jenvenson
高级运维工程师
百度网讯科技有限公司 · 14年经验
日薪：
￥1000/8h
地点：
北京 海淀
时间：
下班后周六周日可工作日远程可工作日驻场（离职原因）可工作日驻场（自由职业原因）
信用行为
0
接单数
0
评价数
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收藏数
技术能力
1. 熟悉 Linux 系统，熟练管理各类开源软件，包括 nginx、gitlab、sonar、kafka、elasticsearch、prometheus 等；
2.对分布式文件存储（如 MooseFS）、日志管理系统（如 ELK）和 APM 系统（如 ES-APM）有深入实践经验；
3.熟悉 Shell 编程，具备一定的 Go 语言+gin 框架的开发能力，了解前端vue；
4.熟悉 Docker&LXC&K8S，对阿里云平台运维有丰富经验，同时熟悉 java 微服务体系的运维管理；
5.具备多次从零构建运维技术体系的实践经验，熟悉运维技术体系结构设计与实施。
2.对分布式文件存储（如 MooseFS）、日志管理系统（如 ELK）和 APM 系统（如 ES-APM）有深入实践经验；
3.熟悉 Shell 编程，具备一定的 Go 语言+gin 框架的开发能力，了解前端vue；
4.熟悉 Docker&LXC&K8S，对阿里云平台运维有丰富经验，同时熟悉 java 微服务体系的运维管理；
5.具备多次从零构建运维技术体系的实践经验，熟悉运维技术体系结构设计与实施。
项目经验
1.成功从0到1引入多套基础设施平台，包括 LDAP 、堡垒机管理平台、VPN 、Archery（数据库审核平台）、GitLab 、运维管理平台（go+gin）、APP 热更新服务器、jira&wiki、jenkins、sonar等关键基础设施平台；
2.持续集成&部署体系建设 ，引入jenkins 作为 CI&CD工具，安装及配置包括mvn、gitlab、钉钉webhook通知等插件，分别针对 nodejs、java、web（静态文件）三种环境设计不同的部署流程，部署期间引入nacos下线服务和slb切走流量，保障期间无损下线，同时部署后加入基于http或tcp的健康检查，失败暂停部署，部署成功切入流量；
3.sonar代码检测和覆盖率上报，在自动化编译、部署、测试流程中，集成 SonarQube 进行代码检查，并将静态代码分析结果主动上传到 SonarQube 平台。同时将 JaCoCo 代码覆盖率工具集成到 Spring Boot 项目中。通过 jenkins，实现 exec 文件数据的自动导出至 SonarQube 平台，使得代码覆盖率结果可视化。
4.ELK日志管理系统引入，制定日志规范（java业务日志和访问日志），选择 ELK 作为日志解决方案，利用 Kafka 作为日志处理的缓冲队列，以及 Filebeat 作为日志收集 工具，使用 Logsstash 清洗数据，并将日志存储至Es中；同时引入 Es-watcher 作为告警机制，实现对接口异常和业务错误日志的实时监控及告警通知企业微信群，依据等保要求，实施日志的快照归档策略，将历史日志安全存储至阿里云 OSS，并保证在需要时能够从快照中快速恢复日志信息。
5.引入APM全链路跟踪系统，引入es-apm，并配置基于业务事务的告警，包括响应时间、错误率等性能相关告警；
2.持续集成&部署体系建设 ，引入jenkins 作为 CI&CD工具，安装及配置包括mvn、gitlab、钉钉webhook通知等插件，分别针对 nodejs、java、web（静态文件）三种环境设计不同的部署流程，部署期间引入nacos下线服务和slb切走流量，保障期间无损下线，同时部署后加入基于http或tcp的健康检查，失败暂停部署，部署成功切入流量；
3.sonar代码检测和覆盖率上报，在自动化编译、部署、测试流程中，集成 SonarQube 进行代码检查，并将静态代码分析结果主动上传到 SonarQube 平台。同时将 JaCoCo 代码覆盖率工具集成到 Spring Boot 项目中。通过 jenkins，实现 exec 文件数据的自动导出至 SonarQube 平台，使得代码覆盖率结果可视化。
4.ELK日志管理系统引入，制定日志规范（java业务日志和访问日志），选择 ELK 作为日志解决方案，利用 Kafka 作为日志处理的缓冲队列，以及 Filebeat 作为日志收集 工具，使用 Logsstash 清洗数据，并将日志存储至Es中；同时引入 Es-watcher 作为告警机制，实现对接口异常和业务错误日志的实时监控及告警通知企业微信群，依据等保要求，实施日志的快照归档策略，将历史日志安全存储至阿里云 OSS，并保证在需要时能够从快照中快速恢复日志信息。
