导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关devops什么时候上市的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
极狐(GitLab)宣布完成A轮融资，专注DevOps开源生态建设和产品打磨
36氪获悉，极狐(GitLab)于今日正式宣布完成数亿元级别的A轮融资。本轮融资分两阶段进行，第一阶段由淡马锡领投，Alpha Prime、纪源资本、上海人工智能产业基金和诺基亚成长基金跟投；第二阶段由泰康人寿领投，干杯基金和联想创投跟投。创始股东红杉宽带和高成资本也持续加注。本轮融资资金将用于产品研发团队扩充、市场开拓、开源生态建设以及自主知识产权研发 ，扩充本土开源生态，更好服务本土用户和客户，提高本土企业抗风险能力。
根据资料，极狐公司正式成立于2021年3月18日，脱胎于开源平台GitLab。GitLab成立于2014年，主营业务是提供开源的DevOps平台，帮助开发者实现线上合作开发以及版本控制。据了解，GitLab面向企业私有仓库服务的能力让企业开发团队对他们的代码仓库拥有更多的控制，这也是其区别于其他竞品的主要特点。在商业化进展上，该公司已于去年在美股上市，当前市值在70亿美元左右。2021年3月，GitLab宣布成立中国合资公司 “极狐信息技术（湖北）有限公司”，合资方包括红杉宽带、高成资本——这也是极狐公司的由来。
极狐公司创始人兼CEO陈冉介绍，极狐公司的业务主要聚焦于开源生态建设和自主产品研发、运营两方面。首先，开源是GitLab的主打标签之一，极狐公司也将开源建设视为重点。具体来说，极狐公司在2021年5月，携手云原生计算基金会(CNCF)联合发起成立了开源GitOps产业联盟（OGA联盟）。目前为止，共有接近100家会员单位参与其中。
另外在2022年2月9日，极狐公司也发布了DevOps相关的SaaS产品。官网信息显示，极狐当前的产品是GitLab DevOps平台的中国发行版，即一套覆盖管理、规划、创建、验证、打包、发布、运维等环节的一站式DevOps平台，可以帮助团队提高生产效率，将迭代周期从数周缩短至几分钟，加快软件创新发布速度的同时节省开发成本。据公司介绍，当前极狐已有180多个客户。
关于GitLab Inc.和极狐公司之间的关系，公司表示，极狐公司在今后的运营中享有GitLab源代码的持续同步授权，并且无需向其支付任何许可费（License Fee）。GitLab项目在全球拥有超过2600个贡献者的开源社区，其源代码保持每月更新的频率，而更新后的版本均会持续同步独家授权给极狐公司。GitLab和极狐公司使用两个独立的代码仓，其中GitLab的代码仓为上游，极狐公司的代码仓为下游。GitLab社区版和企业版的变更将持续同步到极狐版。极狐公司对极狐版本的更新遵循GitLab为全球贡献者制定的协议，向社区版和企业版进行贡献，将符合GitLab对安全和代码质量的严格标准。据介绍，不到一年时间，极狐公司已经成为除GitLab Inc.以外最大的GitLab开源社区贡献者。
极狐公司创始人兼CEO 陈冉表示，GitLab永久IP的授权，是极狐公司运营的起点—这能让极狐在国内以原厂的身份帮助国内的客户享受到GitLab原厂服务。其进一步解释，极狐公司拥有独立自主的开发权，其目标和愿景是基于GitLab，超越GitLab。所以随着自身技术不断地发，自研产品不断成熟和开源生态不断演进，他认为极狐公司会真正超越GitLab。
并且作为一家独立的公司，极狐公司将管理自己的技术和基础设施——其SaaS服务（jihulab.com）和Gitlab, Inc.的SaaS服务（GitLab.com）将不共享任何基础设施、网络连接、系统、服务、数据或资源。此外，极狐公司为中国用户建立拥有自主知识产权（IPR）的JH代码仓目录，并持有独立知识产权，实现100%的本地化独立运营。在独立性方面，陈冉和投资人强调，本轮融资完成后，外资股东 GitLab Inc. 持股比例将下降到50%以下，进一步落实由中方主导的独立运营体系，极狐公司董事会依然由中方主导。
