傳統IT行業指的是已經有了十幾年以上的發展，整個行業處於穩定狀態，已經有無數的方案和案例。

網際網路IT行業指的是與網際網路相關的IT行業，目前劃分比較亂總體上有網站維護、網站開發、手機APP開發、遊戲開發，工資待遇的話網站維護人員工資非常低，開發人員就非常高，不同公司待遇也差別特別大，大公司的話起薪在5000-6000，工作3年10000-15000,5年後看你公司的盈利，2W+，3W+也都有可能。

新興IT行業比如大資料、雲計算、物聯網、智慧城市等，其實這些行業都是基於傳統行業做的提升，由於整個社會都在鼓吹造成的非常熱門，工資待遇和網際網路企業差不多。

就目前市場看來雲計算行業就業情況，雲計算領域人才需求極度缺乏。

針對雲計算的網路整理資料，建議看一看

雲計算(cloud computing)是由分散式計算(Distributed Computing)、並行處理(Parallel Computing)、網格計算(Grid Computing)發展來的，其最基本的概念，是透過網路將龐大的計算處理程式自動分拆成無數個較小的子程式，再交由多部伺服器所組成的龐大系統經搜尋、計算分析之後將處理結果回傳給使用者。透過這項技術，網路服務提供者可以在數秒之內，達成處理數以千萬計甚至億計的資訊，達到和“超級計算機”同樣強大效能的網路服務，是一種新興的商業計算模型。

　　雲計算的核心技術

　　雲計算系統運用了許多技術，其中以程式設計模型、資料管理技術、資料儲存技術、虛擬化技術、雲計算平臺管理技術最為關鍵。

　　(1)程式設計模型

　　MapReduce是Google開發的java、Python、C++程式設計模型，它是一種簡化的分散式程式設計模型和高效的任務排程模型，用於大規模資料集(大於1TB)的並行運算。嚴格的程式設計模型使雲計算環境下的程式設計十分簡單。MapReduce模式的思想是將要執行的問題分解成Map(對映)和Reduce(化簡)的方式，先透過Map程式將資料切割成不相關的區塊，分配(排程)給大量計算機處理，達到分散式運算的效果，再透過Reduce程式將結果彙整輸出。

　　(2) 海量資料分佈儲存技術

　　雲計算系統由大量伺服器組成，同時為大量使用者服務，因此雲計算系統採用分散式儲存的方式儲存資料，用冗餘儲存的方式保證資料的可靠性。雲計算系統中廣泛使用的資料儲存系統是Google的GFS和Hadoop團隊開發的GFS的開源實現HDFS。

　　GFS即Google檔案系統(Google File System)，是一個可擴充套件的分散式檔案系統，用於大型的、分散式的、對大量資料進行訪問的應用。GFS的設計思想不同於傳統的檔案系統，是針對大規模資料處理和Google應用特性而設計的。它運行於廉價的普通硬體上，但可以提供容錯功能。它可以給大量的使用者提供總體效能較高的服務。

　　一個GFS叢集由一個主伺服器(master)和大量的塊伺服器(chunkserver)構成，並被許多客戶(Client)訪問。主伺服器儲存檔案系統所以的元資料，包括名字空間、訪問控制資訊、從檔案到塊的對映以及塊的當前位置。它也控制系統範圍的活動，如塊租約(lease)管理，孤兒塊的垃圾收集，塊伺服器間的塊遷移。主伺服器定期透過HeartBeat訊息與每一個塊伺服器通訊，給塊伺服器傳遞指令並收集它的狀態。GFS中的檔案被切分為64MB的塊並以冗餘儲存，每份資料在系統中儲存3個以上備份。

　　客戶與主伺服器的交換隻限於對元資料的操作，所有資料方面的通訊都直接和塊伺服器聯絡，這大大提高了系統的效率，防止主伺服器負載過重。

　　(3) 海量資料管理技術

　　雲計算需要對分佈的、海量的資料進行處理、分析，因此，資料管理技術必需能夠高效的管理大量的資料。雲計算系統中的資料管理技術主要是Google的BT(BigTable)資料管理技術和Hadoop團隊開發的開源資料管理模組HBase。

