再谈devops
之前写过一篇devops工种
1个大趋势判断
软件工程角色收敛
没有前端，后端, 大数据, 运维开发, 测试开发, 产品等各种角色类的工程师，
只有产品软件工程师和基础设施软件工程师, 和架构师3种角色
- 产品软件工程师
画像: 超级个体，创业公司, 中小型游戏公司, 工具
可以理解为喜欢创造出实用，面向各种用户的软件工程师，基于好奇心和市场需求来从0到1涉及，并实现到最后部署上线, 甚至运维运营(当然大公司里会有很多这种工程师来负责不同小产品线)
产品第一负责人
- 架构师
大型复杂产品线，系统的规划师(本质也是产品软件师,在不考虑屎山的前提下所有软件或者业务都是从小堆积起来的,更像是擅长某一业务领域的产品软件工程师)， 模块拆解， 拆解给多个AI-Agent或者产品软件工程师
作为产品软件工程师和基础设施工程师适配器, 有点像SRE, 专业保证生产环境表现
- 基础设施工程师
画像: 云计算公司, cloudflare, linux维护者工程师, github, gitlab, postgresql, openai etc
分位一下两类, 但是目标是一致的提供可靠的软件运维基础环境和基础设施
- 基础软件类: 网关,中间件，调度系统(k8s), 数据库, 操作系统, CICD系统, AI系统
- 与真实算力:物理机,GPU,交换机直接交互的基础设施工程师
WHY
软件生产速度很快, 人以及人与人的沟通(联调)成本成为最大的瓶颈
软件生产快，但是要快速上生产，需要各种测试验证, 这里两件事比较重要
产品软件工程师对自己软件质量的追求, 需要做较为全面的测试 包括单测, e2e, 甚至性能
近似生产环境的丝滑拉起, 以及配套的完善可观测系统
这里就需要CICD系统, 可观测系统, 当你的代码进入CICD系统会自动适配可观测插桩, 拉起环境跑单测, e2e， 性能等测试，并且能与上次测试做diff
再正式上线后,会有对此技术栈的定时化可观测大屏直接给 产品软件工程师看
HOW
ai编程
智能化的CICD
如自来水般便利的算力
软件工程师 和 基础设施工程师之间的沟通成本怎么能进一步减少?
个人或小公司和基础设施公司靠中间智能体来分发
软件工程师提出诉求, 智能体对接了各种基础设施供应商（SAAS）来选择最合适的 ，最终交付网站，和数据运营管理界面即可
具备一定规模的公司内可能还有极少数架构师(两者都懂)制定技术栈标准来对接产品软件工程师和基础设施工程师
总结
未来的devops工程师可能是架构师,或者做基础设施