关于全栈工程师:AlpineJS作者不上班一年10w刀

大家好,我是卡颂。 明天为大家介绍一位坦诚的老哥。有多坦诚呢?他在推上实时颁布本人赚了多少钱。 到去年6月,老哥的年收入是10w刀。要害是:老哥从19年1月就不下班了。 接下来让咱们看看这位坦诚的老哥是如何做到不下班年入10w刀。 不想下班了,想做喜爱的事这位老哥名叫Caleb Porzio,是一名全栈工程师。在到职前,他的年收入为9w刀。 作为一名每天要在前端、后端来回编码的全栈工程师,某天空闲时,Caleb忽然产生一个想法: 能不能把前端的UI交互逻辑也放到后端呢?冥冥之中,老哥感觉这个想法可能扭转他的人生轨迹。 到职,全身心投入这个想法,最终产出的成绩就是Livewire。 Livewire是一款基于Laravel(一款PHP Web开发框架)的全栈框架,让咱们通过一个动静搜寻框示例展现他前后端一把梭的特点: 定义搜寻框组件: use Livewire\Component;class SearchUsers extends Component{ public $search = ''; public function render() { return view('livewire.search-users', [ 'users' => User::where('username', $this->search)->get(), ]); }}定义视图: <div> <input wire:model="search" type="text" placeholder="Search users..."/> <ul> @foreach($users as $user) <li>{{ $user->username }}</li> @endforeach </ul></div>在利用的任何中央引入该组件: <body> ... @livewire('search-users') ...</body>当用户点击搜寻框后,会实时申请用户数据,这是如何做到的? Livewire原理能够分为四步: 前端首屏渲染时,渲染对应DOM构造(SEO敌对)交互产生,Livewire前端脚本发出请求后端申请数据后渲染新的HTML字符串并返回前端依据返回的HTML,前端增量更新视图靠着这种前/后端一把梭的理念,Livewire曾经取得1.2wstar。 与Vue的渊源不得不说Livewire的语法很相似Vue2。这也难怪,毕竟Laravel社区与Vue是有渊源的(Laravel创始人在推上的一波推广让过后名气还不大的Vue有了出圈的影响)。 Caleb的另一个开源我的项目AlpineJS是一款轻量级前端框架,在实现上很相似Vue1。 只有15个属性、6个个性、2个办法。与Livewire相似,都是走上手简略、功能强大路线。 截止当初,曾经有1.8wstar。 喜爱的事能赚钱么坐拥2个star过万的我的项目,Caleb赚钱了么?答案是:没有。 尽管常常有用户示意心愿他开明Patreon(一个打赏艺术家、创作者的网站),但这种只有多数人每月打赏你5刀的感觉,让Caleb感觉并不好。 所以,很长时间Caleb的支出只有大量的付费征询。 19年一整年开源带来的支出是:2w刀。 转折呈现在19年年末。 ...

August 17, 2021 · 1 min · jiezi

关于全栈工程师:想成为全栈工程师要做到哪几点

简介: 如何成为一名全栈工程师?须要具备哪些技术积攒?成为全栈工程师有哪些益处?心愿本文能为冀望成为全栈工程师的同学提供一点帮忙,和同学们一起分享交换。 导读:如何成为一名全栈工程师?须要具备哪些技术积攒?成为全栈工程师有哪些益处?心愿本文能为冀望成为全栈工程师的同学提供一点帮忙,和同学们一起分享交换。 作为开发者,咱们不适度辨别服务端 server 客户端 client,咱们是 web developer,从事 web 开发,多去了解技术和实际落地。成为全栈工程师的路线成为全栈工程师说不上难也说不上容易,其中技术积攒占了很大一部分: 紧跟前沿把握足够多的输出。关注海内社区新音讯公布,业界的新产品新技术,学会高质量的获取信息,保持做和习惯做。 重视学习 & 一直实际有属于本人的思考和谨严的产出。把握高效学习办法,比方咱们最近在做 K8s 容器集群相干的事件,须要了解底层设计和做集群调度,须要学习 Golang,新技术的学习过程: 投资一个好的 IDE,例如 Webstorm、Goland、IntelliJ IDEA 等,保持应用。认准官网文档,保持学习。API 手册查看,一直相熟和记忆。写学习总结,造成良性循环:定义性能 -> 代码设计 -> 实现性能 -> 重构优化 -> 优化代码设计 -> 实现 -> 重构 -> 残缺把握。总结:实际贵在保持,面对新的未知的畛域,也要迎难而上。 器重基础知识 & 多做总结了解分明,事倍功半。例如作为 Web Developer: 必备常识:语言根底,Web 利用的根底,相熟 Linux 运行环境,网络传输过程 HTTP 协定,TCP 协定。进阶常识:相熟浏览器申请过程,Web Server 端口监听原理,数据库原理,浏览器申请原理,应用程序平安通信 TLS 协定,数据加密解密计划,数据签名计划。架构层面:利用分层模式,数据模型定义模式,微服务划分思路,零碎设计模式。作为无线团队:收益最大的和最投资的局部把这些最常见的问题背地的原理了解分明,就能独立解决绝大多数问题,晋升全链路研发效率,和各个岗位的人沟通无障碍,合作无阻力。要做一件事件,出什么计划最合适,什么角色来做最适宜,采纳什么样的技术架构更适合: 语言是最根底的:HTML / CSS / Javascript / ECMAScript / Typescript / Node.js / Golang / Java 等。网络协议层 HTTP 协定,DNS,7 层 / 4 层负载平衡,这里会波及到服务端,前端,SRE,网络安全等各个岗位的基础知识。框架层原理和细节:利用框架 React/Koa/Spring,数据库框架,平安组件。联合公司技术体系衍生的框架层约定和业务框架:阿里/蚂蚁中间件。工程化 :CI/CD 继续集成,自动化测试,代码构建公布过程。基础设施 IaaS:公有云、混合云、私有云;AWS、阿里云等。对团队带来的价值: ...

