临时工说：DBA 新职业，善于发现工作的人有工作---云数据库成本精算师

已经5月份过半了，今年过了一半了，4月份的社融数据出来了，是负的，负的，负的，负的1900多亿，这还不是最坏的信息，M1也是负的才是大礼包。试问当前还有什么比 “信心”更可贵的东西，没有信心，所有人将失去一切。

企业和居民的贷款，纷纷继续快速下降,M1 是企业和居民手里的活期存款和现金，M1 的持续下降说明企业的营收能力和对贷款的需求都在减少，这个过程不转变，说明经济的曲线还在下探中。

明白这些事要做什么，对当前的企业的运营以及工作岗位新增的一个预期，裁员还会持续，新岗位的增加还会减慢。

继续将这些数据与企业运营中与我们有关的部分去捋，公司什么岗位会持续的裁员，什么样的员工对于企业更重要。

1 销售人员，持续通过销售给企业盈利的销售人员是企业需要的，尤其非常优秀的销售人员。

2 市场人员，通过对市场分析，找到销售人员可以进行工作的市场的方向给企业销售人员铺路的市场人员

那些人员是企业需要削减的，很容易想到的就是不盈利的部门和职位，也就是不产生直接经济效益的岗位。好了说了这么多，我们大家可以考虑一下DBA 这个职位，是给企业带来盈利的职位还是给企业带来成本压力的职位呢？

答案显而易见，给企业带来负利润和成本压力的职位，哪怕你是乙方的DBA也是一样，DBA都是成本。如同我之前一篇文章临时工访谈：无名氏意外到访-- 也祝你好运！，无名氏所说的一句话

他说的没有错，只是太赤裸裸了，如同百度的公关副总一样，有些话只能心里知道，说出来你就变成众矢之的。

其实无名氏要表达的是，技术人员是在持续贬值中的，企业购买的是技术人员的服务，这与当前市场你持有技术的稀缺度，以及企业为此所付出的成本之间的差额有关，如果你为企业带来的利益和企业所付出的是逆差，你距离离开你的工作岗位也就不远了，就算你是行业的顶尖的人物也是一样，只是时间的长短问题。

想明白这个问题，那么从业者就得想想怎么提高自己的价值，DBA如果要提高自己的价值，除了自己的技术外，还需要持续给自己带来技术外的价值附加值。今天就得说说，一个我发现新的 DBA 职业的前景，云数据库成本精算师。

首先还的感谢云厂商，以及云厂商提供的五花八门的服务和五花八门的收费项目以及各种收费的方式。

我总结了一个逻辑思维导图,这里仅仅是一个PolarDB 数据库可以选择和搭配的可选项，这一堆的可选项已经可以让你头脑风暴一阵子了，每一项都是费用的变动项，我这里通过不同的搭配组合，我可以得到

最便宜的POLARDB 一台28.06元一个月，以及同等最低配置的POALRDB 最贵的价格 357元一个月。

那么这里的成本分析就开始了

比如我是一个测试的项目我可以选择 标准版，ARM，单节点，关闭热存储设备，ESSD PL1 ，50G 的磁盘，1核心1G 的CPU和内存，价格只要28块钱一个月。

或者我是一个正式的项目，选择企业版，通用规格1写1读，2C8G PLS5 50G 价格就变为了 300G。

基于这些变化，费用还有更多的变化，比如你磁盘选择的是按空间计费，还是按容量计费，这也是我上次吐槽的地方。（详情可以看下面的链接）

PolarDB 搞那么多复杂磁盘计费的东西，抽筋了吗？

你每次的费用都会有变化，这里还不牵扯 serverless 的部分，如果牵扯则费用会更多的变化。同时这里也没有牵扯备份大小带来的费用的变化等等，估计阿里云内部的人员也算不出相关的费用，这还不包含，预付费，后付费的工作选项等等，费用的计算将是一个非常困难的工作，也是一个具有挑战的工作。怎么能最大化企业的利益，让使用的产品的费用尽量的低。

如果你想拿到这些数据库的成本的和实际工作中的性能表现之间的区别，那么就需要对于价格和成本进行逐一的POC，和相关配置关系类型的匹配和记录。最终 你将获得一个非常详细的价格明晰表和对应的项目选择的目录。

同时在此基础上如，存储有存储包，serverless 有serverless 的计算包等辅助减少成本的措施等，都需要进行研究。

如在存储中，如果选择是容量的方式来使用存储，则基本超过1T的情况下，在POLARDB FOR MYSQL上成本就高于预定的 1T空间的空间购买的方式，并且成本差距较大，所以相关的部分如何进行成本的计算以及最大性价比也是需要进行研究和琢磨的。

在当下运维和DBA，这里尤其开发方式的标准化和规范化如SQL撰写的规范化和标准化，在这样的情况下,DBA 的工作需求是在萎缩的。社会不同了，DBA 后面尤其云数据库的DBA 就必须具备一个新领域的知识，成本分析和成本精算，运维部门不是一个盈利的部门，那能做的就是尽力的最小化成本，这就是你能突出你存在价值的工作。同时云厂商给你了做这份工作的必要性，云厂商尤其在云原生数据库里面的各种计费的方式，让一般人尤其你的老板，根本不知道这些钱都花哪里，怎么花的，有么有省钱的路径。这就需要进行专业性的研究，和精算，比如数据库备份的费用是怎么计算而得的，如在一个知名的云原生数据库里面，有PLS5 和 PLS4，这俩磁盘的价格差多少，性能之间的差距是多少，如果更换了PLS4对于数据库性能和成本性价比是多少。

在如，备份的免费额度是你购买磁盘的50%的容量的免付额度，那么超过这个额度后，费用是多少，你保留备份的时间和当前数据库的大小之间是否存在关系。

或者那个数据库的CPU 内存的匹配是最省费用的，那个配置的费用在他上一个等级和下一个等级的差距比最低，那就是性价比高的那个配置。

在往下想下去，就该轮到架构师的级别了，这个配置的数据库费用最省，那么在架构里面是否需要加入分库的设置，怎么分库最省钱那个，用多少数据库承载多少数据是最优选。这里面的深奥的程度对于一些使用大量数据库的公司是十分重要的，如果你能细细的去研究此事，并挖通里面的蛛丝马迹，总结并整理成册，不断和云厂商斗智斗勇，需要费用的计算漏洞去薅社会主义羊毛，最终你就是这个行业里面的明星，终究那个公司能给他们在数据库上面省钱的人，Fired.

技术层面卷到最终，经济学上的费舍尔曲线理论阐明，卷到头大家都没有好处。

那么不如将计就计，开拓新的工作领域，别人继续在已经充满鱼的池塘里面拥挤着，而有眼光的人发现新的领域并在其中继续的开拓和发现新的价值增长的空间，最终自己的生命都是珍贵的，在底层继续厮杀直到耗尽最后一滴精血是不值得的。