Go

云监控管理平台，后端使用golang技术开发，高并发，微服务，数据监控，实时数据管理和大数据面板展示。 后端高效性能管理，高性能，高并发； 数据监控到数据入库，服务管理，一体化全栈开发； 后台日志管理，日志管理系统； 阿里云部署，paas应用；云端实例节点部署； 负载数据统计，系统运行时长监控； 系统主题切换；

运维监控系统方案简介 1. 面向对象与问题解决（30%） 本方案面向中大型企业、政企单位、科研机构 IT 部门，专为解决“系统故障难定位、资源利用率低、运维效率低下、安全事件响应迟缓”等典型问题而设计。通过构建统一的可视化运维监控平台，实现对服务器、应用、中间件、网络、安全事件的集中监控与预警，全面提升 IT 运维管理效率与安全保障能力。 2. 相比市场常规方案的特点（50%） 提供“全链路+多维度”监控能力，覆盖基础设施、应用性能、网络拓扑、容器与微服务。 内置智能告警策略，支持多条件组合、自定义阈值与机器学习算法进行异常检测。 支持多平台接入（Kubernetes、Docker、VM、数据库、中间件等），且兼容 Prometheus、Zabbix、SkyWalking 等多种协议与采集插件。 提供可视化驾驶舱大屏，支持 Grafana 样式定制、动态权限控制与实时数据联动。 集成自动化运维工具（如远程诊断、批量命令、变更记录），可与 CI/CD 工具链打通。 具备安全监测功能模块（如登录审计、资产扫描、端口暴露识别等），强化安全视角。 3. 产品组成与技术选型（20%） 系统组成：监控采集器（Agent）、指标分析平台、日志中心、告警引擎、可视化管理台、大屏展示模块、自动化执行器。 技术选型： 前端基于 Vue3 + ECharts + WebSocket 构建实时可视化页面； 后端基于 Go + gRPC 微服务架构，支持水平扩展； 数据存储使用 Prometheus、InfluxDB、ElasticSearch； 告警模块使用 Alertmanager + Webhook 自定义通知； 支持 Docker/K8s 一键部署，适配私有云环境； 可与飞书、钉钉、企业微信等协同工具对接推送通知。

1. 面向对象及问题解决（占比 30%）： 赛凡智慧云盘面向政府机关、企事业单位及教育科研机构，解决其在“数据归集不统一、跨部门协作困难、文件权限混乱、安全合规要求高”的现实问题。通过构建统一的私有云存储平台，实现结构化与非结构化数据的集中管理与安全共享，助力组织实现内部知识沉淀与高效流转。 2. 相比市场常规方案的特点（占比 50%）： 支持本地部署、国密认证算法、SM2/SM3/SM4 加密，满足政企对数据主权与安全的高要求。 基于“多租户 + 多角色”权限架构，灵活适配组织内部多部门协作流程。 原生集成全文检索引擎、OCR 文件解析、版本管理与审计追踪。 支持 Web / PC / 手机 / 微信 / 钉钉 / 企业微信 多端协同访问，提升易用性。 自研异地容灾备份模块，提升系统可靠性。 3. 产品组成与技术选型（占比 20%）： 核心模块：文件存储引擎、权限系统、全文检索模块、日志审计中心、客户端套件 技术架构：前端采用 Vue3 + Element Plus，后端基于 Spring Boot 微服务架构，文件存储采用 FastDFS / MinIO，全文检索基于 Elasticsearch，数据库采用 PostgreSQL，支持 Docker / K8s 快速部署。 扩展能力：预留 AI 智能标签、知识图谱能力接口，支持 SSO 单点登录与第三方集成（如钉钉、飞书、金蝶等）