本轮融资后，公司也计划在自研产品、市场推广的同时，接触更多人民币基金，希望进一步促进极狐(GitLab)的本土化进程。
大型企业实施 DevOps 的三个阶段
DevOps时代 发表于 DevOps时代的专栏
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《DevOps 实施手册》介绍
现在开始我的分享，大家有这样一个感觉，现在技术发展的太快了，技术还没有普及就被淘汰了。在这样一个浮躁的时代我为什么翻译《DevOps 实施手册》这本书呢？因为在《DevOps实施手册》里研究的都是长久以来一直有效的理论，比如像福特汽车的生产流水线，像丰田的精益生产，还有敏捷开发思想。这些思想并不是近期出现的。
2009年，在这些思想的基础之上 DevOps 应运而生，让开发与运维甚至是运营之间的协作更加高效，希望这本书能够帮助到正在做 DevOps 转型的企业，解决数字化转型过程中遇到的实际问题。本书独家介绍了自上而下的 DevOps 实践（企业级），如何让领导者和参与到 DevOps 变革中，后面会进行详细的介绍。
另外一类是自下而上的 DevOps 的实践（团队级），还包含了如何让组织自发产生新实践的组织模型。
消费改变需求实现方式
我们开始今天的主题，首先，按照以往的经验，实施 DevOps 一定会提高生产效率，降低产品成本。如果成本足够低，就应该占领大部分市场，这个假设是正确的吗？下面有一个例子：
福特汽车在1914年引进了流水线技术，将一台汽车的成本做到 7000 块钱（一台IPhone），和手机一样的价钱，市面上有90%的汽车都是由福特生产的。如果事情按照这个逻辑发展下去，几年后福特将会统一汽车市场。
六年之后，流水线优化，每十秒钟就能生产一辆汽车，成本降到了2000元（一台小米手机）花一台小米手机的钱就能买一辆汽车。当时创始人老福特的有一个笑话，他说：“我的客户可以选择任意一种颜色的汽车，只要它是黑色的。”
实际情况是客户只能选择黑色的T型车。为了每10秒生产一辆汽车，只有黑色的油漆干燥的速度才能达到要求，所以生产的汽车都是黑色的。在随后的六年时间里，效率提升和成本降低做到了极值，但结果是订单远远低于了产量，生产出来的汽车只能积压在仓库里。
当汽车变成代步工具，同质化的T行车无法满足用户定制化的需求，因此通用汽车用不同颜色和配置的汽车和更高的售价，占领了个性化汽车市场，从而打败了福特汽车。这个案例证明只提高效率降低成本并不能统一市场，只有满足用户需求的产品才能生存。
当我们选择汽车的时候，如果我已经拥有了廉价T型车，下一个辆要买什么样的车呢？不再是 2000 元的同质化的代步工具，而是根据自己的喜好选择不同颜色和配置的汽车，哪怕是价格稍微高一些。通用汽车适时的推出了个性化汽车占领了汽车市场。
大部分的汽车点评网站都会把汽车按照价格分为以下几种，有5万元的汽车，有10万元的汽车，还有30万以上的汽车，这些不同的汽车为什么定这个价格，人们购买的是什么？
比如说5万的的汽车，做到了基本代步工具应有的功能（有座椅，可以遮风挡雨，重点是可以开），如果满足更高的需求，比如更强的动力，更大的空间，一边开车一边听听音乐，这一类是期望的需求，这样需求得到满足用户的满意度会直线上升。
还有另外一种就是兴奋型需求，比如我想买有自动泊车功能的，还有如果我手里拿着刚买的一堆东西，想放到后备箱里，只要脚在后备箱下面一滑，后备厢门就自动打开了，这就满足是特殊场景的需求。
再或者有自动驾驶的功能，车辆会把孩子按照导航制定位置送到幼儿园（在美国法律下的特斯拉可以做到）。简单的来说兴奋型需求就是黑科技。
用户的需求分为基本需求，期望需求和兴奋需求，因为不同的需求而购买产品的客户表现出很大的差异，而为了满足不同需求，对企业能力的也是不一样的，接下来看一下为了满足不同需求，要做哪些方面的设计和考虑。
为了满足期望型需求（定制化需求），厂商需要进行客户调研，使用组件方式批量生产，高效地满足定制化需求，达到快速高效的推出新产品的目的。 对于定制化软件产品使用将产品拆分为组件，通过对部分组件定制化开发高效满足定制化软件的需求。
