來源：特大號

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(shù)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(xù)應該怎么發(fā)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(yè)和企業(yè)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(xiàn)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(yōu)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(fā)展，你會發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)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?shù)腄ocker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(lián)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(fā)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(yōu)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(xù)需要，所以如果還是延續(xù)老的思路自己采購，這個成本就大了去了，對于一般企業(yè)根本不現(xiàn)實。

況且有時候還要考慮資源在不同區(qū)域分布的問題，比如邊緣計算，一個普通企業(yè)搞一個機房還可以，但是要管理和維護很多機房，就不太現(xiàn)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(xiàn)在在很多企業(yè)里面，很現(xiàn)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(xiàn)有自運維的模式也玩的下去，所以就這樣發(fā)展著。

這種模式，對于企業(yè)來說，是個不錯的選擇，穩(wěn)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(zhàn)性了，也不會有什么發(fā)展空間，往往還很苦逼。

我發(fā)現(xiàn)，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(fā)展，更大的空間，就朝著云計算這個行業(yè)走，做跟這個行業(yè)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(guī)模和體量上足夠大，挑戰(zhàn)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(guī)模較大的甲方，做云跟業(yè)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(yè)務層面，同時應該如何衡量云服務的運行質量等等。

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(fā)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(yōu)化好，也是有很大發(fā)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。