裁員潮來了要先幹掉DBA？DBA該如何穿越技術迭代週期？

2023年新年伊始，沒想到最先到來的是市場的寒意。近一個月，Salesforce、谷歌母公司Alphabet、IBM、SAP等國外大廠紛紛裁員，轟轟烈烈的裁員浪潮下，誰又能獨善其身。

地主家都沒餘糧了，我們普羅大眾更要細思量。在這個檔口，一篇名為《你怎麼還在招聘DBA?》的文章引爆了資料庫圈，在很多DBA群裡炸了鍋。該文從新技術演進的角度指出IT負責人是時候停止招聘DBA了，並列舉了以下三個原因：

1、DBA能做的日常運維，普通開發者使用雲平臺都能做。

2、開發者用雲服務能把很多資料庫管理工作做得更高效。

3、你以為DBA能做的資料架構設計，其實他們從來都做不了。

感興趣的同學可以去網上搜尋原文閱讀，畢竟牽扯到個人的飯碗，也難怪會引發DBA激烈討論。實際上從技術層面講，新技術的出現必然會帶來職場的新舊更替，一些舊職業會受到衝擊甚至慢慢退出歷史舞臺，新的職業也會出現。不過在裁員潮的大背景下，任何關於職業終結類的話題都太容易挑動本已敏感的神經，放大技術迭代帶來的職場憂慮。

回到DBA所在的資料庫領域，隨著資料庫新技術不斷髮展，一些新的資料庫產品出現，對整個市場都產生了很大的影響，關鍵技術趨勢正在重塑許多組織中的DBA角色，DBA也迎來新的機遇和挑戰。

去年，在DB他的一次網路研討會上，Datavail公司高階MySQL/MariaDB資料庫管理員Kathryn Sizemore指出DBA如今正面臨眾多挑戰，包括：

· 靈活性和創新：部署的速度(包括基礎設施和程式碼)

· 成本和效率：降低運營成本和複雜性，提高勞動力生產力

· 可靠性。保證不同服務的SLA，HA和DR需求

· 可擴充套件性：快速縮小和擴大規模，季節性擴充套件

· 安全性

Sizemore還指出，雲是未來的趨勢，DBA需要熟悉混合雲和多雲。

在經濟下行壓力增大，外部環境不確定中，企業和個人都需要夯實基本功，才能挺過寒冬。現實中DBA通常扮演著救火的角色，甚至是背鍋的角色。現在還要面臨著雲端計算、分散式、AI、專精特新等新技術帶來的影響。未來，DBA會消失嗎?DBA該如何應對新技術帶來的挑戰?如何強化己身在狂風暴雨中站穩腳跟?

日前，IT168&ITPUB採訪了部分資料庫廠商，既有云大廠，也有分散式、開源以及服務於專精特新細分場景的廠商，他們是前沿資料庫技術的重要推動者。所謂當局者迷旁觀者清，以一個DBA之外的“旁觀者”視角，分享他們對DBA發展的觀察和思考，或許能帶來不一樣的啟發。先給廣大DBA一顆定心丸，受訪嘉賓普遍認為，無論如何發展，DBA的角色不會消失，但是DBA的技能需要隨著新技術的到來進行調整。受訪嘉賓普遍建議DBA在學習資料庫技術之外，要多接觸業務，多瞭解業務，如此才能為企業帶來更大價值。以下是他們的觀察、思考和建議：

易鯨捷CEO武新：DBA不會消失，但要與時俱進

易鯨捷CEO武新有30多年的資料庫從業經驗，包括早期的DBA經歷。他認為雖然現在分散式資料庫是大勢所趨，新技術的發展為DBA帶來了挑戰，但是同樣也帶來了機遇。他也結合自身從業經歷，為DBA提供了建議。

第一點，DBA 以前積累的知識和技能經驗，並不會因為用了分散式資料庫就突然變得沒用了。分散式資料庫主要還是關聯式資料庫，關聯式資料庫的一些基本原理和機制，其實無論是集中式資料庫還是分散式資料庫都是通用的。比如事務、SQL最佳化、資料的完整性、一致性、備份、恢復、容災，抽象出來這些知識，積累的知識仍然很有價值。

第二點，DBA要與時俱進，分散式資料庫的發展也是個機會，現在不像以前，買一個成熟產品回來，看到的是黑盒子。分散式領域，國內外的廠商都比較新，DBA學習新的技術，新的產品，然後跟國產資料庫廠商一起成長。其實與國產資料庫廠商打交道一個好處，如果對資料庫技術感興趣，你可以瞭解得很深入。因為廠商在國內，你能夠與廠商的研發直接溝通交流，如果對程式碼感興趣，甚至可以去研究資料庫的程式碼，當然有些程式碼可能是開源社群的。如果DBA要與時俱進，有好奇心想學習，現在比 10 年前 20 年前要好很多，提升自己的機會和路徑就更多了。

