工程师的未来

更新日期: 2019-10-19阅读: 1.9k标签: 工程师

如今开发软件的方式正在发生深刻的变革,回想起刚毕业的时候做软件开发工程师,和现在已经截然不同了。

最早运维工程师往往是公司里一个独立的团队,公司租用公共机房的机器,大一些的公司也会选择自建机房。上架新机器(俗称扩容)是个流程繁复的事情,从公司决定采购到物理机器到位这中间有很长的时间间隔。

在实际的业务开发过程中,开发工程师在项目结束之后需要正式的「移交」给运维工程师来处理后续的事情。然而全栈工程师的概念慢慢流行起来,推崇「You build it, you run it」。高级的工程师可以拿到线上本来只有运维才有的权限,自己写的代码自己考虑部署、监控、告警。

DevOps 也开始深入人心,运维团队中出现了很多自己开发的工具,上线系统、配置管理、监控告警平台等等。

但无论怎么变化,所有软件和硬件都还在自己的机房里,直到云服务的到来。

也就是我们目前所处的环境,软件和硬件都走上了云端,即使那些还在自己经营机房的大公司,本质上也是一个内部的云服务商。云服务的核心是虚拟化,任何人都可以很轻松的在几分钟之内申请到新的虚拟机器(将来可能是容器)。运维工程师进化为了可靠性工程师,以设计软件运行环境和管理软件配置为主。

说完现在,就要说未来了。

很久之前读过 《代码的未来》 ,今天想讨论一下几类工程师的未来的工作方式。


DevOps

无论是自建机房还是云服务,运维工程师一直无法避免要知道「什么东西部署在什么机器」。然而 Docker 和 K8S 的出现将彻底的改变这个情况,无论多庞大的集群,交给软件自动来编排。软件的标准化、部署、迁移的方式得到了质的变化。

运维工作需要更加深入到业务中,了解项目打包的过程,管理公司内部的镜像,提供标准化的持续集成的工具,提供各个项目的 docker 开发环境。


数据工程师

说到这个感触就更深了,因为我们数据仓库的基础设施刚刚完成从自建 CDH 到云上服务的迁移。

一直以来,我们已经习惯了离线数据和大量计算的需求使用其他工具来完成,比如各种 ETL 工具和 Hive。然而现在的趋势是将存储和查询引擎解耦开来,无论是什么存储,都使用同一套协议(比如 MySQL)来查询。

也就是说无论是分析师还是 ETL 工程师,只要会 SQL 语句就可以了,更重要的是代码层面完全统一。


开发工程师

开发工程师以后只关注生产业务逻辑即可,随着高级语言的发展,不需要懂底层的知识也可以开发出高效稳定的软件。

以 Go 语言为例,代码层面交互的只有 goroutine,背后是协程还是线程还是进程,语言的底层来帮你解决。越来越多的第三方库帮你做掉了大部分的工作,工程师只需要看着文档会调用即可。

Serverless 可能会成为主流,即写完业务逻辑不需要申请服务器,直接在云端运行。


总结

无论是哪个领域,计算机软件的生产都走向了「使用越来越简单,背后越来越复杂」的方向。

我认为公司需要的 技术专家和架构师将大幅度减少 ,与此同时 云服务使用专家 将成为新的需求。

普通工程师也许真的可以变成简单培训即可上岗的职业,普通工程师的可替代性会进一步提高,核心技术掌握在极少数大型公司,尤其是云服务公司之中。

开源软件将走向「社区孵化,云服务商私有化」的道路,最终开源软件将被头部云服务商垄断,然后变成 SaaS 最终成为云服务商的现金流。

从企业家的角度来看,生产软件的成本可能会降低(尤其是人力成本)。但从工程师的角度来看,其实有点悲观的,要么努力成为顶部的技术专家,要么就会变得随时可以被代替了。

原文 https://liangshan.blog/blog/2019/11/16/future-engineering/

链接: https://www.fly63.com/article/detial/6517

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