　　BT是建立在GFS, Scheduler, Lock Service和MapReduce之上的一個大型的分散式資料庫，與傳統的關係資料庫不同，它把所有資料都作為物件來處理，形成一個巨大的表格，用來分佈儲存大規模結構化資料。

　　Google的很多專案使用BT來儲存資料，包括網頁查詢，Google earth和Google金融。這些應用程式對BT的要求各不相同：資料大小(從URL到網頁到衛星圖象)不同，反應速度不同(從後端的大批處理到實時資料服務)。對於不同的要求，BT都成功的提供了靈活高效的服務。

　　(4)虛擬化技術

　　透過虛擬化技術可實現軟體應用與底層硬體相隔離，它包括將單個資源劃分成多個虛擬資源的裂分模式，也包括將多個資源整合成一個虛擬資源的聚合模式。虛擬化技術根據物件可分成儲存虛擬化、計算虛擬化、網路虛擬化等，計算虛擬化又分為系統級虛擬化、應用級虛擬化和桌面虛擬化。

　　(5)雲計算平臺管理技術

　　雲計算資源規模龐大，伺服器數量眾多並分佈在不同的地點，同時執行著數百種應用，如何有效的管理這些伺服器，保證整個系統提供不間斷的服務是巨大的挑戰。

　　雲計算系統的平臺管理技術能夠使大量的伺服器協同工作，方便的進行業務部署和開通，快速發現和恢復系統故障，透過自動化、智慧化的手段實現大規模系統的可靠運營。

　　二、雲計算的發展

　　對眾多企業來說，自身計算機裝置的效能也許永遠無法滿足需求，因為企業內部資訊爆炸的速度遠遠比摩爾定律要快得多。最終的辦法就是不斷採購，不斷升級。而結果是，資料量暴增、IT環境日益複雜而難於管理，並且，致命的問題是不斷增長的IT支出無法和IT應用體驗成正比。

　　有沒有更加經濟有效的解決途徑呢?“雲計算”的出現也許為這個問題的解決推開了大門的一個縫隙。

　　雲計算是一種全新的商業模式，其核心部分依然是資料中心，它使用的硬體裝置主要是成千上萬的工業標準伺服器，它們由英特爾或AMD生產的處理器以及其他硬體廠商的產品組成。企業和個人使用者透過高速網際網路得到計算能力，從而避免了大量的硬體投資。

　　簡而言之，雲計算將使未來的網際網路變成超級計算的樂土。這可是一種革命性的舉措，打個比方，這就好比是從古老的單臺發電機模式轉向了電廠集中供電的模式。它意味著計算能力也可以作為一種商品進行流通，就像煤氣、水電一樣，取用方便，費用低廉。最大的不同在於，它是透過網際網路進行傳輸的。

　　雲計算作為未來發展的重要趨勢之一，已經引起了業界的廣泛重視，許多公司提供著各種各樣的雲計算服務，IBM、微軟、雅虎、亞馬遜、Sun、EMC、Google等大型IT廠商都已涉足雲計算。

　　現在有這樣的說法，當今世界只有五臺計算機，一臺是Google的，一臺是IBM的，一臺是Yahoo的，一臺是Amazon的，一臺是Microsoft的，因為這五個公司率先在分散式處理的商業應用上捷足先登引領潮流。 Sun公司很早就提出說“網路就是計算機”是有先見之明的。

　　“雲計算”代表了一個時代需求，反映了市場關係的變化，誰擁有更為龐大的資料規模，誰就可以提供更廣更深的資訊服務，而軟體和硬體影響相對縮小。

雲計算不單單指某一門技術，它是個很大的概念涉及到很多技術甚至經濟因素。你要學習雲計算，先了解雲計算的整體之後，找到你所感興趣的部分技術問題，進行深入學習研究。

Google和亞馬遜雲計算採用的具體技術有哪些，網路整理資料

　　雲計算作為一種新型的計算模式，還處於早期發展階段。眾多大小不一、型別各異的提供商提供了各自基於雲計算的應用服務。本文透過介紹亞馬遜、Google、IBM這三種典型的雲計算實現，為讀者剖析在“雲計算”背後所採用的具體技術，解析當前雲計算的平臺建設方法以及應用構建方式。

