IT行业分哪几个方面

笔者曾在某500强公司旗下的科技公司任职，当时正值中国科技发展浪潮的起步阶段，著名的“ABCD”战略也成了公司战略转型的最重要内容。那么，ABCD到底指的是什么呢？相信喜欢科技或者看过新闻的同学都知道其含义：A（Artificial Intelligence，人工智能）、B（Block Chain，区块链）、C（Cloud，云计算）和D（Data，大数据）。

相信前面看过我写的文章的同学，都应该了解什么是云计算、大数据和人工智能，但是，为什么唯独少了重要的主角——大B（区块链）呢？首先，相比与老生常谈的ACD，区块链技术没有ACD前面的历史铺垫，理解起来会更加抽象；其次，区块链技术的应用场景相对比较少，没有ACD的应用场景与生活紧密相连；最后，在说到区块链之前，不得不先提到一项神秘的技能。

其实，在ABCD到来之前，就曾经拥有这么一项神秘的技能，这项技能也是ABCD发展的核心技能之一，今天就让我们来揭开它的神秘面纱吧。

在前面几期内容中，我们提到了无论是云计算，还是大数据，亦或是人工智能的发展，都是源于用户数和数据量的急剧发展而产生的，这几项技术发展的同时，带来的必然是算力的发展和存储能力的发展，也需要网络的极速发展，才能支撑现在的“互联网+”时代。

众所周知，互联网的发展，必须需要带来技术的变革。在很久以前，一台服务器只运行一个应用，所有跟应用相关的资源都放在此台服务器上，在数据量和访问量都很小的阶段，单台服务器就能够满足业务所需要的运算性能，这种模式，也就是我们说的单体模式，也可以成为单机模式。在单机模式下，如果仅仅是一些访问量和数据量的发展，只能通过提升服务器的配置，来应对暂时的业务发展。

当然像这种单体服务器，由于既要提供服务能力又要充当存储介质，只需要业务增加，就会到达性能的瓶颈，无论如何扩容配置，都很难满足业务的需求，所以很快就被淘汰了。

这时候，就会有人跳出来说，如果一台服务器不行的话，那么，我就加几台服务器啊，让这几台服务器一起干，这样不就可以满足业务的发展了吗？于是乎，在IT界又多了一种运算模式，就是这样的架构组成的：单机处理到达瓶颈的时候，就把单机复制几份，这样就构成了一个“集群”。集群中每台服务器就叫做这个集群的一个“节点”，所有节点构成了一个集群。每个节点都提供相同的服务，那么这样系统的处理能力就相当于提升了好几倍（有几个节点就相当于提升了这么几倍）。

然而，如果只是不断加机器就真得能够满足业务的要求了吗？大家都应该知道任何事情都存在一个临界点，只要过了临界点就会降低整体的能力，就好比正态分布曲线，单纯的加机器这种模式，渐渐就跟不上性能发展了。

这时候，就需要我们今天的主角来救场了。他就是——分布式系统。

分布式的理论出现在19世纪70年代，然而，分布式系统的发展却由于最近十年发生的IT变革。 狭义上的分布式系统是指通过网络连接的计算机系统，每个计算节点承担独立的计算和存储，节点之间通过网络协同工作，因此整个系统中的事件可以同时发生。 这是什么意思呢？我们就拿学校做饭举例吧，分布式和集群可以用学校食堂来比喻。

单点模式 ：学校刚开始规模小，学生比较少，学校食堂只有一个厨师A，负责洗菜、切菜、炒菜（假设只有这三样工作）。这就是单机服务。其缺点就是人多的时候忙不过来，学生需要排队等待。厨师A因故无法上班则学生就没饭吃了。

学校规模逐渐增大，学生越来越多，一个厨师A忙不过来，学校又聘请了两人B和C。

这样有两种选择：

集群模式 ：如果B和C都擅长炒菜，那么让B和C都去炒菜。改善点是提高了效率，任何一个厨师辞职都不会影响学生就餐。缺点就是精力不能完全用在专业的领域，因为他们都还需要洗菜、切菜。

分布式系统 ：如果B擅长洗菜，C擅长切菜，那么让B负责洗菜，C负责切菜，A只负责炒菜。改善点是提高了效率，能专一做一件事。（假设每个人只做自己的事情）缺点是任何一个人因故不能上班，则学生还是没饭吃了。

后来学校规模再次增加，学生人数再次增多，这三人又忙不过来了，学校再次聘请六个人分别是A2、A3、B2、B3、C2、C3。（假设让之前的B负责洗菜、C负责切菜）让A2、A3负责和A一起炒菜，B2、B3和B一起洗菜，C2、C3和C一起切菜。炒菜组、洗菜组、切菜组分别再任命一组长（此组长不负责干活）只负责看谁比较清闲就把任务分给他，让每个人都有事可做，此组长的作用就是管理和调度。这样规划之后既提升了效率，又避免了以上的问题。此模式整体上是分布式的，但是分别在洗菜、切菜、炒菜的工作上，各自都是集群的。无论哪个岗位因故缺席一人，也不会影响学生就餐。