为了满足基本需求（固定需求），厂商需要严格控制风险，减少新产品失败的可能性，通过流程固化部门协作，提高部门内部的效率，来降低成本。对于满足基本类型需求的软件产品，需求主要是短期内不会变化的协议和标准。提升竞争力的方法类似于T型车，不断优化流水线提高效率降低成本。
为了满足兴奋性需求（黑科技），厂商需要了解用户使用产品的场景和情绪，比如说像用脚在后备箱下面滑一下就能打开后备厢门，对于黑科技的软件产品，需要了解用户使用产品时的行为和情绪变化。
就像现在的电商网站，在用户浏览和购买产品时，记录用户行为（经常浏览商品种类，购物车内产品等等），从而判断用户喜好。在了解用户购买偏好后，提高推荐商品的购买成功率。
对于基本需求，就像买水买电和石油都一样，产品没有本质差别，只要便宜就好了，不断提高效率，降低成本，就像T型车不断优化流水线一样。
对于满足期望需求的软件企业，我亲身经历过这样一个案例，在十多前，我在一个通讯公司里，研发部门的产品是支持内部业务的IT系统，同时也对运营商销售企业内部使用的IT系统。这样的研发的模式中有一个业务分析（BA）的角色，定期去拜访客户了解客户业务和对软件的需求，然后对部分组件进行定制化开发。
这样的组织有两种研发模式：通用组件的研发和定制组件的研发。研发团队工作模式和对工程师的能力要求是完全不一样的。通用组件的团队注重软件执行效率和通用性，而定制化团队专注于实现业务需求。
从总体上说提高组件复用率，减少定制开发工作量降低总体成本是优化的方向。
谈到兴奋型需求，需要感知用户的行为和情绪，传统企业不直接面对个人消费者很难感知到客户情绪，但是对于有大量用户行为数据和互联网公司却可以做到。在用户使人某个功能不顺畅，导致用户不再使用，这种用户行为就表现出客户情绪的不满。了解用户用使用产品或服务的场景，感知使用过程用户情绪的变化，才有可能作出让客户惊喜的功能，甚至是黑科技。
最近我和一位BAT工作的前同事聊到短视频应用产品，他把内部产品和抖音做对比，过程是观看30条短视频，对某一类型的视频反复观看。结果是抖音可以识别出用户对这类视频的偏好，反复推荐类似的内容，而内部的产品却没有任何改变。通过算法和大量用户使用数据对产品或服务进行优化，明显提升了产品的竞争力。
满足三类不同的需求，需要具有不同的企业能力。从满足定制化需求的企业（通过用户调研，生产出相对便宜的定制化产品），跨越到与用户的协作，实时感知用户情绪的企业，推出令用户兴奋的黑科技。这个变化是数字化转型中企业所面临的挑战。需要打通从需求、研发到业务运营整个的协作过程，建立新角色，落地新能力。下面是我的一点总结：分工会提升个体效能（产出output），系统性全局优化才能提高业务价值（价值outcome），对最终价值交付的优化才是关键。
企业核心竞争力来自于协作效率
我们现在看一下用户对企业竞争力的影响，这个是一个如何提升企业竞争力的例子，IBM（国际商业机器）成功的关键是生产满足商业公司所需要的计算机设备（IOE的I就是指IBM的小型机），早期的计算机是用来为政府和科研机构服务的。IBM与UNIVAC不同之处在于IBM服务于企业的财务人员和银行业。
IBM在企业计算机领域使用相同的技术战胜了科研领域的UNIVAC，而当时UNIVAC的服务对象是政府机构和科学家，不削于给企业的财务人员做计算机，但是我们现在知道，企业的计算机市场规模是非常大。
IBM在这个市场里面获得了成功，我们所说的企业竞争力体现在服务的对象足够多，服务的市场是否足够大，这是第一位的前提。
第二点是企业的核心竞争力在于它有能力构建新的价值网络，价值网络源自于传统的供应链。企业给供应商下单的规格和数量变化不频繁。
价值网络的不同之处在于，在美国的苹果公司对中国深圳的企业提出变更需求，两个小时以后流水线改变已经完成，24小时之后就可以生产出来新的手机了，中国的柔性制造能力世界第一。价值网络的难点在于，协同价值网络中分工足够细的，大规模生产企业，快速重新组合的能力。
