我们以淘宝举例,不谈处理庞大的数据需要多少顶尖人才。
题主,请你打开淘宝的首页。
主题市场下面白色背景的那一片链接,16行,每行3个,一共是
48个,有:
女装、男装、内衣鞋靴、箱包、配件童装玩具、孕产、用品家电、数码、手机美妆、洗护、保健品珠宝、眼镜、手表运动、户外、乐器游戏、动漫、影视美食、生鲜、零食鲜花、宠物、农资房产、装修、建材家具、家饰、家纺汽车、二手车、用品办公、DIY、五金电子百货、餐厨、家庭保健学习、卡券、本地服务
看一下红色的导航栏里,除去云栖大会的广告一共是
11个链接,有:
天猫、聚划算、天猫超市、淘抢购、电器城、司法拍卖、中国质造、兴农扶贫、飞猪旅行、智能生活、苏宁易购
看一下淘宝首页的生活服务,
11个链接,有:
充话费、旅行、车险、游戏、彩票、电影、酒店、理财、找服务、演出、水电煤、火车票
每一个链接打开是不是都像一个小淘宝呢?假设每个“小淘宝”按照以下配置:
5个营销人员3个运维人员3个前端程序员3个后端程序员2个产品按照这个配置,
每个“小淘宝”有16人。上文统计的链接有16+11+11=38个,也就是说按照这个配置要想让这些链接正常运作,需要16*38
共608人。既然题主问的是为什么需要大量的顶尖高手开发,那么我们只看“小淘宝”们需要的技术人员,为11*38共418人,假设顶尖高手和普通水平技术人员的“交换比”为2,我们也需要
209个顶尖高手。况且这只是我们在
淘宝首页看到的,其他地方肯定还有
大量的“小淘宝”在运作。
所以让一个
业务繁杂、规模庞大的站点运作,就是那么多顶尖高手。