流水的新技術，鐵打的Linux

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這一年人工智能火了，凡是帶電的專業都往AI上靠，實在靠不上的還能夠看AlphaGo下棋，探討AI可否取代人類。這種全民跟風，比前兩年的「雲計算」、「大數據」熱度還高。就算你不懂AI技術，還能夠百度「神經網絡」「深度學習」科普，內心YY一下機器人取代人類。雲計算大數據就不行了——想搞hadoop、openstack、docker……起碼也得有個Linux吧？連個系統命令都敲不明白，這些高級應用你往哪兒裝？

不管AI和區塊鏈再怎麼火，也要記得，對於大多數公司來講，大家機房裏最關鍵的服務器仍是類Unix系統；大家業務上最核心的數據表仍然跑在關係型數據庫上；即便有一天AI落地，它依然基於系統網絡存儲數據庫這些基礎架構。對於大多數非互聯網公司的IT人來講，這些纔是你吃飯的根本。而這一切都指向同一個系統——Linux。

一波又一波的跟風，鞏固的是Linux的江湖地位。

 

除去部分Windows Server和小型機不談，大多數的新技術還得裝在Linux上。等這一波AI熱潮退了，下一個新技術，多半還要裝在Linux上。要是你連Linux的基礎都沒有，你應該連hadoop和openstack的基本概念都創建不起來。由於有這些技術能力的人，幾乎是不可能繞過Linux的。

從學習路徑上說，這是你繞不過去的坎。

 

從知識的長期投資性價比來講，Linux是最可靠的知識之一。普遍，通用，重要，很難過期。連你手裏的安卓系統，本質上也等於Linux，底層目錄結構和Linux如出一轍。這一組目錄結構自Unix起，五十年來沒有變過。咱們有足夠的理由認爲，Linux還能再戰五十年。

傳統關係型數據庫課程，不管Oracle仍是MySQL，都要花時間介紹Linux的文件管理、用戶切換、vim使用、軟件包依賴。不然零基礎學員可能連拷貝安裝包都作不來。

分佈式數據庫課程，Linux是必備基礎。即使騰訊TBase這樣無比友好，簡化到了一鍵安裝，支持圖形化管理的分佈式數據庫，安裝腳本也是個Linux shell腳本。依然要在Linux下編輯配置文件指定IP和角色。

 

Hadoop、Openstack等一系列課程中，Linux是默認必備的前置知識。不然你沒法落實MapReduce，也難以調動Nova、Swift或Keystone。沒有哪一家的大數據平臺給你準備全套圖形化界面。你也不能奢望靠一隻鼠標管理幾百幾千臺私有云主機。命令行是你繞不過去的坎。

即使是炒得火熱的自動化運維、智能化運維，其重要組成部分也是Linux的shell腳本，其餘高級工具python等，也屬於Linux shell基礎上的延伸。

 

Linux下至少95%的平常操做經過命令行實現，上手門檻高於Windows，但又是大量應用的部署平臺。如今的IT，還不能繞過操做系統，直接把應用部署到硬件上。而操做系統只有兩種：Windows Server和類Unix系統。

對技術快速迭代的IT人來講，這是一條必經之路。即便你如今全盤使用Windows Server圖形化界面，也不得不適應命令行操做。擅長圖形化界面的Windows Server早在2012版本起，就開始主推powershell，從而利用命令行自動化、批量化管理海量服務器。若是你最終須要學會命令行，Linux是必然的選擇。即便微軟本身也在技術上擁抱Linux。

在過去的不少年裏，AI從無到有，Linux從有到無，無處不在的無。

 

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