哪些职位会因云计算消失?

Odlanor 2010-12-22 03:24:46
对于普通的IT人来说,似乎外包、软件租用、公用计算、自动化甚至经济的衰退都不如云计算带来的影响大,因为它将会让很大一部分IT人员失去现有的工作。分析师预测,随着时间的推移,云计算将越来越流行,很多以前由企业内部的IT部门完成的工作将成为标准云的服务。IDC预测,到2012年全球与云服务有关的IT投入将增长3倍,达到420亿美元。Gartner认为,云计算将会像电子商务一样流行。

  那么,云计算会在什么时候、如何重塑我们的IT组织?哪些IT职位会因云计算而消失?作为普通的IT人员又该如何保住自己的职位或者如何应对这一变化呢?

  云会创造一些就业

  就短期来看,云计算会创造一些新的工作机会,Forrester首席分析师James Staten说,原因在于,今天的云计算大多数用于新的应用。而且,即使你把后台的管理和维护工作都交给了云提供商,你也仍然必须对它的基础设施非常了解,只是你不需要亲自来管理而已。不过,总的来说,工作机会有所减少。

  “对一般的企业而言,部分负责IT基础设施的运维和数据中心日常管理的工作会逐渐转移给云服务供应商,如Google、亚马逊。”Gartner集团计划执行副总裁Mark McDonald说。不过,他提醒说,这并不意味着,云服务供应商会提供同样多的工作机会,因为这些服务商的数据中心通常非常大而且高度自动化、虚拟化,“大数据中心具有规模效益,同样的工作需要的人要少得多。”

  “而且,如果你在这里得到一个工作机会,大多数情况下这份工作是技能性的,因为工作的技术要求不高,更多的是管理和行政性的工作,每天的工作内容主要是召开电话会议、四处救火。从事这样的工作,你在技术水平上不会有太多的提高。”Mark说,“甚至管理的层次也受到一定限制,因为大多数重要的决定已经在服务合同中拟定好了。”

  另外,即使你真的在云服务供应商的数据中心中谋得了一个技术职位,很有可能工作地点也不是你今天生活的地方。Mark说,工作地点大多数将不在是大城市。“与在华盛顿或者纽约运营一个小型数据中心相比,云服务商更愿意在大坝或者靠近发电站的地方建立自己的数据中心,因为这些地方电力更便宜。”

  从蓝领到白领

  云计算对IT职位的影响总体上与其他技术(如外包、自动化、公用计算)一样:让IT人员逐渐从关注具体的技术细节转移到关注企业的业务。

  “我们把这种转移称为从IT蓝领升级到IT白领。”Forrester分析师Ted Schadler说,“云计算正在加速技术人员向业务人员的转移,因为与以前相比,懂得企业流程方面的人越来越重要。”

  他说,从前很多以技术为中心的工作如今需要的是非技术、与业务相关的能力,因此,会有很多原本是业务部门的人来到IT部门,而未来最有可能失业的是那些负责配置和维护IT基础设施的人。

  “一旦企业决定把一部分IT功能外包出去,也就不再需要人安装各种软件的最新补丁了。”Schadler说,“未来,企业对服务器管理员、数据库管理员、基础设施和网管员的需求将会少很多。”

  从理论上说,这些人可以经过培训重新上岗从事其他的IT工作。但是,很多情况下,这种重新培训上岗是不现实的。“比如,一个擅长CRM的人要转移到数据中心自动化并不容易,那怎么办?我猜想,很有可能有人只能被动等待,在自己擅长的领域能干多久就干多久。”

  需要懂行业知识

  Schlocker说,未来那些来自大型、专注在某行业的IT企业的人将非常受欢迎,因为企业把IT外包给云服务商以后,需要有技术背景的人来管理自己与云供应商的关系、管理服务供应商提供的云服务。

  “尽管企业同样也需要能了解和管理保留在企业内部的IT系统的人,但是在供应商关系管理和协调方面,工作机会会增加。”Gartner的McDonald说。

  对CIO而言,也同样面临这样的转型问题。McDonald说:“CIO将会投入更多时间关注业务流程、与供应商协商合同、管理与供应商之间的合作,而不再像以前要花大量精力来考虑CPU、存储容量和冷却系统。这样,他们也可以有更多的时间作为一个具有技术战略眼光的业务领导人参与公司的经营活动。”

  除了对IT系统的管理能力以外,未来对程序员的技能要求也会受到云计算的影响。“他们的很多工作将是进行与SaaS应用之间的集成。”Forrester的分析师Ted Schadler说,“今天企业的很多IT预算用于让程序员开发应用软件,而明天,这部分预算将配置在SaaS应用上。”

  实际上,今天已经看到有开发人员在通过Salesforce.com的Force.com开发平台的认证。同时,面向特定应用领域定制开发的人才将仍然非常需要。比如,能帮助企业保留客户的客户关系系统和定价系统,就涉及很多行业知识,门槛很高。当然,这些具有行业知识的IT人才云服务商同样也需要,特别是那些对自动化和标准化的流程非常了解的高素质人才。另外,那些对客户业务非常了解,能根据业务需求调整计算资源的供给,比如在客户不需要时暂停一部分服务器,从而帮助云服务供应商节省电力成本的人,云服务商也是非常迫切需要的。

  最后,就整个IT行业来说,虽然未来仍然有很多薪水高而且能干很长时间的工作机会,但是,很明显,这些机会会比今天少很多。那么,今天的IT人员如何保住自己的饭碗?

