深度业务洞察
建立基于机器学习的流量异常检测模型,自动识别并动态封禁伪装成正常用户的慢速攻击。
引入全链路压测与混沌工程注入机制,在生产环境中主动暴露高并发集群的潜在性能断层。
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。
建立基于机器学习的流量异常检测模型,自动识别并动态封禁伪装成正常用户的慢速攻击。
针对海量实时流式统计需求引入计算引擎,实现核心业务数据产生即计算的超低延迟体验。
实施分布式文件系统统一对象存储架构改造,高效承载海量图片、音视频等非结构化数字资产。
实施核心业务系统灾难恢复能力自动化注入压测与RTO/RPO指标校验。
构建基于轻量级Web后台的全球边缘计算节点任务实时调度与可视化监控看板。
实施针对数据库慢查询日志的AI自动分析与索引推荐,将数据库调优由被动响应转为主动预防。
实施基于K8s NodeAffinity的Pod亲和性调度策略,将频繁高频交互的微服务调度至同一宿主机。
实施面向大模型训练的高性能分布式文件存储与并行数据加载加速传输管道。