docker

项目模块 1、仓库进销存管理 2、物流追踪功能开发 3、商品维护 职责 1、项目进度把控 2、难点技术攻关、技术分析 3、工作任务协调、需求对接。

## Amas是什么 Amas是基于大数据平台技术开发的统一监控平台，其特点包括： 1. 全维度监控指标，覆盖从操作系统、中间件、大数据平台(Hadoop/Spark/HBase/Kakfa等)到代码级别 2. 可扩展、自定义的采集框架，支持不同语言(Python/Perl/Shell/...)开发的采集器 3. 基于OpenTSDB/HBase的海量数据存储架构，可快速读写大量监控指标，满足真实生产环境 4. 清新简约的Web界面，功能强大但简单易用 5. 基于Python原生multiprocess和async/await实现的分布式异步告警引擎，可水平扩展系统处理能力 6. 多渠道、可自定义的通知方式(微信/邮件/Slack/API...) 7. 可分组聚合的告警信息，避免海量数据监控场景下的告警风暴 8. 基于Jagger的分布式链路追踪数据提取和展示，历史事件可追溯 9. 可对接基于机器学习的异常检测服务，落地AIOps智能运维 10. 微服务架构，支持docker和docker-compose方式的部署 ## 技术栈 * 编程语言： - (Backend)Pyt

项目简介： 招标管理系统，通过模块整合提高公司内部复杂的招标流程效率，使用权限流程控制各个管理员职责高度解耦，互不干扰，又流程顺滑。 每个询比价、招标项目采用控制台来控制流程的节点进程，每个流程节点可扩展、可配置、可修改。 包含计划填报、计划分派、采购方案、采购立项，项目生成、合同管理、基础服务作为支撑：物料管理、服务管理、工程管理、以及供应商管理。 在技术方面采用分布式技术，按照业务领域划分服务，各个服务之间采用 HTTP 通信做到整合，引入 Nacos、Gateway、Redis、Seata 等一些框架技术作为支撑整个业务服务的运行。 负责模块： 1、开发招标、询比价二次报价，简化招标人重新开启一轮报价流程，节省招标人投标人投入的时间。 2、招标项目开标大厅实时开启流程查看，采用 WebSocket 实现业务实时消息展示，招标人和投标人做的每一步操作都能在大 厅里面实时看到，方便对项目到哪一步了有一个充分了解。 3、负责招标和询比价项目结束以后统一的合同管理，可以创建招标和询比价的合同，简化招标人操作时间。 4、项目后期运维维护，对客户返回的问题及时响应。

1.本项目分为 病案录入，病案质控，病案编码 2.项目详情 主要负责病案统计内容，与云系统中其他模块数据获取，并形成数据传递给病案质控系统 云病案质控系统接收病案穿过来的数据，并在短时间内，对病案录入的数据进行逻辑校验 3.项目中解决的难点 利用反射与多线程，在短时间内对传进来的数据进行逻辑处理，判断人工输入的数据是否正常

项目描述：一个基于springboot和vue的前后端分离项目，实现用户注册，登录，发布，收藏，点赞，评论，编辑新闻；管理员管理用户，审核新闻，管理新闻； 个人负责内容：独立开发和设计了管理、搜索功能，后端框架的构建和部署，以及前后端的交互。 技术栈：SpringBoot、Mybatis-plus、MySQL、Nginx、Docker、Vue等。

项目概述 本项目分为若干功能模块，旨在为用户提供全面的实时数据分析视图。这些模块包括： 实时监控仪表板，展示关键性能指标（KPI）和系统统计数据。 交互式数据可视化界面，用于用户互动统计、服务器性能和应用使用模式。 详尽的报告部分，为用户行为、运营效率和系统健康分析提供数据。 在项目中，我负责以下任务： 使用vue.js开发前端架构，以实现动态用户界面，并利用echart和three.js进行数据驱动的可视化。 利用RESTful API将仪表板与后端服务集成，通过Node.js服务器环境实现。 实施响应式设计，确保跨平台兼容性以及在不同设备和屏幕尺寸上的最佳用户体验。 与后端开发者协作，确保数据的准确流动和同步。 我的贡献最终提高了运营效率，带来了更加吸引人的用户界面，以及一个健壮的数据分析平台。 在项目过程中遇到的一些挑战包括： 确保实时数据准确性并最小化延迟，我通过优化WebSocket连接来解决。 在高密度数据可视化与性能之间取得平衡，通过实施懒加载和高效的DOM操作技术来解决。