5.引入APM全链路跟踪系统，引入es-apm，并配置基于业务事务的告警，包括响应时间、错误率等性能相关告警；
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1. 熟悉 Linux 系统，熟练管理各类开源软件，包括 nginx、gitlab、sonar、kafka、elasticsearch、prometheus 等；
2.对分布式文件存储（如 MooseFS）、日志管理系统（如 ELK）和 APM 系统（如 ES-APM）有深入实践经验；
3.熟悉 Shell 编程，具备一定的 Go 语言+gin 框架的开发能力，了解前端vue；
4.熟悉 Docker&LXC&K8S，对阿里云平台运维有丰富经验，同时熟悉 java 微服务体系的运维管理；
5.具备多次从零构建运维技术体系的实践经验，熟悉运维技术体系结构设计与实施。
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项目经验
1.成功从0到1引入多套基础设施平台，包括 LDAP 、堡垒机管理平台、VPN 、Archery（数据库审核平台）、GitLab 、运维管理平台（go+gin）、APP 热更新服务器、jira&wiki、jenkins、sonar等关键基础设施平台；
2.持续集成&部署体系建设 ，引入jenkins 作为 CI&CD工具，安装及配置包括mvn、gitlab、钉钉webhook通知等插件，分别针对 nodejs、java、web（静态文件）三种环境设计不同的部署流程，部署期间引入nacos下线服务和slb切走流量，保障期间无损下线，同时部署后加入基于http或tcp的健康检查，失败暂停部署，部署成功切入流量；
3.sonar代码检测和覆盖率上报，在自动化编译、部署、测试流程中，集成 SonarQube 进行代码检查，并将静态代码分析结果主动上传到 SonarQube 平台。同时将 JaCoCo 代码覆盖率工具集成到 Spring Boot 项目中。通过 jenkins，实现 exec 文件数据的自动导出至 SonarQube 平台，使得代码覆盖率结果可视化。
4.ELK日志管理系统引入，制定日志规范（java业务日志和访问日志），选择 ELK 作为日志解决方案，利用 Kafka 作为日志处理的缓冲队列，以及 Filebeat 作为日志收集 工具，使用 Logsstash 清洗数据，并将日志存储至Es中；同时引入 Es-watcher 作为告警机制，实现对接口异常和业务错误日志的实时监控及告警通知企业微信群，依据等保要求，实施日志的快照归档策略，将历史日志安全存储至阿里云 OSS，并保证在需要时能够从快照中快速恢复日志信息。
5.引入APM全链路跟踪系统，引入es-apm，并配置基于业务事务的告警，包括响应时间、错误率等性能相关告警；
2.持续集成&部署体系建设 ，引入jenkins 作为 CI&CD工具，安装及配置包括mvn、gitlab、钉钉webhook通知等插件，分别针对 nodejs、java、web（静态文件）三种环境设计不同的部署流程，部署期间引入nacos下线服务和slb切走流量，保障期间无损下线，同时部署后加入基于http或tcp的健康检查，失败暂停部署，部署成功切入流量；
3.sonar代码检测和覆盖率上报，在自动化编译、部署、测试流程中，集成 SonarQube 进行代码检查，并将静态代码分析结果主动上传到 SonarQube 平台。同时将 JaCoCo 代码覆盖率工具集成到 Spring Boot 项目中。通过 jenkins，实现 exec 文件数据的自动导出至 SonarQube 平台，使得代码覆盖率结果可视化。
4.ELK日志管理系统引入，制定日志规范（java业务日志和访问日志），选择 ELK 作为日志解决方案，利用 Kafka 作为日志处理的缓冲队列，以及 Filebeat 作为日志收集 工具，使用 Logsstash 清洗数据，并将日志存储至Es中；同时引入 Es-watcher 作为告警机制，实现对接口异常和业务错误日志的实时监控及告警通知企业微信群，依据等保要求，实施日志的快照归档策略，将历史日志安全存储至阿里云 OSS，并保证在需要时能够从快照中快速恢复日志信息。
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