下面的这幅图是2007年的时候诺基亚推出的经典手机，也许在座的听众也用过其中的某个型号的手机。
放这张图的意思是说明诺基亚当年通过推出大量定制化外观的手机，很好的满足了我们对手机外观多样化的需求。但是被只有一种外观，而且每年只出一款手机的公司打败了，这是为什么呢？他就是IPhone手机。苹果把更加广大的开发者加入到了协作网络里面去，让手机从只能打电话的通信工具，变成个人的效率提升的工具，可能我们现在真的一分钟离不开手机，但在十年前是不可想象的。
下面的图是基于云计算的平台三家公司，每个公司都有自己的布局，从电子商务、社交领域和搜索入口建立生态。这些平台上的应用的图标可能大家很熟悉，在不同的维度收集用户行为的数据，感知用户使用产品时的情绪变化，从而把服务越做越好。数据在组织内部可访问，在一个云生态内部，共享用户行为数据的成本非常低。
第二个就是自动化的基础设施，在云平台上快速调度计算资源应对用户流量是很容易的事情。最后在集中化和分布式平台，本身有利也有弊，集中化会建立统一标准提高协作效率，在较大的生态中一定会有协议和标准，而在小团队里面对于自己的业务作出有针对性的工具提升用户满意度，有不同才有比较，有比较才有不断的创新，这也是集中和分布式的一些思考。
企业竞争力在于与外部价值网络高效协作，我们都认为企业做的好是企业内部管理做得好，企业的效率高，所以企业才有竞争力，其实不是这样的，企业的竞争力是来自于企业对外部协作网络提供的价值。
企业的竞争力来自于服务的客户和市场的规模，企业的竞争力来自于创建更大的协作网络，企业竞争力来自于促进生态合作，增加服务市场规模。这才是企业竞争力的三个表现。
最后有一点值得讨论，在云计算平台上构建生态，满足了不同规模的需求，甚至是某个用户某一次特殊的需求都能得到满足。在传统企业模式下是无法想象的，因为市场规模不够大，不能形成规模效应降低成本，所以只能对具有一定规模的需求推出产品和服务。
云平台也将引入需求众包模式，比如重筹的平台，会满足大量的小规模的需求，这个云计算具降低了信息发布的成本，对服务市场带来了新的增量。
大型企业实施 DevOps 三个阶段
下面进入正题了，首先 DevOps 是一次系统性的变革，下面是提升研发效率的3D原则。我们类比集装箱运输的体系，在集装箱运输发展的早期阶段中，用户的按照传统的方式使用集装箱，集装箱内的货物不一样，从汽车运到轮船转运过程中不断的开箱拆包，大大降低了转运效率。
在二战时期，美国军方需要把大量的物资运往前线，从而总结出了在装箱，分拣和送货过程中的高效原则，基于这些原则我提出了研发体系的3D原则，一键式部署，一次构建打包，一次配置分发，在构建、测试和发布环节减少再次打包和人工过程。在遵循这三个原则之后，发布软件的时间可以控制在10-30分钟以内。
其次，DevOps 不是一次性的工程，可以一劳永逸，下面是一个软件研发过程当中的价值流图。
下面是我非常喜欢的一句话：“比日常工作更重要的，是对日常工作的持续改进。”
其实我们每个人都在做很多工作，可能每一天都会比前一天做更多，李智桦老师给出了企业效能的公式，企业效能等于实际产生价值的工时除以是总工时。在这张图里算出来的企业效能仅为16%，原因就是很多的工作都有等待，有的工作有返工。粗略的算一下从目前的效能水平，优化到总体效能提升两倍、三倍是绝对有可能的。而在某些环节内部按照 DevOps 实践完全有可能做到5倍，十倍或者二十倍效能提升。
随着业务在不断变化，技术在不断进步，在工作流中的每一个环节的情况就像左边一样混乱。DevOps 变革是一次大爆炸式的变革，就向扔一把扑克牌，落地之后就是整整齐齐在那里，而且牌面都是朝上的。这就是实施 DevOps 变革的兴奋性需求，如果谁的 DevOps 能实施到这个程度那真是赞了。
这个过程是如何做到的？首先我们要考虑两种力量，第一种力量是敏捷，敏捷的目的是什么呢？就是把我们每次交付的时间缩，做对用户有价值的事情。第二种力量是精益，我减少价值流图中的浪费。只要持续的改进，最后的结果一定是把我们软件研发的过程，到最后的生产，甚至是运维的环节做到统一和高效。
