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经济学原理指导 “云DBA” 体现高于现有DBA的价值方法

AustinDatabases 2025-05-07
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最近比较忙,没有时间把上次的《经济学原理指导云DBA价值利益最大化》文字化,有些同学一直问到底那天北京大风那天到底都说了什么,今天总结一下。

在我们的工作中,不少技术人员容易走一个路径,或者大部分技术人员都愿意或必然走的一个路径,只会低头走路,不会抬头看天。这样的人非常多,吃亏的更多,这都因为,只会技术思维,方向是错误的,你越努力你越死的快。

今天我们要来说说一个技术人员,在工作中如何体现自己的价值,做一个有智慧的技术人员。

脑子要活

在技术人员的工作生涯中,早期是技术的积累的阶段,这段时期着重术的积累,具体也就是数据库技术的积累,比如常见的,SQL优化技术,数据库的调优,安装,高可用,等等,因为这些都是初级数据库技术人员最容易接触和掌握的,这些也是数据库通用的技术门类。而到了一定的年纪和接触的知识多了,掌握了更多的工作经验,工作的方式就要从术的学习,逐步往道上进行转移了,如数据库选型,数据库技术方面的比对,数据库的SRE,这属于术积累后的归纳的状态。如果早期技术人员“挑食”,属于他的道的总结的时间就会推移,因为见的世面少,自然就会阻碍知识的素材积累,导致道的总结延后。

为什么得出这个结论或者有这样的结果,这就要从工作的目的来说,每个人工作的目的是什么? 大部分人都是要通过自己的工作来养家糊口,或者走上职业生涯的巅峰。从知识的角度,DBA,乃至IT技术从大的知识门类来说,与更广阔的知识门类如:哲学,经济学,人文等相比都是渺小的,这些大的理论和学科是指导社会,人类发展的理论。所以在术的积累后,就要混合着这些通用的理论来发展自己的道。

经济学10大原理

在发展的道路上,不少人都会质疑自己,自己的付出和收获不一致,不匹配,我会装了MySQL,PG,ORACLE ,我会做这些数据库的高可用,解决很难的BUG问题,甚至我可以发现BUG并给官方提出问题,我已经很专业了,为什么我的收获还是不多,或自认为不匹配。

付出与收获

到了这个阶段,通过数据库技术,或者IT技术是无法回答你这个问题的,IT技术不属于普世真理。今天我们就用经济学的10大原理中的两条来解释,云DBA的工作方法和获取更大价值的方法。

首先你要明确,你的价值不是你自己定义的,是你服务的人,或者提供你薪酬的人所定义的,你所付出的产生的价值的大小也是他们定义的,这点你不要搞错了。

在工作和生活中我们持续对一件事投入,最终成为这方面的专家,从经济学的原理中,持续不断投入,从经济学10大原理的边际效用原理中解释,超过一定限度的努力是无效或者在持续降低你的努力所带来的价值,在经济学里面这叫 “边际效应递减”!

边际效应递减 (Diminishing Marginal Effect Diminishing Marginal Utility Diminishing Returns)

边际效应递减是一个非常重要的经济学原理,它指出随着某种投入量的持续增加,在其他条件不变的情况下,增加的每一单位投入所带来的额外效应(边际效应)会逐渐减小。 最终,边际效应甚至可能变为零或负值

(从这条原理可以推到出,某些人在错误的方法下越努力,越倒霉的道理)

云DBA的工作价值

这点在云DBA上带来的体验非常明显,因为上云后,一些传统的工作,如备份的搭建,数据库的安装,甚至简单的SQL的优化等工作都在持续的被替代简化,我们除了抱怨以外,当然抱怨是无效的。我们还可以做什么,我们需要追求自己的价值最大化,也就是找寻边际效应递减前的 X Y 轴的顶点的位置。

这里有一些同学,提出我们将线下的工作方式拿到线上来,比如我在线上还在用ECS装数据库,搭建高可用,我延续我之前的路径,这样我就不会被替代了。

但从经济学的原理中,这恰恰是在自断后路,或者把自己往死路上逼。为什么这样说,我们这里就要讨论你存在的价值。

首先上云后,你的价值并不在数据库的传统运维,传统的数据库产品无论是 ORACLE , PG, MYSQL ,SQL SERVER 这些数据库在线下都有自己无法解决的问题,如主从节点的数据无法在数据写入的一刻一致在很多情况下都要通过业务,应用,程序,架构来解决。数据库装机侠在线下数据库运维是一个必选项,这类运维类的DBA 是有市场和价值的,虽然价值不高,尤其在公司稳定运营了一段时间后,这类DBA会被消减或“被离职”,企业管理人员不是傻子,一个企业稳定后,是不会留下只会安装数据库高可用,等等的运维类DBA,他们不会在为企业产生后续的价值,这类DBA 哪怕在传统企业,企业稍微有变动,他们就是被“下架”的首选。

到了云上,还以此为生的人员,很快就会没有市场,云上的数据库运维管理比他要出色的多,这样的人的价值沦陷的会很快,这类人有几个特征

1  数据库就会1 -2个

2  数据库理解层面永远不会和业务有关系,和架构有关系,和开发有关系

3   拿的出手的技术,大多是数据库高可用,安装数据库,等可容易复制的简单技术。

所以云上的DBA人员必须选择更换赛道,寻找新的体现价值的方式。

1、解决原有数据库技术架构无法解决的问题 

2、通过更新的技术来满足业务开发的新的需求 

3、通过更新的技术来降低运营成本,这里包含人力成本

再次提示,云上自建数据库的价值在哪里? 自己好好想想,解决了什么问题,老板认为你有没有价值,值多钱??? 可持续吗?  可复制吗?