　　例項1:Google的雲計算平臺與應用

　　Google的雲計算技術實際上是針對Google特定的網路應用程式而定製的。針對內部網路資料規模超大的特點，Google提出了一整套基於分散式並行叢集方式的基礎架構，利用軟體的能力來處理叢集中經常發生的節點失效問題。

　　從2003年開始，Google連續幾年在計算機系統研究領域的最頂級會議與雜誌上發表論文，揭示其內部的分散式資料處理方法，向外界展示其使用的雲計算核心技術。從其近幾年發表的論文來看，Google使用的雲計算基礎架構模式包括四個相互獨立又緊密結合在一起的系統。包括Google建立在叢集之上的檔案系統GoogleFileSystem，針對Google應用程式的特點提出的Map/Reduce程式設計模式，分散式的鎖機制Chubby以及Google開發的模型簡化的大規模分散式資料庫BigTable。

　　GoogleFileSystem檔案系統

　　為了滿足Google迅速增長的資料處理需求，Google設計並實現了Google檔案系統(GFS，GoogleFileSystem)。GFS與過去的分散式檔案系統擁有許多相同的目標，例如效能、可伸縮性、可靠性以及可用性。然而，它的設計還受到Google應用負載和技術環境的影響。主要體現在以下四個方面:

　　1.叢集中的節點失效是一種常態，而不是一種異常。由於參與運算與處理的節點數目非常龐大，通常會使用上千個節點進行共同計算，因此，每時每刻總會有節點處在失效狀態。需要透過軟體程式模組，監視系統的動態執行狀況，偵測錯誤，並且將容錯以及自動恢復系統整合在系統中。

　　2.Google系統中的檔案大小與通常檔案系統中的檔案大小概念不一樣，檔案大小通常以G位元組計。另外檔案系統中的檔案含義與通常檔案不同，一個大檔案可能包含大量數目的通常意義上的小檔案。所以，設計預期和引數，例如I/O操作和塊尺寸都要重新考慮。

　　3.Google檔案系統中的檔案讀寫模式和傳統的檔案系統不同。在Google應用(如搜尋)中對大部分檔案的修改，不是覆蓋原有資料，而是在檔案尾追加新資料。對檔案的隨機寫是幾乎不存在的。對於這類巨大檔案的訪問模式，客戶端對資料塊快取失去了意義，追加操作成為效能最佳化和原子性(把一個事務看做是一個程式。它要麼被完整地執行，要麼完全不執行)保證的焦點。

　　4.檔案系統的某些具體操作不再透明，而且需要應用程式的協助完成，應用程式和檔案系統API的協同設計提高了整個系統的靈活性。例如，放鬆了對GFS一致性模型的要求，這樣不用加重應用程式的負擔，就大大簡化了檔案系統的設計。還引入了原子性的追加操作，這樣多個客戶端同時進行追加的時候，就不需要額外的同步操作了。

　　總之，GFS是為Google應用程式本身而設計的。據稱，Google已經部署了許多GFS叢集。有的叢集擁有超過1000個儲存節點，超過300T的硬碟空間，被不同機器上的數百個客戶端連續不斷地頻繁訪問著。

　　下圖1給出了GoogleFileSystem的系統架構，一個GFS叢集包含一個主伺服器和多個塊伺服器，被多個客戶端訪問。檔案被分割成固定尺寸的塊。在每個塊建立的時候，伺服器分配給它一個不變的、全球惟一的64位塊控制代碼對它進行標識。塊伺服器把塊作為linux檔案儲存在本地硬碟上，並根據指定的塊控制代碼和位元組範圍來讀寫塊資料。為了保證可靠性，每個塊都會複製到多個塊伺服器上，預設儲存三個備份。主伺服器管理檔案系統所有的元資料，包括名字空間、訪問控制資訊和檔案到塊的對映資訊，以及塊當前所在的位置。GFS客戶端程式碼被嵌入到每個程式裡，它實現了Google檔案系統API，幫助應用程式與主伺服器和塊伺服器通訊，對資料進行讀寫。客戶端跟主伺服器互動進行元資料操作，但是所有的資料操作的通訊都是直接和塊伺服器進行的。客戶端提供的訪問介面類似於POSIX介面，但有一定的修改，並不完全相容POSIX標準。透過伺服器端和客戶端的聯合設計，GoogleFileSystem能夠針對它本身的應用獲得最大的效能以及可用性效果。