November 3, 2020 · 1 min · jiezi

关于全栈工程师:想成为全栈工程师要做到哪几点

简介: 如何成为一名全栈工程师?须要具备哪些技术积攒?成为全栈工程师有哪些益处?心愿本文能为冀望成为全栈工程师的同学提供一点帮忙,和同学们一起分享交换。 作为开发者,咱们不适度辨别服务端 server 客户端 client,咱们是 web developer,从事 web 开发,多去了解技术和实际落地。成为全栈工程师的路线成为全栈工程师说不上难也说不上容易,其中技术积攒占了很大一部分: 紧跟前沿 把握足够多的输出。关注海内社区新音讯公布,业界的新产品新技术,学会高质量的获取信息,保持做和习惯做。 重视学习 & 一直实际 有属于本人的思考和谨严的产出。把握高效学习办法,比方咱们最近在做 k8s 容器集群相干的事件,须要了解底层设计和做集群调度,须要学习 Golang,新技术的学习过程: 投资一个好的 IDE,例如 Webstorm、Goland、IntelliJ IDEA 等,保持应用。认准官网文档,保持学习。API 手册查看,一直相熟和记忆。写学习总结,造成良性循环:定义性能 -> 代码设计 -> 实现性能 -> 重构优化 -> 优化代码设计 -> 实现 -> 重构 -> 残缺把握。总结:实际贵在保持,面对新的未知的畛域,也要迎难而上。 器重基础知识 & 多做总结 了解分明,事倍功半。例如作为 Web Developer: 必备常识:语言根底,Web 利用的根底,相熟 Linux 运行环境,网络传输过程 HTTP 协定,TCP 协定。进阶常识:相熟浏览器申请过程,Web Server 端口监听原理,数据库原理,浏览器申请原理,应用程序平安通信 TLS 协定,数据加密解密计划,数据签名计划。架构层面:利用分层模式,数据模型定义模式,微服务划分思路,零碎设计模式。作为无线团队:收益最大的和最值得投资的局部 把这些最常见的问题背地的原理了解分明,就能独立解决绝大多数问题,晋升全链路研发效率,和各个岗位的人沟通无障碍,合作无阻力。要做一件事件,出什么计划最合适,什么角色来做最适宜,采纳什么样的技术架构更适合: 语言是最根底的:HTML/CSS/Javascript/ECMAScript/Typescript/Node.js/Golang/Java 等。网络协议层 HTTP 协定,DNS,7层/4层负载平衡,这里会波及到服务端,前端,SRE,网络安全等各个岗位的基础知识。框架层原理和细节:利用框架 React/Koa/Spring,数据库框架,平安组件。联合公司技术体系衍生的框架层约定和业务框架:阿里/蚂蚁中间件。工程化 :CI/CD 继续集成,自动化测试,代码构建公布过程。基础设施 IaaS:公有云、混合云、私有云。AWS、阿里云等。对团队带来的价值: ...