Docker作为容器化技术的核心工具已成为开发者必备利器。然而传统的命令行操作和国外开源Web工具（如Portainer）存在学习成本高、汉化不全、扩展性受限等问题。为此，我们基于国内广泛应用的GVA（Gin+Vue+Admin）go框架，研发了一款功能强大的国产Docker Web GUI管理插件，助力开发者轻松驾驭容器化运维！ 二、功能亮点速览 1. 多维度管理能力 功能模块 核心能力 技术亮点 多主机管理 支持同时接入多个docker主机 同时管理多个主机 容器管理 启停/日志查看/资源监控/执行命令 可视化CPU/内存监控图表 镜像管理 远程下载,管理镜像 多仓库下载镜像 终端管理 Web终端直连容器（支持vim等命令） Xterm.js终端 存储卷管理 持久化存储创建管理 nfs,cifs存储支持 仓库管理 多仓库管理 仓库管理 三、应用场景推荐 1. 企业级应用 开发环境快速搭建 测试环境快速搭建 生产环境快速搭建 2. 教育/实训场景 实验环境秒级创建（配合课程镜像模板） 学生容器使用情况统计 3. 中小企业运维 轻量级多Docker主机管理 可视化健康检查与告警

事件总线服务（Event Bus Service，简称为 EBS）是实现了事件总线协议的服务实例。 事件总线能很方便的让微服务按事件（如同业务领域标记）分类解耦，也让微服务的连接配置简化为只需配置连接事件总线服务的配置即可。其特性如下： 1. 支持TCP连接。 2. 支持consul服务注册和发现。 3. 支持直接导向、随机、哈希、轮询数据传输模型。

1. 【30%】本方案面向谁，解决了什么问题 面向对象：聚焦企业人力资源管理部门、培训管理者，覆盖制造、互联网、服务等需员工技能提升与规范化管理的行业 。 解决问题：解决员工培训资源分散（文档、视频难集中管理）、学习进度难量化跟踪、考试流程线下化低效、人员身份核验繁琐问题，通过一体化平台整合培训资源、自动记录学习轨迹、线上化考试流程，结合人脸识别保障身份真实，提升培训管理效率与效果，助力人才能力标准化建设。 2. 【50%】相比于市场常规方案，本方案有哪些特点 资源与学习管理：常规培训系统资源类型单一、学习路径粗放。本方案支持 多格式资源深度整合（文档在线预览、视频断点续播、支持 SCORM 标准课件），并基于岗位模型规划个性化学习路径，自动推送适配课程；同时，通过行为分析（如视频暂停、重复观看节点）精准捕捉学习难点，辅助培训优化。 进度与考试闭环：常规多为简单进度统计、固定试卷考试。本方案实现 全流程数据联动，学习进度关联考试题库智能组卷（未掌握知识点侧重出题 ），考试结果反向标记学习薄弱项，形成 “学习 - 测试 - 补强” 闭环；且考试过程嵌入人脸识别监考，对接公安人脸库校验，杜绝代考作弊，保障考核真实性。 系统集成与体验：常规系统功能孤立、部署繁琐。本方案支持 与企业 OA、HR 系统深度对接（如同步组织架构、员工档案），降低数据孤岛影响；前端采用微前端架构，实现多终端（PC、移动端）流畅访问，学习、考试、人脸核验操作轻量化，贴合员工碎片化学习与便捷考试需求。 3. 【20%】方案的产品组成或技术选型 产品组成： 资源中台：基于 MinIO 搭建文件存储系统，支持文档（PDF、Word 等）、视频（MP4、FLV）等多格式上传、转码与权限管控；利用 Elasticsearch 实现资源全文检索，关联岗位标签智能推荐。 学习引擎：通过 Vue.js 开发前端学习界面，结合 xAPI（经验 API ）标准记录学习行为数据（如观看时长、交互动作 ），存储至 MongoDB ；运用 Python 机器学习算法（如 K - Means 聚类）分析学习路径与难点。 考试模块：采用 Spring Boot 构建考试服务，集成人脸识别 SDK（如百度人脸 API ），考试时调用摄像头活体检测、人脸比对；用 Redis 做考试缓存，保障高并发下试卷分发、答题提交稳定。 管理后台：基于 React 开发可视化管理界面，对接企业现有系统（如通过 RESTful API 同步员工数据 ），实现组织架构、培训计划、考试结果全流程管控。 技术选型逻辑：围绕 “资源整合、数据驱动、体验流畅、安全可靠” 需求，MinIO + Elasticsearch 保障资源高效管理与检索，xAPI + 机器学习深挖学习数据价值，人脸识别 SDK 强化考试合规，微服务架构（Spring Boot、React 等）适配企业系统集成与多端访问，构建覆盖培训全周期的智能管理体系 。

