🎉 About Me

1、践行 Cloud Native IT 理念，深入掌握 DevOps 文化与实践，熟练设计并落地基于 GitLab CI/Jenkins + Helm + Argo CD 的 CI/CD 流水线；主导微服务架构治理，推动服务拆分、接口标准化与容器化改造，实现从代码提交到生产部署的端到端自动化交付。

2、具备大规模 Kubernetes 多集群生产维护经验，在 AWS、阿里云等主流公有云环境中，落地弹性负载（HPA/VPA）、动态调度（亲和性/反亲和性/taint-toleration）、自动伸缩（基于 CPU/内存/自定义指标）、分布式链路追踪（Jaeger/OpenTelemetry）、服务网格（Istio/Linkerd）及全栈可观测性（Prometheus + Grafana + Loki + Tempo）等云原生核心能力，支撑高并发电商核心业务稳定运行。

3、高度关注容器系统安全与服务间通信安全，实施 Pod 安全策略（PodSecurity）、网络策略（NetworkPolicy）、镜像漏洞扫描（Trivy）及 TLS 双向认证（mTLS）；在服务网格中强化服务间身份认证与细粒度访问控制，确保微服务通信符合零信任安全模型。

💼 核心技能与专业能力

🎉🎉 DevOps & CI/CD 流程建设

熟练掌握容器化技术（Docker）及容器编排工具（Kubernetes）
设计并实施基于 GitLab CI/Jenkins + Helm + ArgoCD 的 GitOps 流水线
具备基础设施即代码（IaC）实践经验，使用 Terraform、Ansible 等工具管理云资源
持续集成与持续部署（CI/CD）流程优化，实现从代码提交到生产部署的全自动化
熟悉 CI/CD 工具链（Jenkins、GitHub Actions、GitLab CI），具备定制化插件开发经验

🎉🎉 云原生与容器编排

精通 Kubernetes 集群部署、运维及故障排查
实施弹性伸缩策略（HPA/VPA）、节点亲和性调度、污点容忍机制
服务网格（Istio/Linkerd）实践经验，实现流量管理与服务治理
微服务架构拆分与治理，推动服务标准化与容器化改造
熟悉 Linux/Unix 系统管理和网络管理，具备高并发系统调优经验

🎉🎉 云平台与多云管理

熟悉主流公有云平台（AWS、GCP、Azure、阿里云）的核心服务与最佳实践
跨地域多集群统一管理，涵盖组件升级、网络配置、安全策略等
云成本优化策略，包括资源超卖、混部调度、Spot 实例整合等
多区域架构设计及数据合规要求（如 GDPR），保障全球业务合规运行

🎉🎉 监控与可观测性

构建全栈监控体系（Prometheus + Grafana + Loki + Tempo）
实施分布式链路追踪（Jaeger/OpenTelemetry）
日志采集与分析（Filebeat、Loki），告警降噪与动态阈值设置
SLO/SLI 指标体系建设，故障自愈与应急预案自动化
线上重大故障快速定位能力，保障业务连续性

🎉🎉 安全与合规

实施 Pod 安全策略（PodSecurity）与网络策略（NetworkPolicy）
镜像安全扫描（Trivy）与漏洞管理
TLS 双向认证（mTLS）与零信任安全模型实践
符合 GDPR 等国际数据合规要求的架构设计

🎉🎉 编程与脚本

熟练掌握 Python、Go 等编程语言，用于自动化脚本与工具开发
使用 Shell/Bash 脚本实现日常运维自动化任务
具备定制化运维工具开发能力，提高运维效率

🎉🎉 数据库与中间件

精通 MySQL/PostgreSQL 等关系型数据库的高可用架构与性能调优
具备 Redis、MongoDB 等 NoSQL 数据库运维经验
消息队列（Kafka/RabbitMQ）配置与性能优化

🎉🎉 SRE 实践与运维优化

设计并实施 SLI/SLO/SLA 指标体系，推动 SRE 文化落地
故障响应与快速恢复，MTTR 缩短超过 50%
混沌工程演练与系统韧性提升
容量规划与成本控制，资源利用率提升 40% 以上
基于服务网格（Istio）的全链路流量治理实战经验
分布式系统设计和管理经验，保障复杂系统的稳定运行

📝 Publications

CVPR 2016

Deep Residual Learning for Image Recognition

Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun

Project

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🏅 荣誉与奖项

显著提升应用部署效率与资源利用率：
通过标准化容器镜像构建、Helm Chart 模板化部署及 GitOps 自动化流水线，将新服务上线周期从数小时缩短至 10 分钟以内；结合资源请求（requests）与限制（limits）的精细化配置、命名空间配额管理及垂直/水平资源优化策略，集群整体 CPU 与内存利用率提升 40% 以上，有效降低基础设施成本。
实现分钟级弹性扩缩容，敏捷应对业务高峰：
基于 Kubernetes HPA（Horizontal Pod Autoscaler）及 KEDA（Kubernetes Event-driven Autoscaling），构建多维度弹性伸缩机制，支持 CPU/内存、自定义业务指标（如消息队列积压、API QPS）等触发条件；在大促、秒杀等高并发场景下，服务可在 2–3 分钟内完成自动扩容，峰值承载能力提升 3 倍，同时空闲时段自动缩容，避免资源浪费。
大幅降低运维人力成本，显著缩短故障恢复时间（MTTR）：
通过集成 Prometheus、Alertmanager、Loki 与 Grafana 构建统一可观测性体系，实现日志、指标、告警联动；结合自动化自愈策略（如 Pod 自动重启、节点驱逐、服务熔断）与标准化应急响应流程，平均故障定位与恢复时间（MTTR）缩短 60% 以上；日常运维操作（如版本升级、配置变更）100% 自动化，释放 70% 重复性人力投入。
为微服务架构演进与云原生技术体系落地奠定坚实基础：
容器化改造过程中同步推进应用解耦与接口标准化，为后续服务网格（如 Istio/Linkerd）接入、分布式追踪、混沌工程等云原生能力预留架构接口；同时建立 DevOps 协作规范与平台工程（Platform Engineering）能力，支持多团队在统一 Kubernetes 平台上高效、安全地交付业务，加速企业整体云原生转型进程。

📖 Educations

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💬 Invited Talks

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💻 Internships

2019.05 - 2020.02, Lorem, China.

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