Re: What is the fucking world!!!!!!!!! (转载)# Joke - 肚皮舞运动
w*j
1 楼
感觉班上讨论的不多啊，都是AI，ML，DS啥的
不过似乎DevOps没有ML啥得高上大，写code系的不多，靠经验吃饭，坑多，似乎前景不
错啊
不知道大家怎么看
不过似乎DevOps没有ML啥得高上大，写code系的不多，靠经验吃饭，坑多，似乎前景不
错啊
不知道大家怎么看
G*W
2 楼
【 以下文字转载自 Military 讨论区 】
发信人: GSJTW (gsw), 信区: Military
标 题: Re: What is the fucking world!!!!!!!!!
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Dec 13 04:37:33 2015, 美东)
Which Hacker did it????
哪个狗杂种干的。。
我的重要Mail 总是找不到。。
Fuck fuck fuck.....
发信人: GSJTW (gsw), 信区: Military
标 题: Re: What is the fucking world!!!!!!!!!
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Dec 13 04:37:33 2015, 美东)
Which Hacker did it????
哪个狗杂种干的。。
我的重要Mail 总是找不到。。
Fuck fuck fuck.....
c*t
3 楼
前景平坦长久而低迷
AI好比高山，容易爬高容易摔死。SRE好比平原，辛勤劳作然而没啥惊喜。
【在 w****j 的大作中提到】
: 感觉班上讨论的不多啊，都是AI，ML，DS啥的
: 不过似乎DevOps没有ML啥得高上大，写code系的不多，靠经验吃饭，坑多，似乎前景不
: 错啊
: 不知道大家怎么看
AI好比高山，容易爬高容易摔死。SRE好比平原，辛勤劳作然而没啥惊喜。
【在 w****j 的大作中提到】
: 感觉班上讨论的不多啊，都是AI，ML，DS啥的
: 不过似乎DevOps没有ML啥得高上大，写code系的不多，靠经验吃饭，坑多，似乎前景不
: 错啊
: 不知道大家怎么看
G*W
4 楼
我一家里蹲有这么重要么？
【在 G***W 的大作中提到】
: 【 以下文字转载自 Military 讨论区 】
: 发信人: GSJTW (gsw), 信区: Military
: 标 题: Re: What is the fucking world!!!!!!!!!
: 发信站: BBS 未名空间站 (Sun Dec 13 04:37:33 2015, 美东)
: Which Hacker did it????
: 哪个狗杂种干的。。
: 我的重要Mail 总是找不到。。
: Fuck fuck fuck.....
【在 G***W 的大作中提到】
: 【 以下文字转载自 Military 讨论区 】
: 发信人: GSJTW (gsw), 信区: Military
: 标 题: Re: What is the fucking world!!!!!!!!!
: 发信站: BBS 未名空间站 (Sun Dec 13 04:37:33 2015, 美东)
: Which Hacker did it????
: 哪个狗杂种干的。。
: 我的重要Mail 总是找不到。。
: Fuck fuck fuck.....
d*n
5 楼
看起来吃经验 不需要刷题 适合我们这种老帮菜
哪家公司招人比较多
哪家公司招人比较多
n*4
6 楼
会不会有人也用你的号发征婚贴到四百个版呢？
【在 G***W 的大作中提到】
: 我一家里蹲有这么重要么？
【在 G***W 的大作中提到】
: 我一家里蹲有这么重要么？
g*y
7 楼
好方向，不用刷题。
：感觉班上讨论的不多啊，都是AI，ML，DS啥的
：
：感觉班上讨论的不多啊，都是AI，ML，DS啥的
：
G*W
8 楼
正常人死都不会信我的smartphone 真的Smart了。。
以后上电脑，正经干点人事了。。。
【在 n****4 的大作中提到】
: 会不会有人也用你的号发征婚贴到四百个版呢？
以后上电脑，正经干点人事了。。。
【在 n****4 的大作中提到】
: 会不会有人也用你的号发征婚贴到四百个版呢？
y*u
9 楼
不刷题 无大包
【在 g****y 的大作中提到】
: 好方向，不用刷题。
:
: ：感觉班上讨论的不多啊，都是AI，ML，DS啥的
: ：
【在 g****y 的大作中提到】
: 好方向，不用刷题。
:
: ：感觉班上讨论的不多啊，都是AI，ML，DS啥的
: ：
d*4
10 楼
最近看了你的几个贴，总是有一种读不懂的感觉，不知道到底在说什么
【在 G***W 的大作中提到】
: 正常人死都不会信我的smartphone 真的Smart了。。
: 以后上电脑，正经干点人事了。。。
【在 G***W 的大作中提到】
