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今天上课的时候，碰巧是讲管理课的领导部分，而且还是领导者特质理论，因为我是计算机专业毕业的，所以我就自然而然地联想到了计算机行业的领导情况。《第一届前端早早聊笔记——前端转管理》。进而联想到了学计算机的人都有哪些特质。
学计算机的人有许多特质，我就讲讲我想到的特质。（有可能自圆其说，牵强附会，需要选择性的理解）
计算机的人进行写程序，写程序需要有抽象能力，面对具体问题，需要抽出要点内容，然后建立数学模型，最后对数学模型进行分析。这个过程体现了知识迁移能力，抽象能力，洞察能力。
程序有时候会报错，计算机的人会寻找原因，找到原因会相处解决方案，最终实施解决方案。这个过程体现了缜密的分析能力。
综上所述，计算机的人思维很缜密，做事情稳当；计算机的人抽象能力强，归纳总结能力强；
计算机还有一个好处就是帮助人操作，也就是一个好的脑力工具。
学计算机的人由于是开发人员，所以经常会使用到前言的脑力工具，在进行脑力劳动的时候，会比其他专业的人更有效率。就好比别人在用扁担运粮食，计算机的人用卡车运粮食；
工具我简单分为三类
简单工具：通用的工具（如打印机、手机、电脑、仪器；截图工具，视频下载工具）
生产力工具：专业人士使用的工具（如美术生使用PS，剪辑师使用PR，建模师使用3ds max，动画师使用Maya，会计使用Excel）
自动化工具：Python的爬虫、自动化测试等；
计算机的人的优势就是比其他专业的人更懂计算机，也跟能快速上手新的工具。使用工具告诉提高工作效率。
参考2018年9月29日我写的《计算机专业真的那么完美吗？》
1.高负荷的持久工作，不进则退的文化模式；
例如996的工作制度，总能遇到新问题。学习不仅需要天赋，还需要时间。
这个的确是个问题，不过应该可以用上班时间学习研究来提高技术。
2.计算机红利已过，并不理想的就业前景
许多自由职业者抢饭碗；开发的软件越来越多，越来越容易操作。
这个其实和工业革命一样，工业革命解放体力，但是还是需要用体力的，技术革命解放脑力，但还是需要脑力的。
3.拉低情商
不像金融，聊天聊各种期货，贸易，股票，潜规则等等。而计算机就只能聊各种bug。
计算机也可以谈天说地，无处不编程。十四五计划说未来五年推进数字化。未来计算机永远存在，并且不可或缺。
4.没社会地位
不管是老师，医生还是城管，哪怕薪资比程序员低，但是以后三十来岁后，程序员除了有钱外，一无是处，甚至连钱都不一定比其他人多。
各行各业都不容易。
正如我在《CSDN博客规划（第一期）》所说：
做广度的专家或者做深度的专家都有缺陷，做广度的专家有大局观，但是蜻蜓点水，不懂细节；做深度的专家逻辑紧密，但是角度单一，容易短视；
祸福相依，广度的人擅长多角度看问题，深度的人擅长从底层剖析。
最终殊途同归。广度足够广，在知识面上的研究就足够深，深度足够深，最终追求到了本质。如果说广度最终是万剑归一，那么深度最终就是一生万物。
我本科是数字媒体专业，本来就是综合学科，现在就读工商管理专业，又是一个综合学科。不过发现多学科有一个好处，那就是触类旁通很容易。很多知识最后发现都是相同的，并且最终一块关联反而认识深刻。
数字媒体专业让我既接触了媒体又接触了计算机。我既会写策划、P图、剪视频、建模型、做游戏；又会编程、做网站、做图形处理；
工商管理专业让我接触了管理和经济学。而且管理虽然和经济学相关，但是在数字媒体专业中也有大量的管理思想，无论是软件工程、还是操作系统都可以找到借鉴的地方。经济学其实和数字媒体专业的媒体有关联，经济行为无外乎生产和销售。生产这个不多说，销售这一块其实就和渠道和宣传相关。数字媒体专业的媒体就是研究宣传，数字媒体专业的数字就是研究渠道。