在外部Jenkins集成阿里ACK集群实现自动化构建微服务项目 ● 业务流程： 1. 对Jenkins、k8s容器化集群、CSI分布式存储、OSS、NAS、gitlab、harbor等相关服务前期准备和部署 2. Jenkins中使用kubernetes云插件关联k8s集群，为Jenkins在k8s中动态创建jenkins slave，形成Jenkins Master/Slave分布式 3. 在gitlab中准备运维发布代码(根据不同项目配置不同Dockerfile/deployment.yml/svc.yml等，使运维发布文件与项目文件区分开) 4. 通过Pipeline构建流水线任务，通过kubectl发布SpringCloud微服务项目，对凭据及发布相关变量进行设置，在Pipeline中添加钉钉函数，发布完成后根据对容器副本数进行校验是否发布成功触发钉钉通知 5. 创建单独触发流水线任务，调取项目job方式触发发布，在gitlab的webhook中配置流水线任务地址实现触发合并触发发布 6. 在Kubernetes集群中，使用HPA水平自动伸缩，根据容器资源利用率对Pod副本数自

内容: ● 所用技术：Spring Cloud+Nacos+Mysql+Redis+RocketMq 项目介绍： 集合代码审计、成分分析、web 漏扫能力、漏洞管理功能平台，整合 CNVD、NVD、OSSINDEX、NPM 等漏洞库，进行代码在线分析，生成漏洞库与漏洞报表。 主要职责： ● 实现代码审计、成分分析、漏洞管理等功能，继承产品流水线，增加流水线安全扫描能力 ● 实现外部应用访问鉴权，增加应用侧 api 访问验签 ● 对接事业部产品线安全需求，识别生成需求分析文档与概要设计文档 ● 应用容器化部署与集成，实现部署便捷性与灵活性 ● 所用技术：Spring Cloud+Nacos+Mysql+Redis+RocketMq+Docker

项目管理厂矿的整个生产绩效核算业务流程。 包括对绩效考核项目的管理，绩效考核表的动态分配，绩效考核数据的自动收集，绩效主观评价管理，绩效分数自动绩效，绩效规则管理，绩效结果查询等。 在整个项目过程中，担任项目经理和核心开发的任务。 项目经理部分完成整个软件的需求调研和系统设计。对软件的最终落地构架进行设计。 核心开发部分主要完成绩效规则的梳理和设计，完成编码工作。和一些系统难点的公关工作。

渗透测试服务，擅长web方向和移动端方向 参与过多次远程和线下渗透测试服务经验，现于某安全厂商就职 具有较强的沟通、学习和协作能力

数字化档案加工系统，针对不同类型的纸质档案，可通过扫描仪或者人工识别，进行数字化加工，将纸 质档案可视化图片等不同格式的文件，以数字化形式进行保存展示。

国产化应用商店管理系统 是一款专门为国产化操作系统量身定制的应用商店管理软件。该系统提供了全面的应用管理功能，包括应用的上传、审核、发布、更新、下架等操作，同时支持应用的分类管理和搜索功能，方便用户快速找到所需的应用。此外，该系统还提供了详细的应用统计分析功能，包括应用的下载量、安装量、使用时长等统计信息，帮助管理员了解应用的使用情况和用户需求，以便及时调整应用策略和优化应用体验。国产化应用商店管理系统是一款功能强大、易于使用的应用商店管理软件，为国产化操作 系统的应用生态建设提供了有力的支持。

该销售服务平台主要替代工厂线下下单等痛点，实现客户在家自主下单，优化客户提货。提供销售白标为工厂实现以销定产提供数据基础。

PaaS（平台即服务） 是一个云计算 模型，旨在为客户提供完整的 云 平台（硬件、软件和基础架构），用于开发、运行和管理应用程序，而无需考虑 在本地构建和维护该平台通常会带来的成本、复杂性和不灵活性。 PaaS 提供商 将服务器、网络、存储、 操作系统软件、数据库、 开发 工具等一切工具都托管在其 数据中心上。 通常，客户可以支付固定费用来为指定数量的用户提供指定数量的资源，也可以选择“按使用量付费” 定价 模式以仅为他们使用的资源付费。 如果 PaaS 客户必须构建和管理自己的 本地 平台，那么这两种选择都能让 PaaS 客户以更低的成本更快地构建、测试、部署运行、更新和扩展应用程序。 所有领先的 云服务 提供商（包括 Amazon Web Services (AWS)、Google Cloud、 IBM Cloud 和 Microsoft Azure）都有自己的 PaaS 产品。 流行的 PaaS 解决方案 也作为开源项目提供（例如 Apache Stratos、Cloud Foundry）或由软件供应商提供（例如 Red Hat OpenShift 和 Salesfor