　　

　　MapReduce分散式程式設計環境

　　為了讓內部非分散式系統方向背景的員工能夠有機會將應用程式建立在大規模的叢集基礎之上，Google還設計並實現了一套大規模資料處理的程式設計規範Map/Reduce系統。這樣，非分散式專業的程式編寫人員也能夠為大規模的叢集編寫應用程式而不用去顧慮叢集的可靠性、可擴充套件性等問題。應用程式編寫人員只需要將精力放在應用程式本身，而關於叢集的處理問題則交由平臺來處理。

　　Map/Reduce透過“Map(對映)”和“Reduce(化簡)”這樣兩個簡單的概念來參加運算，使用者只需要提供自己的Map函式以及Reduce函式就可以在叢集上進行大規模的分散式資料處理。

　　據稱，Google的文字索引方法，即搜尋引擎的核心部分，已經透過MapReduce的方法進行了改寫，獲得了更加清晰的程式架構。在Google內部，每天有上千個MapReduce的應用程式在執行。

　　分散式大規模資料庫管理系統BigTable

　　構建於上述兩項基礎之上的第三個雲計算平臺就是Google關於將資料庫系統擴充套件到分散式平臺上的BigTable系統。很多應用程式對於資料的組織還是非常有規則的。一般來說，資料庫對於處理格式化的資料還是非常方便的，但是由於關係資料庫很強的一致性要求，很難將其擴充套件到很大的規模。為了處理Google內部大量的格式化以及半格式化資料，Google構建了弱一致性要求的大規模資料庫系統BigTable。據稱，現在有很多Google的應用程式建立在BigTable之上，例如SearchHistory、Maps、Orkut和RSS閱讀器等。

　　下圖2給出了在BigTable模型中的資料模型。資料模型包括行列以及相應的時間戳，所有的資料都存放在表格中的單元裡。BigTable的內容按照行來劃分，將多個行組成一個小表，儲存到某一個伺服器節點中。這一個小表就被稱為Tablet。

　　以上是Google內部雲計算基礎平臺的三個主要部分，除了這三個部分之外，Google還建立了分散式程式的排程器，分散式的鎖服務等一系列相關的雲計算服務平臺。

　　Google的雲應用

　　除了上述的雲計算基礎設施之外，Google還在其雲計算基礎設施之上建立了一系列新型網路應用程式。由於借鑑了非同步網路資料傳輸的Web2.0技術，這些應用程式給予使用者全新的介面感受以及更加強大的多使用者互動能力。其中典型的Google雲計算應用程式就是Google推出的與MicrosoftOffice軟體進行競爭的Docs網路服務程式。GoogleDocs是一個基於Web的工具，它有跟MicrosoftOffice相近的編輯介面，有一套簡單易用的文件許可權管理，而且它還記錄下所有使用者對文件所做的修改。GoogleDocs的這些功能令它非常適用於網上共享與協作編輯文件。GoogleDocs甚至可以用於監控責任清晰、目標明確的專案進度。當前，GoogleDocs已經推出了文件編輯、電子表格、幻燈片演示、日程管理等多個功能的編輯模組，能夠替代MicrosoftOffice相應的一部分功能。值得注意的是，透過這種雲計算方式形成的應用程式非常適合於多個使用者進行共享以及協同編輯，為一個小組的人員進行共同創作帶來很大的方便性。

　　GoogleDocs是雲計算的一種重要應用，即可以透過瀏覽器的方式訪問遠端大規模的儲存與計算服務。雲計算能夠為大規模的新一代網路應用打下良好的基礎。

　　雖然Google可以說是雲計算的最大實踐者，但是，Google的雲計算平臺是私有的環境，特別是Google的雲計算基礎設施還沒有開放出來。除了開放有限的應用程式介面，例如GWT(GoogleWebToolkit)以及GoogleMapAPI等，Google並沒有將雲計算的內部基礎設施共享給外部的使用者使用，上述的所有基礎設施都是私有的。