现在的经济行为已经平台化了，而这个平台就是计算机开发出来的。
我在10月9号梳理了一下自己的《个人技能矩阵》
内容运营：文案功底、活动策划思维、热点敏感、洞察力、创新能力；
产品经理：office；创意、策划；
美工设计：PS、C4D、创造力和想象力、文字理解能力和表达能力；
UI设计：产品设计、网站设计、APP设计；PS、sketch、AE；审美；
视频动画：AE、PR、3dmax、PS、C4D、Maya；动画、镜头语言、色彩、排版；关注热点、分析视频内容和观众心理；
前端开发工程师：HTML、CSS、JavaScript、vue、elementUI、node.js、webpack；
后端开发工程师：Java、计算机原理、良好的数据结构和算法基础、系统设计能力、数据库、消息队列、分布式、高并发；
运维工程师：Linux、shell、docker；TCP/IP网络等知识；
数据挖掘工程师：Excel、SQL、
Python、统计、NLP、spark；
学过上述的基础部分，有过一定的经历。
目前根据自己的优势，我写了《我对产学研的认识》
产：生产文章、视频、工具；
学：学习经济学以及数据分析；
研：研究最前沿的内容；
很显然，博而不精就是最大的局限。所以目前我要有一个精通的领域，体现自己的不可或缺性。
因为我会p图，但是我没有美术生p得好；
我会剪辑，但是没剪辑师剪辑得好；
我会建模，但是没有专业建模师建模建得好；
此外我会后端，但是许多地方没花时间推进，只知道概念不知道操作细节。如果让我现在接收某个项目的后端，我一时半会奈何不了；
我会前端，但是同样有大量地方我没花时间推进，只知道概念，开发起来需要翻阅文档。
这学期又了解了一点点会计，但是显然没有会计的懂得多，毕竟会计还需要最新的经济法、税法的知识；
了解了一点点金融学，但是显然没有投行信托的基金经理懂得多，毕竟这一行还需要深入了解几个行业以及市场行情。
时间是公平的，有舍有得。
虽然我比许多专业人士差，但是我庆幸自己可以多角度看问题。
我可以自己一个人形成军队，形成公司。我可以大胆试错。在生产上面我可以生产知识（文字、视频）、制作工具（网站、爬虫），在运营上，我可以独立制作宣传内容（策划、图片、视频）、进行渠道推广（各个平台）
因为学过计算机，所以能很好理解各种平台的技术选型，知道如何开发平台，如何制作爬虫自动推广，也很好理解各种平台的推荐机制，知道如何通过推荐机制推广自己的内容。也很好的能在技术圈的领域找到最前沿的工具，开始提高自己的工作效率。
同时因为学过管理学，能较好地懂得团队配合，可以加入其它团队，找到自己的定位。
学过经济学，能较好看懂经济行为的背后是什么。不然总是看热闹，看不出门道就很没意思。
我就突然想到这方面，于是思考一下。
本来还想和管理学的组织分析框架、微观经济学的企业分析框架结合起来。但是内容很大。
之前写了十四五的分析，但是CSDN说内容不当，没发布出来。也想结合最前沿谈一谈自己的未来一年以及未来五年。
本来还想总结一下我数字媒体大学四年的知识体系。但是需要花不少时间，就以后再弄。
暂时写到这。
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边缘计算是网络架构的未来。它将帮助您打破旧的基于云的网络的限制。云计算在现代IT网络体系架构中扮演着非常重要的角色。