## Amas是什么 Amas是基于大数据平台技术开发的统一监控平台，其特点包括： 1. 全维度监控指标，覆盖从操作系统、中间件、大数据平台(Hadoop/Spark/HBase/Kakfa等)到代码级别 2. 可扩展、自定义的采集框架，支持不同语言(Python/Perl/Shell/...)开发的采集器 3. 基于OpenTSDB/HBase的海量数据存储架构，可快速读写大量监控指标，满足真实生产环境 4. 清新简约的Web界面，功能强大但简单易用 5. 基于Python原生multiprocess和async/await实现的分布式异步告警引擎，可水平扩展系统处理能力 6. 多渠道、可自定义的通知方式(微信/邮件/Slack/API...) 7. 可分组聚合的告警信息，避免海量数据监控场景下的告警风暴 8. 基于Jagger的分布式链路追踪数据提取和展示，历史事件可追溯 9. 可对接基于机器学习的异常检测服务，落地AIOps智能运维 10. 微服务架构，支持docker和docker-compose方式的部署 ## 技术栈 * 编程语言： - (Backend)Pyt

项目描述：该项目为了管理监理单位和施工单位人员信息，并且施工时遇到不同程度的安全隐患或者质量隐患时，能够快速进行整改。农名工工资计算进行可视化，确保农民工薪资不发错和农民工进入高危工点时进行打卡操作，当发生事故时，能过立马确认高危工点的人员信息 技术架构：SpringBoot + MOngodb+ Redis + Minio + Camunda 职责描述： 1.对原生的mongodb操作，进行二次封装，能够快速使用mongodb的操作 2.为了查看项目到达那个流程，对该项目添加camunda工作流的操作,确保每个流程都是有序进行 4.对文件上传封装Minio的操作 5..对所有的功能进行编写和测试

1、项目分为后台管理和大屏展示两部分： 1）后台管理：数据管理（在线数据、算法管理、业务菜单、资源类型、资源目录、资源管理、表单管理、表单编辑）、系统管理（用户管理、系统名称、角色管理、菜单管理、部门管理、岗位管理、字典管理、日志管理）。 2）大屏展示：主要包括离线数据和在线数据的地图切片展示，切片算法计算结果展示，图层管理（添加、移除、显隐、排序、样式等），同时包括一些地图的常用工具（截图、高程、卷帘、时序、放大、缩小等）。 2、改项目为本人自主完成，包括前端和后端。离线数据主要包括矢量和栅格数据，能够实时调用切片算法计算并展示计算结果，算法平台采用docker+dl_inference。 3、项目难点：不同坐标系，不同位深数据切片。

工程造价管理是建设项目投资控制或成本管理的核心内容，具体包括造价信息管理、概算管理、招标控制价管理、定额管理、技术经济指标管理、工程造价数据库管理等，从而实现可行性研究阶段对建设方案优选、工程的建设标准及设计标准的合理选定，有效控制资金在建设程序的各个阶段合理、有效的使用。 在该项目中工我们遇到专业性较强，数据量大且对数据计算的准确性要求高，国内首创BS架构设计等困难。通过前期率领团队去各设计院调研收集各类需求，研读相关书籍熟悉造价规范， 通过不断的与用户沟通确认历时3个月交付第一稿原型设计并获得用户肯定，之后率领团队成员进行开发工作，历时5个月交付第一阶段成果并获得验收。在用户满意的基础上后续开发了光伏、海上风电等不同电源类型项目的业务。

与团队成员合作，使用Java语言和SpringBoot框架进行开发，配合PMO规范完成了代码编写、测试、部署等任务；维护和优化现有模块，并撰写了接口的技术文档。 技术栈：SpringBoot、Mybatis-plus、MySQL、Redis、Shiro、Jwt等

安全运营平台是一款专门为安全测试过程管理而设计的软件。该系统提供了全面的安全测 试管理功能，包括测试计划、测试用例、测试执行、缺陷管理等，同时支持多种测试类型和测试工具 的集成，方便用户进行全面的安全测试。该系统还提供了详细的测试报告和统计分析功能，包括测试 进度、缺陷分布、测试覆盖率等统计信息，帮助用户了解测试情况和安全风险，以便及时调整测试策 略和优化安全措施。安全测试流程管理系统是一款功能强大、易于使用的安全测试管理软件，为安全 测试过程的有效管理提供了有力的支持。