October 15, 2020 · 1 min · jiezi

AI赋能DevOps数据驱动的全栈工程师实践

DevOps是什么? 对于传统的软件研发而言,开发,测试,运维,运营,有不同的岗位进行分工协作,以保证质量和专业度,同一件事情,依赖不同岗位的排期、沟通、协调,效率难免会有打折。而对于互联网业务来说,快速的迭代,对人力的需求非常强烈,不大可能有足够的人力支撑这么多岗位。同时跨部门的沟通,强烈影响了项目的进度,因此一些快速发展的团队,开始推行DevOps,自己做测试,保证代码质量,自己上线运维,监控告警。亚马逊很早就开始推行"you build it, you run it"的文化。由于自己对自己的做事情很清楚,因此效率也会很高。这就是DevOps。 DevOps的挑战 DevOps责任多,事情多且杂。一天的时间怎么分配?我作为研发,肯定是希望一天90%能够专心的写代码。但实际上只有20%的时间来写代码,其他的时间做什么?帮用户调查问题,处理工单。做线上的运维等等。用户提了一个工单,你要立马放下手中的工作去帮用户调查问题。结果就发现时间被碎片化了,一天中很难有大块的时间去专门做研发。 通过数据驱动和智能自动化应对DevOps的挑战 怎么解决研发过程中时间碎片化的问题?我们原来做了很多重复性的工作,这些工作可以总结和沉淀下来,通过工具帮我们去沉淀。我们原来需要调查问题的时候,才登录集群要抓日志;现在做一个采集日志的工具,把所有日志的实时采集到云端,当需要看日志的时候,我立马就可以在服务端看到所有的日志信息。原来需要到机器上搜索日志,现在在云端做倒排索引,直接就可以搜索到整个集群的日志。原来我可能要用excel做一些数据分析的工作,去分析我的运营效果怎么样。现在在服务端实现一套实时分析的计算引擎,再加上可视化功能,帮助做各种各样的报表。原来调查问题的时候要登录集群上,用vim打开集群上的日志,看文件上下文是什么样子的。现在在云端做一个上下文关联的功能,直接在云端就可以看到所有集群上的日志和上下文信息。原来调查问题可能依赖于人的经验。现在通过AI帮我们做自动化的事情。 所以总结下来我们希望通过数据中台帮我们实现数据驱动的运维,来代替原来的人工驱动。借助于AI帮我们实现自动化、智能化。通过这种数据驱动加上智能自动化的运维帮我们节省被碎片化的时间。 数据中台的挑战 如果我们要做这样一个数据中台会面临哪些挑战呢?首先就是数据太少,如果我们抓取的数据太少的话,那么我们的信息量就会太少,在分钟级别的监控里面可能很多信息就被平均掉了,我们只有抓秒级监控才可以看到我们所关心的数据。第二个是实时性的挑战,我们做线上故障恢复的时候,都希望是说可以尽快定位问题的答案,尽快去恢复,这就是一个实时性的需求。如果我们找到答案太慢,可能已经错过了一个最佳的自救的时间。第三,系统越来越复杂,我们的需求是越来越多的,我们每加一个需求要加一个模块,那么维护整个一套系统其实是一个非常大的挑战。最后是数据太多的问题,数据太少是问题,太多也是问题。太少的话信息量不足,太多的话很多重要的信息被淹没。关于数据规模的问题和数据速度的问题可以通过数据中台来解决,数据中台帮我们通过算力来换取一个数据的速度和规模;而数据太多信息爆炸的问题,我们用AI算法来换取对数据深入的洞察力。 数据中台的基础能力 数据中台具备的能力,第一个就是数据采集,数据采集帮我们从各个数据孤岛中,从各种环境中,把各种各样的格式的日志统一采集,然后以统一的格式被存储起来。原来数据可能在手机上,可能在网页上等等各种各样的环境,格式也不一样。统一采集之后, 我们就有统一的格式,以后分析就非常方便了。数据采集帮我们做的脏活累活,其实是帮我们节省了很多的时间。数据采集之后,中台要有二次加工的能力。为什么要二次加工?因为我们采集过来的数据可能包含着脏数据,垃圾数据,我们要过滤掉,做一些转换和富华。增强数据质量,数据质量增强以后,分析的时候才可以得心应手。接下来就是一个查询分析的能力,中台提供的进行交互式的查询分析,可以在秒级别分析上亿日志。通过这种查询分析能力你可以尽情的探索你数据里面包含了什么价值。查询分析依赖于人的经验探索数据,那么我们还可以借助AI自动探索数据,这就是AI的预测能力和异常检测能力以及根因分析的能力。通过数据中台将AI,帮助我们去获取对数据源的可观察性,进而通过数据可观察性,实现对运维系统的可观察性。 基于数据中台的问题调查路径 我们前面介绍了数据中台的,接下来我会以一系列的实践去分享我们怎么样利用这样一个数据中台帮我们解决我们DevOps所遇到的各种各样的问题。 我们说到数据驱动的运维,首先我们会面临大规模的数据,如何去找有效的信息,这就是一个发现的过程。原来我们通过grep搜索的关键字,通过awk做一些简单的计算;借助中台,我们可以通过交互式查询去不停探索答案,也可以通过异常检测帮助我们智能的检测数据里面到底有什么异常的信息。当我们发现一些有效信息以后,接下来怎么办?我们要从这些线索出发,然后去找更多的线索,去找关联关系,去找因果关系,这个就是上下文钻取,以及聚类。那么通过这种钻取我们可以找到一系列的更加关联的信息,我们最终找到了信息足够多之后,我们要确定最终的一个答案,这个就是根因分析,帮我们确定故障的根本原因是什么。 数据驱动和AI驱动的DevOps实践1:搜索和上下文 我们做数据分析最简单的形式是什么?我们上网的时候,用的最多的工具是什么?是搜索引擎,搜索可以帮我们尽情探索数据中的价值。原来我们到机器上搜索日志,数据在文件中是是有序的存储的。而在采集的过程中,为了性能的考虑,会以乱序的形式存储下来,当然我们搜索完之后,可能我们看到的是乱序的日志。如何从这些乱序的日志中找它的上下文信息呢?我们为每一条日志指定一个编码。当我们搜索到一条日志之后,去看它的编码值,再去计算它的下一条编码是什么,根据编号搜索下一条日志。通过这种方式去找,搜索,去定位下上文 我们看一个搜索和上下文的样例。我们把所有集群的日志都被统一的采集到一起,然后去搜索整个集群日志,这个时候如果我们对某一台机器感兴趣的话,我们可以把机器的hostname加入到搜索条件里面去。这个时候如果我们对某一些关键字不感兴趣的话,我们可以过滤掉。这个时候我们定位到9条日志,我们对这9条日志感兴趣。我们可以去看上下文的信息。在上下文里面,可以以上下文严格有序的一种形式去看这条日志前后发生的一些事情,通过这种方式找它的一个因果关系。 2:全局视野和局部视野 搜索针对的对象是什么?是日志;日志是什么?是一种事件类型的数据,里面包含的信息有事件的发生的时间、对象、操作,还有各种属性,关于事件的描述是非常详细的。除了这种事件日志,还有一种指标日志。指标日志有时间,有一个汇总的数值,例如用一个数值表示这一分钟有多少个浏览量。这两种数据有什么区别?事件日志描述的是一个非常详细的信息,所以它的体量和规模是非常大的。它代表的是我们从局部去观察问题的一种视角。而指标数据是一种汇总的信息,所有它的体量非常小。但是它代表的是一种全局视角,概括整个事件的信息。例如,我们一分钟有1万次的访问,我们用这种事件日志来表示可能就真的是1万条数据。用这种指标日志可能就是1万这一个数字,这就是两者之间的差别。这两种日志之中是不是割裂的?不是,我们可以通过计算把事件日志转化为指标日志,一个是代表大视野,一个代表小视野。我们可以充分利用计算在这两种视野之间切换去调查问题。 举个例子,我们面对一个事件日志,可能对某一些维度感兴趣,比方说时间维度,那么在时间维度中统计趋势指标;或者对IP维度感兴趣,可以统计出IP分布,他们这个时候我们就把一个事件日志转化成了指标日志,从局部视野跳到全部视野看待问题。当我们看到某一个数值比较特殊,我们对它进行下钻,增加维度,进行更多的统计。比方说我们按照不同的IP统计出它的趋势。假如统计出来的各个维度之间,我们对某一些维度感兴趣的话,我们把它单独拎出来,跳回我们原来的事件日志当中,帮我们搜索对应的事件。这样的话我们就形成了一个调查问题的闭环,我们从事件日志出发去统计它全局的信息,再回到原来的事件,这是一个闭环。 3:聚类解决数据爆炸 事件日志的体量是非常大的,现在对于我们的业务来说,每天的数据量都在上涨,每分钟能达到上亿条的日志,日志这么多,重要的信息被淹没了怎么办?即使我们只关心错误的日志,但是错误的信息可能都有上千条,什么时候看完?我们通常对于这很多大量日志的这种场景,首先想的是排除法,比方说我们先把一些不关心的日志排除掉,逐步排除掉一些关键字,逐步的缩小数据的体量,慢慢靠近我们关心的信息。对于数值类来说,我们怎么样排除?我们可能统计数值的百分位,去统计它的25分位在哪里,75分位在哪里?99分位在哪里?假如说说我们对99分位感兴趣,只需要过滤出来99分位以上的数据,通过这种方式减少数值类型数据的体量。 但是这种排除法不一定可以帮助我们找到所有我们所关心的问题,因为我们现在的业务实在是太复杂了,维度太多了。有一个真实的案例,就是有一次我们一个新版本发布,有一个边界的条件没有测试到,上线之后也没发现,直到用户跑过来问,为什么我之前可以用,现在不能用?