但是，物联网设备正迫使企业寻找更好的网络架构。根据Gartner的报告，到2020年，物联网设备将超过250亿台。物联网设备最大的挑战是我们需要收集和处理数据。大多数物联网专业人员认为他们收集数据的速度很慢。制造商目前正在收集物联网数据并将其传输到数据中心或云。数据在数据中心中进行分析和处理。这个过程非常可靠。但是，这也是非常耗时的。因此，越来越多的公司正在致力于边缘计算，把数据在边缘处理。大多数人认为边缘计算是IT行业中的下一个大事件。边缘计算使用简单的原理来收集和处理数据。而且使用边缘计算还有多种好处。
什么是边缘计算？
在云计算中，所有数据都集中在网络的边缘，都在主服务器上处理。云架构之所以闻名，是因为大多数设备（如智能手机）都位于边缘附近，没有足够的存储容量和计算能力。大多数设备无法处理或分析收集的数据。我们可以在大多数设备上使用WiFi或其他高速网络。但是，它们的硬件能力仍然有限。因此，我们不能使用普通的设备来处理或分析数据。
但是，近年来这种情况已经改变。随着时间的推移，存储技术得到了迅速的改进。物联网设备具有足够的存储和计算能力。它们可以存储、分析和处理更多数据。企业正在使用物联网设备来优化其网络。它们希望将处理功能定位在网络边缘。这将使他们能够实时分析和处理数据。
在边缘计算中，数据不需要传回服务器。因此，它可以帮助我们减少延迟并提高性能。边缘计算有助于优化网络的数据驱动功能。它通过收集、分析和处理接近最终用户的数据来做到这一点。边缘计算可用于数据中心、智能城市、自动驾驶汽车和医疗保健行业。
边缘计算的优势
1.速度
对于大多数公司而言，速度是最重要的。使用交易算法的金融公司在很大程度上依赖于快速计算。公司可能因经济放缓而损失数百万美元。医疗保健行业也高度依赖网络速度。几毫秒就足以决定一个人的命运。如果您的企业提供的是数据驱动的服务，那么速度缓慢可能会使您的客户失望。这会损害您企业的声誉。
边缘计算最好的地方是它非常快，它将帮助您减少网络延迟。如果您使用边缘计算，则物联网设备将在边缘数据中心或本地处理数据。因此，数据无需传输回中央服务器。
2.安全
如果所有数据都传输回主服务器，则您的操作过程和数据极易受到攻击。一次DDoS攻击足以扰乱您的整个业务。边缘计算将在不同的数据中心和设备之间分配数据处理工作。因此，对您的网络会很难受到DDoS攻击，这也将增加攻击的总面积。因此，黑客无法通过攻击一台设备来影响您的整个网络。如果数据是在本地存储和分析的，那么安全团队可以轻松地对其进行监视。这也将帮助您的公司克服隐私法规。
3.可扩展性
扩展IT基础架构的成本非常昂贵。您需要为你的基础架构购买新的设备。另外，您需要为设备找到额外的空间。因此，扩展数据中心变得非常困难。
但是，您可以使用边缘计算轻松扩展基础架构。您可以购买具有足够计算能力的设备来扩展边缘网络。企业无需为其数据需求建立自己的私有或集中式数据中心。您可以将边缘计算与托管服务结合使用来扩展边缘网络。另外，您无需花钱购买新设备。您可以购买物联网设备来扩展网络。因此，您无需投入大量资金即可扩展网络。
4.可靠性
与云计算相比，边缘计算提供了更好的可靠性。所有的边缘数据中心和物联网设备都位于用户附近。因此，网络中断的可能性非常小。如果您的边缘中心不可用，则物联网设备将自动处理该请求。他们可以自行处理大多数功能。每个传统的数据中心在可传输的数据量上也都有一些限制。您很快就会达到带宽限制。之后，您需要投入更多资金来改善带宽基础设施。
结论
边缘计算是现代数据中心的未来。现在是每个公司转向边缘计算的最佳时机。您可以利用物联网设备，边缘计算将提高您的网络速度。因此，它将自动帮助您改善客户体验。您可以轻松扩展您的网络。因此，边缘计算非常适合成长迅速的公司。如果您已经在使用云基础架构和托管服务，那么这是切换到边缘计算的最佳时机。您可以使用边缘计算来优化网络。如果您需要更多关于边缘计算的信息，您可以关注微信公众号边缘计算社区。
