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该项目为北京云能互联科技有限公司的招牌项目，本人负责该项目的服务架构、拆分、管理后台开发和小程序开发，本人参与该项目开发于2019年9月份到2021年9月份，完成了该项目的第一个版本设计和开发工作。

解决了快速搭建展示型网站（如：企业官网、技术博客、信息门户等）的框架体系，是电子政务、电信综合门户、企业信息门户、知识管理平台、电子商务平台的基础性软件系统。可以帮助政府、企业或组织灵活、准确、高效、智能地管理信息内容，实现信息的采集、加工、审核、发布、存储、检索、统计、分析、 反馈等整个信息生命周期的管理。采用时下最流行的Springboot+thymeleaf框架搭建，具有灵活小巧，配置简单，标签化模版，快速开发等特点。主要解决公司搭建网站成本高、投入大、周期长等问题，也可作为初创公司很好的基础技术框架。使用过程中不需要专业的后端技术开发技能，只要使用系统提供的模版标签，即可轻轻松松建设网站。

将原来运行在x86服务器上的2节点rac集群数据库迁移到oracle一体机4节点的rac集群上，项目中包含对ogg和dataguard的升级，设计数据量20T，项目完成以后要求数据库性能提升30%以上。

项目描述： 本来鲜集团下北京本来生活部针对线上业务和线下门店业务的业绩总览分析，搭建本来生活数据中台，包括数仓建设、商品智能推荐、用户画像分析等。 责任描述： 1、前期负责离线数仓的开发工作，以及数仓迁移上云； 数仓建设先后迭代3个版本，v1.0项目最初采用kettle搭建了整个集团数据的数仓报表开发流程；v2.0正式采用Hadoop生态，采用hive开发，azkaban调度一整套流程；v3.0数仓开发上云，迁移到阿里云dataworks上进行数仓开发、血缘管理、数据质量、数据地图、数据校验等相关数据治理工作。 2、后期负责商品智能推荐、线下门店智能订货系统； 数仓上云后，依托阿里云平台功能组件，采用商品、用户协同算法模型为公司APP首页做精准推荐；采用规则模型，设计线下门店自动订货系统，减少门店店长工作量，也保证货物的最佳运输周期。

整理内部保密数据，分割业务数据流向，将不同保密数据拆分 用了多种数据加密方式，针对不同数据加密并建立验证系统 切分不同的业务模块，当数据在不同业务模块间流转时，二次加密解密保障数据安全性

1.拉取国家及省厅反诈平台基础数据，导入市州第三方AI并进行数据分析，自动向用户发送互动语音及短信提醒，将结果反馈省厅 2.springboot+mybatis+vue+redis 3.大数据量下的数据库优化，分库分表，缓存，多线程

1. 用户管理，人员管理，事件管理 2. 全流程开发，使用oracle，vue3，springboot 大数据量的处理，oracle转es的使用，kafka的使用，redis的使用等

1后台SAAS 项目的重构，拆分。该项目主要功能模块分为，图片入库流程 （外部导入，图库导入，串片，异常导入等）首页Portlet展示、访问量，图片数量 图片展示，图片标签，点赞，收藏下载，图片直播，视频直播。后台主要采用spring boot 微服务架构 （注册中心，负载均衡，网关，数据库采用sharding jdbc + mysql + mongo+es + redis 分布式缓存） 2微信授权，企业微信授权

一个听歌的小程序，后台通过网站维护乐库，将下载的音乐上传到自己的服务器，做成小程序后可查询音乐库中的音乐，可以添加收藏，创建自己的歌单等

1. 完成数据结构设计,支持大数据和一定并发量. 2. 数据库的日常巡检和维护 3. 应急处理,如数据误删除,表损坏 4. 数据迁移到其他数据库 5. 数据计算,从基础库迁到ES等搜索引擎

在Linux操作系统上，将数据库从11G/12C升级到19C版本，项目周期为期2年，整个项目包含35套数据库升级和迁移，其中rac有11套，单机24套，另外在升级过程中还包括ogg和dataguard的升级。

为 PG 数据库高可用工具Patroni添加自定义监控和功能以及适配修改其中的原生的功能，比如 patronictl list / remove 等命令，根据需求进行深度适配修改。

