为什么 996 多在互联网行业?

前一阵子,关于 996 的各种言论铺天盖地,良莠不齐,而马老板和东哥的强势态度,更是让互联网公司成为了众矢之的。确实,从事互联网行业的程序员很多落在 996 的重灾区中。

可是,码农到处都有,凭啥 996 却普遍出现在互联网行业?

简单,因为工资给得高嘛!

这倒是个事实,毕竟 996 没有强迫性,你可以选择留下遵守,也可以选择离开,之所以没有离开,那应该就是因为高额的薪酬,有钱嘛!

但这也只是表象,更深层的原因呢?为啥互联网公司乐意支付更高的加班费?少付一些工资,不加班行不行?

不行,工作量太大!

那为啥互联网行业的码农工作量就大呢?其它行业的码农也是码农,虽然也会临时加班赶项目,但为啥就不会像互联网行业这样经年累月地 996?

负责任地说吧,这是因为互联网行业的程序员太喜欢用开源软件导致的。

那么,用开源软件有啥不好吗?

这个不能一概而论。用开源软件好不好,要看干什么事。比如服务器上操作系统用 linux,这个全世界都在用,那没什么问题;基本的数据库功能,用个 MySQL 也相当不错;搭个大数据平台,Hadoop 没得说;练练机器学习,python 上耍耍 sklearn 那是首选。

不过,并不是所有领域都有合适的开源软件,开源软件也不会在所有方面都表现得足够好。比如要做个报表,世界最著名的开源产品是 jasper 和 birt,但和润乾报表这类商用软件相比,那功能差得可不是一星半点的,开发效率差出数量级也不在话下。做个可视化图形呢,开源的 echarts 做得那是相当不错,但 echarts 只管画画不管数据,要和源数据接起来那还得自己写不少代码滴,而润乾报表这类商用报表工具基本都会提供集成 echarts 的功能自动搞定源数据接口问题。

还有,用 Hadoop 做大数据存储和管理,那是没问题,但你想跑高性能计算,嘿嘿,那就自己写 UDF 吧,累死人也不见得能搞定;python 做机器学习没问题,可机器学习项目中 70% 以上时间花在数据整理上啊,这事用 python 那个 pandas 就没那么顺手啦(当然比 SQL 和 Java 还是方便)。而这些功能,使用集算器这类商用软件就能做得好很多。

非互联网行业则会广泛应用商用软件,从而大幅度提高效率,996 的现象在码农这个群体中就会少得多了,非互联网行业的 996 更多地会出现销售群体中(经常是 9127)。

那就奇了怪了,既然有这些好兵器,互联网行业为啥要拒绝使用呢?

原因有二。

首先呢,互联网行业的团队拥有最优秀的程序猿,和最忠实的加班狗。聪明和勤奋完美结合的产物应该是所向披靡,战无不胜,可以也必须搞定与代码有关的一切东西。有些事工作量太大,那就找现成的开源代码,吃透后仍然可以全面把握。而要引进一个内核不能被控制的商用软件,那多少有点对自己能力的否定,不太有面子了。

结果呢?结果还真能搞得定!在企业发展初期,业务的规模和复杂度都不高时,这些当然都不是事,开源软件的缺点也远远没有显现出来;但随着业务规模和复杂度不断提高,麻烦也会越来越多,开源软件就没那么得心应手了,这时候再搞定,付出的代价就是 996、997 了。

更重要原因当然就是价格了,企业级商用软件几乎没有便宜的。互联网公司常常靠免费打市场,自己还没开始赚钱,就要付一大笔钱给别人,这个决策确实非常难做。互联网公司的装机量常常很大,大多数商用软件按装机量(甚至数 CPU)计算的 license 政策又会进一步恶化这个价格问题。这样算下来,很可能付加班费雇人去做也会更便宜了。

不过,这又是一个不能一概而论的问题,虽然大多数商用软件确实有上述价格瓶颈,但现在也开始出现一些质优又价廉的搅局者。比如前面提到的润乾报表,这个拥有 15 年历史、积累了上万用户、成熟得不能再成熟的老枪,因为开展了互联网营销模式,如今的单套价格竟然只要 1 万元。而且还提供全公司买断模式,只要支付 10 万左右的费用就可以全年随意使用了。这个价格还不到一个高级码农三个月的成本,可它省去的人工成本那可海了去了,远远不止三个人月喲。而且,我要再说而且,就是这个价格还可以通过线上采购的方式再打 N 折的。

表示质疑的,都可以去试试!