当下计算机⾏业裁员潮愈演愈烈
- 软件开发⼈员⾸当其冲，成为受冲击最严重的群体。
- 我仅仅个人观点，这是最近很多朋友都失业或者担心失业，我也在想这是为什么。我分析他们企业或者行业的想法。可能也是国内很多行业和企业面对的问题。所以泛泛而谈一下。不要对号入座。
- 很多⼈将这⼀切归咎于经济不景⽓，可经济下⾏不过是压垮骆驼的最后⼀个杠铃，真正导致⾏业陷⼊困境的，是多年来积攒的盲⽬跟⻛、过度建设与⽆休⽌的伪需求，在寒冬⾥彻底爆发了反噬。
这场⾏业的⽆序扩张，最早要从⼤数据概念的疯狂⿎吹说起。
- 真正深耕数据库领域的⼈都清楚，只要SQL编写规范合理，数据量⼤⼩和查询速度并没有绝对的关联。在我看来，单表数据量在10亿以下，根本算不上⼤数据，即便达到100亿，也远达不到⼤数据的实际标准。可在资本和⾏业的盲⽬造势下，⼗⼏万、⼏⼗万⾏数据的普通数据表，都被强⾏贴上⼤数据标签，仿佛项⽬不绑定⼤数据，就跟不上技术潮流，（出门没法和邻居打招呼了）不管业务场景是否适配，全都⼀窝蜂上⻢⼤数据项⽬，硬⽣⽣把简单的技术问题复杂化。
- 紧随⼤数据之后，微服务、中台、区块链、元宇宙等概念轮番登场，你方唱罢我登场。成为⾏业追逐的⻛⼝，盲⽬跟⻛的乱象丝毫没有收敛。
- 就拿微服务来说，我始终坚持，只有To C端业务，凭借庞⼤的⽤⼾体量、⾼并发需求、可拆分的业务特性，才适合做微服务架构。⽽政企、传统⾏业、To B、To G类业务，完全不适⽤微服务，尤其是To B业务，业务链条过⻓、流程路径复杂，不仅不适合微服务架构，就连敏捷开发模式都难以适配。可⾏业全然不顾这些实际情况，⼀味跟⻛拆分系统，把简洁的单体应⽤拆得⽀离破碎。
- 后来中台概念爆⽕，更是沦为形式主义的重灾区。很多企业⼝中的数据中台，不过是通过ETL、CDC⼯具把数据简单归集整合，⼗⼏年前⽤OGG同步数据库数据的操作，换了个名字就摇⾝⼀变成了所谓的中台。我甚至听说有的公司是一堆dblink连起来的。
- 再到区块链、元宇宙，全是不管业务能否落地、是否有实际需求，先上⻢项⽬博眼球，⼀轮轮概念炒作，让整个⾏业陷⼊⽆意义的技术堆砌怪圈。
- 这些层出不穷的热⻔技术，每⼀项都需要巨额的软硬件采购、架构搭建、开发运维投⼊。原本简洁的系统架构变得⽆⽐臃肿，原本⼩团队就能完成的开发运维⼯作，被迫扩充成⼏⼗上百⼈的团队，⼈⼒、物⼒、财⼒成本成倍飙升，可真正能转化为业务价值、助⼒企业盈利的核⼼成果，却少得可怜。
- 即便是当下⼤⽕的AI技术，也没能跳出这个盲⽬跟⻛的怪圈，依旧是企业扎堆布局的热点。可绝⼤多数企业的AI项⽬落地失败、毫⽆成效，核⼼问题根本不在AI技术本⾝，⽽是企业连最基础的信息化建设都没做扎实，数字化转型更是流于表⾯。（这是在架构师同盟内讨论很多的一个话题）
- 我听说不少企业还在依赖⼈⼯导出导⼊数据、线下填报流转报表，系统孤岛遍地都是，连最基本的数据互通、流程线上化都没实现，根基都未打牢，就急于搭建AI体系，最终只能是徒劳⽆功，甚⾄拖慢业务效率、影响系统稳定，产⽣负⾯作⽤。（有朋友曾经说过，系统导出数据功能的多少与数字化程度成反比）
- ⾏业⾥还有⼀个⾃欺欺⼈的说法，就是有做不完的需求，所以必须不断招⼈、不断扩张。但事实上，⼀个核⼼业务系统，上线之初80%的核⼼功能就已经搭建完成，能满⾜业务的核⼼运转需求，后续半年到⼀年的优化迭代，基本就能让系统成熟可⽤。剩下的后续需求，⼤多都是锦上添花的⾮核⼼内容，既不关乎企业⽣存命脉，也不是助⼒企业盈利的关键，甚⾄有很多都是⽆效需求、伪需求。这类需求做的越多，系统越是臃肿冗余，还会⼤幅影响系统的稳定性，纯粹是资源与⼈⼒的双重浪费，这些年⾏业内⼀直都是这样的乱象。
说到底，就是盲⽬跟⻛、过度建设、⽆休⽌的伪需求
- 这三⼤问题层层叠加，造就了计算机⾏业前⼏年的虚假繁荣。经济上⾏时期，企业有充⾜的资⾦⽀撑盲⽬扩张，这些问题被暂时掩盖，所有⼈都相安⽆事；可⼀旦经济下⾏，企业资⾦链收紧，再也⽆⼒承担这些⽆效投⼊，就只能⼤⼑阔斧地裁员缩编、砍掉冗余项⽬，⽽直接参与这些项⽬开发、运维的技术⼈员，⾃然就成了⾸当其冲的牺牲者。