登科助手——中小学生的智能学习伙伴 登科助手是一款专为中小学生设计的AI教育助手，致力于让学习更高效、更有趣！通过智能答疑、知识点解析和个性化学习推荐，帮助学生快速攻克难点，巩固基础。无论是数学公式、语文阅读，还是英语单词、科学实验，登科助手都能提供清晰易懂的讲解和实时辅导。同时，它还能制定学习计划，培养良好的学习习惯，让每个孩子都能轻松掌握知识，提升成绩。陪伴成长，助力登科，登科助手是学生和家长值得信赖的学习好帮手！

系统分为新老架构： - 老架构（Python 微服务）**：参与大型 KA 客户定制化开发，支持城市急配业务场景，涵盖订单履约、合作商入驻、分账、对账等模块 - 新架构（Golang 微服务）**：参与 SaaS 核心模块的重构与迁移，基于 gRPC 实现服务通信，结合 Kafka 构建异步解耦链路，提升系统稳定性与扩展性 - 主导商品、订单、分拣、配送、WMS 仓储、财务、报表等核心微服务开发，支撑高并发、高可用业务访问 - 基于 Redis 实现分布式锁，解决任务调度多Pod并发问题，确保库存扣减、账单同步等业务的一致性，支持锁有效时长控制与重试机制、幂等保障。 - 报表系统两阶段重构： - 第一阶段引入 **ClickHouse**，提升大数据明细查询效率 - 第二阶段采用 **TDSQL**，支持事务型结构化报表查询，满足复杂导出与多维分析需求 - 引入 Jaeger 链路追踪系统，实现调用链可视化，提升复杂调度场景下的问题排查效率 - 实现租户级数据隔离与私有化数据迁移工具，保障部署安全性、升级灵活性与大型KA客户定制化支持 - 熟悉新旧系统并行维护，具备良好的跨语言（Python/Go）与跨架构协同开发能力

面向学校家长教育局，解决家校舍协同育人的场景，包含一个小程序，一个后台，若干个大屏项目，对不同的学校定制开发。技术框架，后端采用docker+postgresql+golang，支持高并发，数据库采用触发器+分表的形式处理数据分类，使类似于被逻辑删除的数据不会被检索到，提高查询效率。教师评语根据教师对学生的打分，利用ai智能生成评语

运输管理ERP，从合同管理，运单管理，结算管理，结账，财务，开票 全流程系统，涉及多项业财核心算法，支持金蝶 等自动数据传输，内包含多个子模块，机器人，RPA自动审核及报表服务！ 本项目由我带领团队研发而成，主要框架搭建，逻辑涉及，产品涉及，功能设计和开发，采用前后端分离。 本项目由我带领团队研发而成，主要框架搭建，逻辑涉及，产品涉及，功能设计和开发，采用前后端分离。

1. 通过网页可对存储中的文件和目录进行创建，重命名，移动，拷贝， 压缩，解压，权限设置，上传下载等等操作； 2. 通过gin框架编写RestfulApi实现前后端交互； 3. 注册的用户信息存储在mysql中，账号密码认证时获取信息校验； 4. 使用os/exec 包调用linux命令进行文件操作、文件搜索和权限管理； 5. 并发分片上传，通过文件唯一标识uuid分片，最后合并分片； 6. 通过zip包实现文件目录流式压缩下载；