以上问题实际上在 《打破DBA的局限:像架构师一样思考,提升你的技术价值-- 访蚂蚁金服P9 朱春茂》   这篇文章有体现,可以看看蚂蚁金服P9的架构师对这方面的理解和认知是怎样的。

既然原有的数据库技术有无法解决,业务开发技术的问题,或者架构复杂性的问题,寻找新的技术解决原有的问题,所带来的价值远远要高于,一个DBA装机侠所带来的价值。

举例

如上中,如果坚持使用POSTGRESQL,无论是自建,还是RDS产品都无法解决POSTGRESQL数据库原理所带来的自身问题,当然更换成MYSQL也无济于事,因为还有OLAP的需求。作为云DBA必须具有拓展的意识也就是要走到架构师,开发人员的前面,通过云上数据库自有的新技术来解决问题。

举例,我们采用了POALRDB ,TDSQL, GAUSSDB, 这些数据库产品部分兼容POSTGRESQL的数据库产品,同时这类数据库产品本身都具有 HTAP的解决方案,所以第一个问题,OLAP的问题可以通过这些云原生数据库自有的HTAP的方案来解决,

同时令人头疼的 VACUUM操作,在这些云数据库上,如POLARDB 通过共享存储POLAR STORE的更高效的IO,存储层的辅助优化VACUUM操作,更散的数据存储等来降低VACUUM本身带来的集中爆发IO带来的性能困扰的问题。同时包含 TDSQL FOR POSTGRESQL 这类数据库产品都有读写节点,这些节点都有多个只读节点,那么大量的读将只产生于读节点,写节点的在VACUUM带来的消耗是不会影响读节点的,且部分数据库产品解决了写库和读库的数据一致性问题,华为的 guassdb for POSTGRESQL 使用的是 GAUSSDB 自研的 Kernel 版本,华为云可能有能力在存储引擎层面进行更深度的优化,例如改进死亡元组的标记和回收机制,从而更高效地进行清理。

同时辅助本身POSTGRESQL我们掌握的VACUUM 优化的技术,很可能原来的问题就不在是问题了。 但这些都是要使用我们今天提到的第二个经济学原理中的一个分支。

尾部事件

尾部事件是经济学10大原理中的 第四大经济学原理,政府行为有时候可以改善市场表现引申而来的,尾部效应的解释为,将努力的重点进行打散,很多事情做了100%但获得收获的可能只有10%,所以我们需要扩大我们的努力面,也就是做200% ,可能获得会超过10% 。 这点在巴菲特的身上可以找到具体的案例。巴菲特在人生的投资中,只有10%是获利的,但如果他不去做100% 或者 1000% 可能他连10%的收获都没有,换算到DBA身上,如果云DBA还只在传统的数据库上动脑筋,如ORALCE,POSTGRESQL ,MYSQL 等传统数据库身上,获得的收益会越来越少? 因为你会的太少了,能解决的高级问题,太单一了。

DBA 怎么变得更强-应对架构师提出高并发问题?

巴菲特
解决问题的能力

云上DBA比拼的是解决问题的能力,和解决问题的方法的最优选,而不是某个专项的技术,只有掌握更多的数据库产品,才能给出更多的解决方案,在更多的解决方案中寻找最优解,也才能在日益竞争压力变大,和工作项目被剥夺的云上环境中,获得自己能持续站立的“能力”。

云DBA,应该具有更多的数据库产品知识,对公司业务的特点分析总结,与对应的数据库产品匹配的能力,及运用新数据库解决原有问题的能力。

云DBA的价值

当然这里需要注意的是,任何极端的做法都不会获得好的结果,我们还需要理解

1 云厂商通常不会公开所有底层的优化细节。 这些都是它们的核心技术竞争力。

2 不同地域、不同版本的产品,其优化策略可能也会有所差异。

3 用户在使用时,仍然需要关注相关的监控指标和配置选项,并根据自己的业务特点进行调整。

4  云厂商的云原生数据库都有自己看家的本事,跟踪这些新的技术能力,并进行评判针对当前的业务,或架构是否有利,是云DBA需要进行的工作。

选择更加靠谱且可靠的云技术,是云DBA的另一项功课,也就是选择中不踩坑,少踩坑的能力,这点今天就不说了,找时间再说。


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