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天然工坊系统平台

何倪晨 2019-12-01 21:37:05 2073 浏览量 回答数 0

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按量付费计费规则说明一、“按量付费”介绍 阿里云全新推出的付费模式,按实际使用量后付费开通,可随时开启随时释放。 按需取用,按需付费,无需购买大量设备,相比于传统主机投入成本降低30%-80%;支持多种主流操作系统,让您以服务的方式使用计算及存储资源。 目前阿里云云服务器有两种付费模式:包年包月、按量付费。 二、“按量付费“计费说明 1、云服务器按量付费收费方式 1.1 采用阿里云账户先充值,后按实际用量结算方式进行结算。以小时为单位,按实际消费金额对账户余额进行扣费。 1.2 “按量付费”云服务器计费项包括:CPU、内存、数据盘、公网带宽(按固定带宽、按使用流量两种可选)。 2、开通说明 2.1 开通按量付费的云服务器,现金账户余额不得少于100.00元,如账户金额少于100.00元,需充值后方可开通。 3、计费说明 3.1 每小时计费总费用=CPU费用+内存费用+数据盘费用+公网带宽费用。 3.2 CPU、内存、数据盘:按固定费用每小时扣费; 3.3 公网带宽:固定带宽,按固定费用每小时扣费; 3.4 公网带宽:按使用流量,仅单向收取流出流量费用(0.8 元/GB),流入流量免费,按实际使用金额每小时扣费。例如您在1小时内公网流出流量为2.5GB,收取费用为2.5GB*0.8元/小时=2.0元。 4、结算说明 4.1 结算周期。以小时为单位整点结算(均以北京时间为准)。 开通时间建议: 整点开通才划算,非整点开通,按整点算钱!提前释放按整点周期算钱! 比如:您在1点20分开通,那么时间到2点的时候就算做1小时。所以尽量在整点后几分钟内开通,在整点前几分钟释放。 4.2 结算范围 实际开通时长(即云服务器从“开通”开启计费到“释放“结束计费,以小时为单位整点结算)因账户欠费而产生的账单,账户一旦充值系统将会自动结算。 若账号下有欠费账单,可能会导致无法结算其他订单或结算其他订单时系统会自动优先扣除欠费账单金额。 4.3 结算时间 以系统自动结算时间为准 。 温馨提醒:避免超出预期开通时长,请设置自动释放服务时间!(可进入”用户中心“-”控制台“设置) 。 5、释放规则 5.1 按小时扣费后,“阿里云现金账户”出现欠费。 即在整点扣费时,(现金账户余额-账单中当周期整点结算的费用)<0时,按量付费的ECS将会欠费停机,从停机时刻起数据保留7天(即168小时,自行设置释放的除外),7天后实例以及实例相关数据(包括临时磁盘,云磁盘、随ECS实例释放的独立云磁盘,快照)均处于不可用状态,系统会回收相关欠费资源,数据无法找回。 欠费后,按量付费的云磁盘会被限制使用,无法实现正常的IO读写访问,会影响挂载该欠费磁盘的ECS实例正常运行,包括但不限于,应用程度读写性能低下,部分操作提示严重超时,某些操作系统版本下关机或重启失败等情况。 5.2 已设置自动释放时间的云服务器,会按照设置时间系统自动释放(按量付费服务器实例可能存在释放延迟,如果您设置释放时间点由于释放延迟进入下一计费周期,不会收取下一计费周期费用,只会针对您设置的释放时间点前的时间进行计费) 若按小时扣费后,“阿里云现金账户”余额为0元,”按量付费“的云服务器不遵循设置的系统释放时间,自账号为0元时起7天后实例以及实例相关数据(包括临时磁盘,云磁盘、随ECS实例释放的独立云磁盘,快照)都将被永久删除,数据无法找回。 