1樓：高展
那肯定不是，運維也有細分領域，比如運維開發、資料庫運維、安全運維、業務運維、IDC運維，桌面運維。任何乙個細分領域往淺了做技術含量可以低到下水道，往高了做也能高上天，看個人鑽研能力跟造化。
2樓：潘森
相對而言技術含量比較低，主要是做運維各種都要懂，被平均的太厲害了，沒有專門去研究某乙個方向，建議如果可以做開發，還是做開發的好。
3樓：王逅逅
不是的，我對未來運維的前景比較看好，軟體結構越來越複雜，各種虛擬機器層出不窮，對運維要求會越來越依賴，當然也要不斷提公升自己。
自己工作中常用的監控工具wgcloud，能有效減輕我們運維的工作難度，功能很強大，體積很輕巧，效能又好，安裝還簡單，幾乎算是運維工具的新星。
4樓：愛飛的豬
之前一直都是軟體開發的產品，最近做了一段時間的運維產品，我來說下想法
之所以會問這個問題，說明是對運維這個崗位有很大的誤解，運維其實是運用自己的技術儲備知識，保證自己管轄的IT服務可以正常運轉的乙個崗位。
很多軟體開發工程師經常吐槽說妹子總找自己修電腦，自己拿手的技能就是關機重啟。但是運維工程師估計很少會吐槽妹子來找自己修電腦，電腦如果壞了馬上一頓看不懂的勇猛操作，電腦立刻恢復如新(沒準關機重啟下也就好了)，就算他修不了也會給妹子找個會修的。因為軟體工程師的職責是通過電腦編寫軟體，讓軟體已圖形化的形態提供給使用者使用，而運維就是負責能讓這個軟體可以正常在電腦上執行。
電腦上軟體不能執行了，除非軟體是工程師開發的可以找他，如果不是就需要找運維工程師看下是否是電腦環境問題導致的。是不是還有點抽象？
舉個常見例子，一套房子，如果不打好堅實的地基，那麼這個房子隨時可能成為危樓，如果不打地基，房子很難蓋起來。雖然只是打地基，也是有很多的技術含量在裡邊，並不是大家表面看的挖個坑就行了。坑的大小，深度，尺寸，土壤的濕度，硬度都需要與建築物聯絡起來做很深的研究才能進行。
網際網路服務也是乙個道理。如果說產品是大樓的規劃者，設計師是大樓的外形設計者，軟體工程師是大樓的製造者，那麼運維崗位就好比是大樓的地基打造者。
大家之所以覺得運維低端，是因為運維距離業務比較遠，只要系統沒有故障，很少有人關注。其實大部分人都會只關注房子建好後的樣式，很少人會關注房子地基建立的是否紮實，但大廈傾塌後首先想到的就是地基打的是否牢靠(日常背鍋狀態)。
運維這個崗位就是一朝成名天下知，寧可平日無人問。
很多中小企業的運維，能看到的日常工作都是手動在處理，比如電腦系統的安裝維護，網路的安裝維護，讓大家誤以為運維就是做這些中關村客服的工作，沒有什麼技術含量。其實這只是企業太小，只能表面上看到運維崗位中比較基礎的工作。再加上目前雲服務的普及，很多運維崗位的工作被雲服務替代，運維做的也就是在雲平台上進行軟體的操作(有人認為這很簡單，可以自己去雲上操作一下就知道了，沒有計算機相關知識的積累很難知道雲平台上做的是什麼功能，以及都是做什麼用的，吐槽下國內雲產品的互動)。
但隨著企業逐漸成長或擴大後，運維崗位的重要性就逐漸凸顯出來了。如雲上與線下資源的管理，資料庫的管理，網路的管理，及最計算資源，網路資源的負載，排程處理，都需要豐富的計算機理論知識及實戰經驗，否則無法為上層提供出穩定可靠的服務。而作為提供網際網路服務的企業，能否穩定可靠的讓使用者使用服務是安身立命之本。
想像乙個企業，三天兩頭出故障，服務不能用，雖然凸顯了運維的存在感，那麼大家是否還會信任你的產品？
說了這麼多，是不是覺得運維工作就是吃力不討好？說實話，有可能。但對成熟的網際網路企業來說，並不是！