现在开始报错了?我到这个时候才发现发现,真的是从升级那一刻开始出现一种新类型的日志,原来都没有这种日志。显然用排除法是没有办法帮我解决升级后的这种异常检测,怎么办呢?那我们引入了智能聚类。即使每分钟产生上亿条日志,可能里面不到100种类新的事件,只是说每一种类新的事件重复发生了很多次,所以造成整体数据的膨胀。 通过这种分析数据之间的关联性,把数据里面的干扰信息过滤掉,提取出里面一些公共的特征,这个就是聚类。在这个例子中我们有1300万条数据,人眼去看这1300万条可能一天一夜也看不到。但是我们可以通过聚类,最后只有35条聚类的结果,这个时候我们去看35种类型的事件,其实一眼就可以看到,那么在机器上到底发生了什么事情。比如说,我可以一眼看到这是有这样一个timeout关键字,是不是要特殊的关注它? 我们怎么样利用智能聚会帮助我们解决升级后故障发现的问题。我们可以通过对比升级后你的聚类结果和升级前了聚类结果,查看有没有什么差别,如果一个新的事件在升级之后出现了,而之前是没有的,这是特殊关注的。通过这种方式我们去做告警,及时发现问题,及时的处理,避免影响到用户。4:Metric数据异常检测 通过智能聚类实现对文本类的数据异常类检测。那么对于我们刚才说的Metric指标数据,怎么样寻求异常检测?最简单的指标什么?是一条平稳的直线,围绕这样一条直线,可能有一个很轻微的在正常范围之内的波动,对于这种数值我们设一个固定的阈值,可以很好的把一些大的抖动捕获出来。但是这是一种非常简单的场景,在现实的业务中其实没有这么简单的,现实的数据一定是有各种各样的波动。最常见波动是什么?是周期性。一般我们工作日它的流量比较高,到了周末流量又跌下去了,那就是一个周期新的波动,所以对于波动性的信息我们怎么样做异常的检测?我可以通过同比、环比,拿当前时间点的数据和上一个周期同一个时间点的数据进行对比,看看有没有发生比较大的偏差,这就是同环比算法。 还有一种情况就是趋势性,对于互联网业务来说,增长是一种常态,没有增长的业务是没有前途的。在增长的趋势中,可能还有周期性的波动,以及扰动。我们所关心的那种异常的点可能被掩藏在这样一个增长的趋势中,对于人眼来说,其实一眼就可以看出来哪一个点是异常点。但是对于算法来说检测出来这样一个异常点是一个很大的挑战。我们的解决方案是通过机器学习,通过学习历史上的数据它的一个趋势性信息,周期性信息,然后去预测未来的点是什么样子的。那么把预测的点和真实出现的这个数据进行一个对比,那么当这样一个差值发生比较大的偏差的时候,就认为这是一个异常的点。通过这种方式去检测趋势性数据里面的一个异常点。 不管是周期性信息还是趋势性的信息,它其实都是一种很规律的一种波动。那么还有一种数据波动称为断层。比方说原来我们一个机器,它的CPU很低。突然有一天你把流量切到机器上,它的CPU立马暴涨到另外一个水平,但是它的波动又没有什么变化,这就是断层。对于断层的数据,其实统计的时候是非常难的,因为在这样一个点里面它的导数是没有的。那么我们可以用专门的断层检测算法去检测出来。最后一个就是变点,变点是什么?就是在某一个点,它的波动形态、统计特征发生了变化。原来可能是一条平稳的直线,但是在某一个时间点假如说发生了异常,你的流量抖动开始发生了非常大的一个抖动,这就是一个变点。通过变点算法,统计所有数据里面的波动信息,然后对比不同点上的波动信息进行检测这种变点。这就是我们针对Metric指标数据,利用机器学习、统计算法进行异常检测的方法。 5:异常根因分析 当我们检测到异常之后,下一步要做什么事情?要找这个异常它发生的原因是什么?并且及时的去修复它。假如我们网站流量下跌了7%,下跌是什么原因引起的?通常人工是怎么检测这个问题的?我们可能按照我们的经验逐步去排查,比方说我们先到服务端看一下,有没有错过日志;服务端没有,再看网络上有没有抖动。OK,那网络端没有抖动,接下来怎么办,再去看用户的统计上有没有异常的一些抖动,结果发现,用户的统计上有抖动的话怎么办?我们再去下钻,去看什么类型的用户发生了抖动。比方说不同的城市有没有抖动,不同的接入点有没有抖动?不同的客户端有没有抖动?结果发现在客户端这样一个维度,有数据是抖动的。那么我们再深入的下钻去找哪一种类型的客户端发生了问题。通过这种逐层的下钻,逐层去找,最终定位到版本因素造成了流量下跌。 这是我们人工调查问题的一个方法,这一套流程走下来其实是非常耗费时间的。我们怎么样借助算法帮助我们做这种异常检测呢?这就是关联规则算法,大家都听说过啤酒和尿布这个故事:在一大堆物品当中,啤酒和尿布同时出现的频率非常高,所以我们认为它两个之间是有关联关系的,然后进行关联推荐。我们可以把这种关联推荐给映射到根因分析算法。比方说我拿了一个访问日志,访问日志里面有很多的错误信息,然后我们再把网络日志拿过来。结果发现在网络日志里面某个交换机经常会和这个错误日志同时出现,是不是可以认为这个交换机上出现了错误? 如何找两个关联的项目,就是我们通过频繁集算法。我们把一份错误的日志拿出来,找这个日志里面它高频出现的一些数据集合。比方说我们在这样一个错误日志里面定位到IP等于1002这样一个用户,他出现的频率是68%,那么是不是认为这样一个用户他就是造成我们错误的一个原因?不一定。为什么?因为这个用户可能在错误的日志中出现的频率比较高,但是在正确的日志中出现的频率也是非常高的,所以你不能简单认为他就是一个错误的原因。那怎么办呢?要通过差异集合算法进行统计,我们把一份完整的数据,按照是否有错误,分成正负两份样本,然后比较两个样本里面的频繁集有什么差别,如果某一个集合它在一个错误的集合中出现的频率比较高,而在正确的集合里面出现的频率比较低,就可以认为这个集合是造成错误的根本原因。 如果我们再引入到时序维度,针对我们刚才说的网站浏览量下跌的问题,我们怎么样做这种根因分析呢?我们首先面对一个汇总的流量下跌的曲线,然后可以把我们所关心的维度都引入进来,例如地区维度,运营商维度,客户端维度全部引入进来,把各种维度自由组合各种各样的集合,那么我们算出来每一个集合它的一个流量曲线,计算算每一个集合它下跌的一个趋势,和整体流量下跌趋势之间的关联度,并且打分,按照分数的高低寻找根因集合。通过这种打分找出来一个集合,它对整个流量下跌的贡献是最大的。比方说我们最终统计出来上海这个地区所有的运营商流量下跌都非常的严重,打分非常高,那我们认为上海这个集合就是根因。 6:DevOps成本控制 对于我们DevOps而言,我们不仅要关心我们所做的成果,还要关心我们的成本,因为拿堆资源做出来的成果不代表一个人的能力,用最少的资源做最大的事情才可以代表一个人的能力。我们通常做采购机器,然后等待机器到货、上架,最终部署这个软件,交付。这是一个原来传统的上线机器的流程。这个流程是很长的,一般过几个月才能拿到机器。现在有云服务,一键可以创建机器,当你需要的时候可以立马拿到资源,这样一个流程实在太方便了。但是就是方便背后其实也有一些其他的困扰。比方说我一次测试的时候买了一台机器,用完之后忘了释放,结果这机器在那里跑着一直产生费用,或者我在储存里面放了一大堆的数据,测试完全之后忘记了删除,过了很久,谁都不知道这个数据是干嘛的,谁也不敢删,谁都不知道这个数据删掉以后会不会影响其他的业务。但是这些资源一直产生的费用。直到财务人员发现你的消费比较高的时候,一般都会来踢你的屁股,说你部门成本怎么这么高?你要优化一下了。这个时候其实就已经是很被动了,为什么?因为这个时候我们去统计所有的资源,统计谁在用这些资源,这个流程是非常长的。我们可以通过主动的成本控制,去统计我们的资源使用量,实时去统计资源使用量,实时去优化。 我们看一个成本控制的样例。我们把实时的把账单数据导入数据中台,然后可以统计出来,我这个月到底花费了多少钱,预测这个月大概花多少钱,以及每一个云产品花钱的数量。还可以去看,过去三个月的趋势是怎么样的,以及每一个产品的趋势。或者根据我们过去的趋势信息预测我未来三个月大概要花多少钱,利用这个数字及时的去申请预算。 同时我们还可以在我们账单数据里面,根据统计信息看一下有没有一些异常的账单。比方说我在近三个月的消费曲线中,发现10月1号这一天账单发生了暴涨。我要抓出来到底是哪一个云产品产生了这么多消费?于是深入下钻到日志里面去分析,用刚才提到的根因分析的算法去找哪一个产品对一个消费的上涨贡献归最大,所以我们发现SLS这样一个产品,它的异常打分是最高的。那么我们就认为,这个产品出现的消费异常,及时的发出告警即可。 Summary 我们做一个总结,我们介绍了调查问题的一系列案例,通过这些样例展示我们如何借助于数据中台,帮助我们做数据驱动,以及借助AI做一些智能化、自动化的运维。通过这种数据驱动和智能、自动化的运维,整体提升我们的效率,减少我们被碎片化的时间。 阿里云双11领亿元补贴,拼手气抽iPhone 11 Pro、卫衣等好礼,点此参与:http://t.cn/Ai1hLLJT 本文作者:云雷 阅读原文 本文为云栖社区原创内容,未经允许不得转载。

