DBA这一职业未来该如何发展?
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了DBA这一职业未来该如何发展?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
作者介绍
韩锋,CCIA(中国计算机行业协会)常务理事、Oracle ACE ,宜信技术研发中心主任工程师。精通多种关系型数据库,曾任职于当当网、TOM在线等公司,曾任多家公司首席DBA、数据库架构师等职,多年一线数据库架构、设计、开发经验。著有《SQL优化最佳实践》一书。
随着近些年来开源、自动化、云化的兴起,DBA职业也正悄然发生一些变化。经常有朋友咨询我职业发展规划,特别是近期Oracle的大幅裁员之后。
本文是个人对「DBA这一职业未来该如何发展?」这个问题的一些看法,仅供各位参考。
数据是核心
将DBA这个单词分解一下,其对应的是操作对象—数据,操作介质—库,操作角色—管理员。
这里的核心是数据,也是DBA这一角色最大的价值所在。他们最了解数据、最懂得数据的价值。因此DBA后续可发展的一些方向,也基本是与数据有关。
此外,对于数据要有更加宏观的认识,无论是企业的自有数据,还是外部获得;无论是关系数据,还是其他模式数据;无论是保存在数据库中,还是其他诸如日志等介质中,数据对企业都非常有价值,要将数据作为一种“资产”来管理。
只有上升到这样的高度时,数据相关岗位的价值才能凸显出来。
阶段不同,侧重不同
企业对数据应用水平不同,因而造成工作重心及岗位需求也有所不同。下面简单描述一下各个层次:
层次一,是以数据库维护为主,常见表现是“救火队员”型。很多初创企业,都经历过这一过程。数据库维护基本靠人,随着运维体量的增加,需要线性增加人员。整体数据应用水平,基本处于简单、粗放型。
层次二,仍是以数据库维护为主,但已形成较为完善的运维体系。除了基础运维之外,甚至可以考虑一些预防性的措施,提高整体的运维效益。这一阶段的体系化建设,往往是通过文档、运维平台等沉淀下来。数据库作为基础设施层,已可提供较好的数据存储、计算能力输出。但此阶段尚未从更高角度去考虑数据问题,仍仅限于运维层面。
层次三,数据设计应用阶段,企业已不满足数据简单的“存取类”需求,而是从更高的应用角度,考虑如何提高整体数据应用水平。这个阶段会增加数据库架构、设计,加强业务端数据优化工作。表现为增加产品DBA的角色,加大数据库架构权重等。
层次四,数据架构治理阶段,企业不单从某个应用、某条业务线去考虑数据问题,而是公司整体层面做数据的顶层设计。考虑建立专门的机构(如数据委员会)或岗位-首席数据官(CDO)。近些年来,颇为火热的“数据中台”,正是为迎合这一需求而产生的。
基础运维工作,繁琐枯燥
作为基础类的运维工作,数据库的要求是比较高的。上图简单罗列了部分工作,对DBA日常繁琐工作可见一斑。
正是基于这点,平台化、自动化、云化的诉求不断被提出,进而间接地对DBA的能力提出了更高的要求。
DBA职能,向上进化
基于前面数据应用水平所谈到的内容,企业内部DBA也对应承担了几类职能。自下而上的是数据物理架构、逻辑架构和业务架构。
公司内应用水平的高低,也决定了DBA各类工作的比例侧重不同。随着公司数据应用水平的不断提高,DBA工作重心也应从下层逐步转向中上层。
数据物理架构,对应为“运维DBA”,工作重心为基础架构的建设。
数据逻辑架构,对应为“产品DBA”,工作重心为数据库架构、架构设计及SQL质量问题。
数据业务架构,对应为“数据架构师-DA”,工作重心在于数据治理、管理类工作。
DBA面临冲击不断
近些年来,DBA职位受到很大一些冲击,我摘其重要的几项说明下。
去IOE,阿里最早提出“去IOE”的叫法。它的提出,让人们第一次领悟到,企业的核心应用可以不依赖于传统的国外大型商业数据库,进而提出了一种新的解决思路。
开源与商业,企业发展阶段不同,对于开源还是商业软件的使用存在类似上图的收益/成本曲线。当发展到一定阶段时,是必须要考虑引入开源。企业要从技术战略角度出发,考虑这一问题。
“四化”,数据库基础运维工作,经历了从手工、脚本、工具、平台的发展阶段。其发展特点表现为“四化”(平台化、可视化、自动化、智能化)。这一发展方向也对DBA的技能要求产生了一些变化,特别是对研发的技能要求已成为必要条件。
云,是未来的发展方向。从全球范围来看,云生态的数据库占比在8%,未来预计在3~5年内,会提升到20%~30%。这无疑是巨大的飞跃。对于DBA而言,云环境下的数据库工作有别于传统环境,需要从多方面去适应,工作重心也要有所调整。
技术 OR 管理
DBA职业发展面临的第一个选择就是发展方向是走管理路线还是技术路线。
上图给大家描述了两种不同方向的区别,个人可根据自己特质,对号入座。这里要避免一个误区,就是“以管理为上”,这其实就是官本位思想的体现。不是每个人都适合管理路线,放在不恰当的位置上,对人的发展是一种摧残。
客观判断,承认上限
在明确了发展路线之后,就需要对自身的发展阶段有所判断。无论是技术还是管理,都存在这样一个进化理论,即越走向高级阶段,其淘汰率越高。
