阿里云阿里云智能-管控系统实例研发专家-北京/杭州
任职要求
• 5年以上IT、互联网、云计算开发相关工作经验; • 在多线程、高并发分布式编程、DevOps、操作系统、虚拟机、设计模式等领域有扎实认知; • 熟悉主流框架与技术,如:Spring Boot、Dubbo、MySQL、Redis、Elasticsearch等; • 责任心强,具备良好的团队合作精神和抗压能力; • 有良好的学习能力,善于沟通协作,能够主导跨团队的项目保障工作,以结果和行动为准则,追求卓越。 加分项: • 熟悉阿里云产品,有云计算产品管控系统开发经验和阿里云OpenAPI使用经验; • 熟悉业内主流大模型开发平台,并有相关的大模型应用开发经验。
工作职责
1.技术方案设计 • 与PD紧密合作,收集、识别、分析云服务器(ECS)实例产品需求,确定技术方案的目标、范围和交付成果; • 基于需求分析,进行技术可行性分析和方案评审,选择合适的技术选型、功能设计、技术架构、数据架构和开发流程等。 2.技术实现 • 基于技术方案的拆解,按照任务目标和产出规范,完成任务/子任务的设计、编码开发和系统功能实现; • 负责核心功能的架构与代码模板的编写,开发与维护系统公用核心模块,技术架构重构、优化等; • 对编码进行阶段性的讨论和CodeReview,并通过调试优化,推动代码成功部署; • 在技术方案评审和CodeReview过程中,能够给予年轻工程师经验指导,帮助其快速成长; • 对开发中和部署后的程序进行必要的维护和迭代,包括值班oncall、升级工单处置、bug排查、问题诊断、产品体验改善、性能和成本优化等。 3.稳定性和性能优化 • 制定稳定性策略,寻找并解决产品系统中的潜在风险和瓶颈,覆盖线上疑难杂症问题,确保系统的安全可靠; • 运用产品优化技术和方法,进行性能优化,提高产品稳定性和性能。 4.技术预研 • 及时掌握行业内新的产品技术和趋势,持续跟踪友商的产品形态和客户的业务特征,并将其转化为ECS的新产品技术需求,从而保证ECS产品能力的先进性。 5.技术规划 • 理解业务战略及重点,基于业务需求做出高可用、高可靠、高拓展性的技术架构规划和落地。
1、技术方案设计 • 基于业务关键路径与风控等级,主导可靠性目标体系设计:SLA、SLO、SLI 定义与度量口径固化,建立 Error Budget 机制并推动准入/发布决策闭环; • 设计统一的可观测性与事件数据模型(日志/指标/链路/事件/变更),输出监控覆盖与告警分级策略; • 面向容量与资源弹性制定预测与规划方案:峰值建模、容量水位、扩缩容阈值、突增防护。 2、技术实现 • 将可靠性方案拆解为落地任务:指标接入、探针开发、告警规则、治理脚本、自动化运维工具、调度策略优化等,按规范交付; • 编写高质量自动化脚本与服务(Python/Go/Java/Shell),实现批量操作、巡检、数据对账、状态校验、健康探测与回滚; • 深度参与故障应急:值班 OnCall、事件指挥、跨团队协调、战情同步;推动 MTTA/MTTR 降低。 3、安全、稳定、效率和性能优化 • 建立全链路 SLI 指标体系:可用性、延迟、吞吐、错误率、资源利用率、队列深度、调度成功率、实例生命周期关键状态等;持续可视化与例会化分析; • 优化告警体系:告警质量指标(噪音率、误报率、漏报率、可行动性)、Alert → Incident 转换标准、分级通知矩阵; • 推进开发协同(左移):在设计、开发与测试阶段加入稳定性 CheckList(幂等性、重试策略、熔断/超时、探活、依赖降级、状态收敛)。 4、技术预研 • 预研 Chaos 工具/平台并结合业务特性沉淀标准化故障模型与韧性指标; • 评估智能告警关联、根因定位、异常检测(时序/拓扑/依赖图谱)算法的适用性与成本收益,推动 PoC 与灰度落地; • 针对下一代可观测性(日志与指标融合、采样优化、eBPF 无侵入追踪)提出演进路线。 5、技术规划 • 基于业务增长曲线、产品演进与战略项目制定年度/季度稳定性 OKR:SLO 提升、MTTR/噪音告警压降、自动化覆盖率、演练覆盖率、容量冗余下降、成本优化目标等; • 规划多活/容灾演进路线:跨 Region 容灾 → 主动故障转移 → 智能调度;分阶段 KPI(RTO/RPO、演练周期、切换自动化程度); • 制定发布与变更分级治理路线:高风险变更识别 → 准入标准 → 影子/灰度策略 → 自动化验收 → 全量放量策略 → 回滚演练常态化。
1、技术方案设计,技术方案的落地与实现,并确保产品稳定性并持续提升产品性能实现性能优化, 2、参与从用户侧到后端资源侧,数据链路,控制链路,性能日志采集,审计,检索,分析等一整套分布式系统的研发,提供全球数据库服务; 3、利用云原生,基于K8S,Docker,云上ECS/神龙,云盘,VPC等云原生技术与数据库技术结合,给用户提供优质体验,高性价比,易用,高性能的云数据库服务; 4、通过产品化,智能化方式管控阿里云和阿里巴巴经济体的大规模分布式数据库实例集群,并支撑公共云和集团业务需求,为双十一等大促场景提供稳定,顺滑的体验。 5、参与数据库 DBaaS 平台的产品规划和平台技术演进。
工作职责 1、Istio/ServiceMesh 是小红书大规模注册中心的技术选型,主导和参与注册中心架构设计和研发工作; 2、参与注册中心的管控平台、Istio K8S集群运维工作 3、作为核心成员,参与可支撑千万级实例的注册中心高可用、单元容灾架构演进和落地 4、响应和处理业务侧的日常oncall、线上故障问题诊断和止损