November 5, 2019 · 1 min · jiezi

如何避免新代码变包袱阿里通用方法来了

阿里妹导读:什么是设计?什么是架构?从零开始建立一个新的系统,新写的每行代码都可能成为明天的历史包袱?如何能有效的在遗留代码上工作?今天,阿里资深技术专家辉子为我们带来NBF框架下软件工程架构设计通用方法论,值得细细品读。Note:本文讨论的是基于服务化前提下的通用软件工程架构方法论,并未涉及到微观设计或架构的具体细节。 前言即使代码多年的人都会对这两个问题有点蒙圈:什么是设计?什么是架构? 从单词上看:设计是Software Design,架构是Software Architecture;分别对应的作者是:Designer和Architect: Architect都是Designer,但Designer未必是Architect。正如所有的架构设计都是设计,但设计未必是架构设计;Design关注微观代码(inside component),Architecture关注宏观软件结构(between components);Architect应该都是从Designer成长起来的。毕业了用code编写软件;成长了用ppt设计软件;只会用ppt设计,但代码写得不好的Architect都是假的Architect;Architecture里听到比较多的词语:Serverless、FAAS、Microservice、multi-layer、Event driven、OSGI、NBF......Design里听到比较多的词语:SOLID、 DDD、正交设计、Design Pattern;搞不清SOLID,也不可能把软件的层次分好,也无法理解什么是OSGI的价值;好的Designer是通往好的Architect的必经之路。服务化架构的基本原则 New System从零开始建立一个新的系统,有几个特征: 历史包袱小上下文简单设计的约束小新写的每行代码都可能成为明天的历史包袱由于调用方还没有,新系统可以比较完美的执行我们预想的架构设计,但是切记,最后那行才是最重要的那行:不要让今天的代码成为明天的历史包袱,新的每行代码都在书写历史。 上图的1,2,3,4代表新建系统的顺序: 由“相”抽象出“心”:先思考,那么多的业务场景下“相”,共同的特征“心”是什么。并反向用更多的相去验证心。将“心”具象成领域模型:关注领域模型(Domain Model),解耦数据模型(Persistence Model):将TUNNEL SPI化。将领域模型中的依赖SPI化:解耦对外部系统的依赖,反转依赖控制权。Mock所有spi实现,确保“心”领域模型包裹的单元测试完全通过实现TUNNEL BUNDLE:设计数据模型(Persistence Model),关注“存”,“取”不关注领域模型。实现依赖SPI适配BUNDLE:连接真实依赖服务。包装domain service:模型相关,业务无关。根据业务需求组合/编排domain service成为scenario bundle或者业务SOP。Working on legacy对于一个软件工程师来讲,写代码最痛苦的事情莫过于coding on legacy,但同时又给了我们各种说辞: 这些代码太烂了,改起来太费劲【需要更多人】这事做不到,因为以前系统架构问题导致的【责任不在我】经过我的修改,现在已经好很多了,工单数量大批下降【我功劳显著】知不知道:接手你代码的人其实也在重复说上述3件事情如何能有效的在遗留代码上工作,业内有本非常不错的书,叫"Working Effectively with Legacy Code",值得精读: 所以我这里的标题可能不准确,我要讨论的更多是"遗留代码的重构",什么时候我们开始讨论需要把现有系统重构: 代码确实腐化到无法正常维护,或者新加一个需求代价很大;目前代码的技术架构满足不了下一步业务的发展;很多特性已经下线作废,却跟有用的代码藕断丝连;业务逻辑随着发展分散到不同的应用里,界限不清;专家级的未雨绸缪,着眼未来的规划和新技术的应用;换老大了,需要立新的flag。架构的基本原则依然是上面那幅图。但上下文的不同,我们的发力点和优先级有明显的区别。阿里整个体系里的依赖关系错综复杂,要对阿里环境下的系统做重构是件绝对谨小慎微的事情。为了完成在这么复杂体系下的架构及代码重构,我们必须有条不紊的分离关注点以及一如既往的坚持软件卓越。 聚焦与收敛上游调用 解耦下游依赖 以服务为单位切换 老系统下线 经过一步一步的分解,legacy系统已经完全被重构,并且具备随时切换的准备。这里我给几个建议: 先把老实现作为API的默认实现,新的实现作为老的实现的降级实现,并使用策略分流一部分流量(具体比例跟团队信心相关);对于有业务需求变更的部分应尽快实现在新的实现里,并将新实现作为API的默认实现,老实现作为新实现的降级实现,策略应该是即时降级,也就是新实现出现问题立刻降级到老实现;运行一段时间没有问题后,讲所有默认实现切换为新实现,并将老实现作为新实现的降级实现;其实这时就算所有切换完毕:老实现可以永远作为新实现的降级实现,也就是只要我升级一次服务,上一次成功版本就可以作为这次的降级实现,这样,线上问题回滚就是秒级的。总结本文基于借助NBF提供的远程多态,服务编排等能力下基础资料,商品,组网等系统新建,重构的经验及方法论总结。仅供遇到架构重构,解耦等问题困扰的技术团队参考。 Note:本文所有图形出自玉简 本文作者:辉子阅读原文 本文来自云栖社区合作伙伴“阿里技术”,如需转载请联系原作者。