我们说在 DevOps 发展的初级阶段立足于促进研发和运维的协作。但是在我们来看只有 DevOps 帮助业务达成业务目标，才是可以持续的模式。也就是说做了流水线，也做了很多改进工作（产出 output），但是业务并没有因此而获益（价值outcome）。
自上而下的实践要求的是统一性和确定性， DevOps转型需要投入非常大的成本，使用业务线思维的DevOps与业务沟通，把 DevOps 实践作为一个有利可图的实施项目。
决策层投资了 DevOps 实践就期望从中获得收益，我们要把DevOps 提升的结果翻译成业务人员能懂的语言，比如说我们可以缩短产品上市时间获得先机，可以让我们的生产更加稳定，减少以外带来的损失。
下面说如何产生新实践，工程师都喜欢去研究一些新技术，有很多团队在做这种尝试和创新的话，其中有各种比较，逐步找到创新的方向，所以说自上而下的 DevOps 实践带来业务价值，自下而上的 DevOps 实践获得新实践。使用企业级的实践提升业务价值，使用团队级别实践不断产生新实践。这样形成正向循环。
在我们推广 DevOps 的时候，大家感觉都是求着研发人员改进一样，为什么要求人呢？因为人家的工作内容里本来就没有实施 DevOps。还是上文说过的一句话：“比工作更重要的是工作的改进。” 如果改进不是每个人的工作内容，不作为考核的内容，实施DevOps实践就只是一时的事情，无法落地。
右边的图是稳定的学习型组织模型，比如说在一个公司的两个部门里，成立一个协会，会定期分享案例，或者是组织实践评选，在一个部门内部会有相同角色的人组成分会不定期分享工作中经验，让小团队中的实践在全公司范围内都是可见的，减少重复造实践的成本，同时也会把做相同的事情的人的经验整合起来。
最后还是说对领导的培训，做个广告，有的读者真的把《DevOps实施手册》的截图发到朋友圈里给老板看，用这种方式和领导沟通。因为有些话不能直接给领导说，所以就用我的书里的实践来影响领导。
最后总结一下，首先要有一个清晰的路线图，明确投资回报率，然后在试点团队验证新实践的交付有效性，最后，建立改进的考核目标和组织模型，鼓励分享经验的团队，吸引对变革有观望和怀疑心态的人加入到变更中来。
DevOps 五个能力能级
下面是我的一个思考，公司根据核心竞争力划分为三个等级，产品、平台、生态。
对于公司面临的商业环境来说分为五类，最复杂的一款是无序，最复杂的情况下即使可以复制之前的实践，也无法得到相同的结果。
同样的，对工程师取得的成就也为五类，很巧也是五类，最高等级是开创一个产业（爱迪生、福特、贝尔），比如说像开创一个产业的人，二级工程师是作出先前没有的东西，而改变世界（谷歌的云计算发明人迪恩Jeff Dean），三级工程师必须是一个非常好的产品经理，可以作出被市场认可的好产品。
在公司内作出有影响力的工作，就达到了四级工程师的要求。最后，一个人可以独立解决问题，完成工作即为五级工程师。
最后，从我们的环境和我们能取得的成就来看，DevOps服务能达到的极限就是服务所有云上的开发者和生态合作伙伴，将价值和信息传递给最终用户。第二个等级，是组织内部的业务平台，对价值网络其他组织提供价值。
从平台和生态角度看，引入更多外部协作，就是公司竞争力的体现。第三级，在一个组织内部协调各部门的资源，达成系统性优化，显著提升组织效率。第四级，通过可见性建立信任文化，提高团队协作效率。第五级，支持个人完成任务，并具备持续改进能力。
小节一下，当基本需求得到满足的时候消费者会提出最高的需求，如何满足更高层次的需求？就要不断的扩大协作范围，这对组织结构和能力是非常大的挑战，数字化转型就可以理解为一个组织从满足期望需求，向满足兴奋型需求转型的过程。
第二个就是说技术和业务的变化带来的组织模式的变化，打破仓筒结构形成全局优化，就是前面提到的， 4000名开发人员工按照相同的规则做研发。
大型企业通过三个阶段实施DevOps，首先要有路线图，要有商业化的试点案例明确投资回报率，在组织模型和考核方面鼓励创新。
最后是我对DevOps的服务发展的一些思考，通过引入更大规模的协作提升组织竞争力。