5.3 提醒规则 余额不足提醒:以小时为单位整点结算后,若下一计费周期内账户可用余额小于上一周期账单金额,则发短信和邮件提醒; 释放通知:因到期/欠费释放,系统会短信和邮件通知。 6、举例 6.1 1:00整开通云服务器,1:00~2:00为第一个结算周期,实际开通时长60分钟算作1小时计费结算。 6.2 1:59分开通云服务器,1:00~2:00为第一个结算周期,实际开通时长1分钟算作1小时计费结算;2:01分释放云服务器,2:00~3:00为第二个结算周期,实际开通时长1分钟算作1小时计费结算,此用户需要支付2小时费用。 说明:此“ 释放 ”包括用户通过控制台自行操作释放、以小时为单位整点结算后现金账户欠费由系统触发的释放。请设置”自动释放服务时间“避免系统触发的释放导致超出预期的开通时长。 三、按量付费开通须知 1、”按量付费“均暂不支持更换配置 1.1 暂不支持配置变更功能(包括带宽升级、CPU和内存升级)。 若选择0M固定带宽:不分配外网IP,不支持0M带宽升级,请谨慎选择。 2、计费模式不支持更换 2.1 “包年包月“和”按量付费“不支持相互更换:1台云服务器只能选择1种,无法同时选择; 2.2 公网带宽:按固定带宽/按使用流量计费模式不支持相互更换,1台云服务器只能选择1种,无法同时选择。 3、金牌服务不支持 3.1 不提供备案服务。如果您的网站需要备案,请您包年包月购买,价更优! 3.2 不支持5天无理由退款 3.3 不支持免费数据迁移 4、代金券使用限制 仅支持有效期内通用券。 5、免费使用云盾、云监控、负载均衡 “按量付费”和“包年包月”仅计费模式不同,可同样免费使用云盾、云监控、负载均衡等阿里云产品。 四、常见问题 FAQ Q:按量付费我不能购买是什么原因? A: 请检查您是否已经通过实名认证,如果没有实名认证,建议您前往用户中心做实名认证。 目前按量付费是每个账号50台购买限制,如果您有超过50台的需求,可以根据提交工单申请按量高配。 由于管控限制,当某个地域售卖量达到限制的时候该地域会暂时关闭,建议您稍后再来尝试购买 Q:“固定带宽”和带宽“按使用流量”有什么区别? A: 固定带宽:买多少是多少; 带宽按使用流量:评估使用峰值,对带宽进行选择,按使用流量扣费。 Q:公网带宽“按使用流量”我应该选多少M才合适? A: 根据应用及实际使用情况进行选择。 Q:没有通过支付宝实名认证就不能购买“按量付费”云服务器吗? A: 是的,下单购买前,必须进行实名认证。Q:“按量付费”代金券能用吗? A:目前代金券账户仅限有效期内的通用券可用,请及时关注代金券的有效期 。 Q:如果金额不足,会提示么?什么时候提示?云服务器会直接停掉么? A:扣费后,若阿里云现金账户(代金券账户仅限有效期内的通用券可用)余额为0元,云服务器上的数据会保留7天后自动释放!详情查看《按量付费云服务器开通释放规则》 提醒规则: 余额不足提醒:每小时整点结算后仍有未释放的云服务器,若下一计费周期内账户可用余额小于上一周期账单金额,则发短信和邮件提醒;释放通知:因到期/欠费释放,系统会短信和邮件通知。 Q:账户余额不足,服务器数据会受影响吗? A:按小时扣费后,当“阿里云账户”出现欠费,即现金账户(代金券账户仅限有效期内的通用券可用)余额”为0元,“按量付费”的云服务器将不可用,如7天内没有续费,服务器将自动释放,数据不可恢复。 Q:一次性可以购买多少台云服务器?一个云帐号可以买几台云服务器? A:一次性最多可购买50台云服务器,一个云帐号下最多可以购买50台(包含50台)。 Q:结算时间怎么算?例如我1点30分钟开通,到2点,算半小时还是一小时? A:整点结算,以系统自动结算时间为准。算1小时。