September 30, 2019 · 1 min · jiezi

[译][NodeJs系列]如何开始一个Node项目

今天分享一篇来自Phil Nash的文章,介绍了一些我们在构件项目时的小技巧,文末可见原文地址如果你对NodeJs系列感兴趣,欢迎关注微信公众号:前端神盾局创建一个Node项目一般情况下我会使用npm来初始化一个全新的Node项目npm initnpm会循例问我几个问题之后便会在本地生成一个package.json文件。接下来我开始着手构建项目。首先我会从Github仓库拷贝一份.gitignore模版文件。之后(如果我还没忘记的话)我通常会创建一个开源协议的文件。显然,这很没有效率。这周我有幸看到Tierney Cyren的推文:这四个命令将我从繁琐的手动操作中解脱出来,让项目有了一个好的开始:npx license mit 通过license包下载对应的协议npx gitignore node使用gitignore包自动的从Github仓库中下载相关文件npx covgen使用covgen包生成一份贡献者契约,这会让你的项目更受贡献者的欢迎。如果你之前从未使用过npx,请先尝试在本地运行它,如果运行失败,可以通过npm下载安装。对于一个新项目来说,npx是很有用的,它可以避免安装一些只有在项目创建时才会用到的全局依赖。npm init -y会接受npm init过程中的默认选项。为确保npm init -y的结果是符合预期,Tierney建议我们先配置npm init的默认项。自定义你的npm initnpm config list可以查看npm已有配置。grep管道可以过滤出与npm init有关的配置项。npm config list | grep init你可以使用命令行或者npm config edit调用编辑器来配置诸如作者的名称、邮箱、url、开源协议以及项目版本这些默认选项。npm set init.author.name “Your name"npm set init.author.email “your@email.com"npm set init.author.url “https://your-url.com"npm set init.license “MIT"npm set init.version “1.0.0"一旦有了自定义的配置,npm init -y就会按照你的预期初始化。创建一个初始化脚本我对Tierney的建议做了点改进,下面是一段bash脚本,灵感来源于Tierney的推文。function node-project { git init npx license $(npm get init.license) -o “$(npm get init.author.name)” > LICENSE npx gitignore node npx covgen “$(npm get init.author.email)” npm init -y git add -A git commit -m “Initial commit”}相较于Tierney的版本,这里直接从npm init的默认值中获取作者名称、email以及协议类型。同时添加了git初始化的命令。你可以把这个函数存放在~/.bash_profile文件中,通过source ~/.bash_profile或者新建命令行窗口运行node-project去启动它。你可以随意的新增删除脚本以适应你的项目需求。原文地址:https://philna.sh/blog/2019/01/10/how-to-start-a-node-js-project/ ...

January 28, 2019 · 1 min · jiezi

api文档自动生成工具

java开发,根据代码自动生成api接口文档工具,支持RESTful风格,今天我们来学一下api-doc的生成作者:互联网编程。 https://www.jianshu.com/u/4ea…预览在线预览地址http://lovepeng.gitee.io/apidoc开发原理这个工具是一个典型的前后端分离开发的项目,想了解前后端分离开发的同学也可以下载本项目学习。项目后端使用java代码,前端使用angular开发。Java开发时,使用注解把文档相关信息标注在类的方法上,通过工具自动扫描代码的注解,生成json数据,发给前端,前端angular解析生成页面本项目自带一个spring-boot框架为基础的demo(这里使用spring-boot做演示的demo仅仅是为了方便,本质上只要是java写的项目都可以用该工具),前端用angular做了一个比较漂亮的界面(最终前端界面都编译成了html,如果你前端不熟悉,可以跳过,不用管他),这里使用angular开发仅仅是我比较喜欢,你可以用任何你喜欢的的前端框架或者仅仅使用html写一个漂亮的界面就可以。后端项目开源地址:https://github.com/liepeng328/api-doc前端开源地址:https://github.com/liepeng328/api-doc-angular快速启动当成一个工具类用就可以了,下载本项目,拷贝包com.apidoc下的代码到你的系统,然后拷贝前端html页面,在static.apidoc文件下,到你的资源文件下。即可使用使用时,后台提供两个接口,目录文档接口和某个功能的详细接口//生成目录接口ApiDoc apiDoc = new GeneratorApiDoc() .setInfo(//设置文档基本信息 new ApiDocInfo() .setTitle(“某莫系统后台管理文档”) .setVersion(“1.0”) .setDescription("") ) .generator(packageName);//指定生成哪个包下controller的文档 System.err.println(JsonUtil.toString(detail));//详细功能接口ApiDocAction detail = new GeneratorApiDoc() //设置数据库连接信息,可忽略 .setDriver(driver) .setUrl(url) .setUserName(userName) .setPassword(password) .setDataBaseName(dataBaseName) .getApiOfMethod(methodUUID); System.err.println(JsonUtil.toString(detail));一个详细的例子一个详细例子如下代码,这里是springboot/springmvc的controller示例(展示两个文档,前端接口和后台接口)参考代码这个类 UserController.java注解详细介绍共有6个注解,标注出整个文档信息(我为什么讲那么详细,那么啰嗦,而且我没有把这个项目打成jar包直接给别人使用,就是因为文档生成最大可能是需要特殊定制,确保你拿到该代码可以个性化定制功能,随意修改)。Api 标注文档的功能模块ApiAction 标注一个功能ApiReqAparams 请求参数ApiResqAparams 响应参数ApiParam 参数,用以组成请求参数和响应参数Table 用以标注实体类(比如bean)和数据库表的关系,自动从数据库读取相关信息,不用写大量的 ApiReqAparams和ApiResqAparams详细介绍如下Api:写在类上,表明一个功能模块。属性:name 模块名称mapping url映射ApiAction: 写在方法上,表明一个功能点属性:name 方法的功能名称mapping url映射description 描述method 请求方式(get,post,put,delete)ApiReqParams: 请求参数属性:type:参数类型header 在请求头url 在url后拼接form 表单数据json json格式ApiParam :参数列表value : class类,增加该类可自动读取数据库信息,避免写多个属性remove: 配合value使用,去除class类中无用的属性,比如iddataType: 数据类型(字符串string,数字number,文件file,日期date,对象object,数组array,布尔类型boolean)descrption:描述defaultValue: 默认值required:是否必须object:从属于哪个对象(因为请求参数或者响应参数可能是对象中嵌套对象的,这里为了更好的表示这种层级关系,增加两个属性,object和belongTo,构建一个树结构,表示对象之间无限、互相嵌套)belognTo : 对应object 默认值为"0",字符串0ApiRespParams: 响应参数属性:ApiParam: 该参数等同于请求参数中的ApiParam,参考如上描述下载本项目并运行配置jdk8以上版本,下载代码,运行ApidocApplication类main方法即可。然后访问地址 http://localhost:8080/index.html感谢列表该项目为maven项目,引用工具请查看 pom.xml感谢 spring-boot感谢@路晓磊 的工具类hutool https://gitee.com/loolly/hutool