成熟的網際網路技術類公司是很重視運維能力的，尤其是自動化，智慧型化的運維，對運維的能力要求很是很高，要有豐富的計算機類的知識儲備，這是非計算機專業人士望塵莫及的，還有對大型資料的演算法處理，對企業底層框架的搭建，都是對運維人員基礎素質有很高的要求，普通小白估計光聽計算機名詞都要聽蒙了。尤其是老運維，擁有很多大型的專案實戰經驗，妥妥的寶貝一枚，也不會傳說中職業年齡限制，我等大齡網際網路認識實名羨慕。
作為一枚剛入運維圈的產品經理，在逐漸了解了運維的日常工作內容後，著實理解運維的不易，總是在救火與背鍋之間徘徊，也是需要很好的心態。在網際網路職業中，任何一行能做好的都非等閒之輩，不能因為他距離較遠就給與錯誤的理解，所有崗位最終的目的都是讓產品更好的形態呈現給使用者/客戶，只是大家付出的技術能力不一樣而已。
5樓：王快樂
哈哈哈哈哈哈，好久沒在知乎回答問題了
首先，我們要在「運維的工作內容」上達成共識。因為，如果不知道工作內容，就無法評估這其中的技術含量。對於工作內容，我們直接舉例好了：
1）在較小公司或者創業公司，運維的工作比較簡單。工作內容有：部個服務、修個電腦、安個系統、裝個軟體、連個印表機、弄個路由、切個網線、修個椅子、倒哧倒哧開關、換個大桶水、啥亂七八糟的都幹，沒有幹不了的，只有你想不到的。
2）在較大的公司，運維的工作比較具體，有明確的分工。分工不同，工作內容也不同。從分工上看：
運維開發、網路運維、資料庫運維、桌面運維、系統運維等等吧。他們的工作內容自然也不相同：資料庫運維就當 DBA 理解吧，起碼要熟練，應該精通資料庫；作業系統運維就要精通作業系統，要知道作業系統內部的工作原理，要懂得一些硬體知識，還要懂得網路協議用於排查問題，對於效能調優、負載跟蹤，不懂核心實現可還行。
然後，我們回到問題「運維是計算機行業裡技術含量最低的崗位嗎？」：
不好說。換大桶水的運維，那也是運維，就不用非常高的技術含量；作業系統運維，那也是運維，繼續非常多的知識儲備。
沒有技術含量低的崗位，完全就是看你怎麼做。桌面運維，可以利用域控的組策略，通過指令碼把很多東西做成自動的，很少再需要人去參與，這技術含量就提公升了。掃地的還有掃地機械人呢，送快遞的還有最短路線演算法呢（可能大多數快遞員不懂演算法）。
所以說嘛，崗位的技術含量可以人為提公升的，完全就是看你怎麼做。
題外話，我們覺得「有部分做後台開發」才是計算機行業裡技術含量最低的崗位：
1）因為他們有些人只會增刪改查
2）有時候增刪改查還整不明白，寫個 SQL 把資料庫拖死了，還跑運維這裡來問
3）還有些開發覺得伺服器 ping 不通，就等同於無法訪問。比如說想訪問 443 埠，他們會先ping 伺服器，對協議是一點概念都沒有
所以還是那句話：沒有技術含量低的崗位，完全就是看你怎麼做。
6樓：iyacontrol
研發：每天crud，模板化操作，技術含量低不低？
測試：各種點點，找bug，技術含量低不低？
運維：開關機，yum install看上去和前面的沒什麼不同。
那個工種都初級和高階之分。
7樓：劉嘿嘿
呵呵，我廠T10 的運維。 年薪資包幾百萬。。。 你說技術含量低嗎？
考證都是扯淡，只有應屆畢業生求職的時候會有10%的作用，工作兩年之後就是一堆廢紙。
8樓：hzhang.leo
以我現在的技術水平和接觸過的環境看，運維的技術棧複雜度比研發同學至少是等同的（指devops/sre線路的同學）。
比起純網路/測試/helpdesk同學呢···我覺得會複雜一些。
網際網路行業裡所有崗位要做到頂級都是學問，做得好自然有飯吃，網路/QA/IDC運維的大佬也多的是，沒必要比較什麼技術含量，喜歡什麼扎進去做就好了。
