/源码。积累技术/经验的最大好处是，懂得越多，实践中得到的自由度就越大。
　　从我我的角度看，后续IT的发展还须要新技术的驱动。随着IT入场人员的增多，新技术创新的乏力，传统IT行业的竞争压力只能愈来愈大。目前看起来比较新的容器和容器管理平台kubernetes，其专有名词不少，学习成本很高，但究其根本不过是基于Linux内核的命名空间隔离技术。前端的技术栈一般来讲变化比较大，但从2019年技术报告来看，也逐渐趋于稳定。整体上看，IT技术仍然是在老技术上挤牙膏，就跟Intel同样(最近intel可能牙膏挤不出来，开始裁人了。。。)。
　　因为比较熟悉底层技术，我的认为后续这方面的发展倾向于简化平台的运维，说白了就是监控，最好的状态就是经过监控可以快速找出问题点，甚至能直接给出问题的根本缘由。目前市面上的监控不少，一般来说主要是基于Prometheus的metric指标，基于邮件或webhook的告警，基于前端的全路径追踪(opentrace)，以及应用的日志。这几类技术都比较成熟，但在实践中的转化率都比较低，若是应用不出问题，一般没有人会关心这些数据，甚至会忽略告警邮件。后续的发展须要提升这些数据的使用转化率，好比将iaas，paas，saas层的数据进行统一化，打通各个层面，破除以前割裂的场面，使得即便对底层不熟悉的人也可以快速上手。目前也有一些基于大数据的工具，但我的认为这类工具的使用场合也比较有限，毕竟平台的运行最终目标是要保证万无一失。

　　我的后续比较看好的技术发展方向是图像识别和语音识别。图像识别目前大都用于安保，但后续应用广阔，若是技术发展成熟，图像识别下的自动驾驶能够彻底取代人工驾驶，到时候驾校估计就没了。固然，成熟的图像识别能够应用到各类场景，结合成熟的语音识别技术，能够经过智能机器衍生出各类应用场景。随着5G技术的发展和普及，这种技术应该会是近期可行的发展方向。还有就是支持图像识别和语音识别的平台技术，稳定的，可以快速纠错的平台将是全部应用的基石。

　　最好的技术发展就是技术革新，像历史上电力的出现，信息技术的出现。技术的革新可能会革掉不少人的饭碗，但这才是社会发展真正的驱动力。若是真的有这一天，多是残酷的，但也是幸运的，若是这一天真的到来，你能够选择在掀起这场革命的公司门口买几套房子(商住房也能够哦)^^