《沉淀》是云栖社区展示专家风采的人物栏目。它呈现每个专家独一无二的人生经历、认识和感悟的同时，也能帮助你沉淀技术，收获对技术和人生的判断。我们的想法是：“若你想精进为一个很厉害的人，不妨细细品味这些技术牛人背后的沉淀。”
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提到程序员三个字，有些人的固有印象里会立马冒出如下标签：屌（码）丝（农）、不修边幅、没情调……
而光哥，哦，不好意思——应该是“光戈”，在内网的18个标签中，被以下三大类占据：
- 富二代她父亲…
- 身材非常棒…
- 会做肉松，有点2的光光…
在技术上，2014年转型做大数据，他研发的产品，在不增加任何投入的情况，将计算集群的CPU利用率从30%多提升到70%以上，极大地提高了服务器的利用率；与此同时，他在内网的技术社区上（ATA），活跃度在全集团前十。
是的，这是一位事业有成，生活有质量，也有品位的技术人。如果把时钟往前拨，回顾他的整个技术生涯，你会发现，今天处之泰然的背后，也有艰辛：
1.
因为工作，三年间几乎跑遍整个河北省和河南省；
2.
因为想成为一名DBA，于是他把市面上的相关书籍都看了，并且写了几百篇Oracle的文章；
……
光戈是谁？做什么工作？究竟是怎么样的一个人？他的人生经历和技术思考能给大家带来什么样的启发？第13期《沉淀》人物栏目专访了这位阿里专家。
三年时间，跑遍了整个河北和河南省
照片背后的故事：“这种（照片）行么？”如果你是最想放这种照片，是可以的。“好，就这个！”
光戈，真名孙伟光，他是阿里数加平台数据集成产品的负责人，工作内容是领导阿里集团内专有云、公有云环境的数据采集，以及传输和分发。目前经他保障集团和公有云的实例每天有数十万，数据同步将近千TB。
孙伟光2004年毕业于沈阳工业大学，毕业后就加入了东软，负责社保软件的开发。这是一份负责医疗保险软件的开发和实施的工作，包括社保中心端和医院（药店）医保系统。看似是份普通的开发工作，然而工作内容很杂，他要负责包括开发、部署、维护、签合同以及收合同款……等等的工作。这样的工作，他硬生生地做了三年，而与之伴随的则是三年的时间，他也几乎跑遍了整个河北和河南省。
对于这段经历，孙伟光最难忘的是在邢台。在那，他差不多待了将近一年的时间。这一年，他与同事承担起整个邢台医保中心软件的开发和实施，以及全市上百个医院和药店的维护工作。在他人看来，这段疯狂的出差经历，是十足的苦差事，但在孙伟光眼中，他却看到了“收获”二字。“这段经历让我学会如何与人沟通，推进事情；也学会如何承担责任。”在采访中，他澄沙汰砾地回复云栖社区。
2007年，孙伟光加入阿里巴巴B2B。之所以选择阿里B2B，是因为他想成为一名DBA，而当时的B2B在整个中国DBA领域有着巨大的影响力。
为了实现这个梦想，他开始每天泡ITPUB，并把市面上所有关于Oracle的书籍都刷了一遍。对于当时的疯狂，他回忆：“每天都在电脑上做测试，为了沉淀所学，甚至还写了几百篇有关Oracle的文章。”
理想和现实总是会有些许差距的，有的人会叹不如意，就此自怨自艾；而有的人则视为是一个新的起点，不断上进。孙伟光是加入了阿里，并且部门也是B2B，然而岗位却是数据仓库。但这位乐天派的技术人显然是后者，丝毫不以为意，他觉得岗位跟DBA是有些区别，但好在总是跟数据相关。
从开发转做数据仓库，颇有些挑战。一个挑战是工作环境，东软基本都是Windows开发，而阿里则是Linux……总体来说，这个挑战还好，只要稍微用点时间就能适应。最大的挑战是数据仓库的工作一半是技术，一半业务，需要投入很大的精力来理解业务，并且要思考如何通过数据来提升业务。
“一半是技术，一半是业务，你是如何应对这个挑战的？”
“经常到财务那边，与业务同学‘亲密’接触。”他很认真的说到。
将计算集群的CPU利用率从30%多提升到70%以上
2014年，孙伟光加入阿里云ODPS团队，开始做HBO。
HBO（History-Based Optimization）是基于任务执行历史的优化，通过对任务历史执行情况的分析，根据优化规则生成更加高效的执行方式。简单点，则可以理解为：任务执行历史+集群状态信息+优化规则→更优的执行配置。