: 正常人死都不会信我的smartphone 真的Smart了。。
: 以后上电脑，正经干点人事了。。。
Z*0
11 楼
不刷题是误解SRE或者DevOps。
w*j
12 楼
why
【在 Z**0 的大作中提到】
: 不刷题是误解SRE或者DevOps。
【在 Z**0 的大作中提到】
: 不刷题是误解SRE或者DevOps。
m*4
13 楼
怎么可能不用刷题。做SRE 8年，面了几十个人了已经。每次都是leetcode问题。
SRE 很多是full stack software engineer 需要知道的很杂。要求其实比纯粹的SE要
高一些。
SRE 很多是full stack software engineer 需要知道的很杂。要求其实比纯粹的SE要
高一些。
w*j
14 楼
要求比SE高，那薪水怎样呢
同一个公司，devops/sre比SE高还是低啊
【在 m*********4 的大作中提到】
: 怎么可能不用刷题。做SRE 8年，面了几十个人了已经。每次都是leetcode问题。
: SRE 很多是full stack software engineer 需要知道的很杂。要求其实比纯粹的SE要
: 高一些。
同一个公司，devops/sre比SE高还是低啊
【在 m*********4 的大作中提到】
: 怎么可能不用刷题。做SRE 8年，面了几十个人了已经。每次都是leetcode问题。
: SRE 很多是full stack software engineer 需要知道的很杂。要求其实比纯粹的SE要
: 高一些。
s*n
15 楼
这种简单又重要的问题 可不可以考虑自己动手查一下H1B数据呢?
【在 w****j 的大作中提到】
: 要求比SE高，那薪水怎样呢
: 同一个公司，devops/sre比SE高还是低啊
【在 w****j 的大作中提到】
: 要求比SE高，那薪水怎样呢
: 同一个公司，devops/sre比SE高还是低啊
c*f
16 楼
刷题还是要刷 但是不用刷hard题 我估计medium的题也不用刷。。
但是系统internal要懂。。这个其实比刷题难 短时间补不了 要么靠时间+经验堆 要么
以前是做系统编程的
工资没SE高的 我2个都做过 现在在做SRE 但是你也可以说我只是再infra team写代码
而已。
但是系统internal要懂。。这个其实比刷题难 短时间补不了 要么靠时间+经验堆 要么
以前是做系统编程的
工资没SE高的 我2个都做过 现在在做SRE 但是你也可以说我只是再infra team写代码
而已。
d*3
17 楼
SRE看上去苦逼累 要求又高 但是钱确比SE少
T*u
18 楼
我们公司招developer容易招SRE难
我帮SRE组面试几个人，要么不会shell script，要么不懂virtualization
还有只会Jenkins的
我帮SRE组面试几个人，要么不会shell script，要么不懂virtualization
还有只会Jenkins的
c*f
19 楼
那热门的几个举个列子吧
hadoop
写代码的时候 你不用懂内部怎么工作的 你只要知道我这个job 我准备跑多少个split
data map怎么样 join在哪里 regression 最后产出什么结果
做sre的话 你不用管data map 不用管regression 但是你要管hadoop cluster要
available吧 所以你要学的不是处理数据 是hadoop怎么工作的 这东西都工作的时候一
点不复杂 不工作 或者哪里有delay stuck的时候 简直噩梦 特别是老版本的 得 看
java吧
kafka
写代码的时候 只要用client library 知道kafka在哪 往哪里收发数据就好了
做sre的话 kafka cluster怎么工作的要知道 controller consumer coordinator log
flush
后来又除了stream 真的是噩梦 加了transition controller 大家都开始弄exactly
once delivery 三天两头集群under replication直接导致什么都发不了 堵死 得 看
java吧。
这2东西别说本身的代码量 连集群的参数都多到可以写本书
有些工作就是写一个kafka的co-routine来管理kafka
小公司两者可以用云 大公司这数据量用云什么代价。。
这只是2个和ML big data有关的集群 都没算别的东西呢。。
hadoop
写代码的时候 你不用懂内部怎么工作的 你只要知道我这个job 我准备跑多少个split
data map怎么样 join在哪里 regression 最后产出什么结果
做sre的话 你不用管data map 不用管regression 但是你要管hadoop cluster要
available吧 所以你要学的不是处理数据 是hadoop怎么工作的 这东西都工作的时候一
点不复杂 不工作 或者哪里有delay stuck的时候 简直噩梦 特别是老版本的 得 看
java吧
kafka