主要为了面对市场的，量化需求，推广需求，比如：当你需要做一个朋友圈推广时，想通过赠送礼品，或者金额时，可能无法保证双方都能得到想要的结果，或信用保证时，平台可以作为记录，作为担保，进行一个推广展示，而获取推广反馈。 面对现媒体，直播，视频，文章时，能得到更快速，更多的推广效果，互动，提高各种你想要的结果，比如 爱心量，播放。。。。

面向程序员、技术爱好者。分享我的个人技术经验。里面包含大量的技术沉淀和分享。涵盖golang原理、postgresql原理、kafka原理、大模型原理。各个技术栈实践经验。可以帮助雇主了解我。同时分享一些事实AI工具。风格参考hugigngfage、deepwiki等热门网站开发。支持快速发布技术文章。

1. 本方案是阿里云智能存储服务的核心存储方案。智能存储服务通过智能 AI 算子（agent），解析视频，音频，文档，图片等多媒体源信息并索引到 Graph 存储中，实现多种媒体文件的关联查询，多度查询等。比如查询包含当前图片中明星的所有图片等。 2. Graph 使用本部门（阿里云） OTS 作为底层存储基座，利用其 LSM 的能力构建邻接表，实现基于图的多度查询。 3. 借助于分布式 OTS 存储，Graph 可以实现无缝扩容，海量数据存储，自动故障迁移等

AI多媒体文创：包含AI chat（最新版本chatgpt和deepseek，快速实现电商、自媒体文案）、AI文生图（动漫风格、小红书真人风格等）、图生视频（任意时长视频生成） AI + 互动艺术：AI游戏制作（包含UI、美术、动画、音效、音乐的AI生成，方便快速实现游戏的创作）；AI互动小说（将小说中的人物场景转换为动漫、真人风格，加以配音） AI数字人：AI主播、AI模特、对口型、跳舞等多种娱乐形式

亿耘商业数字化管理平台面向农贸市场运营主体，提供交易数据采集、商品价格监控、客户画像采集、物业管理、智能水电费管理等一系列的管理功能及数据分析功能，助力农贸市场智慧化转型，亿耘商业数字化管理平台由saas管理平台、智慧秤系统、客流采集摄像头、智能水电表等一系列智能硬件及SaaS软件组成，同时支持根据市场管理、商户和市场消费者不同的角色，提供三个不同的微信小程序供用户便捷使用。

项目描述：作为技术合伙人，在铂客项目中肩负着从项目构思到落地实施的核心职责。主导前后端应用开发工作，从架构设计的宏观层面到具体功能实现的微观细节，均进行了深度且全面的参与。 技术选型与架构搭建：经过对多种技术方案的评估与对比，选用 Golang 作为后端开发语言。这一选择充分考虑到项目未来可能面临的流量高峰，Golang 凭借其高效的并发处理能力和出色的性能表现，为应对大规模用户访问提供了坚实保障。同时，采用 Uniapp 进行 APP 及小程序界面开发，利用其跨平台特性，极大地提高了开发效率，实现一次开发多平台部署，为产品快速覆盖不同终端用户奠定基础。 开发过程把控：在整个开发过程中，制定并严格执行详细的开发计划与质量标准。从架构设计的初稿开始，逐步细化每个模块的功能，精心编写代码，确保各个功能模块之间的无缝衔接与高效协同。 系统监控与稳定性保障：高度重视系统的稳定性与可靠性，建立了一套完善的监控机制。通过实时监测系统的各项关键指标，如服务器资源利用率、接口响应时间、系统错误率等，能够及时发现并预警潜在的问题。一旦出现异常情况，能够迅速定位问题根源并采取有效措施进行解决，确保系统在各种复杂环境下都能稳定运行。 项目成果：凭借高效的团队协作与精准的项目管理，成功在预定的规划时间内完成了初版开发及部署上线工作。上线后，密切关注用户反馈和运营数据，针对随时变化的运营需求，迅速组织团队进行分析与评估，制定合理的迭代方案。通过快速迭代，不断优化产品功能与用户体验，使产品能够精准地贴合市场需求。

