负责电商平台核心交易链路（含秒杀、支付、库存）的全生命周期稳定性保障，主导自动化运维体系建设与容量规划，推动DevOps文化落地以提升研发-运维协同效率，覆盖日均10亿级PV系统的可用性与成本优化。

• 主导设计「交易链路全链路压测+混沌工程」双轮驱动的稳定性体系：基于JMeter+ChaosBlade构建故障注入场景，覆盖数据库慢查询、RPC调用超时、缓存击穿等12类高频故障，结合Prometheus Alertmanager定制分级告警规则（MTTR从4.2分钟降至1.8分钟）；推动开发团队将压测左移至CI环节，上线前拦截潜在稳定性风险案例37起，大促期间系统可用性达99.99%（同比提升0.03%）。
• 牵头Kubernetes集群从混合云向全托管EKS迁移：针对原自建集群节点利用率低（平均35%）、扩容耗时长的痛点，设计「业务优先级+弹性伸缩策略」模型，通过Karpenter实现节点自动扩缩容，迁移后集群资源成本下降28%；同步改造HPA为QPS驱动型策略，结合业务流量预测算法（MAPE≤8%），支撑双11峰值QPS 58万的无损扩容。
• 推动建立「可观测性中台」：整合日志（ELK）、指标（Prometheus）、追踪（Jaeger）数据，开发「服务健康度评分」看板（涵盖错误率、延迟、依赖拓扑等15项指标），将跨团队排障时间从平均2小时压缩至25分钟；主导接入阿里云ARMS实现全链路追踪，定位一次支付回调超时问题仅需12分钟（原需1.5小时）。
• 优化容量规划流程：基于历史流量、促销活动、用户增长数据构建线性回归预测模型（R²=0.92），结合业务SLO反推资源需求，推动研发侧将「冗余部署30%」的粗放策略调整为「动态预留+弹性补偿」，年度服务器采购成本减少180万元。

负责本地生活服务类系统（含商家后台、订单中心、配送调度）的稳定性运维与效率提升，主导自动化工具链开发与运维流程标准化，支撑平台从日单50万向200万的业务增长。

• 重构自动化运维平台：基于Ansible+SaltStack开发「配置管理引擎」，解决多环境（测试/预发/生产）配置漂移问题，配置变更成功率从92%提升至99.6%；集成Jenkins搭建「发布流水线」，实现代码提交→自动化测试→灰度发布→全量上线的全流程管控，部署耗时从45分钟缩短至8分钟，人为操作失误导致的故障减少70%。
• 主导数据库高可用改造：针对MySQL主从架构切换耗时（平均8秒）、数据一致性风险高的问题，引入ProxySQL实现读写分离与故障自动切换，结合pt-heartbeat监控复制延迟，将切换时间压缩至2秒内；推动开发侧实现「业务无感化分库分表」，单库QPS承载能力从3000提升至1.2万。
• 建立「服务治理指标库」：定义接口成功率（≥99.95%）、超时率（≤0.1%）、依赖服务健康度等核心指标，通过自研脚本实时监控异常波动，提前发现并解决RPC服务慢调用问题19例；推动业务团队将SLO纳入研发KPI考核，系统主动故障占比从15%降至5%。
• 落地日志结构化与智能分析：改造Nginx、Tomcat日志格式为JSON，通过Logstash清洗后存入ES，开发「异常请求特征提取」规则（如连续5次504状态码），自动触发告警并关联排查方向，日志排查效率提升60%；结合Flink实现实时流量异常检测，大促期间拦截恶意请求12万次。

负责在线教育直播、IM、题库系统的运维支持，主导基础架构自动化与监控体系搭建，推动传统运维向SRE模式过渡，支撑平台用户从500万向1200万的增长。

• 自主研发「轻量级监控平台」：基于Python+InfluxDB+Grafana，实现服务器CPU/内存/磁盘指标、中间件连接数/队列长度的可视化监控，替代原有Zabbix模板化监控的局限性；开发「异常阈值自学习」功能（基于30天历史数据动态调整告警阈值），误报率从40%降至8%，关键指标漏报率为0。
• 优化直播系统推流稳定性：针对RTMP推流卡顿问题，通过Wireshark抓包分析发现DNS解析耗时过长（平均300ms），推动替换为CoreDNS并配置本地缓存，解析时间降至50ms以内；同步优化CDN节点调度策略，推流成功率从98.2%提升至99.7%，用户投诉率下降65%。
• 推动运维流程标准化：编写《服务器初始化手册》《故障应急响应SOP》等文档12份，定义「故障分级（P0-P4）」「升级路径」「复盘模板」；主导月度故障演练（覆盖网络中断、数据库宕机等场景），团队应急响应时间从30分钟缩短至10分钟，故障复盘整改率100%。
• 参与容器化试点项目：协助开发团队将题库系统迁移至Docker，解决容器网络性能损耗（原TCP转发延迟增加20ms）问题，通过调整iptables规则与启用网桥模式，延迟恢复至基线水平；输出《容器化运维注意事项》供其他团队参考，推动公司容器化覆盖率从0提升至35%。

