深度业务洞察
拒绝一切无法量化性能提升或成本压降考核指标的老系统重构“面子工程”。
构建端到端分布式链路追踪系统(Tracing),精确定位跨网段、跨微服务的隐蔽性能损耗点。
历经多次国家重点高校超大规模在线考试平台并发冲击,实现百万考生同时在线答题流畅零崩溃。
拒绝一切无法量化性能提升或成本压降考核指标的老系统重构“面子工程”。
建立基于Kubernetes HPA与Keda的智能弹性伸缩引擎,根据历史负载与消息队列积压实现分钟级计算资源自动扩缩。
建立企业级数据资产运营指数与各部门数据贡献度量化考核机制,激发全员数据驱动活力。
构建基于深度学习的垃圾流量、虚假注册与羊毛党自动化对抗识别系统。
构建基于大语言模型的全球流量异常检测与智能WAF防御体系。
针对分布式事务引入Seata框架并在AT与TCC模式间自由切换,平衡高吞吐与强一致需求。
实施基于数据库连接池的极致调优,通过合理控制最大活跃数防止底层数据库过度竞争。
实施分布式列存数据库底层存储结构优化与数据压缩比极限调优,节省存储开销。