建议整点开通。 Q: 云服务器的地域是怎么选择的? A:地域可以自行选择。 Q:如果设置了带宽峰值,后期可以再进行调整吗? A:带宽峰值设置之后,就无法进行调整。 Q:我的服务器被攻击了,流量给我计费了?跟我自己检测流量差距很大,是什么原因? A:流量计费仅对出网带宽进行收费,网络攻击如属于入网带宽,则不会进行计费,如产生了出网带宽,会进行计费。推荐使用云盾进行攻击防护。 Q:能否自行关闭服务器? A:可以自行设置自动释放服务时间。 Q:“按量付费”,发票怎么开? A:可以开发票,申请发票时将基于月结算单开具发票,月结算单不可拆分开票,请您登录阿里云用户中心进行申请发票 。 Q:“按量付费”,能备案吗? A: 不提供备案服务,如果您的网站需要备案,请您包年包月购买,价更优! Q:能否支持5天内无理由退款? A:不支持 Q:是否支持百倍赔偿? A:支持。 Q:“按量计费”的云服务器(ECS)停机和关机后,还会产生费用吗? A:停机不产生费用,而关机将按正常计费规则收取费用。关机状态的按量付费ECS因服务时间到期或欠费时,将会变为“停机”状态。“停机”是指按量付费ECS到期或因欠费而自动停止服务的状态;而“关机”是指按量付费ECS在正常运行期间(账号余额>0元),用户在管理控制台中点击“停止”后,服务器即进入关机状态。 说明:按量付费的ECS停机后,数据保留7天后会自动释放;如需快速释放,您也可以登录ECS控制台->管理->释放,届时您ECS上的数据将立即被全部清除。 Q:“按量付费”的云服务器对内、对外产生的流量怎么收费的? A:同一局域网内的云服务器之间交互产生的流量全部免费,云服务器与公网交互产生的流量说明如下: 带宽按使用流量计费:互联网流入云服务器的流量是免费的,例如您通过云服务器从互联网上下载文件,阿里云不会收取任何费用,只有云服务器向互联网流出的流量才会产生费用。按固定带宽计费:在以单位价格购买的固定带宽上限之内,云服务器向互联网流出的流量都不会再另收取任何费用。

元芳啊 2019-12-01 23:23:10 0 浏览量 回答数 0

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分布式事务了解吗?你们是如何解决分布式事务问题的?【Java问答学堂】58期

剑曼红尘 2020-07-16 15:11:28 5 浏览量 回答数 1

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敏歌歌2020 2019-12-01 19:50:35 16 浏览量 回答数 1

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在PaaS层中一个复杂的通用应用就是大数据平台。大数据是如何一步一步融入云计算的呢?首先我们来看一下大数据里面的数据,就分三种类型,一种叫结构化的数据,一种叫非结构化的数据,还有一种叫半结构化的数据。 大数据拥抱云计算 在PaaS层中一个复杂的通用应用就是大数据平台。大数据是如何一步一步融入云计算的呢? 1 数据不大也包含智慧 一开始这个大数据并不大。原来才有多少数据?现在大家都去看电子书,上网看新闻了,在我们80后小时候,信息量没有那么大,也就看看书、看看报,一个星期的报纸加起来才有多少字?如果你不在一个大城市,一个普通的学校的图书馆加起来也没几个书架,是后来随着信息化的到来,信息才会越来越多。 首先我们来看一下大数据里面的数据,就分三种类型,一种叫结构化的数据,一种叫非结构化的数据,还有一种叫半结构化的数据。 结构化的数据:即有固定格式和有限长度的数据。