В ИТ все так быстро меняется, что угнаться очень сложно
Сам миф звучит как: "в ИТ надо постоянно учиться, каждый год появляются новые технологии, старые устаревают, ваши знания через пару лет уже никому не нужны будут, если их постоянно не обновлять". И это отпугивает многих людей, которые привыкли, что в их профессии базовые знания все-таки изучаются раз и навсегда, а дальше надо обновлять только какие-то отдельные нюансы.
Конечно, в любой профессии неплохо бы актуализировать свои знания время от времени, но про ИТ рассказывают о каких-то совсем нереальных сроках полной замены технологий. Как там было у Кэролла:
Так ли это?
И да, и нет.
В разных областях ИТ разная скорость обновления основных технологий. И данный миф был, вероятно, сформирован по опыту работы в вебе и созданию веб-страниц на различных JS фреймворках. Вот уж где еще недавно все действительно менялось каждые несколько лет - стандарты веба, поддержка их браузерами, основные фреймворки, системы сборки, даже языки и их диалекты новые появлялись постоянно.
Масла в огонь подливала культура стартапов (о которых подробнее в этой главе). Это молодые технологические компании, в которых нет огромных пластов старого кода и технологий, поэтому они могут себе позволить всегда брать новейшие технологии. В том числе и для того, чтобы привлекать специалистов (в которых они отчаянно нуждаются на старте бизнеса), которым хочется попробовать что-то новое. Зачастую именно выходцы из стартапов пишут статьи в духе "технология Х - устаревший отстой, наш стартап использует только лучшее, самое новое и актуальное, например технологию Y". А через полгода-год выходит технология Z, и все повторяется уже с ней, только устаревшим отстоем уже называют технологию Y, надо же как-то хайпануть и показать свою современность.
Однако стартапами и фронтендом виды работ в ИТ отнюдь не исчерпываются. И хватает примеров того, как технологии живут годами и десятилетиями, обрастая новыми версиями и фичами, но по сути не меняясь. Единожды овладев таким технологическим стеком, вы сможете работать на нем долгое время, изучая только небольшие обновления.
Приведем пару примеров таких "островков стабильности" (ну или "замшелых мамонтов") в мире ИТ:
Язык программирования Cobol. Это очень, очень старый язык, он вышел еще в 59 году, а его расцвет пришелся на 70 годы. Этот язык стал очень популярен в банковской сфере (одной из первых адаптировавшей еще те, гигантские и медленные, компьютеры под свои нужды), а потом десятилетиями программы на нем работали в тысячах банков, обрабатывая миллионы транзакций. Заменять его на более новые языки (а с тех пор сменилось несколько поколений языков программирования) во многих компаниях не стали, мол "работает - не трогай". А потом внезапно столкнулись с ситуацией, когда все старые программисты на Cobol уже вышли на пенсию, а новых нет - изучать язык полувековой давности современные студенты не горят желанием. И сейчас банки бегают с выпученными глазами и ищут хоть кого-то, кто мог бы поддерживать их ПО на этом языке, предлагая немаленькие деньги. Подробнее можно почитать на Хабре https://habr.com/ru/post/532554/
Похожая история произошла с языком Fortran. Он ровесник Cobol, но его облюбовали не банкиры, а ученые. Им понравилась его скорость работы и простота (ну... по тем временам он считался простым, да). Ведь ученые, как правило, не являются профессиональными программистами, все что им нужно - быстро и просто накидать какой-то расчет для научной статьи. И завертелось. За полвека было написано огромное количество различных научных библиотек и фреймворков для вычислений на Fortran, так что эта система стала поддерживать сама себя: новые люди, приходящие в эту сферу, и рады бы использовать более новые языки, но тогда им пришлось бы портировать все то огромное наследие существующего ПО. Про использование Fortran в современной науке можно почитать в https://habr.com/ru/post/400523/ По состоянию на начало 20-х годов позицию Fortran в научном сообществе сильно подточил Python, более простой и современный язык, который постепенно оброс необходимым количеством научного кода и библиотек, особенно в новых сферах вроде Data Science и Machine Learning. Но в любом случае, полвека активного использования - неплохо для сферы где "все очень быстро меняется".
Java + Spring. Java уже тоже не новый язык, ей уже больше 20 лет. Фреймворк Spring (который мы будем изучать во второй части книги) почти ее ровесник, вышел в начале нулевых. Эту связку облюбовали многие крупные компании, которым нужны были веб-сервисы для обработки их данных. В итоге повторилась ситуация из первых пунктов: огромное количество кода, написанного на этих технологиях за 20 лет, просто не даст им быстро умереть. Java вообще долгое время была самым популярным языком по индексу TIOBE, и стабильно держится в первой тройке сейчас. Такие технологии просто не могут исчезнуть или кардинально быстро измениться, так как они должны обеспечивать совместимость и поддержку для множества существующих пользователей и программ. Встречал в интернете забавную историю. Один айтишник писал, что отсидел в тюрьме пять лет, с конца нулевых. Он опасался, что после такого перерыва не сможет устроиться на работу и ему придется долго восстанавливать и обновлять знания. Однако освободившись он выяснил, что за эти пять лет - ну версия Spring чуть увеличилась, ну в Java какие-то мелочи добавили новые. Но по сути все осталось как было, и он почти сразу смог устроиться на работу.
Таким образом, не стоит бояться слишком быстрых перемен. В ИТ есть как динамично развивающиеся области, так и те, что давно достигли зрелости и меняются довольно плавно. Вы вполне можете выбрать ту сферу деятельности, которая отвечает вашему темпераменту, желанию постоянно обучаться новому или наоборот, желанию комфортно и размеренно годами совершенствоваться в привычной работе.
Last updated