在国内，技术界里有个自相矛盾的有趣现象——科技人才的短缺和过剩并存。你问任何一个在IT届工作的人，他都会告诉你，招聘一个有能力的人才是如此之难。然而当你再听听那些找不到工作的技术人员们令人心碎的悲惨故事后，你会明白有成千上万的人找不到工作。这又是为什么？

残酷的现实就是这样：在国内IT技术界，很多公司更喜欢雇佣年轻的、缺乏经验的技术人员。

这里我们就拿运维工程师来说吧，年轻运维人员受偏爱的原因是，老鸟运维会慢慢的疲倦于重新学习那些层出不穷的新技术。还不愿加班，再有，更重要的，公司们喜欢招聘年轻的、没有经验的菜鸟运维来干跟他们一样的活儿，但给的薪水更少。

这使得一些有经验的老鸟运维选择晋升到管理职位，变成管理其他人员的身份，不再实际参与运维工作。相对于夜以继日的加班，学习，这种工作上的创造性就少多了。也更轻松了。

由此出现了一个怪状，当你过了30岁还在做运维职业，就会受人鄙视，会被披上“太老”标签，更多的人认为或者建议，30岁以后就应该进入技术管理层，虽然你可能是25岁才开始工作的。

此类例子我也见过很多，之前认识一个刚满29岁生日的小伙子，24岁开始工作，刚工作不过5年，就准备进入技术管理层了，到处面试CTO职位，而论技术能力，基本是个入门水平。

与其说这是IT圈的怪状，不如说这是一个浮躁的社会文化助长的。

在国外，30-50岁还在做技术的大有人在，由于项目关系，接触不少美国、新西兰等国家的技术人员，他们的平均年龄都在40岁以上，最大的有60岁，技术精湛，为人随和，是个典型的技术人的风格，他们虽然年纪大，但是学习能力不减，新的技术，新的知识，他们都密切关注，甚至在研究更前言的技术。和他们聊天，几乎没有听到他们说他们在哪里有几套房子，几辆车子，家里有多少钱，孩子上的什么名×××大学。他们也不会把话题引到这方面上，也不会主动的暗示或者炫耀他们的辉煌过去，而谈论最多的，就是什么好玩，旅游，家庭和幸福。

一种幸福，是家庭，另一种所谓的幸福是金钱，地位和虚荣心。不知道对幸福的理解，是不是也是一种差距。

那么，

有人可能会发问了：“照你看来，运维人员能够干到多久？”
我认为答案很简单：想干多久都可以。
“什么？！照你的意思，干到50、60岁都可以？
”60岁是否还能够干程序员，我不太清楚，但按照我自己的情况，再结合现在社会发展的趋势来看，个人感觉至少干到50岁问题不大？

为啥，我简单来分析下：

首先，有经验的运维老鸟之所以被标高价的原因是，在软件企业中，员工工资是第一大成本。 这样看来，年轻就意味着便宜。 虽然没有经验的，但菜鸟们可以让企业降低预算，而带来的风险和损失也是显而易见的，运维这个行业经验就是金钱，不是看几本书，参加几个培训就能学到的，那是要熬夜，钻机房，从抽烟、扯皮中日积月累下来的。所以，这个行业，经验是核心，而经验是时间沉淀出来的。

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其次，老鸟们的阅历无数，这样就更能够更迅速的，更深度的融入到新的技术、框架和系统里。并且还能产生自己独到的见解，而这些都是菜鸟们不具备的。

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然后，很多老鸟都不愿意加班加点辛苦的工作是没错的，因为他们知道，只有工作效率有问题才会将自己推到每周工作80小时甚至更多的处境。 专业的运维人员，其实每天工作量并不大，因为，能够自动化的，都自动化了，需要人为处理的事情，并不多，你见过每天忙个没完没了的人吗，这可能是工作效率和工作机制出现了问题。

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最后，在说说家庭问题，有人说，年纪大了，老鸟们精力都转向家庭了，留给工作的时间就少了，其实不然，正是有了家庭的原因，老鸟们才会更有动力在规定的时间里把工作完成。 他们也许需要陪家人去参加游玩，去看孩子比赛，但他们也会在业余时间把这些占用的时间补上。因此，老鸟们一定是一个有效的管理自己个人时间的人，否则他立刻会淹没在各种工作之中无法抽身。

说了这么多，可能会引来不少争议，简单总结下，年轻不是个坏事情。 年老也不是所有都好。 最重要的是，任何肚子里没有实货的技术人都会被IT圈淘汰，不论是年轻和年老，因为终有一天，大家都会变老。

那么，作为运维人员，或者一个老鸟，应该怎么规划职业呢，我能给你们的是我的一些建议：

1. 职场一直往前冲，不要停。
2. 成为某一方面的专家，保持足够宽的技术面也很重要，这样你才不会被淘汰。
3. 建立一个人际圈。扩大它。
4. 多样化你的投资。
5. 有工作时医疗保险一定要上，这方面不要出问题。如果你没了工作，没了钱，医疗保险也没有，这将会成为一个严重的问题。
6. 保持更新你的知识库。技术发展太快，要有持续学习的能力。

世界是我们的，但归根结底是年轻人的! 我希望几十年后能跟年轻人一起继续坐在电脑前，没有生活的压力，安安静静的学点技术，上上51CTO，学学技术专栏。

彩蛋来啦

作为51CTO的特级讲师和专家博主，我将多年来在新浪网和阿里云担任系统架构师的经验，融合进51CTO订阅专栏《轻松玩转ELK海量可视化日志分析系统》

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