December 25, 2018 · 1 min · jiezi

快速开发android,离不开这10个优秀的开源项目

作为一名菜鸡Android,时常瞻仰大佬们的开源项目是非常必要的。这里我为大家收集整理了10个优秀的开源项目,方便我们日常开发中学习!作者:ListenToCode博客:https://www.jianshu.com/p/974…KnowWeatherGitHub地址https://github.com/SilenceDut…)一款 Android 开源天气 App ,包含天气信息、详情、生活指数等,通知栏,桌面小部件,定时更新天气等等,应用没有任何广告,支持县级、区级城市的天气,原文:https://www.diycode.cc/projec…整体框架根据实际项目浅谈Android项目中的框架搭建(https://silencedut.github.io/…)关于知天气——天气尽在掌握之中(https://silencedut.github.io/…——天气尽在掌握之中/)特点支持县级、区级天气JobScheduler与JobService的使用轮询系统定时更新天气实现很多定制化很大的,对后台任务严苛的系统中(如魅族系统)通知栏常驻,并且轮询系统正常运行,很多下载量千万级的天气应用无法达到此效果无广告和强制保活拉活的行为FolioReader-AndroidGitHub地址https://github.com/FolioReade…一个 Android 开源电子书(ePub)阅读 App ,原文:https://www.diycode.cc/projec…效果图GradleAdd following dependency to your app build.gradlecompile ‘com.folioreader:folioreader:0.2.3’NBAPlusGitHub地址https://github.com/SilenceDut…一个 Android 开源 NBA 资讯和赛事信息的平台 App效果图特点遵循Android开发最佳实践的一种具体实践Retrofit2.0+RxJava+EventBus+GreenDao的使用代码结构清晰,扩展性强,易复用到其他项目结合NBAPlus Server 学习后台开发知识和接口的设计动态Blur效果。关于NBA资讯和赛事信息的平台。 全面、方便、快捷的获取新闻动态、比赛数据。 无广告、推送信息,不后台常驻,空间占用小。web后台部分在这:NBAPlus Server(https://github.com/SilenceDut…)MyDiaryGitHub地址https://github.com/DaxiaK/MyD…动漫《你的名字》同款 Android 开源 App,原文:https://www.diycode.cc/projec…效果图简诗GitHub地址https://github.com/wingjay/ji…一款优雅的中国风记录 app,包括 Android 端和 Server 端,原文:https://www.diycode.cc/projec…相关博客如何在一天之内完成一款具备cool属性的Android产品_简书(https://www.jianshu.com/p/cf4…)banyaGitHub地址(https://github.com/forezp/banya)一个基于豆瓣 API 仿网易云音乐的开源项目。原文:https://www.diycode.cc/projec…项目介绍:整体采用material design 风格,本人是网易云音乐的粉丝,所以界面模仿了网页云音乐,另外,项目中尽量使用了5.0之后的新控件。项目整体采用mvp+rxjava+retrofit 框架,使用glide进行图片展示,用butterknif注解,另外使用了java 8 新特性,拉姆达表达式,安卓原生并不支持,需要导插件,具体见项目。并对retrofit的okhttpClient进行了缓存配置,很遗憾,豆瓣API在服务端并没有对返回数据进行Cache-Control 设置。后续会采用本地数据库对数据进行缓存,初步定为使用realm。项目地址:https://github.com/forezp/banya主界面采用material design 设计风格,使用了NavigationView和DrawerLayout的抽屉效果,CoordinatorLayout和viewpager 配合,使用behavior属性,对toolbar的显示和隐藏进行了控制。使用了tablayout和viewpager配合,切换fragment,整体风格类似于网易云音乐。用到的豆瓣API有热映榜、top250、搜索图书、搜索音乐,等。yaseaGitHub地址https://github.com/begeekmyfr…带美颜滤镜的 Android 直播推流开源客户端项目,通过手机摄像头和麦克风采样,编码为H.264和AAC,再封装FLV格式,推送至RTMP服务器。延迟达到毫秒级别。Coding-AndroidGitHub地址https://github.com/Coding/Cod…编译环境 Android Studio 2.2.3,用gradle引用的许多第三方库,第一次加载会有点慢,加载完毕后要build一下,这些待下划线的类(比如 MainActivity_)会在build之后自动生成。包说明common 基类和工具类comment 评论区enter 输入框network 对网络做了一点封装photopick 图片多选控件umeng 封装了umenghide 进入staging界面maopao 冒泡界面message 消息界面model 一些数据结构project 我的项目界面setting 设置界面task 我的任务界面third 一些第三方代码user 好友界面SprayscapeGitHub地址https://github.com/googlecrea…原文https://www.diycode.cc/projec…Sprayscape内置于Unity,支持原生Android。使用适用于Unity的Google VR SDK处理陀螺仪数据和使用NatCam Unity插件进行精确的相机控制,Sprayscape将相机输入映射到360度球体上。GPU使一切成为可能。在用户点击或触摸时,相机进给以每秒60帧的纹理渲染。然后,通过GPU上的片段着色器将该纹理与任何现有纹理合成。同样的着色器还处理从2D相机到360球体的投影,创建您在app中看到的景观。当用户保存景观时,平面全景图像存储在应用数据中并写入包含所有景观的单个图集文件。地图集被加载到景观中,带有陀螺仪导航的景观画廊。共享由原生Android代码处理。当用户通过链接共享景观时,用户将使用Google OAuth登录并提示您在云端硬盘上进行读写访问。所有用户生成的内容都存储在用户的云端硬盘帐户中,因此用户可以随时删除其内容。有了适当的权限,Drive API v3会检查Sprayscape文件夹,如果缺少,则创建一个,然后上传文件。共享URL在“本机共享”对话框中呈现给用户,并且还附加到应用程序上的scape对象,以便日后轻松共享。Facebook的份额也是本地处理的。全景图被准备为具有适当EXIF数据的图像对象,以确保在Facebook上正确呈现,然后通过原生共享呈现给用户。用户选择Facebook分享到他们的网络。ListenerrMusicPlayerGitHub地址https://github.com/hefuyicode… 一款优雅的遵循 Material Design 的开源音乐播放器,UI参考 腾讯轻听 音乐播放器,使用 Lastfm Api 与 酷狗歌词Api。项目架构采用 mvp-clean,基于 Retrofit2 + Dagger2 + Rxjava + RxBus + Glide。项目特点遵循 Material Design 规范,界面清新,交互优雅。基于 MVP-CLEAN + Retrofit2 + Dagger2 + Rxjava + Glide功能模块: 我的歌曲、我的歌单、文件夹、我喜欢、最近播放、最近添加、播放排行、本地搜索等。支持显示歌词及缓存支持耳机线控播放,耳机拔出自动暂停动态刷新媒体库,及时获知媒体文件变更日夜间模式切换,支持动态换肤阅读更多面试官:请你介绍一下你的项目经验Google费尽心力推出了一个新的项目架构Android 应用防止被二次打包指南NDK项目实战—高仿360手机助手之卸载监听(Android)面试题级答案(精选版)相信自己,没有做不到的,只有想不到的在这里获得的不仅仅是技术! ...

