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。比如润乾报表，这个拥有 20 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，我们再说而且，还提供了开发工具模式，只要 3 万就可以全年随意使用了。这个价格还不到一个高级码农一个月的成本，可它省去的人工成本那可海了去了！

惊不惊喜？意不意外？想不想尝试？:)