1. 参与建设 PaaS 容器云计算平台(5000容器)，并支持两地三中心，同时进行互联网应用迁移； 2. 参与基础架构平台建设，统一配置中心、分布式对象存储平台(5PB数据量)、持续集成平台、F5 管理平台; 3. 日志平台、监控平台、数据库管理平台、连接池管理平台等； 4. 参与建设对整个数据中心进行全面云化，实现资源快速交付，弹性调度； 5. 推动应用系统的微服务化及容器化改造及运维中台微服务化改造。 6. 负责微服务链路跟踪需求收集、技术调研、方案制定、功能规划、技术选型、核心功能开发等工作。 7. 负责日志大数据分析中系统架构规划和组件选择。对相关数据进行数据收集、数据处理、数据分析、数据展示、报告撰写步骤完成数据分析系统架构。 8. 进行数据仓库、离线数据、实时大数据基础架构建设。 9. 利用Spark、HDFS 、Hive 等技术从多个维度完成日志数据清洗、存储、数据挖掘和统一日志平台WEB对接。 10. 和运维部门协调进行Redis 云管平台建设，包括Redis集群规划和搭建。

基于 Java 使用开源技术 ElasticSearch、Kafka、Logstash 等 ELK 技术栈研发统一日志平台，集中采集管理基础架构各类型日志，实现统一日志管理、日志脱敏、实时告警、实时显示等。当前日收集日志量数超过10亿条，日备份数据4-5T数据。 1、 日志查询：实现 PB 级以上 ES 日志数据存储及秒级查询，ES 冷热分层和 ES 主备集群设计； 2、日志收集：数据中心各类型日志数据（应用日志、操作系统、中间件、网络设备、安全设备等） 提取、分割以及数据结构化； 3、日志告警：实现秒级 10 万数据处理，实施告警； 4、平台运维：ELK Stack 组件优化和 ES 集群优化、部署自动化； 5、日志分析：实现各类型日志的业务分析，如应用日志异常分析，AD 域帐号安全分析、F5 日志薅羊毛分析、Oracle 日志连接风暴等； 6、全链路跟踪：基于 Springcloud 微服务架构集成 zipkin 技术，实现应用级别全链路跟踪； 7、安全加固：Searchguard 实现 ES 安全加固，开源组件改造适配 Searchguard

1、涵盖软件研发全生命周期场景 蓝鲸 DevOps 平台的规划建设可涵盖应用研发的全生命周期支撑，在“需求-开发-测试-发布-运维-运营”各阶段都有高效工具支撑来推动效率提升，满足敏捷开发、编译构建、代码检查、测试管理、质量管控、度量分析等场景。 2、自研的可视化流水线 流水线作为持续集成核心工具，用于编排、监控和执行集成作业流程，实现从代码提取到编译成包、再到最终部署到应用服务器的关键组件。 蓝鲸自研的 DevOps 平台流水线拥有可视化的图形界面，包括插件、作业、阶段、材料和触发等多个内容，通过编排，可以构建 CI/CD 的自动化执行过程，为使用者提供强大的原子能力和极致用户体验。 3、开放的流水线原子市场 DevOps 平台具有开放的流水线原子市场，提供从代码拉取到部署全过程的编译构建、脚本执行、归档制品、归档报告、代码扫描、构建镜像、归档镜像、发送通知（企业*、*、邮件）、人工审批等常用原子，用户可自行安装并在流水线中使用。 提供基于 JAVA、Python 语言的流水线原子开发 SDK 及提供白皮书，支持自行引入或自主开发扩展原子。 4、多种代码检查工具 代码检查中心构建开放的代码检查平台，提供专业的代码检查解决方案及服务。具有集成商用、开源、自研的代码检查工具的能力，规则可配置，覆盖 Java、C#、Python 等主流编程语言。通过快速准确地分析源代码，找出质量问题和安全漏洞，并提供自助接入、实时扫描、告警展示等功能。 5、质量红线控制产出质量 DevOps 平台中提供了质量红线的功能，可以在流水线中定制质量红线规则，避免产出不满足质量要求的软件代码。支持基于扫描或测试结果的质量控制功能，支持控制规则定义，以及规则触发后的操作定义，操作包括流水线终止或者人工审核。 6、自动化测试统一管理能力 测试服务从业务的角度，全面把握项目的测试情况，其中，就自动化测试方面主要提供接口自动化测试、UI 自动化测试等内容，包括测试用例、测试用例集、测试脚本、测试结果等测试相关资源的统一管理，支持 Python、Java 两类的自动化测试脚本语言。 7、基于数据的持续改进 为了适应业务、技术的不断发展，DevOps 平台的功能、流程也需要不断的演进。而演进的主要方式是 DevOps 平台要系统化地对应用的开发、测试、上线过程中的各类过程效率数据、缺陷数据、质量数据进行采集，并在进行统计分析的基础上，获得对研发过程的全方位认识，指导 DevOps 平台、过程的改进。为了有效的处理、分析数据，DevOps 平台的建设可考虑支持大量数据采集、存储、及分析的专业技术能力。