DBA 是不會消失的，資料已經成為新的生產要素，成為企業的一種資產，DBA 就是守候這些資產的群體之一，而且資料的價值越來越重要。但是DBA 除了資料庫運維以外，可以關注一下上層應用，幫助應用團隊可以更好地使用資料，DBA可以往上發展自己。此外，DBA可以去研究所處企業整個IT架構的演進，可以提些建議。比如現在應用開發基本都微服務化，雲原生比較火，那雲原生到底是怎麼回事?雲原生對企業IT影響是什麼?對資料庫的影響是什麼?其實DBA 除了管資料庫，也可以去研究一些IT架構的變化，甚至提一些有價值的建議，這樣對企業和機構的貢獻會更大。

星環科技聯合創始人劉汪根：希望DBA建設新的面向分散式資料庫的運維體系和方法論

目前國內分散式資料庫帶來了分散式架構的安全性、擴充套件性、靈活性等優勢，分散式資料庫核心層面的高併發能力和事務能力已經被驗證，但是分散式資料庫也帶來了分散式架構的複雜度。未來分散式資料庫能否大規模落地取決於兩個核心關鍵因素，一是面向廣大的開發者，分散式資料庫能不能支撐企業這些年積累下來的存量業務應用。二是面向運維者，分散式資料庫的運維體驗是否能和原來的單機集中式資料庫相似，或者沒有很大的變化。

DBA是對分散式資料庫的推廣非常重要的群體，企業分散式改造可能要上升到架構師的角色。分散式資料庫的應用，不是一個簡單的遷移，而是總體升級的過程。總體上，面對分散式浪潮，無論是架構規劃、運維體系的建設，都需要DBA群體建立一套自己的方法論和體系。

騰訊雲資料庫總經理王義成：未來DBA要多瞭解業務

可能以前的一些 DBA是自己執行自家的系統，他們對基礎的部署，或者對基礎的產品能力更為理解。比如原來基於 MySQL自建資料庫系統，一些好的 DBA的優勢和能力體現在能夠大規模寫一些工具，或者寫一些內部服務，把成千上萬臺機器管理好。但是雲時代，出於降本增效的需求，今天很多以前自建資料庫的企業選擇用雲資料庫。比如以前用SQL Server，MongDB等資料庫，需要一兩個DBA提供支援，隨著這些資料庫上雲，可能企業自建的資料庫也會逐漸減少。

資料庫上雲後，DBA需要做一些調整轉變，可能需要從之前寫工具、寫內部服務這些點中跳出來。DBA未來要去更多瞭解業務，比如作為電商 DBA，或者遊戲DBA，可能你需要了解電商/遊戲業務的高峰期、低峰期什麼時候到來，以及業務不同執行時期對資料庫最核心的訴求是什麼，訴求有什麼不同，如何利用好雲廠商提供的一些通用產品滿足業務需求。此外，DBA需要了解雲廠商提供的資料庫產品基礎理論，瞭解其產品的細節特性，把產品用好。

PingCAP 副總裁劉松：DBA 需要不斷提升自己的知識和技能

過去10年分散式資料庫的興起已經培養了大量熟悉分散式資料庫的DBA，分庫分表時代DBA還有巨大工作量，進入到原生分散式時代，包括NewSQL資料庫，HTAP資料庫以後，DBA的運維負荷已經實現了某種程度的減負。當然，分散式資料庫比單機資料庫更加複雜，DBA 需要掌握更多的知識和技能來管理和維護它們。這兩年，分散式資料庫也逐步向雲原生資料庫演進，這些都進一步減輕了DBA的工作負擔，使得DBA管理叢集的規模可以更大，可以有更多時間考慮資料架構的最佳化，總體來看，原生分散式和雲原生等技術讓DBA可以轉向更為高價值的工作。

一項調研顯示，架構師、開發者、DBA三者作為資料庫軟體真正的使用者，日常的時間中 39% 在做業務創新、Coding，41% 的時間在做基礎設施維護，如買伺服器、部署伺服器、運維等。對於DBA來說，Serverless 部署的成本變得極低，極致的 Serverless 不用關心任何運維的細節。DBA 可以透過程式碼和 open API 控制這些叢集的起停。在擁有更大規模的基礎設施時，這點是非常重要的。Serverless 在處理更復雜或更大系統的時候，能顯著降低複雜性。不過，Serverless 計算把系統底層的管理轉移給了供應商，DBA 只能對上層的應用程式進行管理，無法對系統底層進行控制。DBA 需要透過監控工具來監控資料庫的效能並對其進行最佳化，但在 Serverless 計算環境下，這可能會變得更加困難。

資料庫正向著智慧化發展，中短期看，AI化發展會進一步釋放DBA的重複性運維工作，AI化發展也會逐步在查詢最佳化等領域帶來助力，幫助DBA創造更大的價值，在一段時間內AI化都是DBA高效率的助手。長遠來看，DBA工作中一些重複性腦力勞動會被AI逐步替代，DBA的核心能力也會逐步過渡到對於資料變現和資料架構支援業務的方面上來。

