技術人攻略：你從什么時候開始接觸編程？

我從小學就開始接觸電腦，通過Basic對編程建立了一些感性的認識，高中開始學計算機二級C語言的書?？墒强即髮W由于分數不夠，進了機械工程及自動化專業。但還是很喜歡計算機，就一直泡圖書館看相關的書，通過一些小項目積累經驗。計算機這個領域很偏實踐，看書上的理論是一回事，真正動手做了之后再反思自己做的東西，會對理論有更深的理解。
* 技術人攻略：為什么畢業的時候沒有找開發的工作，而是進了出版社做技術編輯？

因為不是計算機專業出身的，HR那關就過不了，那會兒也沒有人脈可以推薦工作，就去了電子工業出版社的博文視點，做了兩年多的技術編輯，工作主要是跟蹤一些技術趨勢，聯系作者做一些書。
也寫了一些程序，根據書的銷售的數據，做一些類似大數據處理的工作。當時出版社的電腦都是很普通的臺式機，計算能力有限，所以用了分布式的方式來實現計算。還有就是從各個網站上抓一些帖子做數據分析。出版社離書比較近，對視野的開闊有幫助，所以感覺這段時間跟讀了個研究生似的。
* 技術人攻略：后來什么時候開始真正的做開發？

在出版社的工作畢竟不是自己最喜歡做的，2010年云計算剛開始進入中國，正好有機會可以去一家美國的云計算公司做開發，于是就辭職加入了。很多人都感覺我跳槽的這個跨度很大，我自己卻覺得還行，在出版社出書也是教別人怎么做Coding，如果你想把一個事兒給大家說明白的話，你自己得先明白。
搞編程這行如果不是興趣驅動的話，永遠會覺得它只是一個工具，如果非常有興趣，就會發現很多樂趣。計算機行業更新這么快，如果只是上班工作，下班回家什么也不想，那么用不了幾年就會被淘汰。我是學機械的，機械這個行業發展了幾百年已經很成熟了，搞機械的人都知道本叫做機械設計手冊的書，基本上你想要做的設計，所有的能拿到的標準件的尺寸，能承受的強度，查手冊都能查出來。而計算機這行發展才幾十年，沒有這樣固定的模式，如果沒有很強興趣驅動，很快就會落后。
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“云計算這塊遇到的主要問題不是編程，而是運維上的問題，更多考慮的不僅僅是性能，還包括如何保證穩定性。”

技術人攻略：在工作中遇到最大的挑戰是什么？做云計算的難點在什么地方？

挑戰最大的是在China Cache工作的時候，要從頭到尾搭一套以KVM為基礎的云計算平臺。當時考慮過OpenStack，但當時OpenStack的架構還不夠成熟，在跨數據中心部署的情況下會有一些安全性的問題。所以后來完全重新寫了一套，通過這個挑戰在技術上成長得很快。
云計算這塊遇到的主要問題不是編程，而是運維上的問題，更多考慮的不僅僅是性能，還包括如何保證穩定性。為客戶提供服務，程序要寫得很嚴謹，系統在應用一些配置的時候，要設計如果失敗的話回退怎么辦；另外要考慮穩定性的因素，因為中國的網絡環境不是太好，在公網上跑一些東西的時候，大網抖動一下，或者某個數據中心到一個核心節點的鏈路不是很好，導致一些數據連接的中斷，怎么能重建連接，怎么自動做一些重置，怎么保證集群的穩定性，程序必須具備自動診斷、自動恢復的功能。純Hadoop那套東西全在內網，不用考慮網絡環境的問題，云計算的服務器都在公網上，怎么向服務器發送一些消息，服務器怎么保證消息能收到，這些是需要積累經驗的，好多經驗也都是四處碰壁碰來的。
另外一個難點就是對知識面的要求很高，做IaaS****要讓整個數據中心實現自動化，需要了解包括服務器、交換機、網絡、存儲，并且這幾部分如何整合起來，作為一個服務對外提供。云計算的運維不是簡單的會用Linux，不僅是做一些維護性的操作，還要和開發一起討論整個系統的物理架構是什么樣的，交換機的配置是怎么做的，網絡是怎么搭的。因為牽扯到太多的系統，所以對于運維的要求非常高，出問題原因有可能是系統的bug，也有可能是數據中心的網絡等，怎么去快速的定位、解決問題，有很高的技術含量。對于一個復雜系統來說，想了解哪兒出了問題，復雜度不亞于給人看病，而且有時候并不簡簡單單是一個問題，可能是好幾個地方的故障引發的導致嚴重問題。
* 技術人攻略：云計算時代的開發和運維工作是不是會更緊密的融合？

我自己很喜歡學習一些運維自動化的東西，可以開拓視野。做后臺系統的工程師很有必要多了解一些運維知識，因為做出來的系統一方面是給業務人員用，另外一個潛在的客戶就是運維團隊的同事。如果運維在部署系統的時候覺得吃力，可想而知這個系統寫得有多糟，如果運維不部署你的系統，系統一點意義都沒有。開發在搭測試環境的時候，其實相當于做了一部分運維的事兒，這個過程中開發工程師可以想想用什么方式讓它變得更簡單。還有就是自動化部署，用自動化工具來做重復性的工作，這樣可以保證持續Release，增強工程師的滿足感，另外也可以降低出錯的幾率。如果能達到Devops的效果更好，就是開發運維化、運維開發化，這兩個團隊其實是一個團隊了。
運維其實挺苦逼的，干好了沒人說你好，稍微出點錯就挨罵。越牛的運維越是拿錢砸出來的，如果沒摔過跟頭，就不可能知道地上哪兒有坑。有的公司對于運維犯錯這個事兒的思路不太對，運維捅一大簍子，就把人開了招新人，但新人更有可能犯錯，而老人不太會犯同樣的錯誤。運維對于產品來說很重要，能不能讓系統不出大問題，出了問題之后能不能很快恢復。就跟軍隊一樣，養兵千日用兵一時，但是很多公司沒有把運維當軍隊，就當掃地的使。
* 技術人攻略：你現在所在的這家公司是云計算領域的創業公司，你對現在云計算創業的市場環境怎么看？