写代码的时候 只要用client library 知道kafka在哪 往哪里收发数据就好了
做sre的话 kafka cluster怎么工作的要知道 controller consumer coordinator log
flush
后来又除了stream 真的是噩梦 加了transition controller 大家都开始弄exactly
once delivery 三天两头集群under replication直接导致什么都发不了 堵死 得 看
java吧。
这2东西别说本身的代码量 连集群的参数都多到可以写本书
有些工作就是写一个kafka的co-routine来管理kafka
小公司两者可以用云 大公司这数据量用云什么代价。。
这只是2个和ML big data有关的集群 都没算别的东西呢。。
g*y
20 楼
可以用yarn来管理啊，tool一般不用自己写，开源项目有更多的开源配套，好不好用就
不好说了。
所以需要aws啊，emr一个suite解决全部问题，就是真心贵，early stage startup和
flag都用不起。中小型互联网公司最合适。
：那热门的几个举个列子吧
：hadoop
不好说了。
所以需要aws啊，emr一个suite解决全部问题，就是真心贵，early stage startup和
flag都用不起。中小型互联网公司最合适。
：那热门的几个举个列子吧
：hadoop
Z*0
21 楼
用云的好处是，capacity on demand。什么都不需要自己维护，那是只是表象。云只是
帮你解决了运维的前面一部分。你系统的自动化和管理还是需要你自己公司来运作。
【在 g****y 的大作中提到】
: 可以用yarn来管理啊，tool一般不用自己写，开源项目有更多的开源配套，好不好用就
: 不好说了。
: 所以需要aws啊，emr一个suite解决全部问题，就是真心贵，early stage startup和
: flag都用不起。中小型互联网公司最合适。
:
: ：那热门的几个举个列子吧
: ：hadoop
帮你解决了运维的前面一部分。你系统的自动化和管理还是需要你自己公司来运作。
【在 g****y 的大作中提到】
: 可以用yarn来管理啊，tool一般不用自己写，开源项目有更多的开源配套，好不好用就
: 不好说了。
: 所以需要aws啊，emr一个suite解决全部问题，就是真心贵，early stage startup和
: flag都用不起。中小型互联网公司最合适。
:
: ：那热门的几个举个列子吧
: ：hadoop
T*u
22 楼
大公司的Hadoop和Kafka应该有专人维护吧
应该不需要SRE啥都会
应该不需要SRE啥都会
g*y
23 楼
高维护的都是自己非要搞自己那一套的，没有跟着cloud provider的best practice。
其实云的方案已经能解决80%的问题了，剩下20%应该push back pm。
：用云的好处是，capacity on demand。什么都不需要自己维护，那是只是表象。云只
是帮你解决了运维的前面一部分。你系统的自动化和管理还是需要你自己公司来运作。
：
其实云的方案已经能解决80%的问题了，剩下20%应该push back pm。
：用云的好处是，capacity on demand。什么都不需要自己维护，那是只是表象。云只
是帮你解决了运维的前面一部分。你系统的自动化和管理还是需要你自己公司来运作。
：
g*y
24 楼
你说的专人难道不是sre吗？
：大公司的Hadoop和Kafka应该有专人维护吧
：应该不需要SRE啥都会
：大公司的Hadoop和Kafka应该有专人维护吧
：应该不需要SRE啥都会
T*u
25 楼
不是同一个SRE
不需要你既懂Hadoop又懂Kafka
我们公司Hadoop Cassandra MongoDB Kafka RabbitMQ等等各有专人管理
: 你说的专人难道不是sre吗？
: ：大公司的Hadoop和Kafka应该有专人维护吧
: ：应该不需要SRE啥都会
【在 g****y 的大作中提到】
: 你说的专人难道不是sre吗？
:
: ：大公司的Hadoop和Kafka应该有专人维护吧
: ：应该不需要SRE啥都会
不需要你既懂Hadoop又懂Kafka
我们公司Hadoop Cassandra MongoDB Kafka RabbitMQ等等各有专人管理
: 你说的专人难道不是sre吗？
: ：大公司的Hadoop和Kafka应该有专人维护吧
: ：应该不需要SRE啥都会
【在 g****y 的大作中提到】
: 你说的专人难道不是sre吗？
:
: ：大公司的Hadoop和Kafka应该有专人维护吧
: ：应该不需要SRE啥都会
g*y
26 楼
你这只是公司大了，可以多几个人，并不改变sre的职位
：不是同一个SRE
：不需要你既懂Hadoop又懂Kafka
：不是同一个SRE
：不需要你既懂Hadoop又懂Kafka
c*f
27 楼
是的 一个infra下面有一堆组 管不同的infra部分