December 17, 2018 · 1 min · jiezi

程序员35岁后,不拼体力了还不能拼什么?

IT真是一个吃青春饭的行业吗?IT真有年龄槛吗?35岁的IT工作者真的不能再做技术了吗?在IT行业,新技术、新概念和新思维如洪水般不断涌来,让人目不暇接。为了不至于落伍,IT人的全部时间基本都花在了学习和应用技术上。每天高效率的工作,人就像上了一辆高速列车,身不由己,想停也无法马上歇下来。业内专家认为,一方面,从人的生理条件看,一个30多岁的程序员和一个20出头的年轻程序员在一起编程,从工作心情上、反应速度上、作业效率上都存在一定差距。公司为了降低开发成本,会倾向于对经验少的年轻开发者支付较低的报酬。另一方面,从社会角度看,大多数IT人在35岁已经成家立业,肩负担子远非以前那种一人吃饱全家吃饱的状态可以相比,这多少也牵制了大家对于工作的精力投入。当然并不是每个人都能做管理或是适合做管理,调查显示还有32%的IT人选择了在35岁时进行创业。给老板打工不如给自己打工,这是很多人最朴素的想法。35岁前拼的是体力,进行各方面创业条件的准备,比如资金的积累、人脉关系的培养、财务知识和公司经营管理理念的学习等,到了35岁,就能万事具备,大干一番,开创人生的另外一个高峰。业内专家认为,35岁的人虽然精力比不上年轻人,但是他凭借沉淀的经验和知识,正是开始职业生涯新的起点的好时光。有12%的IT人并不认为年龄是一个槛,调查显示他们选择了一条不同于常人思维的路。他们认为,做技术牛人不是神话!IT老人杨先生告诉笔者,一个35岁的IT人所积累的经验肯定要比20岁的人多。在实际开发中,经验要比技术重要,行业经验并不能简单地靠年轻人的拼搏来获得的,时间是这场“算法”中的“种子”。一个IT人大学毕业后往往会有一段时期的不确定期(会有2-3年的跳槽频繁期,以期找到合适自己的专业领域),当最后确认自己的未来发展时已经二十七八了,此时开始在专业领域内修炼,一般到35岁左右才可能在自己的领域内有所成就。其实有很多技术专家都是30好几还在写程序,当然这样的专家并不只是会熟练使用几门语言而已。微软的底层的员工都是四五十岁的样子,但他们依然能够站在整个行业的前端。为什么他们没有年龄的限制呢?学习技术的最高境界是什么?掌握各门技术的相通性,这样才能一步一步跟着技术进步(当然这是很难的),水平越高,看的也就越远,思维也就愈开阔,这时年龄不会是个问题。首先,在职业目标的确定中,30岁以下的IT人虽然首选是管理(36.89%),但与位列第二的创业(34.09%)差距非常相近,显然想把自己创业作为目标是这个年龄段人的一大特点。随着年龄的增长,到了30-35岁这个年龄段,对于想自己创业的热情明显减弱,这时却有16.34%的IT人愿意做一辈子的技术牛人,相对比率要高于30岁以下年龄段的人。对于35岁以上的IT老兵来讲,或许时间磨平了昔日的梦想,管理成为他们最为务实的方向,还想创业的比率仅占23.47%。另外有一个数字值得注意,有8.16%的人想教书育人,比率甚至于高过了去做市场和销售。其次,对于“如果35岁面临失业”这个假设性的问题,大部分30岁以下的人选择自己创业(53.11%),只有21.12%的人认为自己会做回老本行。而同样的问题在30岁以上的人看来,情况又有所不同。选择自己创业的比重随着年龄的增长而减少,做回老本行的想法却随着的岁月的流逝愈来愈强烈。不同年龄段对于“35岁找工作的关键因素”也有不同的理解。30岁以下的人对薪资福利的关注度是最高的,其次才是发展前途和工作类型。30岁以上的人则把发展前途看成最主要的因素,薪资福利退后到第二位。此外,30岁左右的人更关注工作本身的类型,而到了35岁以上,企业类型变得更为重要些。业内专家指出,35岁以上的IT高级人才在选择工作时,更看重企业文化对个人的适合性,因为他们认为只有在适合自己的企业中才能如鱼得水地开展工作。行业变数太多,选择走一步算一步的朋友是可以理解的。我们都有不知所措迷茫的时候,不知道做什么,也不知道怎么做,更不会去争取做得最好。于是人云亦云,别人抱怨IT难做,你也就抱怨,别人讲现在IT没发展前途,然后就想要转行。于是在人生的舞台上你永远只能是观众,观看别人的成功。其实IT人35岁的调查包含的不仅仅是35岁以后做什么?而是提醒IT人重新审视自己的职业发展之路。做IT是很辛苦,但反过来想,难道做其他工作就不辛苦了?压力就不大了?这个世界没有不辛苦的工作。不要像坐在井底的青蛙,抱怨世界就这么小。这口井,束缚了我们思想观念,而观念决定我们的发展格局。一个观念的转变,可以改变我们的一生。对于IT人来说,技术是安身立命之本,但往更高层次发展的决定因素,往往不是技术本身,而是你本身有没有目标和你达成这个目标的能力。我的学习,交流q.u.n:731771211,里面都是学习前端的,全栈发展!互联网时代趋势-全栈工程师

November 21, 2018 · 1 min · jiezi