1. 完成公众号的数据设计. 2. 完成客户需求的沟通 3. 处理公众号推送的问题,解决5万人的推送问题 4. java的架构设计 5. 项目的CI/CD环境达建

本人从事网络安全行业，具备完整的安全运营解决方案，开发过完整的stackstorm+thehive+Elk解决方案，可已经需求定制符合您需求的剧本要求 之前在交易所做安全，懂区块链会写量化，欢迎了解。

1.项目分为总览、客户服务中心、检定规程管理、收发管理、实验室检定、智慧检测中心、报告管理、数据专家库、系统设置等模块 2.我负责检定规程管理、收发管理、实验室检定、报告管理、数据专家库等模块设计和开发工作；项目使用的技术栈是springBoot+springClod+redis+kafka+mqtt+nacos+nginx+oracle+mysql等 技术完成，系统采用的是分布式架构，量传系统只是其中一块，还包括，“体系中心”、“全性能”等子系统共同建设的一套为计量数字业务处理和智能控制的整套方案。

通过dblink将数据库的性能数据和基础信息进行汇总到监控数据库中，并通过监控数据库对当前数据库中的状态进行评估，判断是否存在性能问题，数据库是否可用，对这些数据进行汇总以后结合达芬奇平台进行报表展示，展示内容包括数据库大小，数据库吞吐量，数据库归档量，数据库每月增量等。

类似微博发帖子和浏览帖子，互动交流的一个微应用，主要是针对在校大学生的，可以申请创建学院，发布话题，关注帖子或成为粉丝

MySQL集群架构（如MySQL NDB Cluster Percona XtraBackup Cluster）： 优点：高可用性，无单点故障，良好的可扩展性，高性能。 缺点：配置和管理复杂，需要特定的硬件和网络环境，成本较高。 在高数据量读写时，MySQL主从架构和MySQL集群架构优缺点描述 Replication（主从架构） 1、存储速度快； 2、弱一致性：在A节点写入的数据，无法保证把这条数据分发到集群的其他节点上，这就有可能出现在A节点写入的数据，在B节点上查不到这条数据。 由于弱一致性的特点，我们不能在Replication上保存高价值的数据，而是适合保存低价值的数据，如日志数据、新闻、论坛帖子数据等。 MySQL集群架构PXC（Percona XtraDB Cluster） 1、存储速度稍慢 2、强一致性：能保证数据同步的强一致性；在集群的A节点写入的数据，PXC方案一定会保证这条数据成功的同步到数据库集群的其他节点上。所以，PXC方案适合保存高价值的数据，如订单、账户、财务数据等等。 本文重点时讲述PXC（percona XtraDB Cluster）docker 方式

使用Python+Django搭建web端框架，目前有菜单管理，ops管理，测试管理正在逐步开发中。后期会进行数据获取，如果有需要的老板可以联系我。量大优惠

项目名称：资产证券化数据仓库 项目介绍： 资产证券化数据仓库项目旨在构建一个专门用于管理和分析资产证券化数据的中央数据仓库。该数据仓库将收集、整合和存储各类与资产证券化相关的数据，为金融机构、投资者和监管机构提供全面和准确的数据支持。通过该项目，用户可以更好地理解和评估资产证券化产品，降低投资风险，提高决策效率。 项目特点和功能： 数据收集与整合：资产证券化数据仓库通过与相关数据源接口对接，实时、定期或批量地收集各类与资产证券化相关的数据，如资产池信息、债务人信用评级、偿付数据等。同时，对收集的数据进行清洗、转换和整合，确保数据的准确性和一致性。 数据存储与管理：该数据仓库提供高效的数据存储和管理机制，采用适当的数据库技术和数据结构，以支持大规模数据存储和快速查询。通过合理的数据分区和索引策略，实现对历史数据和实时数据的高效访问。 数据质量与验证：资产证券化数据仓库实施严格的数据质量控制和验证机制，对源数据进行验证、校验和清洗，确保数据的准确性、完整性和一致性。通过数据质量报告和监控，及时发现和解决数据质量问题。 数据分析与报告：该项目提供数据分析和报告功能，为用户提供多维