但是这个活就是sre这个职位干的 但是并不是真的只管kafka 至少我做的公司没大到这样
基本大家都是轮着干的 什么都得会 好处是 你什么都接触 坏处是 出问题了你什么都
得干
【在 T***u 的大作中提到】
: 大公司的Hadoop和Kafka应该有专人维护吧
: 应该不需要SRE啥都会
c*f
28 楼
开源的管理软件基本管杀不管埋 而且自己的hadoop集群并不是只有一个 每个版本都不
一样 开源软件有些支持 但是不支持还得自己看着改 每家的hadoop部署都不一样的 我
们的datapipline光处理log就1000多个data node， scale不一样 处理也不一样 关
spark的版本都好几个 你说的yarn只是resource manager而已 只是个scheduler
schedule好app以后他就不管app死活了 只要有delay 下一个map reduce就会被delay
数据不在一定时间内完成 后面的全部delay yarn本身也有queue 你招个新人进来人家
不懂什么都走default 反正这东西真的是十分麻烦的东西
云真的用不起 我们要是把自己的hadoop扔aws 那是什么代价真不敢想
很多公司都从开始的云move到自己的dc来省钱了 比如netflix dropbox
云我们也用的 但是只是小项目 云就涉及到一些devops的东西 比如terraform
说白了 作为SRE干的活就是scheduler + 管理 这只是一个宏观的说法 要写程序 要改
代码 要管系统 要懂网络
其实SE挺爽的。 等学点东西。。我就转回去做SE。。总体来说SRE比较辛苦钱也少点
但是的确不需要刷太多题 而且很容易掌握总体架构 比较适合养老。。类似还有
network engineer 不过这个工种比较流行外包。。比较少公司自己养了 我们公司倒是
有
【在 g****y 的大作中提到】
: 可以用yarn来管理啊，tool一般不用自己写，开源项目有更多的开源配套，好不好用就
: 不好说了。
: 所以需要aws啊，emr一个suite解决全部问题，就是真心贵，early stage startup和
: flag都用不起。中小型互联网公司最合适。
:
: ：那热门的几个举个列子吧
: ：hadoop
l*4
29 楼
说comp不同的，估计是SRE 当成Ops用了 确实会和dev不同。
好的SRE基本上都是独当一面, 比Dev难找的多。我自己拿过的和发出去的offer 价格起
码不低market dev price for sure.
好的SRE基本上都是独当一面, 比Dev难找的多。我自己拿过的和发出去的offer 价格起
码不低market dev price for sure.
N*s
30 楼
真的假的？快转型吧！
1. Site Reliability Engineer: Median Base Salary: $200,000
2. Enterprise Account Executive: Median Base Salary: $182,000
3. Machine Learning Engineer: Median Base Salary: $182,000
4. Cloud Architect: Median Base Salary: $155,00
5. Solutions Architect: Median Base Salary: $139,000
6. Product Marketing Manager: Median Base Salary: $134,000
7. Data Scientist: Median Base Salary: $130,000
8. Engagement Manager: Median Base Salary: $130,000
9. Product Designer: Median Base Salary: $121,500
10. Information Technology Lead: Median Base Salary: $121,000
11. Product Manager: Median Base Salary: $121,000
12. Solutions Consultant: Median Base Salary: $110,000
13. Scrum Master: Median Base Salary: $103,000
14. Product Owner: Median Base Salary: $101,000
http://www.cnbc.com/amp/2019/02/26/linkedin-14-in-demand-jobs-that-pay-over-100000.html
【在 l****4 的大作中提到】
: 说comp不同的，估计是SRE 当成Ops用了 确实会和dev不同。
: 好的SRE基本上都是独当一面, 比Dev难找的多。我自己拿过的和发出去的offer 价格起
: 码不低market dev price for sure.
