很多人之所以选择当技术人，其背后的理由是：我们要解决的大部分问题是客观而确定的，继而解决方法也是容易找到的。不像产品经理，经常陷入A方案可以，B方案也不错的彷徨症；不像运营同学，每天需要寻找热点、创造热点，为寻找更多用户而烦恼等等。

看上去技术人为解决问题而付出的成本仅仅只是时间和精力，而这部分成本往往又能以经验的形式沉淀在自己身上，岂不妙哉。

如果你问技术人遇到不会的问题怎么办？他们通常笑答：“Google之，没有Google解决不了的问题”。

但这有趣的阶段大概在3-5年后开始结束，技术人逐渐会心慌，例如“带队烦恼”、“规模问题”、“架构设计”等高阶问题开始显现，这些问题无法通过Google解决。毕竟Google无法为你立刻招来合适的顾问，无法花心思为你提供定制的解决方案。

你终究发现，技术人也会遇到“主观的问题”。

你或许想通过自学的方式来解决，毕竟“万般烦恼皆源于自身”，但是一来企业无法等你成长，二来你终究会有瓶颈，总有极限。要脱离这种糟糕的状态，要么一步步踩坑摆脱，要么招来合适的高级架构师为你们排忧解难。

如果你早已经陷入这种状态无法自拔，或者你自认为你离那个阶段还有些距离，不妨此刻花费5分钟，了解国内外一线架构师都在做些什么，为自己寻找解决方案，亦或者给自己狠狠打支预防针。

NodeJS与前后端分离实践

• 《基于Node.js的苏宁电商核心业务实践》，by 禹立彬，苏宁技术总监
• 《腾讯视频全站Node.js化升级打怪之路》，杨浩，腾讯视频高级工程师
• 《蚂蚁金服：企业级 Node.js Web 框架研发与落地》，不四，蚂蚁金服Node.js技术专家
• 《阿里：从前后端分离看Web应用架构演变》，剪巽，阿里前端技术专家

人工智能如何落地？

• 《机器学习在多源传感器数据上的应用》，by 刘磊，机器学习专家
• 《Google研究院：TensorFlow在深度学习中的应用》，《深度学习在大规模推荐系统中的应用》，by Dekun Zou，Google研究院资深研发工程师
• 《热门微博：AI时代精准的个性化推荐》，by 朱红垒，新浪微博算法总监
• 《Facebook：机器学习技术在安全性和完整性方面的探索》，by Bin Xu，Facebook软件开发经理
• 《自动驾驶中的计算机视觉技术》，by 徐雷，前Tesla Vision深度学习负责人
• 《腾讯：深度学习在信息融合和欺诈风险识别中的应用》，by 李超，腾讯云金融风控业务研发负责人

区块链能解决什么问题？

• 《微众银行：金融业务中区块链技术架构解析》，by 张开翔，微众银行区块链首席架构师
• 《Wyre：区块链安全的核心》，by Neil Woodfine，Wyre Director of Enterprise Solutions
• 《区块链中的密码技术解析》，众安科技资深密码学专家
• 《区块链系统之共识算法》，丛宏雷，区块链架构师

为什么说AIOps不可阻挡

• 《Pinterest：搭建大规模高性能的时间序列大数据平台》，by 孟晓桥，Pinterest监控组经理
• 《百度智能流量监控实战》，by 王博，百度资深软件研发工程师
• 《腾讯织云Metis时间序列异常检测全方位解析》，by 汪华，手机QQ运维负责人

云计算&微服务有哪些坑？

• Netflix：Going FaaSter, Function as a Service at Netflix，by Yunong Xiao，Netflix首席软件工程师
• IBM：Istio – Weaving, Securing and Observing microservices，by Lin Sun，IBM高级委员会成员，Istio核心贡献者
• 《阿里：Kubernetes项目与“基础设施民主化”的探索》，by 张磊，阿里巴巴高级技术专家

如何看待基础架构建设？

• 《Go项目组：如何设计下一代主流语言-Go/Go2》，by Steve Francia，Google Golang项目组战略及产品负责人
• 《Pallas–唯品会统一检索平台的演进和探索》，by 薛珂，唯品会高级架构师
• 《微信：揭秘微信背后万级机器的管理者Yard平台》，by 文杰，微信技术架构部专家工程师

如何激励团队成长？

• 《企业数字化转型及中台战略下的研发效能提升》，by 章屹，阿里云效高级技术专家
• 《如何打造活力、持续创新的研发团队》，by 东天（王东） 运满满 / CTO
• 《eBay：QE团队向工程效率团队转型的实践之路》，by 茹炳晟，eBay中国研发中心测试基础架构技术主管
• 《Facebook：为什么我每周写需求的时间不超过20%》，by 曲晓音，Facebook产品经理

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