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• 行业: 先后在影视, 游戏, 彩票, 云服务,电商,车后市场, 及新零售从事运维,能独立完成交付与维护.
• 方向: 业务运维, 大数据运维, 运维开发, 架构师等相关方向.
• 性格: 自信, 稳重, 善于沟通, 爱学习和钻研.
• 风格: 能吃苦抗压,善于发现、改进架构缺陷.
• 兴趣: 学习运用新技术,解决问题爱深挖.
• 评价: 低调做人,高调做事,踏实干有担当.
• 擅长: 网络系统架构, 解决方案, 调优, 排障, 技术调研与应用;
• 在学: golang语言, scala语言, 中级经济师;
• 技能: ↓
1. 熟悉主流软件LoadBalancer(lvs,haproxy,tengine,nginx等开源负载均衡实现);
2. 熟悉主流硬件LoadBalancer(Netscalar,F5等硬件负载均衡)配置管理;
3. 熟悉主流Linux-HA高可用(keepalived,heartbeat,fence,pacemaker), ci/cd(jenkins+), 分布式存储(GlusterFS,ceph), 消息
队列(RabbitMQ,RocketMQ,Kafka,MQTT), 缓存(Memcached,Redis,CouchDB,), 容器与编排(mesos, swarm, k8s,
docker), 全方检索技术栈ElasticStack(elasticsearch,logstash,beat,kibana), 数据库(Mysql,MongoDB), 微服务架构, 大数
据cdh/(hadoop,zookeeper,kafka,spark,hdfs,hive等)配置管理,了解etl pipeline map reduce;
4. 熟悉主流微服务框架,如SpringBoot,理解微服务microservice设计;
5. 熟悉主流注册发现及配置服务;
6. 熟悉主流switch,router,firewall安装配置,以及网络架构设计;
7. 熟悉tcp/ip,udp,http,https,http2等应用层协议;
8. 熟悉常用网络协议(ecmp,vrrp,ospf,bgp等);
9. 熟练使用主流Linux安装部署配置,pxe自动化配置,
10.熟练使用Shell,sed,awk等系统脚本语言;
11.熟练使用python,php,perl等.
• 先后在乐视/etcp/便利蜂公司内部推广glusterfs存储的应用;
• gluster存储经充分测试后上线,向各业务线推广,并根据业务线使用场景给予方案与技术支持;
• 管理存储的资源分配与配额;
• 存储使用期间遇到的问题,逐一解决,并方案文档化
• FreeIPA是安全信息管理解决方案,学习freeipa,并灵活运用在不同环境中的用户角色权限划分;
• 对linux用户权限深度管控,做到权限之间的安全隔离;
• 对常见问题解决方案文档化.
• 在乐视云与便利蜂主推docker容器部署;
• 部署维护docker环境和k8s,mesos,swarm等编排工具,使繁琐的部署变得轻松.
• 在使用传统docker方案的基础上,深入研究先进网络模式(macvlan,ipvlan)和docker使用lvm的块存储等;
• 测试了完善的从代码到生产的全流程自动化.
• LVS主从, 双主, 以及横向扩展的多主lvs;
• LVS的DR模式real server策略路由回包;
• LVS 的dsr研究与测试;
• 基于dpdk与netmap的大包量, 低中断的研究与应用.
• nginx与haproxy基于consul及etcd的注册发现实现自动化配置管理.
• redis使用sentinel管理vip及切换;
• 改造主从的redis使用haproxy调度主从, 非常稳定;
• 以及redis cluster部署推广;
• 对已有的redis安全检查与修复.
• 接管并维护php图片上传系统, 对接研发人员上传的新需求.
• 修复了一些php代码遇到的bug.
• 设计工作流审批流程;
• 设计负载均衡的自动化管理架构.
• 提升工作效率，优化需求流程。
• 日志实时收集, 瓶颈溯源;
• 慢接口定位与优化;
• 业务监控从zabbix迁移至open-falcon, 重构相关脚本;
• haproxy为redis做实现分布代理.
• 集中部署管理MQ服务, 避免不规范私建.
项目经验
• 交付RabbitMQ, 并建立管理机制.
• 项目业绩: 管理RabbitMQ集群,多实例RabbitMQ集群.
• 根据使用场景解决所遇问题,制定解耦合,规避瓶颈等方案.
• 推广MySQL多主模式的mysql组复制集群;
• 解决传统主从自动切换不高效的痛点;
• 同时又可以很好的支持基于读的负载均衡流量分发.
• 大数据部门成立后,参与部署了hadoop与elk集群;
• 最初客户端app埋点上报来的日志,均以原始文件存放,同时web日志在等待集中处理;
• 大数据集群正式投入之后,展开日志入库工作;
• 利用logstash与flume实时监控日志变化,按照需求格式切割字段并发送至kafka队列并入库;
• kibana读取elasticsearch数据,配置多项指标的top10,用于系统异常的快速定位,流量观测,用户访问热度,定位IP恶意攻击等.
可兼职时间
可兼职地点
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