　　幸運的是，Google公開了其內部叢集計算環境的一部分技術，使得全球的技術開發人員能夠根據這一部分文件構建開源的大規模資料處理雲計算基礎設施，其中最有名的專案即Apache旗下的Hadoop專案。而下面的兩個雲計算的實現則為外部的開發人員以及中小公司提供了雲計算的平臺環境，使得開發者能夠在雲計算的基礎設施之上構建自己的新型網路應用。其中IBM的藍雲計算平臺是可供銷售的計算平臺，使用者可以基於這些軟硬體產品自己構建雲計算平臺。亞馬遜的彈性計算雲則是託管式的雲計算平臺，使用者可以透過遠端的操作介面直接使用。

　　

　　例項2:亞馬遜的彈性計算雲

　　亞馬遜是網際網路上最大的線上零售商，但是同時也為獨立開發人員以及開發商提供雲計算服務平臺。亞馬遜將他們的雲計算平臺稱為彈性計算雲(ElasticComputeCloud，EC2)，它是最早提供遠端雲計算平臺服務的公司。

　　開放的服務

　　與Google提供的雲計算服務不同，Google僅為自己在網際網路上的應用提供雲計算平臺，獨立開發商或者開發人員無法在這個平臺上工作，因此只能轉而透過開源的Hadoop軟體支援來開發雲計算應用。亞馬遜的彈性計算雲服務也和IBM的雲計算服務平臺不一樣，亞馬遜不銷售物理的雲計算服務平臺，沒有類似於“藍雲”一樣的計算平臺。亞馬遜將自己的彈性計算雲建立在公司內部的大規模叢集計算的平臺之上，而使用者可以透過彈性計算雲的網路介面去操作在雲計算平臺上執行的各個例項(Instance)，而付費方式則由使用者的使用狀況決定，即使用者僅需要為自己所使用的計算平臺例項付費，執行結束後計費也隨之結束。

　　彈性計算雲從沿革上來看，並不是亞馬遜公司推出的第一項這種服務，它由名為亞馬遜網路服務的現有平臺發展而來。早在2006年3月，亞馬遜就釋出了簡單儲存服務(SimpleStorageService，S3)，這種儲存服務按照每個月類似租金的形式進行服務付費，同時使用者還需要為相應的網路流量進行付費。亞馬遜網路服務平臺使用REST(RepresentationalStateTransfer)和簡單物件訪問協議(SOAP)等標準介面，使用者可以透過這些介面訪問到相應的儲存服務。

　　2007年7月，亞馬遜公司推出了簡單佇列服務(SimpleQueueService，SQS)，這項服務使託管主機可以儲存計算機之間傳送的訊息。透過這一項服務，應用程式編寫人員可以在分散式程式之間進行資料傳遞，而無須考慮訊息丟失的問題。透過這種服務方式，即使訊息的接收方還沒有模組啟動也沒有關係。服務內部會快取相應的訊息，而一旦有訊息接收元件被啟動執行，則佇列服務將訊息提交給相應的執行模組進行處理。同樣的，使用者必須為這種訊息傳遞服務進行付費使用，計費的規則與儲存計費規則類似，依據訊息的個數以及訊息傳遞的大小進行收費。

　　在亞馬遜提供上述服務的時候，並沒有從頭開始開發相應的網路服務元件，而是對公司已有的平臺進行最佳化和改造，一方面滿足了本身網路零售購物應用程式的需求，另一方面也供外部開發人員使用。

　　在開放了上述的服務介面之後，亞馬遜公司進一步在此基礎上開發了EC2系統，並且開放給外部開發人員使用。

　　靈活的工作模式

　　亞馬遜的雲計算模式沿襲了簡單易用的傳統，並且建立在亞馬遜公司現有的雲計算基礎平臺之上。彈性計算雲使用者使用客戶端透過SOAPoverHTTPS協議來實現與亞馬遜彈性計算雲內部的例項進行互動。使用HTTPS協議的原因是為了保證遠端連線的安全性，避免使用者資料在傳輸的過程中造成洩露。因此，從使用模式上來說，彈性計算雲平臺為使用者或者開發人員提供了一個虛擬的叢集環境，使得使用者的應用具有充分的靈活性，同時也減輕了雲計算平臺擁有者(亞馬遜公司)的管理負擔。