那么如此看来： 分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的，而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。

分布式系统的出现是为了用廉价的、普通的机器完成单个计算机无法完成的计算、存储任务。其目的是利用更多的机器，处理更多的数据。首先需要明确的是，只有当单个节点的处理能力无法满足日益增长的计算、存储任务的时候，且硬件的提升（加内存、加磁盘、使用更好的CPU）高昂到得不偿失的时候，应用程序也不能进一步优化的时候，我们才需要考虑分布式系统。在一个分布式系统中，一组独立的计算机展现给用户的是一个统一的整体，就好像是一个系统似的。

那么，分布式系统的好处也显而易见。

对于ABCD来说，分布式到底利用如何呢？

对于云计算来说，应用架构的分布式：微服务架构；存储数据的模式：分布式存储；分布式的共享带宽：CDN；对于大数据来说，大数据应用最广泛的框架：hadoop，本身就是一个基于分布式处理数据的计算框架；对于区块链来说，区块链的本质就是一个分布式账本；对于人工智能来说，为了解决复杂问题出现了分布式人工智能，多个智能体的协作正好符合分布式人工智能的要求，因此出现了多智能体系统。总之，不管是任何技术的发展，都越来越离不开分布式系统的发展。

分布式框架的发展，使得一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题可以分成许多小的部分，然后把这些部分分配给多个计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终结果。因为分布式，越来越多大型的运算问题，可以迎刃而解，也促进了各种互联网技术层出不穷的发展起来。

然而，关于分布式，需要研究和深入的问题还有很多，但瑕不掩瑜，相信未来的分布式系统还能给我们带来更好的惊喜，有关分布式的文章，我们往后会继续介绍。本期技术浅谈就到这里了，希望大家在讨论区也来聊聊你们想了解的技术吧~

百度所说的ABC即人工智能（AI）、大数据（Big Data）、云计算（Cloud Computing）三个词语的英文首字母缩写，这三个领域已然成为当下最为热门的三大领域。百度总裁张亚勤表示，随着云计算发展规模逐渐壮大，由云计算和人工智能组成的“ABC”将成为一个时代的主题。

从数据的表现中我们就不难发现这样的趋势，数据显示，2015年，全球以IaaS、PaaS和SaaS为代表的典型云服务市场规模达到5224亿美元，并有望在2020年突破2000亿美元；IDC数据显示2016年，国际云计算市场规模为868亿美元，国内云市场规模达到27亿美元；而根据Gartner数据，2016年全球云市场规模达到2000亿美元。

而对于人工智能和大数据领域来说，其发展效率也是有目共睹。随着大数据技术的崛起，近两年人工智能也得到了空前的发展。国内以百度和阿里为首的百度大脑以及ET，国外则是战胜人类围棋选手的Google AlphaGo，都掀起了人们对于人工智能空前的关注热潮，而且我们也能看到人工智能被应用到许多领域中，包括智能客服、无人车、语音识别等等。

百度总裁张亚勤表示，未来人工智能将像电力一样重要，对个人数字生活起到主导作用；大数据将类似于新能源，拉近服务商与用户的距离，形成供求之间的精准对接；云计算则为各种应用和服务运营的落地提供平台基础。

融合传统行业，ABC将帮它们改变基因

技术说得再多不过不落地的话到头来还是空话，所以将ABC融入到行业中去，也成为了百度十分重要的发展方向。

百度云事业部联席总经理刘炀介绍到，2016年的话可以说是百度云的元年，七月份正式对外发布了百度云计算的战略，十月份进行了品牌的升级，再到首次的百度云智峰会。但在这之前百度云的团队就成立了，进行了很多研发，目前百度云上面已经有80几款产品。

其实就目前来看，在O2O、物流、智能家居、医疗、金融、智能终端等领域都有非常大的人工智能的场景。而三位一体的策略也让百度对于行业的未来有很强的信心。张亚勤表示，以云计算为基础，以人工智能为中枢，以大数据为依托，“ABC”将深度结合并改造传统行业，真正地提升每一个企业的运营效率，释放商业潜能，创造全新机遇。

IT行业分类是很细的，总体来说分为三个方面：网络，软件，集成电路。

一，集成电路方向。这是一个非常专业的方向，需要求职者有很强的专业知识，这些专业知识很能通过培训来补充，需要很好的类似于大学教育的培养；这类人才就业面很窄，但如果就业了，其薪水很高（当然要看企业的情况）。

二，软件方向。这个方面比集成电路设计在专业上相对宽一些，一个好的软件工程师，需要有扎实的数学基础，需要相当的工作与学习时间。这类人才大多就业于软件企业。

三，网络方向。这个方面涉及的面就比前两者宽得多，通过培训可能从一个对网络技术不了解的人逐步成为网络的工程师，因为网络技术是一种更偏向于 *** 作的技术。在就业面也宽得多，因为信息化是一个全社会的工程，政府、企业都在进行信息化，都需要在网络方面寻找合适的人才进行其网络系统的运行、管理、维护。

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