1995-2018，20余年技术老兵经历的沧海桑田

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费良宏，AWS 首席云计算技术顾问，极客时间《费老师的技术闲话》专题作者。在 IT 行业以及软件开发领域从业超过 20 年的他，曾任职于 Microsoft、Apple 等知名企业架构师、技术顾问等职务，参与过多个大型软件项目的设计、开发与项目管理。目前专注于云计算以及互联网等技术领域，致力于帮助中国的开发者构建基于云计算的新一代的互联网应用。 [转载出处：www.11jj.com]

9 月 20 日晚，费良宏在极客 Live 与大家作了主题为“从惨遭翻车到成功落地，大厂技术人要经历哪些风浪”的分享，今天将直播回顾文分享给大家。

1 我们经历过的计算机年代  DOS 年代

这个时代使用的环境是命令行的环境，操作系统叫做 DOS，那时候计算机环境的功能是非常弱的，，内存很小，硬盘也很慢，所以开发一个好的软件非常不容易。

Windows 时代

DOS 与 Windows 并存了很久，当时有朋友坚持在 DOS 下继续他们的开发和工作，当然很残酷的是许多人就被淘汰掉了，新时代来临之后我们就要做出选择，使用新工具、新技能去完成相关的软件开发。

互联网时代

我们发现，应用不仅仅是运行在客户端，还有以浏览器的方式去实现软件，完成对数据的访问，仅精通 Windows 开发的很多程序员在这个时代变迁过程当中又被淘汰掉了。

移动互联时代

这个时代来临得非常迅猛，我们突然间发现智能化的设备充斥在我们的身边和周围，我们都会着手开始学习像 IOS、Android。

云计算时代

这个时代需要每个程序员都具备非常丰富的知识和更多的技能，成为全栈工程师，否则应当能称为一个云计算的软件工程师。

回顾 20 多年的变化，程序员面临的挑战总是无时不在，新的挑战会不断出现，如果我们不能及时调整自己心态，去完善自己技能，就一定会在一次又一次的淘汰过程当中成为那个失败者。

2 虚拟化、云计算和容器的技术  

最初，我们认为可以用 VMware 模拟出多个服务器环境来做演示、做 POC。

1998 年，VMware 公司成立，虚拟化技术不断的发展，创造出一个虚拟化的时代。2006 年，云计算的时代出现了，它利用了虚拟化带给我们的巨大成果，大家都认定，云计算就是这个时代 IT 发展的一个必然选择。

2013 年，Docker 悄然出现，当它以一种简化的方式，呈现在我们面前的时候，被我们误以为只是一个小工具，但是没有想到它带的变化非常深远，甚至怀疑会不会颠覆云计算。

2015 年，云计算和 Docker 产生了一个交集，当时 AWS 发布了第一款基于容器技术的云计算服务，云计算和容器融合在了一起，以一种新的方式呈现在我们面前。一个新的技术的出现，如果它缺少一个好的载体的话，恐怕就只能是昙花一现。云计算和容器结合的时候，容器的载体利用云会被加速放大，我们真正的业务系统和生产环境，可以真正地署到容器 + 云的环境中。容器本身所存在的那些局限和不确定因素都通过云解决了。

2017 年，一个新的概念出现了，就是 Kubernetes，也就是我们常说的 K8S，大大小小的用户社区、技术组，或者相关的技术会议上，谈到的话题里都会有 K8S 相关的内容。但是，刹那之间 K8S 的基金会 CNCF 就出现了许许多多新的成员，比如像 AWS、微软，国内的阿里、华为、腾讯等等，K8S 就成为了云计算服务提供的选项之一了。

今天的 K8S 依然会不断的发展，但是 K8S 本身有一些危险和不确定性：

一个不确定性，是随着新的成员加入到 CNCF，对 K8S 的控制和发展的趋势变得更为的复杂和不确定了，许多的公司都会将他们的技术标准和规范加入到 K8S 标准中，使 K8S 有可能成为一个非常庞大复杂的怪兽；

第二种可能性就是，K8S 与云计算的融合导致在不同的云的..上，出现不同的版本的 K8S，出现不同方言的 K8S 的形态，这种差异化的存在，就使得一致性的产品梦想成为一种幻想，那对于我们的开发者来说，选择一个..的时候，最终受限于云..，而不是去选择所谓的 K8S 的统一..。

容器技术的发展，未来的趋势一定是一个操作系统级别的虚拟化，或者说是容器的机制会通过 Kernel 的方式展现出来，它的效率会越来越高，隔离化的程度也越来越高。

今天我们看到的恐怕还只是容器发展阶段当中的一个小阶段，对于开发者来说，我们未来要学会一种面向..开发的能力，面向一种大的云计算的环境，去实现我们的产品，实现我们的软件，这是我们必然的一个选择。我相信新的技术、新的方法一定会带给我们惊喜，这也逼着我们去不断的充实和学习这样新的技术，才可能不被这个时代淘汰。

3 人工智能，正在产生爆发的能量  

人工智能的第一次高峰期，是在 80 年代的时候，当时..制定了一个新的目标，就是建立第五代计算机。第五代机计算机的核心就是人工智能计算机，它的机器语言选择了一个当时特别热门的语言，叫做 Prolog，它是一种带有推理能力高级语言。由于这个目标过于远大，实现的技术难度和风险过大，结果第五代计算机失败了。当时热门时构建的所谓专家系统、知识库等，在一段时间里都销声匿迹了。这次人工智能的爆发，是很长的时间积累，从 1957 年开始，人工智能的一个达特茅斯会议上开始奠定了这个基础，不断的迭代不断的发展，首先，在学术界、在理论界，然后在工程界、计算机界，催生了新的深度学习的发展。

2015 年上半年的时候，机器学习的主要热点还是百花齐放、百家争鸣，支持向量机还是当时比较热门的一个话题，深度学习还只是选择之一。但是到了 2015 年的下半年，深度学习一下子就成了最主要的人工智能的代表。今天我们谈到所谓的人工智能，基本上就可以等同是深度学习了，深度学习发展到今天，对程序员来讲，有几个比较大的好处：

第一个是开发语言的成熟，因为今天深度学习的开发主要的程序语言就是 Python，它是一个老的语言，是一个非常成熟的语言，也是一个对开发程序员非常友好的语言，对我们的程序员来说，去学习这样的语言，掌握这个技能真的太容易了。

其次是框架的成熟，TensorFlow 等产品都强调了对程序员的友好和易用，今天我们再去为开发应用使用框架的时候，可以忽略掉许多的细节。同样在..层面，每一家云计算供应商，都提供了更为简单易用的深度学习..，例如像 automl，它已经简化了很多细节，只让我们关注于程序实现模型，或者进行训练，使程序员不需要再像传统的深度学习一样从理论数学基础、推导的过程去掌握这个能力，可以直接从程序语言、从框架..的使用上，快速的切入到领域当中去，甚至可以直接使用预训练好的模型，构建一个深度学习的应用，需要的只是几十行，上百行代码。

以前用 SQL 数据库，要对 SQL 的引擎做很细节的了解，了解它的执行策略、优化策略，而今天的数据库引擎，已经足够优化、足够强大，已经为我们完成了所有的优化工作，我相信未来的人工智能一定会发展到这个阶段。

未来人工智能一定是程序员得天下，一定是靠程序推动人工智能，而不是靠科技会议、靠广告去推动，也希望每个程序员能够在这个时代的变化当中，成为这个时代的佼佼者，成为人工智能的程序员。

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