　　而彈性計算雲中的例項是一些真正在執行中的虛擬機器伺服器，每一個例項代表一個執行中的虛擬機器。對於提供給某一個使用者的虛擬機器，該使用者具有完整的訪問許可權，包括針對此虛擬機器的管理員使用者許可權。虛擬伺服器的收費也是根據虛擬機器的能力進行計算的，因此，實際上使用者租用的是虛擬的計算能力，簡化了計費方式。在彈性計算雲中，提供了三種不同能力的虛擬機器例項，具有不同的收費價格。例如，其中預設的也是最小的執行例項是1.7GB的記憶體，1個EC2的計算單元(1虛擬的計算核以相關的計算單元)，160GB的虛擬機器內部儲存容量，是一個32位的計算平臺，收費標準為每個小時10美分。在當前的藍計算平臺中，還有兩種效能更加強勁的虛擬機器例項可供使用，當然價格也更加昂貴一點。

　　由於使用者在部署網路程式的時候，一般會使用超過一個執行例項，需要很多個例項共同工作。彈性計算雲的內部也架設了例項之間的內部網路，使得使用者的應用程式在不同的例項之間可以通訊。在彈性計算雲中的每一個計算例項都具有一個內部的IP地址，使用者程式可以使用內部IP地址進行資料通訊，以獲得資料通訊的最好效能。每一個例項也具有外部的地址，使用者可以將分配給自己的彈性IP地址分配給自己的執行例項，使得建立在彈性計算雲上的服務系統能夠為外部提供服務。當然，亞馬遜公司也對網路上的服務流量計費，計費規則也按照內部傳輸以及外部傳輸進行分開。

　　總而言之，亞馬遜透過提供彈性計算雲，減少了小規模軟體開發人員對於集群系統的維護，並且收費方式相對簡單明瞭，使用者使用多少資源，只需要為這一部分資源付費即可。這種付費方式與傳統的主機託管模式不同。傳統的主機託管模式讓使用者將主機放入到託管公司，使用者一般需要根據最大或者計劃的容量進行付費，而不是根據使用情況進行付費，而且，可能還需要保證服務的可靠性、可用性等，付出的費用更多，而很多時候，服務並沒有進行滿額資源使用。而根據亞馬遜的模式，使用者只需要為實際使用情況付費即可。

　　在使用者使用模式上，亞馬遜的彈性計算雲要求使用者要建立基於亞馬遜規格的伺服器映像(名為亞馬遜機器映像即亞馬遜MachineImage,AMI)。彈性計算雲的目標是伺服器映像能夠擁有使用者想要的任何一種作業系統、應用程式、配置、登入和安全機制，但是當前情況下，它只支援Linux核心。透過建立自己的AMI，或者使用亞馬遜預先為使用者提供的AMI，使用者在完成這一步驟後將AMI上傳到彈性計算雲平臺，然後呼叫亞馬遜的應用程式設計介面(API)，對AMI進行使用與管理。AMI實際上就是虛擬機器的映像，使用者可以使用它們來完成任何工作，例如執行資料庫伺服器，構建快速網路下載的平臺，提供外部搜尋服務甚至可以出租自己具有特色的AMI而獲得收益。使用者所擁有的多個AMI可以透過通訊而彼此合作，就像當前的叢集計算服務平臺一樣。

　　在彈性計算雲的將來發展過程中，亞馬遜也規劃瞭如何在雲計算平臺之上幫助使用者開發Web2.0的應用程式。亞馬遜認為除了它所依賴的網路零售業務之外，雲計算也是亞馬遜公司的核心價值所在。可以預見，在將來的發展過程中，亞馬遜必然會在彈性計算雲的平臺上新增更多的網路服務元件模組，為使用者構建雲計算應用提供方便。

　　

個人建議先入手Python，雲計算很多底層虛擬化都是用了該技術，之後是Java，C++。更多就不技術點就不一一列舉了。

心裡有這個疑問的時候，很自然就會去看看前輩的結果是什麼。就像現在大城市的房價，大家都很樂意跟發達國家的日本或美國去比一樣。可惜的是類似房子的70年產權一樣，我們70年代的網際網路從業人員算是中國第一代吃螃蟹的人，享受這個權益的人也還沒到最終的期限，而中國IT行業的發展歷史也很短，從業者年齡並普遍也不大，所以也就沒有什麼可參照性了。