現在云計算創業這塊創業的人多了，快到了當年大批量上團購的階段。技術含量也已經被壓了下來，因為OpenStack的開源架構已經很成熟，很方便就能搭出一套云平臺，整個行業對云計算的接受程度也越來越高。
不過我們公司的系統完全是自己搭的，一方面因為之前在云計算這塊積累過很多經驗，另一方面，如果完全搭在OpenStack的環境下，會受限制，并且二次開發的工作量也不小。OpenStack****像一個大而全的東西，用起來比較復雜，如果自己做，基于自身的業務特點做技術選型，可以把事情做得更專業，運維起來也更容易。OpenStack的UI界面做得不夠好，需要二次開發，做跟自己業務相關的一套東西。如果不用社區做的一鍵化部署工具的話，OpenStack對運維也很不友好，需要配置的東西太多。
我們公司提供的服務目前還是主要是基于IaaS這層，主要面向游戲客戶，對他們來說采用IaaS更靈活，因為已經積累了一些規則、業務運營模式和系統，用PaaS的方式他們也不一定能接受。
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“打個比方，如果你了解的語言特別多，等于是在周游世界；如果對某個語言了解得很深，就類似于把北京城每一個角落都去了一遍。因此，當見識過很多東西，對其他語言設計的理念有了解之后，你的視野就變得更開闊了。”

技術人攻略：在開發語言的選擇上你有什么傾向和建議嗎？

語言我用得挺雜的。在語言選擇這塊，我傾向于會得越多越好。打個比方，如果你了解的語言特別多，等于是在周游世界；如果對某個語言了解得很深，就類似于把北京城每一個角落都去了一遍。因此，當見識過很多東西，對其他語言設計的理念有了解之后，你的視野就變得更開闊了。當然對初學者來說，還是應該先對某一門語言了解到一定程度之后，再拓展到其他編程語言會比較好。不同的語言在處理一些特殊的情況下，有不同的做法，例如同樣實現一個根據配置調用不同代碼處理數據的功能，Java和Python的實現方式就會不一樣，Java會用到接口和工廠類，動態語言則可以直接根據配置拼出一個函數名調函數。不管用什么語言，目標就是把問題解決了，根據不同的情況選擇適合的語言。對創業企業來說，用Java搭一套Web界面的人力成本和時間成本遠高于用ROR，所以語言選擇不在于技術本身，跟時間、成本都有關系。
* 技術人攻略：如果不考慮工作的話，你想開發什么東西？

比較感興趣的還是做一些智能家居的東西，搞一些軟件和硬件結合的事兒，例如可以通過iPad控制家里的洗衣機、冰箱等。我個人對硬件還是有點興趣，計算機不能只停留在一個方盒子里，得讓他出來。有的人擔心技術的發展會帶來更多的問題，我舉個航空工業的例子，飛機的自動駕駛系統發明以前，空難的問題主要是人犯的錯誤所帶來的，自動駕駛系統發明之后雖然有時候會失靈，但可以在有問題的時候切換回手動，技術很多時候是有兩面性的，不能因此否定自動駕駛系統對航空工業發展所起到的作用。
* 技術人攻略：有沒有你特別欣賞的人或者公司？

每個人都有他自己的優點，聞道有先后，術業有專攻，在一線做Coding的人應該保持謙虛的心態。
* 技術人攻略：你做技術編輯的時候看了不少書，能不能推薦一些有價值的書？

我覺得看書是一個過程，不是說看了幾本書，就能把計算機領域的東西弄得很清楚了。而且計算機有很多不同的領域，不是你都看過一遍就行了，這幾個領域之間有先后的順序，如果不了解最初的CPU長什么樣，直接看Intel的CPU手冊就跟看天書差不多。任何東西都是循序漸進演化過來的，最重要的是本質上的那些東西，例如CPU再怎么演化也不會逃出馮諾依曼的架構。
很多學計算機的人對單片機了解不多，單片機可以理解為x86架構的一個鼻祖設計。如果你寫一個程序，用現在的編程語言足夠解決問題的話，沒必要看硬件的東西，但如果想提升你的知識，了解操作系統到底怎么干活、硬件總線之間的尋址是怎么工作的，那么推薦有精力的人看看8051和數字電路。計算機是以數字電路為基礎的一門學科，逐漸發展過來，****CPU****看似很復雜，但還是從門電路演化過來的，如果學過數字電路，了解怎么設計加法器、單片機，用單片機做一些小的設備，對你了解計算機會有很大幫助。
編程方面的書，推薦《Java編程思想》，看了這本書之后，會提升對面向對象和java類庫的了解?？磿鴳撨吙催呑?，做得差不多的時候再去想，想完之后回來再去看一些東西，在這么一個閉環的過程中逐漸進步。
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