  “首先要找出5年后公司可能需要的技术或者技能,马上开始学习。” Forrester的Schadler建议说,“比如供应商合同管理、与云的集成、轻量型的富互联网应用、移动应用,这些都是未来10年需要的技术和技能。”

  另一个建议是,把自己培养成某个领域的技术专家,如虚拟化、SAN等,或者积累管理SaaS供应商的经验,这些经验都是未来需要的。他说,“总之,拥抱云,而不要拒绝它。”
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answer337 2011-09-18
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学习了
isaber 2011-09-08
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沿着服务的道路走应该没错....
canway888 2011-09-08
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估计以后只有云计算的老师还存在吧???
lydon968169 2011-07-27
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很有道理,以后怎么办啊
rooyeetone 2011-06-02
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很有道理,以后只能挨T了·!
deng1106 2011-01-06
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将来有可能老师都没了
A I 遇见应用 兴趣引领未来 人工智能基础与应用项目一 初探人工智能 人工智能基础与应用课件全文共246页,当前为第1页。 目 录 教学目标 教学要求 内容概览 相关知识 1.1.1 机器能思考吗? 1.1.2 人工智能的发展历程 1.1.3 人工智能的产业结构 1.1.4 人工智能砸了谁的饭碗 练习与思考 人工智能基础与应用项目一 初探人工智能 人工智能基础与应用课件全文共246页,当前为第2页。 1.掌握人工智能发展以及与其他新技术的关系 2.了解人工智能的发展历程 3.了解人工智能的产业结构、代表企业及人才培养要求 4.思考人工智能可能替代哪些岗位、催生哪些就业机会 【教学目标】 人工智能基础与应用课件全文共246页,当前为第3页。 1. 知识点 AI发展历程 AI产业结构 人工智能训练师 2. 技能点 理解人工智能的发展目标及与其他新技术的相互关系 3. 重难点 通过本单元的学习,重点了解人工智能的产业结构、具体应用及对应的人才培养层次;难点是拓展学习人工智能训练师诞生的职业背景,理解其岗位能力要求和数据标注及训练的重要性。 【教学要求】 人工智能基础与应用课件全文共246页,当前为第4页。 【内容概览】 人工智能产业的基础 人工智能产业的核心 人工智能产业的延伸 项目一 初探人工智能 1.1.3 人工智能的产业结构 基础支撑层(基础层) 技术驱动层(技术层) 场景应用层(应用层) 1.1.4 人工智能砸了谁的饭碗 你的职业未来会消失吗? "人工智能训练师"——你准备好了吗? 1.1.2 人工智能的发展历程 1950s-1980s:AI起步期 1980s-1990s:专家系统推广 1.1.1 机器能思考吗 人工智能是什么? 使机器具备以下能力:能听、会说、能看、能思考、会学习、会行动、能应变 人工智能发展阶段 第一层次:计算智能 第二层次:感知智能 第三层次:认知智能 2000s-至今:深度学习-AI新热潮 计算硬件(AI芯片、传感器等) 其他支撑技术(大数据、云计算和5G) 数据算法和平台 感知智能:图像识别、生物识别、语音识别等 行业应用场景(如"AI+"制造、交通、安防、医疗、物流、零售等) AI消费级终端产品(如智能汽车、机器人、无人机、可穿戴设备等) 认知智能:机器学习、智能问答、知识图谱等 培养目标:持续训练机器更"懂"人,通"人"性,更好地为人服务 能力划分:智能产品应用、数据分析、业务理解、智能训练 人工智能替代职业的概率排名及特点 高端研究型人才 研究型、应用型人才 应用型、技术技能型人才 人 才 需 求 非技术类"新职位","人工智能+专业应用"的新岗位 人工智能基础与应用课件全文共246页,当前为第5页。 "云""物" "大""智" 物联网:对接真实的物理世界,获取海量数据; 云计算:为海量数据提供强大的承载能力; 大数据:对海量数据进行挖掘和分析,实现数据到信息的转换; 人工智能:对数据进行学习,对信息进行理解,最终实现数据到知识和智能的转换。 如果用人体来比喻,物联网是人体的神经网络,大数据是流动的血液,云计算是心脏,人工智能则是掌控的大脑。 【相关知识】 人工智能基础与应用课件全文共246页,当前为第6页。 艾智讯AI小课堂:一起来了解"云""物""大""智" 【相关知识】 (点击播放视频 ) 人工智能基础与应用课件全文共246页,当前为第7页。 人工智能是什么? 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。概括来说,就是研究如何使机器具备以下能力: 能听(语音识别、机器翻译等); 会说(语音合成、人机对话等); 能看(图像识别、文字识别); 能思考(人机对弈、定理证明等); 会学习(机器学习、知识表示等); 会行动(机器人、自定驾驶汽车等); 能应变(认知智能、自主行动)。 一、机器能思考吗? 人工智能基础与应用课件全文共246页,当前为第8页。 人工智能的研究领域 包括语音识别、图像识别、机器学习、深度学习、自然语言处理、知识图谱、脑机互动等等。 一、机器能思考吗? 人工智能拟人能力图 人工智能基础与应用课件全文共246页,当前为第9页。 人工智能的智能水平 人工智能像"人"一样,其智能水平也在逐步发展,从低到高可划分为计算智能、感知智能、认知智能三个阶段。 第一层次:计算智能——机器像人类一样会计算、传递信息,例如神经网络、遗传算法等,各种棋类游戏、专家系统体现的就是计算智能。 第二层次:感知智能——机器能听会说、能看会认,像语音助手、人脸识别、看图搜图和无人驾驶等。 第三层次:认知智能——机器能理解会思考,主动采取行动,这是人工智能领域专家们正在努力的方向,比如微软小冰就具有非常初级的理解语意的能力。 一、机器能思

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