为什么要做HBO，孙伟光说：“当时开发的背景是整个ODPS的集群利用率比较低，而ODPS的任务优化又是专业度比较高的事情，用户很难自己进行优化。”因此，孙伟光被委以重任，负责开发这样的一款产品。
实际上，在HBO开发之前，是没有可以参照、对比的竞品。在独自摸索的情况下，孙伟光终于把HBO开发成功，不仅成功，而且成绩斐然——HBO在不增加任何投入的情况，将计算集群的CPU利用率从30%多提升到70%以上，极大地提高了服务器的利用率。
将计算集群的CPU利用率从30%多提升到70%以上——这是如何做到的？孙伟光在访谈中剖析：“简单来说，问题的根本是ODPS默认的资源分配规则并不适合集群的现状，而HBO除了会分配更多的资源给大任务，加速其运行；也会分配较少的资源给小任务，在保证其执行效率的前提下节省更多的资源。”
轻描淡写的背后，则埋藏着一个又一个的难解问题。其中一个难题是：每次HBO的规则变化都需要在线上和生产环境中验证。那如何减少对线上任务产生不良影响的前提下，推动规则的优化和发展？
“我的解决方法是：与当时公共层的ETL开发任务一起合作；其次对每次的规则优化采取渐进式的手段，控制影响范围，并详细记录优化前后的数据变化，及时对优化前后的效果做回收。”正如他回答中一贯的干练形象，对于难题的解决究竟都经历了啥，孙伟光并没有铺垫其他东西，而是说出答案直指问题。
针对产品本身数据的分析和挖掘，往往能带来意想不到的提升
在ODPS，孙伟光虽然只工作了三年，但他一直在做数据相关的工作，并经历了一些部门和岗位。
因此，这位和数据打交道的技术人沉淀了不少心得，他和云栖社区提到其中一点：“虽然周围人都是做数据的，但是大家其实对本身产品的一些数据并不那么在意。然而针对产品本身数据的分析和挖掘，往往能带来意想不到的提升。”
他怕笔者不理解，就举了一个例子：“拿阿里集团内部的数据集成产品来说，印象中离线的数据集成任务都是同步数据量相对比较大，同步时间比较长。”
孙伟光进一步叙述他的发现——通过对历史数据的分析发现，大部分离线的任务也是执行时间比较短的任务，所以对整个传输流程中的优化是比较重要的，这样能极大的提高同步外的时间消耗，提高同步效率。
“在设备非常多的今天，数据越来越大，也越来越杂，在如何保障数据采集、传输和分发更加高效、稳定上，你是否有一些心得？”云栖社区追问。
孙伟光的回答一如既往的干练，他认为想要保证数据采集，传输和分发更加高效，稳定，一定要对整个数据集成的过程都有深刻的理解。他接着进一步阐述该如何去做：“你需要了解每种数据源的特性，需要了解网络传输的底层原理，只有这样才能做更有针对性的优化和提升。”
最后，我们也聊到数据采集、传输和分发的未来趋势，云栖社区总结了他回答中的两个关键词：“成本低”和“智能”。具体来看则是，未来用户使用成本会越来越低，对他们而言未来只需要关注任务配置，而其他的事情全部交给产品本身；同时，产品会越来越智能，通过对执行历史的学习，根据优化规则，自动的对整个数据传输过程做智能的优化。
结束语：多行善事，莫问前程
回顾自己整个技术生涯，孙伟光觉得自己最重要的是技能是，通过对产品相关数据的学习和分析，快速理解一款产品在各个方面的状态。对于即将毕业的计算机系同学，他给了一些技术发展建议：思路要尽可能的开阔，提高技术的广度。
这位喜欢举铁的技术人，每周都会坚持健身，他说健身的时候比较放松，一些工作上的思考放在这个时间，往往能有意想不到的收获。
他最喜欢的一句话是——多行善事，莫问前程。
“能说说你的进一步理解吗？”云栖社区想挖一挖背后的缘由。
“做事情不能单单盯着KPI，不是KPI的事情不做。”他的简洁和直指问题本质的能力又出来了。他知道当下各大互联网公司KPI的管理弊端，以及互联网人的本位主义、急功近利和本末倒置。
隔了一会，他复又在回复中敲了如下几个字：“多做些有意义的事情，别太在乎得失。”
想起他为什么能将计算集群的CPU利用率从30%多提升到70%以上，也想起他为什么能发现——“针对产品本身数据的分析和挖掘，往往能带来意想不到的提升。”
至此，一切都明了（本期接受访谈的云栖专家/
光戈；文/我是主题曲哥哥）。