例如填的表格就是结构化的数据,国籍:中华人民共和国,民族:汉,性别:男,这都叫结构化数据。 非结构化的数据:现在非结构化的数据越来越多,就是不定长、无固定格式的数据,例如网页,有时候非常长,有时候几句话就没了;例如语音,视频都是非结构化的数据。 半结构化数据:是一些XML或者HTML的格式的,不从事技术的可能不了解,但也没有关系。 其实数据本身不是有用的,必须要经过一定的处理。例如你每天跑步带个手环收集的也是数据,网上这么多网页也是数据,我们称为Data。数据本身没有什么用处,但数据里面包含一个很重要的东西,叫做信息(Information)。 数据十分杂乱,经过梳理和清洗,才能够称为信息。信息会包含很多规律,我们需要从信息中将规律总结出来,称为知识(Knowledge),而知识改变命运。信息是很多的,但有人看到了信息相当于白看,但有人就从信息中看到了电商的未来,有人看到了直播的未来,所以人家就牛了。如果你没有从信息中提取出知识,天天看朋友圈也只能在互联网滚滚大潮中做个看客。 所以数据的应用分这四个步骤:数据、信息、知识、智慧。 最终的阶段是很多商家都想要的。你看我收集了这么多的数据,能不能基于这些数据来帮我做下一步的决策,改善我的产品。例如让用户看视频的时候旁边弹出广告,正好是他想买的东西;再如让用户听音乐时,另外推荐一些他非常想听的其他音乐。 用户在我的应用或者网站上随便点点鼠标,输入文字对我来说都是数据,我就是要将其中某些东西提取出来、指导实践、形成智慧,让用户陷入到我的应用里面不可自拔,上了我的网就不想离开,手不停地点、不停地买。 很多人说双十一我都想断网了,我老婆在上面不断地买买买,买了A又推荐B,老婆大人说,“哎呀,B也是我喜欢的啊,老公我要买”。你说这个程序怎么这么牛,这么有智慧,比我还了解我老婆,这件事情是怎么做到的呢? 2 数据如何升华为智慧 数据的处理分几个步骤,完成了才最后会有智慧。 第一个步骤叫数据的收集。首先得有数据,数据的收集有两个方式: 第一个方式是拿,专业点的说法叫抓取或者爬取。例如搜索引擎就是这么做的:它把网上的所有的信息都下载到它的数据中心,然后你一搜才能搜出来。比如你去搜索的时候,结果会是一个列表,这个列表为什么会在搜索引擎的公司里面?就是因为他把数据都拿下来了,但是你一点链接,点出来这个网站就不在搜索引擎它们公司了。比如说新浪有个新闻,你拿百度搜出来,你不点的时候,那一页在百度数据中心,一点出来的网页就是在新浪的数据中心了。 第二个方式是推送,有很多终端可以帮我收集数据。比如说小米手环,可以将你每天跑步的数据,心跳的数据,睡眠的数据都上传到数据中心里面。 第二个步骤是数据的传输。一般会通过队列方式进行,因为数据量实在是太大了,数据必须经过处理才会有用。可系统处理不过来,只好排好队,慢慢处理。 第三个步骤是数据的存储。现在数据就是金钱,掌握了数据就相当于掌握了钱。要不然网站怎么知道你想买什么?就是因为它有你历史的交易的数据,这个信息可不能给别人,十分宝贵,所以需要存储下来。 第四个步骤是数据的处理和分析。上面存储的数据是原始数据,原始数据多是杂乱无章的,有很多垃圾数据在里面,因而需要清洗和过滤,得到一些高质量的数据。对于高质量的数据,就可以进行分析,从而对数据进行分类,或者发现数据之间的相互关系,得到知识。 比如盛传的沃尔玛超市的啤酒和尿布的故事,就是通过对人们的购买数据进行分析,发现了男人一般买尿布的时候,会同时购买啤酒,这样就发现了啤酒和尿布之间的相互关系,获得知识,然后应用到实践中,将啤酒和尿布的柜台弄的很近,就获得了智慧。 第五个步骤是对于数据的检索和挖掘。检索就是搜索,所谓外事不决问Google,内事不决问百度。内外两大搜索引擎都是将分析后的数据放入搜索引擎,因此人们想寻找信息的时候,一搜就有了。 