核心职责

1. 主导迁移方案设计，结合Linux运维经验制定“评估-容器化-迁移-验证-优化”五阶段实施计划；
2. 负责传统应用容器化改造、K8s资源配置与部署，解决迁移过程中系统兼容、依赖适配问题；
3. 基于Linux系统基础，搭建K8s集群监控、日志与安全体系，保障迁移后业务稳定性；
4. 编写自动化脚本（Shell/Python）简化迁移流程，制定运维规范，赋能团队快速上手K8s运维；

技术实现

1. 迁移前期评估与准备：
- 基于Linux运维经验，对50+台服务器进行全量资产盘点，输出《应用迁移评估报告》，筛选核心业务优先迁移，非核心业务分批次推进；
- 搭建测试环境K8s集群：基于CentOS 8服务器部署Kubeadm集群，配置3个master节点（高可用）、6个worker节点，采用calico网络插件保障Pod通信，复用Linux系统网络配置经验优化网段规划。
2. 传统应用容器化改造：
- 针对Java微服务、Web应用，结合Linux环境依赖编写Dockerfile，基于Alpine镜像瘦身（减少70%体积），解决传统应用对Linux内核参数、系统库的依赖问题；
- 针对状态应用（MySQL、Redis），基于Linux存储管理经验，配置K8s PV/PVC与NFS存储挂载，实现数据持久化，避免迁移过程中数据丢失。
3. 应用迁移与K8s部署优化：
- 采用“灰度迁移”策略，先迁移非核心应用，通过K8s Deployment配置多副本部署，结合Service暴露服务端口，复用Linux负载均衡（Nginx）经验优化流量转发；
- 针对核心业务（用户服务、支付服务），配置HPA自动扩缩容规则，基于CPU/内存使用率（阈值75%）动态调整Pod副本数，解决传统Linux服务器扩容慢的痛点，支撑业务峰值QPS提升至5000+；
4. 监控与运维体系衔接：
- 基于Linux监控经验，搭建Prometheus+Grafana监控栈，监控K8s节点（CPU/内存/磁盘IO）、Pod运行状态及应用指标，配置告警规则，通过邮件/钉钉推送，故障发现时间从1小时缩短至3分钟；
- 复用Linux日志管理经验，搭建EFK日志收集体系，采集K8s集群日志、Pod日志及应用日志，实现日志集中检索，解决传统Linux服务器日志分散、排查困难的问题；