Python 自动化开发
开发 Python 脚本实现自动化运维:
使用 psutil+pandas 分析 Zabbix 监控数据,自动识别 CPU/内存异常模式(准确率 85%)
编写 Scrapy 爬虫采集设备厂商漏洞公告,联动防火墙策略自动更新(日均处理 5W+条)
通过 multiprocessing 实现多线程日志分析,任务处理速度提升 60%
AI 基础设施搭建
部署 Elasticsearch 运维知识库,开发 Flask API 支持自然语言查询(类似 RAG 检索)
用 Docker 容器化 Python 微服务(Nginx+Flask),优化 AI 模型推理服务的资源利用率
DevOps 实践
设计 Jenkins CI/CD 流水线,实现 Python 脚本的自动化测试与部署
基于 GitLab 搭建代码仓库,编写 Python 定时任务自动备份业务数据