另外就是挖掘,仅仅搜索出来已经不能满足人们的要求了,还需要从信息中挖掘出相互的关系。比如财经搜索,当搜索某个公司股票的时候,该公司的高管是不是也应该被挖掘出来呢?如果仅仅搜索出这个公司的股票发现涨的特别好,于是你就去买了,其实其高管发了一个声明,对股票十分不利,第二天就跌了,这不坑害广大股民么?所以通过各种算法挖掘数据中的关系,形成知识库,十分重要。 3 大数据时代,众人拾柴火焰高 当数据量很小时,很少的几台机器就能解决。慢慢的,当数据量越来越大,最牛的服务器都解决不了问题时,怎么办呢?这时就要聚合多台机器的力量,大家齐心协力一起把这个事搞定,众人拾柴火焰高。 对于数据的收集:就IoT来讲,外面部署这成千上万的检测设备,将大量的温度、湿度、监控、电力等数据统统收集上来;就互联网网页的搜索引擎来讲,需要将整个互联网所有的网页都下载下来。这显然一台机器做不到,需要多台机器组成网络爬虫系统,每台机器下载一部分,同时工作,才能在有限的时间内,将海量的网页下载完毕。 对于数据的传输:一个内存里面的队列肯定会被大量的数据挤爆掉,于是就产生了基于硬盘的分布式队列,这样队列可以多台机器同时传输,随你数据量多大,只要我的队列足够多,管道足够粗,就能够撑得住。 对于数据的存储:一台机器的文件系统肯定是放不下的,所以需要一个很大的分布 式文件系统来做这件事情,把多台机器的硬盘打成一块大的文件系统。 对于数据的分析:可能需要对大量的数据做分解、统计、汇总,一台机器肯定搞不定,处理到猴年马月也分析不完。于是就有分布式计算的方法,将大量的数据分成小份,每台机器处理一小份,多台机器并行处理,很快就能算完。例如著名的Terasort对1个TB的数据排序,相当于1000G,如果单机处理,怎么也要几个小时,但并行处理209秒就完成了。 所以说什么叫做大数据?说白了就是一台机器干不完,大家一起干。可是随着数据量越来越大,很多不大的公司都需要处理相当多的数据,这些小公司没有这么多机器可怎么办呢? 4 大数据需要云计算,云计算需要大数据 说到这里,大家想起云计算了吧。当想要干这些活时,需要很多的机器一块做,真的是想什么时候要就什么时候要,想要多少就要多少。 例如大数据分析公司的财务情况,可能一周分析一次,如果要把这一百台机器或者一千台机器都在那放着,一周用一次非常浪费。那能不能需要计算的时候,把这一千台机器拿出来;不算的时候,让这一千台机器去干别的事情? 谁能做这个事儿呢?只有云计算,可以为大数据的运算提供资源层的灵活性。而云计算也会部署大数据放到它的PaaS平台上,作为一个非常非常重要的通用应用。因为大数据平台能够使得多台机器一起干一个事儿,这个东西不是一般人能开发出来的,也不是一般人玩得转的,怎么也得雇个几十上百号人才能把这个玩起来。 所以说就像数据库一样,其实还是需要有一帮专业的人来玩这个东西。现在公有云上基本上都会有大数据的解决方案了,一个小公司需要大数据平台的时候,不需要采购一千台机器,只要到公有云上一点,这一千台机器都出来了,并且上面已经部署好了的大数据平台,只要把数据放进去算就可以了。 云计算需要大数据,大数据需要云计算,二者就这样结合了。 人工智能拥抱大数据 机器什么时候才能懂人心 虽说有了大数据,人的欲望却不能够满足。虽说在大数据平台里面有搜索引擎这个东西,想要什么东西一搜就出来了。但也存在这样的情况:我想要的东西不会搜,表达不出来,搜索出来的又不是我想要的。 例如音乐软件推荐了一首歌,这首歌我没听过,当然不知道名字,也没法搜。但是软件推荐给我,我的确喜欢,这就是搜索做不到的事情。当人们使用这种应用时,会发现机器知道我想要什么,而不是说当我想要时,去机器里面搜索。