Go 是来解决现在的小年轻写 C 写不好的问题。大公司内部（例如 G ）需要大量的做 infrastructure 的工程师，因为性能问题，一般又都选择 C/C++来写。可是这类工程师现在又特别不好找，小年轻也都不肯好好学这类语言，初级工程师写出来的代码质量也都难保证（指针瞎用，奇怪的性能问题）

有了 Go，至少能大幅降低，给这类 infrastructure 产品贡献代码的难度，让小年轻也能愉快的和老鸟一起做 infra 。这个也是语言被发明出来的初衷。
go 的王牌项目（ k8s, docker, InfluxDB, CockroachDB ）都属于这些领域范畴。

在业务层误伤 php 、python 、java 感觉属于副产品。

我觉得应该称 go 为云时代的 C

对标 P7，跳槽需要升一级，P8 走起。就像 G L5 没事也不会左右横跳 F E5，A I6，因为意义不大，不如原地等升级（除非一些特殊情况，例如干的不开心，升级不顺利等）

可以做 GPU 工作站，装好环境，卖给学校、实验室，和对算力有需求的小公司做开发使用（ aws 这类服务生产可以，但是开发用有点贵），还是有不少生意的。https://lambdalabs.com/
但是在国内做这个可能得有点关系，不然打不开局面。

看着和 firebase 和 parser 像

推荐 hugo，简单够用

1 可以问的更宽泛一点: 做 infrastructure 相比做业务后端如何？

小公司基本不需要做 infrastructure，也没这个时间和人力
做 infrastructure 对基础知识的要求还是挺高的。
Infrastructure 方向还是挺广的，有很多领域，数据存储，网络通讯，分布式，甚至搞机器学习加速的，都算。
在公司的存在感没有做业务的大，除非你搞出了什么王牌开源项目。
Oncall 压力确实比较大。但是 infrastructure 工程实践质量比普通的业务代码要好几个数量级。
据我观察，职业安全性相当不错，这块东西可能是为数不多，小年轻不一定干的过老年人的领域了。随着年限上升，可以做的相当深入。

有趣的一个观察: 入职一个公司，参加一个新员工培训，员工年龄段泾渭分明，明确的分成了刚毕业的小年轻，和一群中年人。公司招人是不分方向的，员工培训完之后再根据双向选择分配到不同的团队。和年轻人聊选组意向，大部分都对做产品开发感兴趣。和中年大叔聊，都是对做 infrastructure 感兴趣。不少以前是做编译器的，现在想来搞深度学习框架加速。原来是数据库的，现在想来做分布式存储。

撸棒(Robust)软件工作室

可以走更现代一些的 web assembly + JS

DO 的 app platformm 挺好用的，上次参加 hackathon 用过一次，比较傻瓜，用起来比 heroku 都简单。前后端数据库都可以解决。

Ui 要求不高可以用这个 https://streamlit.io/ ，用 Python 描述 ui，可以生成 react 的页面

你这个就是个数据 ETL，把这个查询过程，做一个每个月的定时任务，得到的结果写入一张新表；报表查询，直接查这张新表就行了。

为啥前端就一定是单页面应用和 JS 呢？ spring 配合个模板引擎（例如 thymeleaf ），服务器端渲染不成吗？

可以去做机器学习平台，和大数据平台开发有很多相似之处

我是后端。。我完全没学过 JS 。。碰到语法问题都是 google 或者靠 IDE 提示的。我发觉我也能写 Vue 。。

altassian 全家筒，jira + bitbucket + confluence
github 全家筒，github projects + github + github pages

设备和 UI 的通讯之间，可以接一套 kafka 之类的消息队列。设别发送信息到 kafka 上，UI 侧订阅信息，刷新界面；保存到 excel 可以单独起一个进程，订阅同样的 kafka 主题，处理之后写入 excel 。

你说的可能是 semantic search 。区别于传统的注重关键字命中的 lexical search，semantic search 关注如何理解搜索的意图，上下文和自然语言意义上的意思。