最近在做自我分析，主要是基于SWOT的模式，其中的挑战维度也琢磨了一些要点，整理工作算是完成了30%，也是希望通过这个过程能够自我批判，更理性的看待自己。
从我的理解来看，近些年来大体有如下的一些挑战：
1、行业垂直，工作机遇相对较少
数据库算是IT行业中极度垂直的领域了，一般来说，圈子相对比较小，一个研发团队可能只有几个DBA, 在不同规模的公司中的定位也有很大的不同，一种是全栈模式的运维工程师，系统运维，数据库运维一并都带着做，一种是做了方向细分，比如关系型，NoSQL等，工作机会相比研发类职位是少了很多，而且越是好的职位越容易留住人。
另外一方面是因为行业垂直，所以对于毕业生来说，很少有人了解到这个细分领域，所以在招聘中，也很难招到对数据库方向感兴趣的学生，所以行业的现状大体是很多人通过几年的工作转型到了DBA方向，通常学历上都有一些硬伤。
2、行业内外的薪酬差距逐步增大
薪酬是一个比较敏感的话题，也是随着这几年的各种内卷，薪资也一下子翻上来了，薪酬差距其实间接反映出来的是能力不匹配，不同行业间的差异还是比较大的。
3、智能运维带给行业的冲击
智能运维这几年好像没有提的那么火了，反而需要格外重视，智能运维前些年的落地基本都是在监控方向上的精细化管理，在数据库方向上好像还缺少一些真刀真枪的东东，在这一块尤其需要打起精神来，你的学习能力还够吗，我们一直排斥的数学是不是要捡起来了，一旦机器学习领域和数据库开始有一些实质性的融合成果，其实比拼的就是学力的门槛。
4、互联网行业的热度降低
如果和很多行业朋友一起聊，会发现现在的互联网行业真是一枝独秀，无论是工作强度和待遇都很突出，但是越是热点，热度越高，我们就需要谨慎了，我们可能就是站在风口上而已，除此之外，留下的更核心的东东才是我们需要保留初心去争取的。
5、数据库技术栈较为单一，已无法满足企业级的通用方案
现在的数据库技术栈已经发生了很大的变化，如果说以前的技术选型是差异中有限筛选，那么现在就好像进入了一个大市场，有一系列的解决方案，而且更难的是，这些数据库技术看起来都还不错。云技术，国产数据库，HTAP，NoSQL，分布式等等，很多技术都有一系列的标签交叉，对于一个企业来说，基本就是希望一个数据库技术能够满足大多数的需求，如果实在满足不了，可以有2个或者3个，不会太多。
总而言之，言而总之，对于人的要求会越来越高，而且技术栈的多样性和灵活性带给DBA的是更多的学习成本
6、高强度的加班文化
高强度的加班文化可能是一个伪命题，不同公司对于下班时间的定义不同。但是很多基础性，偏重复型的工作终究会被解决，那么我们就需要投入更多的精力在一些建设工作中，有些建设工作是未雨绸缪，有些则是麻袋装水般的修修补补，解决了这样一部分的事情，就势必会提高整体的难度，会有更高的要求和标准。我说的加班的意思主要是想表达通过更多的有效工作去做更多的事情。
看似平淡的工作都有要做哪些事情，哪些又是我们绕不开，持续投入的，其实无论看起来简单还是复杂，我是打算从如下的几个角度进行划分的：
1.新旧技术/架构的平衡和迭代
2.从点到面的团队协同模式
3.新旧思想的碰撞和演进
4.问题多角度分析和优化方法论
5.生命周期管理流程化
最后，可以想象如果一个公司没有物理服务器全部上云，DBA该如何重新定位自己，如果基础运维的工作能够有效的和机器学习结合，DBA是更偏重模型，研发还是运维？而这些其实就好像一个滴答滴答的闹钟，已经在计时中了。