这个机器真像我的朋友一样懂我,这就有点人工智能的意思了。 人们很早就在想这个事情了。最早的时候,人们想象,要是有一堵墙,墙后面是个机器,我给它说话,它就给我回应。如果我感觉不出它那边是人还是机器,那它就真的是一个人工智能的东西了。 让机器学会推理 怎么才能做到这一点呢?人们就想:我首先要告诉计算机人类的推理的能力。你看人重要的是什么?人和动物的区别在什么?就是能推理。要是把我这个推理的能力告诉机器,让机器根据你的提问,推理出相应的回答,这样多好? 其实目前人们慢慢地让机器能够做到一些推理了,例如证明数学公式。这是一个非常让人惊喜的一个过程,机器竟然能够证明数学公式。但慢慢又发现其实这个结果也没有那么令人惊喜。因为大家发现了一个问题:数学公式非常严谨,推理过程也非常严谨,而且数学公式很容易拿机器来进行表达,程序也相对容易表达。 教给机器知识 因此,仅仅告诉机器严格的推理是不够的,还要告诉机器一些知识。但告诉机器知识这个事情,一般人可能就做不来了。可能专家可以,比如语言领域的专家或者财经领域的专家。 语言领域和财经领域知识能不能表示成像数学公式一样稍微严格点呢?例如语言专家可能会总结出主谓宾定状补这些语法规则,主语后面一定是谓语,谓语后面一定是宾语,将这些总结出来,并严格表达出来不就行了吗?后来发现这个不行,太难总结了,语言表达千变万化。 人工智能这个阶段叫做专家系统。专家系统不易成功,一方面是知识比较难总结,另一方面总结出来的知识难以交给计算机。因为你自己还迷迷糊糊,觉得似乎有规律,就是说不出来,又怎么能够通过编程教给计算机呢? 算了,教不会你自己学吧 于是人们想到:机器是和人完全不一样的物种,干脆让机器自己学习好了。

茶什i 2019-12-31 13:13:50 0 浏览量 回答数 0

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转自DT财经 ,作者陷入焦虑的DT君 前两周播出的《明星大侦探—MGQ时尚风云》中,节目组设计了一个与中年危机相关的案件: 撒贝宁在这期节目中饰演一位40岁“上有老,下有狗”的杂志社时装编辑,虽然月入12w,但是每个月刨去房贷、车贷、儿子补习班费用、父母医疗保健费用以及各种家庭开支后,只能剩下1块钱。被主编无理辞退后,他由于年龄过大而迟迟找不到新工作,在家庭经济重担的支配下,对老板心生杀机…… 节目中的设定确实有些夸张,但剧本却是来源于真实生活的情绪。2019年“太南了”的一系列感叹中,充满了中年职场人的辛酸与苦涩。 微博上#35岁以上职场人去了哪儿#、#35岁定律#等话题屡屡冲上热搜,随便就能收获近亿的阅读量,知乎、朋友圈、头条……到处充斥着怎么应对35岁危机的回答和文章,“35岁危机”俨然已经成为一个大家公认的专有名词。 (图片说明:百度百科收录的“35岁危机”词条) 这让还未到35岁的小编,内心多少有些焦虑:35岁的职场人就业真有这么难吗?他们都面临着怎样的中年危机?难道除了卖保险,真的就无处可去了吗? DT财经联合智联招聘共同做了个小研究,通过招聘方与应聘者的数据,来看看35岁职场人真实的生存情况。 35岁真的很难吗? 首先,我们想知道,35岁真的面临一个更残酷的世界吗? 从人口结构的大盘面粗略判断,当代中年所面临的竞争,其实并不如他们的前辈或后辈那样激烈。 根据2010年国家第六次人口普查数据,到2019年我国34-43岁的中年人口数量为1.98亿,而44-53岁人口数量为2.42亿,24-33岁人口数量为2.27亿。 也就是说,不管是曾经的,还是未来的中年人,都比现在叫嚷着中年危机的劳动力数量旺盛不少,而他们所面临的,可并不是高速发展的黄金十年。 既然如此,为什么35岁危机的话题一直不绝于耳呢? 