要客观、理性地认识到自己所处的阶段。从上述比例也可以看出,能走到高阶职位的毕竟是少数。虽然可以通过一些方式(后面会谈到)突破,但是仍然有较大概率无法取得既定目标。此时,要勇于承认这一点,调整自己的职业定位,谋求新的发展方向。
高度与广度 + 全局思维
取得职业发展突破,有两个小的建议:
高度与广度。在职业发展初期,需要有个快速成长的“原始积累期”。这里谈到的原始积累,不是财富,而是技术技能。要在某专一领域,尽量达到自己的技术高点。会存在某个点,你已经无法突破达到更高的高度时,要谨慎分析原因。如确实非主观原因,那么要坦然接受它。剩下来的技术发展,可考虑横向发展,即将自己打造成“T字型”人才。上面谈到的高点很重要,它会决定你的技术“视野”。
全局思维。即不要仅仅从技术角度考虑问题,特别是达到一定高度之后,可更多地尝试从业务角度、人的角度考虑之前面临的问题,也许你就会有新的发现。全局思维,会有助于你发现原有发展阶段的瓶颈点,从而实现突破。
DBA职业选择路线
前面讲了很多,那么DBA职业发展可考虑哪些方向呢?下面试图给出一些可能的选择。以下仅仅是本人根据自己所熟悉的领域给出的选择,不代表全部。
数据库技术。这是一个比较容易的选择,即在某数据库领域里不断精进自己,以达到一个更高的目标。职业定位是首席DBA、DBA专家等。如果考虑这个发展方向,建议考虑乙方或云厂商,因为他们对技术本身要求更高。甲方角色,受限于自身环境,一般很难有需要不断突破的技术氛围。
数据库业务。将数据库技术与公司业务相结合,突出在某业务领域的数据能力。这是需要在某行业打磨多年,充分了解其业务特点,不断抽象出其数据要求。这一方向可考虑行业的头部公司或者是专为某行业服务的ISV。
数据库内核研发,是相对“小众”的一类人才需求,一般只有大型企业/云厂商或数据库厂商会考虑设置。其专业性较强,人员素质要求也较高。建议选择高起点的一些企业,对个人长期职业发展有利。
数据库架构师,这是一个相对综合类的职位。“架构”的含义比较模糊,各企业对架构师角色的定位也各不相同。一般能考虑设置数据库架构师角色的企业,都是有一定规模,企业内数据应用比较复杂的情况。下面根据我所在公司的实际场景,尝试给出一个数据库架构师的技能图谱,供各位参考。
一家之言: 数据库架构师技能图谱
上图罗列了对数据库架构师的十二项基本能力要求,各项能力的要求不同,我通过左侧的饼图比例大小予以说明。当然能符合全部要求的人,少之又少。公司可根据侧重,有所取舍。上述技能要求,可大致分为四类:
数据自身技能,如数据库、大数据、数据治理、数仓等。
关联领域技能,如基础设施、云、容器等。
研发方向技能,如DevOps等。
综合技能类,如业务思维、软技能(如沟通技巧)。
数据架构,不同于“数据库架构”。数据架构,更强调于顶层设计,需要对数据有全局的思维,帮助企业做好整体数据规划设计工作。它不在拘泥于某种技术,而是着眼于数据整合、安全、共享、价值、资产等问题。
数据产品,也是一种综合类职位。需要对技术本身有一定深入的了解,但更强调其技术广度。此外需要有产品化思维,能将业务需求,转换为产品功能设计。
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解决方案架构,往往是从“售前架构”、“技术顾问”等角色体现出来。其核心要点在具备一定技术能力的同时,还要有甲方思维,能够了解用户痛点,能从技术角度帮助客户解决现有问题。这里不光是销售自己的产品,更重要的是给客户带来价值。
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数据库布道者,少数的选择,只针对有一定技术影响力的人员才可以考虑。是一种偏向于自由职业者的选择。
数据治理,是一项比较“浩大”的工程。随着企业对数据的重视程度越来越高,这一岗位也愈发重要起来。其强调几个关键过程域的活动,提升企业整体数据应用水平。右图中给出的DAMA的过程域图例,供大家参考。
数据仓库,是一个处于转型中的职位,传统的数仓做法,目前已不适应现代企业要求。但其核心的数据建模理论,还是具有指导意义的。因此各大互联网公司,均有自己颇有特色的数仓实践。可以考虑大厂或行业头部客户作为选择。
大数据,作为大“DBA”的范畴,大数据领域在某种意义上讲也是一种数据库。当然它有其自身的特殊性,表现为技术分散、变化快、没有统一标准、对研发能力有一定要求等。
DevOps,运维开发。适合有一定研发基础的DBA选择。
项目管理,DBA是一个比较综合类的职位,在沟通、协调、组织方面,与项目管理有相似在之处。因此,可以考虑转型做项目管理类职位。
技术管理,DBA职位的涉及的技术领域较广,如稍加留意可以涉猎很多关联领域。这与技术管理类对技能的诉求有一定相似。再加上其对软技能的要求,是可以考虑将技术管理作为发展方向。在圈子中也发现过不少高级管理人员,都是DBA出身,不无一定道理。
写在最后
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