特別是總理提出全民創業的這幾年，從BAT到創業公司，喜歡年輕員工趨勢越來越明顯。在大部分網際網路公司招聘時，普通開發人員要求30歲以下，架構師35歲以下。

比如華為就明確規定員工45歲以後必須退休。阿里這幾年也在追求團隊年輕化，35歲以上的程式設計師申請P8以下的職位成功率很低。創業公司則更是年輕人的天下，CEO小於30歲的情況滿大街都是。

最近和身邊的70後的同學和朋友聊的最多的也就是這個話題了。大多數北上廣漂了的時間都超過十年以上，並且沒有當地戶口，年薪在25-60萬的佔大多數。分類總結一下，大致有如下幾種結果：

1、留在北上廣，並拿到戶口

拿到北上廣戶口，在當地買了房，結婚有了小孩。這應該是最好的結果了，因為相對二三線城市來說，這幾年北上廣戶籍政策越來越緊，而且IT網際網路行業都是民營企業，所以能拿到戶口的機率並不大，尤其是普通員工拿到的可能性更低了。

沒有戶口，孩子的教育是最主要的問題，遲早要回去高考。這是影響大家是否留在外面繼續漂的很重要的一個因素了。

對於這類結局的人來說，唯一有牽掛的就是家裡的父母逐漸年邁需要照顧，而身在千里之外的他們卻無能為力，好在我們70年人基本上家裡都還有其他兄弟姐妹能幫襯幫襯。如果家裡就一個孩子的，就算把父母接到北上廣，氣候、飲食和交際老人都不習慣，看到老人這把年紀了還要陪著自己在外打拼有點不好受。

2、留在北上廣，但沒有當地戶口

和第一種相比，美中不足的就是沒有當地戶口。不過沒戶口並不阻礙買房。除了戶口，決定能否留在一個城市的最重要因素就是買房了。至於能否買得起房就要比誰下手早了，我身邊的朋友絕大部分都買過了房。下手早的有兩三套了，而且地段好，下手晚的也交了首付還著房貸。相比二三線城市，北上廣的薪資水平畢竟要高一些，所以兩個人共同還貸還是完全能夠承擔的。尤其是有公積金的情況。

沒有戶口，涉及最大問題就是孩子教育問題。這裡說的教育問題並不是指經濟方面，主要是資格方面。

幼兒園：公立幼兒園除了要在對口小區有房子，還有要戶口，還要相應的某區某鄉的戶口。基本上95%以上的外地學童就只能選擇上私立了。

小學：外地學童在北上廣借讀基本上規定是5證，但是5證可以衍生出近20多證。

初高中：基本沒有學校會願意收。因為你沒辦法在北上廣高考，會影響學校的升學率！除非交贊助費讓學校收你！

大學：即便讀完高中，依然解決不了問題。要想考大學，你還必須回原籍考去考。因為教材和教育方式等各種不同，回去還能考上大學嗎？

3、回老家發展，進了事業單位或公務員

這類結果的人，大部分都是自己家庭還不錯，在老家也有一定的人脈關係。大學畢業之後憑著一股新鮮勁和好奇心，到北上廣主要也是體驗大城市的生活而來。在北上廣待不了幾年就受不了這樣的苦或者覺得沒什麼太大的發展前景，拍拍屁股回家了，然後讓父母託關係找了一個事業單位獲得一份穩定的工作。

當然其中也有極少數同學也是靠著自己的努力，考上了家鄉公務員，從而早早回家發展去了，在家也是混的風聲水起。

4、回老家發展，做點小生意

這類結果的人，大部分都是自己家庭一般甚至不好，在老家也沒有什麼人脈關係。大學時學習也一般，基礎不紮實。大學畢業後也是滿懷抱負的想到外面的世界闖一闖，發大財。當自己每個月工資還不夠自己用的，又不能問家裡人要的時候，那種滋味太難受。經常搬家，老是住地下室，工作因為技術不夠硬又不受重視。這種主要還是自己不夠努力，沒能讓自己變得更有能力，從而也沒能讓自己富有起來。這個時候才明白錢不是那麼容易掙的，機遇也不是給每個人都準備好了的。