原文发布于微信公众号 - DevOps时代（DevOpsTimes）
原文发表时间：2018-12-26
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华为造车步入新阶段，2021年底上市，背后主角是长安！
十年云计算浪潮下，DevOps、容器、微服务等技术飞速发展，伴随着国家互联网+的政策落实，互联网新兴技术应用到传统行业已经屡见不鲜。
而在当今新能源汽车产业发展速度迅猛的背景下，互联网大厂开始纷纷寻求与传统企业的合作。互联网大厂都选择与新能源市场寻求合作造车，这是要发展制造业？
1、头部科技企业“造车”，都不约而同选择了广汽埃安
当下，随着汽车电动化、智能化、网联化、共享化的加速发展，新能源车行业的市场机遇开始显现，由此带来的产业跨界联合也开始增多，腾讯、华为、滴滴、百度等科技巨头纷纷传出了“造车”绯闻。
不过，对于这几大头部科技企业来说，要想进军潜力巨大的新能源车市场，其面临的一大困局在于缺乏整车平台及整车设计、制造能力，因此必须在众多新能源造车势力中寻求可靠的合作伙伴，才能在未来的“赛道”竞争中占据一席之地。一个有意思的现象是，这些全球顶尖科技企业最终都不约而同地选择了广汽埃安。
据了解，自2017年以来，华为、腾讯、滴滴、百度、科大讯飞等全球头部的科技企业，已经在智能化、网联化和自动驾驶等领域分别与广汽埃安进行了多次战略合作部署或深化合作签约。
甚至就在前不久新近宣布要造车的“雷布斯”，也第一时间前往广汽埃安公司调研。可以说，广汽埃安已经成为了当下各大科技公司追捧的对象。
而且，各大科技企业与广汽埃安的合作，都不仅仅是简单的供应需求或者买卖关系，而是极其深入且独特。
比如，滴滴找到广汽埃安，并不是和其他品牌一样为了定制网约车，而是把埃安作为滴滴发力未来无人驾驶共享出行市场的第一个重要的合作伙伴，结合双方各自的优势，全新定义并开发一款可投入规模化应用的全无人驾驶新能源车型，并全速推进量产，未来的目标是加速推进Robotaxi（无人驾驶出租车）的大规模运营。
同样，华为和埃安的合作，是双方都投入超百人的研发团队共同办公，一起联合研发造车，目标打造一款划时代的超级智能纯电车；腾讯与广汽埃安的合作，不只是停留在搞车载微信，而是围绕智能网联、智能出行、数字化运营、生态链构建等全方位的领域深化合作。至于科大讯飞，则直接选择了与广汽合资成立一家全新公司“星河智联”，让双方成为了利益共同体。
2、新能源车市场是未来科技主战场，IT联合才是王道
如今，汽车电动化的趋势已不可逆，属于智能纯电动车的时代必将到来。为了在这一全球未来最关键的“赛道”中决胜，全球各大汽车品牌都在争相抢夺优势资源。
除了汽车产业与其他产业的跨界联合，汽车产业内部也在加速资源的整合。一直以来，由于外资品牌掌握着传统燃油车“三大件”核心技术，自主品牌在合资企业中几乎没有什么话语权，同时合资企业也只能被动接受外资品牌的车型输出，甘当为其代工的配角。
如今，凭借着全球领先的新能源车平台以及电动化、智能化技术，中国新能源车品牌终于有机会成为主导市场的主角，合资品牌开始给自主品牌反代工。而作为智能化的核心，如之前所述，无论是大数据技术，还是云计算技术，都是互联网大厂才能具备的高新IT技术。
实际上，如今大数据、云计算等技术已经被包括国企在内的众多大厂应用到多种项目中：大到航天数据存储，小到APP上商品的精准推荐。而在各行各业迫切需要这类人才的情况下，人才市场的供给却十分不足。据《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。
因此直接导致了这样一些高薪资低要求的职位招聘出现在各大互联网大厂中：华为给1-3年经验的大数据开发工程师开到了高达4万的月薪；字节跳动给到的30k-60k的大数据开发工程师，只要1-3年工作经验；网易给3-5年经验的大数据架构师开到了高达40k的月薪，这意味着大数据、云计算等相关工作成为了新的就业风口。
希望我的回答对你有所帮助！
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