9樓：暱稱而已
IDC機房
運維，這裡指網際網路運維，通常屬於技術部門，與研發、測試、系統管理同為網際網路產品技術支撐的4大部門，這個劃分在國內和國外以及大小公司間都會多少有一些不同。在本質上是對網路、伺服器、服務的生命週期各個階段的運營與維護，在成本、穩定性、效率上達成一致可接受的狀態。原因以下：
1、計算機行業研發部和非研發部的界限並沒有那麼嚴格，跨部門轉崗也不是啥新鮮事。當懂技術的人多了，技術含量也就低了（個人愚見），轉崗的門檻也就沒那麼高了，現在網際網路時代，技術壁壘已經沒以往那麼高，只要願意學習。有一類計算機行業人介乎於技術研發和銷售之間，懂技術也擅長銷售。
甚至有人從技術轉銷售，有些人是產品經理，這其中摻雜了太多複雜的感情，有在相關企業中呆過自然深得其中傳聞的網際網路行業鄙視鏈。
2、運維也分369等，就業的方向也各有門道。
工種細分：運維開發工程師，網路運維工程師，資料庫工程師，桌面運維工程師，運維經理，作業系統運維工程師等。
運維行業鄙視鏈：
你還覺得運維是鄙視鏈最低端的工種嗎？華為認證PK思科認證，運維工程師應該如何選擇？-59學習網
10樓：追憶相思雨
看你是做什麼運維，如果是桌面運維，確實技術含量不高，但需要經驗豐富，解決問題頭腦靈活;
網路運維，也就是網工，要精通各種網路協議、架構，思科、華為、華三的路由交換，至少精通兩門;
伺服器運維、資料庫運維等，還有很多，都需要涉獵面廣，並同時多門技術傍身;
至於難度，程式設計師的工作難度屬於持續性中等，偶爾高等;運維是日常工作不是持續性，但遇到突發狀況，一般都很考驗技術底蘊、心理素質，要是心理素質太低，一旦遇到緊急故障，面對眾多部門的壓力，即使技術再強也很難全身心來解決問題，一旦解決時間過長，對企業造成的損失也會很大。
11樓：太白醉酒
看是啥運維，如果最原始的只做個發布的話那只要會shell或python就行了，但實際上大多數的運維需要的知識面多而廣。要對網路、基礎設施、排程系統、監控體系、容災能力、穩定、效率、問題定位、成本管控等等軟體生命週期從前到後全過程都要了解，這些東西哪項單拿出來技術含量都不低，看你深入到哪個程度了。其實我感覺開發和運維的區別就是開發技術棧是從1到十的過程，而運維是從一到十的過程。
沒有誰技術含量更低。
自考 電腦科學與技術 的看書順序是
開源論壇 自考計算機科學技術，如果文化基礎不夠 計算機沒基礎。或者自己對這個行業和專業沒有充分了解不建議看書學。會讓你懷疑人生。我是計算機出生。專科本科會設計到數學，離散數學英語2一般必考。科目相對簡單的較多。建議你可以選擇乙個簡單好考專業能早點畢業。如果貿然選擇了，最終因為一兩個科目。最終畢不了業...
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Focus 這方面的工作已經很多啦 naked body mesh 重建一般主要基於smpl人體模型，即恢復引數化人體模型的形狀和姿態，較好的工作有HMR，SPIN，VIBE，ExPose，FrankMocap等 HMR CVPR 2018 End to end Recovery of Human ...
計算機圖形學中渲染技術是如何分類的
這是乙個好問題。不過我不是很有信心能夠回答得好。僅僅談一下個人認識，權當拋磚引玉。雖然維基百科上也是這樣分類，但是這其實並不是很嚴格的 甚至不是正確的 分類方法。更多只是歷史上的一些習慣和現實情況。事實上，這些東西甚至不是乙個層面上的。首先渲染這個概念本身，需要乙個比較明確的定義。便利起見，這裡假設...