泛娱乐直播平台高可用运维中台研发与落地

• 星途互动作为泛娱乐直播赛道头部玩家，业务峰值日活超500万，但原有运维体系依赖分散脚本与单点工具，存在故障MTTR长（35分钟+）、弹性扩缩容滞后（手动操作需15分钟以上）、混合云环境运维不一致等痛点。我的核心职责是主导高可用运维中台的架构设计与关键模块开发，目标实现故障自愈、智能扩缩容、全链路监控的统一支撑。
• 项目面临三大技术挑战：1）混合云（公有云+私有云）资源模型异构，传统脚本无法跨环境复用；2）直播场景故障关联度高（涉及CDN、源站、数据库、消息队列），传统孤立监控难以快速定位根因；3）流量峰值波动大（如主播连麦、活动直播），现有扩缩容策略无法满足秒级响应需求。我选择以“抽象资源模型+拓扑感知AIOps+预测式调度”为核心思路破局。
• 针对混合云兼容问题，我基于Terraform的Cloud Provider抽象层封装了统一资源操作接口，适配阿里云、腾讯云及公司私有云的API差异，实现“一次定义、多环境执行”的资源管理；针对故障根因定位，我主导构建了服务依赖拓扑图谱——用Neo4j存储微服务、中间件、基础设施的关联关系，结合Prometheus全链路metrics与ELK日志，开发图算法模型实时分析故障传播路径，将根因定位准确率从65%提升至92%；针对弹性扩缩容，我设计了“历史流量预测+实时指标联动”的调度算法，基于Prometheus的7天流量历史数据训练ARIMA模型，提前10分钟预判峰值并触发K8s HPA扩容，同时自定义Metrics（如直播间在线人数增长率）优化扩缩容阈值。
• 项目上线后，核心指标显著提升：故障MTTR从35分钟降至8分钟，弹性扩缩容成功率从82%提升至99.5%，支撑了双11、跨年直播等峰值日活800万+的场景（无重大故障）。我个人贡献了中台核心模块（故障自愈引擎、弹性调度组件）的设计与开发，推动运维从“被动救火”转向“主动预防”，成为公司直播业务的稳定性基石。

短视频分发系统自动化运维体系搭建

• 公司短视频业务高速增长（日活从200万增至1000万），分发节点从100个扩展至500+，但原有运维依赖人工配置与手动部署，存在配置不一致（曾因节点配置错误导致5%用户无法加载视频）、部署效率低（单批次部署需2小时）、故障排查慢（需逐节点查日志，平均耗时40分钟）等问题。我的职责是搭建覆盖配置管理、批量部署、故障排查的自动化运维体系，提升运维效率与系统稳定性。
• 项目初期遇到两大难点：1）大规模节点（500+）的配置一致性难以保证，手动修改易出错；2）传统部署方式（SCP传包+逐节点启动）效率极低，无法匹配业务迭代速度。我通过对比Ansible与SaltStack，选择Ansible作为核心工具——其轻量级、无Agent的特性更适合分布式分发节点的场景。
• 针对配置一致性，我用Ansible Role封装不同环境（测试/预发/生产）的配置模板，结合Inventory分组管理节点，实现“一处修改、全局同步”，并通过Ansible Vault加密存储数据库密码、API Token等敏感信息；针对批量部署，我将应用打包为Docker镜像，上传至私有Registry，用Ansible Playbook实现“镜像拉取-启动-健康检查”一键部署，将单批次部署时间从2小时缩短至15分钟；针对故障排查，我开发了Ansible自定义模块，定期收集节点的CPU、内存、磁盘IO及应用日志，推送至Grafana监控平台，设置阈值触发自动报警，并关联日志上下文，将故障排查时间从40分钟降至10分钟。
• 项目落地后，运维效率大幅提升：配置不一致问题减少95%，发布频率从每周2次提升至每日5次（支撑业务快速迭代），故障影响范围缩小80%。我主导了自动化工具的选型与落地，优化了团队运维流程，成为后续中台项目的运维流程基础。

支教时发现乡村小学因缺乏实验器材，科学课多停留在课本讲解。返校后联合实验室开发出百元级科学实验背包，内含20个基础实验器材。为确保可持续运营，设计配套视频课程与城乡结对系统，并培训132名大学生担任远程助教。项目覆盖9省47所学校后，学生科学兴趣评分提升35%。这段经历教会我用产品思维解决社会问题，当看到孩子们用自制望远镜发现土星光环时，我理解了教育的真谛是点燃可能性。