1. 系统架构设计与优化
设计高可用、高扩展性的基础设施架构（如混合云、容器化集群）。
制定微服务架构下的服务治理方案（服务网格、流量管理）。
优化资源利用率，实施动态扩容 / 缩容策略（如 Kubernetes HPA）。
设计支持百万级用户的分布式系统架构。
优化微服务架构下的服务发现、负载均衡和熔断机制。
2.自动化与 DevOps 实践
云原生技术栈：精通 Kubernetes 集群管理、容器网络（CNI）、存储编排（CSI）。
分布式系统：理解分布式一致性算法（Raft/Paxos）、微服务通信机制。
自动化开发：熟练使用 Python/Golang 编写运维工具和脚本。
构建 CI/CD 流水线，实现应用自动化部署、测试和发布。
开发运维工具（如监控平台、故障自愈系统），提升效率。
推动基础设施即代码（IaC），使用 Terraform/Ansible 管理资源。
3. 云原生技术管理
管理云平台资源（AWS/Azure/ 阿里云），优化成本与性能。
实施容器化部署（Docker）和编排（Kubernetes）。
4. 监控与故障处理
建立全链路监控体系（APM 工具、日志分析、链路追踪）。
设计 SRE（站点可靠性工程）指标（SLI/SLO），推动服务 SLA 达标。
快速响应大规模故障，制定应急预案并定期演练。
5. 安全与合规管理
实施基础设施安全加固（如最小权限原则、网络隔离）。
满足数据合规要求（GDPR、等保 2.0），设计加密与审计方案。
防范 DDoS 攻击，部署 WAF、IDS/IPS 等安全设备。
掌握渗透测试方法，识别基础设施漏洞并修复。
部署零信任架构（如 Istio 服务网格认证）。
6. 成本优化与资源管理
分析云资源使用情况，制定成本优化策略（预留实例、Spot 实例）。
推动资源精细化管理（标签管理、自动回收闲置资源）。
7. 跨团队协作与技术决策
与开发团队协作优化系统架构，制定技术标准。
参与技术选型评审，评估新技术（如 Service Mesh、边缘计算）。
8、熟悉并熟练掌握oracle数据库