小黑鹰编辑器作为一款专业的微信公众号图文速排在线工具，在全国范围内拥有庞大的用户群体，数量高达数百万。 负责整体架构设计与技术选型工作，精心挑选最适合项目发展的技术栈，确保系统具备高扩展性与性能优势。主导核心代码开发，运用精湛的编程技能，打造稳定且高效的底层架构。同时，制定严格的开发规范，保障团队开发的一致性与高质量。在项目开发完成后，主导了百万用户数据的迁移工作，实现新旧系统无差错切换，将项目升级对用户的影响降至最低。即便随着项目发展，数据量达到 T 级规模，项目依然保持卓越的性能与稳定的运行状态。

1、可根据用户输入几个关键字生成相应的流程图、架构图或商业逻辑图等相关图形。 2、只需提供关键词，我们的工具就能立即为您构思出层次分明、逻辑清晰的图结构。不仅准确反映业务逻辑，更呈现出令人赏心悦目的视觉效果。 3、简单高效，即刻可用。无需投入大量时间学习复杂的语法，只需简洁的关键词。 4、解放你的双手，让你能够更专注于核心业务思考和决策，将繁琐的图表绘制交给我们。

1. 目标用户/业务方： 企业全球电商业务（如商城、海外电商平台） 供应链与仓储管理团队（依赖库存数据进行商品调拨、销售预测） 财务与风控团队（需精准库存数据对账，避免资金损失） 2. 核心问题： 高并发与稳定性：全球多机房库存服务面临流量洪峰（如新品发售），原有物理机架构扩容慢、故障恢复难。 数据一致性与安全：百亿级库存流水数据存在MySQL健壮性风险（如主从延迟、数据丢失）。敏感数据（如库存调拨记录）需提升加密等级（KeyCenter升级）。 业务效率瓶颈：ToC订单寻仓算法未考虑跨区调货成本，导致物流费用高。虚拟库存数据差异（如超卖/少卖）缺乏实时监控手段。 3. 相比于市场常规方案，本方案有哪些特点 特点1: 架构设计方面，市场常规方案是物理机部署，静态资源分配。本方案创新点：物理机部署，静态资源分配 容器化（Matrix）+ 微服务，秒级扩缩容，支撑大促流量，灰度发布、熔断降级等SRE能力集成。 特点2: 数据治理方面，市面常规方案是单一机房MySQL，定期人工核对差异，多机房DB治理+KeyCenter加密。本方案采用分库分表+分布式事务优化，百亿数据查询性能提升30%，同时使用国密算法加密敏感流水 特点3：寻仓算法，市面常规方案是基于仓库优先级和拆单率的静态规则，本方案引入动态跨区率因子，引入地理位置与物流成本权重，跨区率↓26%，年节省运费超千万。 特点4：监控体系，常规方案为离线报表，T+1发现问题。本方案则实现实时差异监控+自动化修复，基于Redis+Prometheus的库存差异秒级告警，差异率从0.5%↓至0.02% 技术壁垒：混合云兼容性：容器化方案同时适配企业自建机房与公有云（如AWS），实现全球库存数据同步。高可用设计：Thrift RPC+Redis集群，保障99.99% SLA（原系统99.9%）。 3. 【20%】方案的产品组成或技术选型 核心架构： 用户请求 → API Gateway (OpenResty) → 微服务集群 (Golang, Thrift RPC) → 数据层: MySQL (分库分表+TiDB辅助分析) + Redis (库存缓存) → 运维层: Matrix容器平台 + Prometheus/Grafana监控 关键技术栈： 开发语言: Golang（高并发业务逻辑）+ Python（数据分析脚本） 中间件: Thrift：跨语言RPC，支持Java/PHP业务方调用。 Redis Cluster：库存热点数据缓存，抗10万+ QPS。 安全: KeyCenter国密SM4加密流水数据。 算法: 寻仓算法基于运筹学线性规划（OR-Tools优化）。 交付价值： 全球库存服务P99延迟从500ms↓至80ms，大促期间零故障。