總體來看，DBA 需要不斷提升自己的知識和技能，以適應不斷變化的技術環境。同時需要關注行業動態，瞭解最新的資料庫技術和應用場景，以便能夠更好地應對新的挑戰。雲端計算技術已經成為資料庫領域的主流，AI和機器學習在資料庫領域也有著廣泛的應用，DBA 需要熟悉相關領域的技術並具有相關的知識和技能，透過實踐來鞏固所學知識，並不斷積累實戰經驗。

螞蟻集團圖資料庫負責人洪春濤：新型資料庫對DBA提出了新的需求

對DBA來說，分散式給系統增加了一個維度的複雜性，挑戰肯定是更大的。但是也因此，DBA的工作對分散式資料庫來說是更有價值的。對於Serverless資料庫來說，客戶側是不需要DBA的，但是雲廠商(或者Serverless資料庫提供商)需要DBA。總體DBA需求量會減少，但對DBA的要求是提高的。智慧化運維會大大減少DBA的工作量，但是如何用好AI是DBA將來需要掌握的重要技能。

專精特新等新型資料庫是針對新場景發展的資料庫，新型資料庫對DBA提出了新的需求，它們的系統特性與關聯式資料庫有較大差別，同時也相對不標準，產品間差別較大，對DBA來說需要掌握的技能會更多。

在這些新型資料庫中，圖資料庫是比較特殊的一個。圖資料庫採用點和邊來表示資料，其表達能力比關係代數模型更強，模型也更符合人類直覺，因此有可能取代關聯式資料庫成為一下代主流資料庫。但也正因為其抽象更通用，圖資料庫從複雜度來說也高於關聯式資料庫，其運維最佳化工作也比關聯式資料庫要複雜。圖資料庫在未來的資料庫市場中將會佔據越來越重要的地位，同時又對DBA有較強要求，因此圖資料庫運維工作在DBA工作中所佔的比重將越來越高，及早熟悉圖資料庫，可以幫助DBA在未來人才市場中取得先發優勢。

開源能夠幫助資料庫技術更快演進，同時也為DBA學習資料庫，參與資料庫生態提供了更多可能性。在閉源生態中，DBA要學習資料庫只能透過官方渠道，而且DBA對產品的反饋更難影響產品設計。而在開源生態中，DBA可以透過開源社群去自組織地學習資料庫，他們對產品的反饋，權重與客戶一樣，因此能夠更快傳達到產品中，往往也更容易影響系統的設計。因此，DBA應當積極參與開源專案，不但能更快掌握一個產品，更能夠透過反饋，讓產品往更好的方向發展，從而打造一個更受自己喜歡的產品。

NebulaGraph CEO 葉小萌：DBA需要多瞭解業務

總體來看，智慧化運維以及雲原生資料庫等新技術的發展，有個好處是解放了很多DBA原來要做的很複雜的工作，不管是AI也好，上雲也好，都把DBA從很多繁瑣工作上解放出來，他的 Workload可能從原來的100%降到30%、20% 甚至更低。

舉個例子，原來資料庫調優是DBA必須要去做的事情，像Oracle它的各種隱含引數可能有幾千個，一般的資料庫也至少有幾十個上百個，那麼這麼多的引數下面怎麼樣去調優?這個其實是對DBA非常有考驗的一件事情。很多時候憑經驗，因為我也不知道調了引數會影響到啥，所以這個時候其實是有一定的人為因素在裡面。

隨著現在自動化的介入，AI是完全可以勝任或者接管這份工作的，就可以把DBA從繁複的調優工作當中解放出來。但是有一些沒有辦法解放出來的，比如資料建模等等這樣一些工作我認為是解放不出來的，因為這需要他對業務有一定了解，所以這種時候我的建議是 DBA應該花更多的時間去接觸業務、瞭解業務，往業務去做。

因為DBA本身具備了資料庫的知識，他的優勢就在這裡——技術方面，對資料庫的資料儲存等等比較瞭解。如果他再瞭解業務的話，就可以成為技術和業務之間的橋樑，隨著他往業務走以後，工作性質可能就不叫DBA，可能是解決方案工程師、售前、售後、客戶成功等等，總之是去幫助客戶更好地使用資料庫產品，我認為這個可能是DBA未來的發展契機。

現在又出現了很多的專精特新資料庫，包括我們的圖資料庫，還包括時序資料庫、文件資料庫等等各種各樣的資料庫，其實對DBA來說，他理解這些資料庫是比較容易的，因為他有比較強的資料庫背景知識。但是對於業務來說，其實很難理解什麼是時序資料庫，什麼是圖資料庫，什麼時候該用什麼資料庫業務是不知道的。在這種時候DBA應該往前走，他因為有技術背景的優勢，所以我認為他要多去接觸業務，給業務一些建議，你應該用什麼樣的資料庫，怎麼樣來使用資料庫。