1. Site Reliability Engineer: Median Base Salary: $200,000
2. Enterprise Account Executive: Median Base Salary: $182,000
3. Machine Learning Engineer: Median Base Salary: $182,000
4. Cloud Architect: Median Base Salary: $155,00
5. Solutions Architect: Median Base Salary: $139,000
6. Product Marketing Manager: Median Base Salary: $134,000
7. Data Scientist: Median Base Salary: $130,000
8. Engagement Manager: Median Base Salary: $130,000
9. Product Designer: Median Base Salary: $121,500
10. Information Technology Lead: Median Base Salary: $121,000
11. Product Manager: Median Base Salary: $121,000
12. Solutions Consultant: Median Base Salary: $110,000
13. Scrum Master: Median Base Salary: $103,000
14. Product Owner: Median Base Salary: $101,000
http://www.cnbc.com/amp/2019/02/26/linkedin-14-in-demand-jobs-that-pay-over-100000.html
【在 l****4 的大作中提到】
: 说comp不同的，估计是SRE 当成Ops用了 确实会和dev不同。
: 好的SRE基本上都是独当一面, 比Dev难找的多。我自己拿过的和发出去的offer 价格起
: 码不低market dev price for sure.
t*n
31 楼
2. Enterprise Account Executive是什么鬼？
【在 N****s 的大作中提到】
: 真的假的？快转型吧！
: 1. Site Reliability Engineer: Median Base Salary: $200,000
: 2. Enterprise Account Executive: Median Base Salary: $182,000
: 3. Machine Learning Engineer: Median Base Salary: $182,000
: 4. Cloud Architect: Median Base Salary: $155,00
: 5. Solutions Architect: Median Base Salary: $139,000
: 6. Product Marketing Manager: Median Base Salary: $134,000
: 7. Data Scientist: Median Base Salary: $130,000
: 8. Engagement Manager: Median Base Salary: $130,000
: 9. Product Designer: Median Base Salary: $121,500
【在 N****s 的大作中提到】
: 真的假的？快转型吧！
: 1. Site Reliability Engineer: Median Base Salary: $200,000
: 2. Enterprise Account Executive: Median Base Salary: $182,000
: 3. Machine Learning Engineer: Median Base Salary: $182,000
: 4. Cloud Architect: Median Base Salary: $155,00
: 5. Solutions Architect: Median Base Salary: $139,000
: 6. Product Marketing Manager: Median Base Salary: $134,000
: 7. Data Scientist: Median Base Salary: $130,000
: 8. Engagement Manager: Median Base Salary: $130,000
: 9. Product Designer: Median Base Salary: $121,500
s*y
32 楼
哪里不刷题了，去年去g家SRE onsite考刷题 + OS／networking + Sys design
说是algo的水平要求比SWE要低一点，但考的题都是那，不刷题你做不出来还是做不出
来。。。
说是algo的水平要求比SWE要低一点，但考的题都是那，不刷题你做不出来还是做不出
来。。。
o*y
33 楼
未来都是serverless了，除了大厂需要ops或者sre，小厂可能都不需要了
[在 wangjj (wangjj) 的大作中提到：]
:感觉班上讨论的不多啊，都是AI，ML，DS啥的
:不过似乎DevOps没有ML啥得高上大，写code系的不多，靠经验吃饭，坑多，似乎前景
不错啊
:不知道大家怎么看
[在 wangjj (wangjj) 的大作中提到：]
:感觉班上讨论的不多啊，都是AI，ML，DS啥的
:不过似乎DevOps没有ML啥得高上大，写code系的不多，靠经验吃饭，坑多，似乎前景
不错啊
:不知道大家怎么看
Z*0
34 楼
SRE的知识点要比SDE多很多。可惜的是，SRE在大部分公司里边还是打杂的，工资还没
有SDE高。sigh。。。
【在 s****y 的大作中提到】
: 哪里不刷题了，去年去g家SRE onsite考刷题 + OS／networking + Sys design
: 说是algo的水平要求比SWE要低一点，但考的题都是那，不刷题你做不出来还是做不出
: 来。。。
有SDE高。sigh。。。
【在 s****y 的大作中提到】
: 哪里不刷题了，去年去g家SRE onsite考刷题 + OS／networking + Sys design
: 说是algo的水平要求比SWE要低一点，但考的题都是那，不刷题你做不出来还是做不出
: 来。。。
k*e
35 楼
sre的问题在于，好的sre对知识广度要求很高，确实是需要有经验，对系统方方面面都
要清楚熟悉，但做的活太散碎苦逼，做运维本来就累，难点苦力都在水下不为人所知，
可能你为了保障一个集群没日没夜，但是别人看来都是理所当然的应该正常运行，
credit攒起来远不如做feature的人快，升起来慢，当然工资也比se差。
要清楚熟悉，但做的活太散碎苦逼，做运维本来就累，难点苦力都在水下不为人所知，
可能你为了保障一个集群没日没夜，但是别人看来都是理所当然的应该正常运行，
credit攒起来远不如做feature的人快，升起来慢，当然工资也比se差。
d*3
36 楼
SRE 要求高 干活多 但薪水低
有意思
有意思
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