招聘方对岗位需求的描述,一定程度上能反映出职场的变幻风向。 从招聘需求来看,2019年第三季度所有的招聘岗位中,只有5%明确要求求职者的年龄低于35岁。 这个看起来并不高的比例,可能并不能完全说明市场的真实需求情况,毕竟从大家的日常吐槽和我们的小范围调研来看,许多公司对年龄的苛刻要求很多时候秉持着只干不说的原则,并不会明晃晃地写在岗位简介里。 但我们注意到一个变化趋势,明确要求求职者35岁以下的岗位比例,与两年前相比上涨了2个百分点,涨幅其实挺大的(60%)。这事实上表明,35岁职场人面临的境遇,确实是比两年前更难了些。 以这5%要求35岁以下的招聘职位作为研究样本,我们大致研究了下不同地方对中年职场人的友好度。 在各类企业中,要求35岁以下的职位比例最高的是国企,而民营公司在岗位要求中对35岁的求职者其实相对温和。 而从公司规模来看,规模越大的公司,要求35岁以下的职位比例就越高。10000人以上的超大公司在2017年就已超过6%;500-999人肩部大公司在两年前的比例还仅有2.1%,但两年间提高了近4个百分点至6%。 哪些行业更看重35岁的年龄线? 要求35岁以下的职位比例越来越高,其实与就业大环境和新兴行业的发展有关。 Linda在一家大数据创业公司做HR,她告诉小编:“这两年在招人的时候确实会优先选择35岁以下,甚至是30岁以下的年轻人,尤其是18年的裁员潮过后,大家其实都不好过。一般达到35岁的职场人在公司都担任比较重要的职务,而我们大数据属于新兴行业,公司的业务变化很快,在探索阶段并不需要那么多指挥官,我们更需要富有创造力、行动力强听指挥的战士。” Linda的话意味着,是否能在35岁前找到一家托付终身的企业至关重要。 可是,在35岁就找到能够让自己奋斗一生的公司,就和20岁就找到长相厮守的老伴一样不靠谱。这时候,选对行业很关键。 小编整理了2019年招聘需求中要求35岁以下职位比例最高和最低的行业。 我们发现,在众多行业中,银行、外包服务、中介服务、保险和通信行业对年龄的限制最大。也就是说,这些行业中有相对更多的岗位只需要年轻力壮的劳动力。 但也有计算机行业、检验检测、IT服务、学术科研和教育培训等行业,在招聘需求中对35岁以上的职场人相对比较宽容。 如果看一下这些行业给大家的固有印象,我们可以认为,在招聘中更看重35岁年龄线的行业,多属于大家印象中的传统行业;而在要求35岁以下职位比例最低的队伍中,新兴行业的比例会更高些。 从岗位来看,商超、保健、银行、房地产、社区等技术门槛较低的基础类岗位,在招聘中要求35岁以下的职位比例最高。 总结下来就是,工作内容更简单或对知识性技能要求更低的岗位,会更偏爱年轻人,毕竟人到中年,精力和体力都无法和年轻人相比。对于用人单位来说,与其去招一个成本更高的中年员工,不如多招几个应届大学生,年轻力壮,生产力更强。 而要求35岁以下职位比例最低的10个岗位中,IT、软件、硬件开发、IT管理、互联网产品、IT运维等互联网/技术岗位占去了大半,这都是对专业技术、创新性要求更高的行业岗位。至少从招聘需求来看,他们并不会太多强调年龄。 显然,这与我们的日常感受并不一致。 35岁话题中最常被吐槽的,恰好是这些不那么强调年龄的岗位从业者,而那些在招聘需求中有更多年龄限制的岗位,存在感并不太强。 这到底是为啥? 为什么35岁的你觉得“太南了” 我们需要明确的是,一个行业或岗位对年龄的限制少,并不意味着中年的求职者就会获得青睐。 35岁求职者的优势在于有更多经验与技能积累,而劣势在于体力和精力不够充沛,只有在更需要经验而非体力的岗位,中年职场人才会有更强的竞争力。 