選擇回老家發展，雖然不用面對大城市的那些種種問題，但也不是沒有煩惱事。回老家去到底做什麼？家裡的IT網際網路幾乎一片荒蕪，在這個行業打工養家是不可能。創業？在北上廣這麼好的機會這麼好的環境都不容易成功。回去又憑什麼成功？

大部分最好都是隻能為了五斗米而折腰，幹其它的小買賣，和那些沒上太多學的人競爭誰做得好，從而勉強維持生計。

5、一方留北上廣，一方回家

這種情況一般是男方留在北上廣工作賺錢，女方帶著小孩回老家。這樣的結果 通常是因為在北上廣買房無望或者解決不了戶口，考慮小孩的教育問題，同時在老家也沒有合適的工作，然後就開始了兩地分居的生活。這種情況也有極少數是男女都留在北上廣，然後小孩送回老家父母照顧的。

之所以要把小孩送回去受教育，並不是因為經濟，而是考慮到大城市主要強調素質教育，同時也是因為教材的不同。在大城市上完學再回老家高考能考上大學的機率幾乎為零。這種情況留在北上廣的目的就是掙錢，所以會很節儉，要養活父母老婆孩子一大家子。

屬於這種情況的朋友一般都不會持續太久，可能幾年以後也都回去了。一方面是因為兩地生活容易產生矛盾，另一方面是因為想孩子，愛情和親情的牽絆。

首先說下都有哪些崗位。

第一類，技術崗位，比如，架構師，軟體研發工程師，硬體研發工程師，實施工程師，軟體，硬體測試工程師，過程工程師，售前、售後工程師等等，研發類的工程師主要是研發軟體，寫設計，寫程式碼。實施主要是專案上線實施工作，售前是為了銷售做支援的，售後和就是後期專案維護的工作，再就是測試工程師就是測試發現研發工程師研發的軟體中的問題。

第二類，管理崗位，比如專案管理，技術管理，部門管理等，專案管理主要是專案交付的管理，能用較低的成本按時完成專案交付，提高專案交付利潤。技術管理就是合理的安排，組織技術團隊按時完成上級交給的開發或者測試工作。

第三類，產品相關工作，就是研究客戶需求，需求分析，總結產品，產品設計，最大程度滿足使用者，提高使用者體驗，最後交給研發完成功能實現。

第四類，銷售工作，這個各行各業類似，就是把軟體產品或者解決方案買給客戶，實現利潤。

個人感覺你可以向產品，售前或者運維，或者管理崗位轉下試試。

國內IT行業從21世紀初逐漸升溫，至今一發不可收拾，曾經不被看好的IT行業，由阿里、騰訊、百度、華為、海康等巨頭創造出一個個商業帝國。

與IT行業快速發展的同時培訓機構也大舉擴張，如達內、青鳥、北風、尚學堂等線上線下培訓機構公司。快則3-6個月培訓一批新手出師，慢則1-2年培訓處一批新手出師，對於IT行業老手們可是不得不見的鴨梨啊！！！

題主所謂擔心6年後的所去所從，未免有點早，因為本人已經幹了10年了！！是不是早被PK掉了了？現實答案是我還活在IT行業圈內，而且還比以前更有信心了。

其實IT的職業是一個漫長的生涯，大致可以分為初級階段、中級階段、高階階段、隕落階段。

下面展開講講：

1.初級階段一般是做JAVA開發、C開發、php開發、資料工程師開發等猿類。

2.中級階段一般是專案管理、技術管理、售前顧問、產品經理等遊離技術邊緣的崗位。

3.高階階段一般是部門管理、公司決策層等崗位。

4.隕落階段一般可以考慮去國內大企業混吃等老了。甚至脫離IT去賣白菜吧...

我個人不擔心40歲以前的IT職業發展，除非你很懶，懶得去思考未來。否則一般人40歲以前還是不錯的，IT行業畢竟不是一 二年就能一蹴而就的，所以你還能啃老。

本人有一篇博文認真分析了40歲IT人失業理由：https://blog.csdn.net/u010898626/article/details/85412219