即使我们默认那些并没有对35岁划线的岗位都不需要干体力活,也并不意味着在这些岗位上,经验、积累和阅历就会有比较大的增值效果——如果年龄buff不能增效,用人单位自然会聘请更年轻、薪资要求更低的求职者。 所以,关键点在于,中年职场人是否进入了自己具备优势的行业。 根据智联招聘2019年第三季度的数据,互联网、房地产、教育培训、专业服务、计算机软件等行业,挤下了最多的35岁及以上求职者,而行政/后勤、销售业务、财务/审计/税务、人力资源和软件/互联网开发/系统集成等则是他们投递最多的职位。 我们计算了各个行业和岗位中简历投递数量与最终录用数量的比值,命名为竞争指数,以此来衡量应聘竞争的激烈程度。 我们发现,互联网、房地产、计算机软件、IT服务的行业竞争都格外激烈,而从职位来看,软件/互联网开发/系统集成的竞争指数更是一骑绝尘,97个人参与摸奖,只有1个人能获得offer,另外财务/审计/税务、人力资源、行政等职位的竞争指数也挺高。 这就意味着,上述岗位中,中年职场人不仅要和同龄人竞争,还要和年轻人竞争。 那么,在这些岗位中,中年职场人能获得年龄加成从而脱颖而出吗? 我们统计了各个职位要求工作经验10年以上的岗位数量,数量排名越靠前,则意味着这个职位对经验和阅历的需求度就更高,中年职场人也就相对更有优势。 从结果来看,要求工作经验10年以上岗位数量最多的职位主要可以分为两类,一类是管理向的,包括占比最多的高级管理,以及销售管理、生产管理、项目管理、质量管理等各类管理岗;一类是专业向的,包括土木建筑、财务审计、医院医疗、机械设计等等。 前面提到的竞争激烈的财务/审计/税务、人力资源和房地产相关职位,对工作经验的需求度都排在前列,中年职场人在这些赛道上握着更多本钱。 但相信你也注意到了,挤满了35岁以上求职者的互联网/IT/技术相关职位中,对于工作经验的需求度并没有那么高。虽然这是个典型的高薪赛道,但年龄并不会给中年求职者带来加成效果,如果薪资要求还比较高,实在很难竞争得过除了经验、什么都有的年轻人。 我们总结上述分析,被35岁危机困扰的核心问题可能在于,“理想”的薪资和岗位期望与“现实”竞争力存在分歧,而互联网、IT服务、计算机软件等行业的分歧更为严重。 38岁的陈斌曾经在一家互联网公司做新媒体运营,现在和朋友经营一家外贸公司,他也认同有些中年求职者理想与现实不匹配的问题:“见识过各行各业形形色色的中年求职者,他们对薪资的要求都很高,但被问到有什么核心竞争力的时候,又讲不出个所以然,对自己的未来也没有什么明确的规划。” 同样经历过35岁的他,认为并不存在什么35岁危机,没有能力每个年龄段其实都有危机:“足球运动员到了30岁一般都要大幅降薪,我觉得35岁的普通职场人应该要接受这个事实。你不接受,社会的毒打会让你清醒的。勿骄勿躁,努力提升自己,同时做好期望管理,少听媒体瞎bb。” 这话说得挺残酷,但从“35岁危机”中脱困的最好办法,确实是找到问题根本那个“理想”与“现实”的差距,实实在在地缩短它。 当然,对于已经有了家庭羁绊、要努力维持生活品质的中年人,这又是另外一个要不断感叹“太南了”的过程。 写到这里,我们突然想用《黄金时代》里的一段话作为结尾: “那一天我二十一岁,在我一生的黄金时代。我有好多奢望。我想爱,想吃,还想在一瞬间变成天上半明半暗的云。后来我才知道,生活就是个缓慢受锤的过程,人一天天老下去,奢望也一天天消失,最后变得像挨了锤的牛一样。可是我过二十一岁生日时没有预见到这一点。我觉得自己会永远生猛下去,什么也锤不了我。” (应受访者要求,Linda、陈斌为化名)

茶什i 2020-01-15 11:55:56 0 浏览量 回答数 0
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