Cloud Native
云原生技术
围绕容器、编排与微服务构建弹性基础设施，让应用具备可移植、可扩展和可治理的运行底座。
容器化交付服务治理弹性伸缩
Stack
Kubernetes · Docker · Spring Cloud · Redis
01 / 能力
Engineering focus
从平台到生产，覆盖系统演进的完整链路。
技术不只是一组名词，而是把交付效率、运行稳定性和工程体验连接起来的方法。
Delivery
DevOps
打通代码、构建、制品与部署链路，把交付过程沉淀为可复用、可校验、可恢复的工程能力。
持续集成持续交付平台工程
Stack
GitLab · Jenkins · Spring AI · Agent Workflow
Reliability
SRE
用指标、链路、日志和自动化治理生产稳定性，缩短发现、定位与恢复问题的路径。
可观测性容量治理故障恢复
Stack
SkyWalking · Prometheus · Flink · ClickHouse
02 / 个人
Profile
个人简介
深圳，中国
黎博凯
Java / AI-Native 工程师
安克创新
li_bo_kai@qq.com毕业于广东海洋大学计算机科学与技术专业，拥有 3 年 Java 后端研发经验。持续实践企业级智能体、研发效能平台、云原生可观测与大数据系统，能够借助 Coding Agent 完成全栈开发、系统集成与独立交付。
03 / 教育
Education
教育经历
广东海洋大学
计算机科学与技术（本科）
数学与计算机学院；主修计算机网络、操作系统、算法与数据结构、数据库原理及应用、C 语言等课程。
2019.09 - 2023.06
软考中级软件设计师英语 CET-4
04 / 工作
Experience
工作经历
3 段经历
目前
安克创新
在职研发工程师
- 加入安克创新，持续从事工程研发工作
- 聚焦 Java、AI-Native 开发与企业级智能体的工程实践
JavaAI-NativeCoding Agent
2025.03 - 2026
深圳市名通科技股份有限公司
Java 研发工程师
- 云帆 DevOps：负责核心功能研发与系统集成，打通 GitLab、Jenkins、制品库及 Kubernetes 工具链
- 智能体工程：搭建 Agent Harness，设计代码逆向理解智能体并主导规格驱动研发智能体落地
- 云眼可观测：参与 Kafka → Flink → ClickHouse 实时链路核心开发与生产稳定性治理，支撑 4 个省级客户交付
JavaSpring AIFlinkClickHouseKubernetes
2023.07 - 2024.12
深圳市华阳国际城市科技有限公司
Java 研发工程师
- 造价指标与 BIM：累计参与 2 个大版本、30+ 个小版本迭代，完成 150+ 项研发任务
- 查询治理：参与慢查询优化与数据迁移，使相关接口平均查询效率提升 73%
- 任务调度：推动算量服务无状态化与规则化动态扩容，计算时间降低 50% 以上
Spring CloudElasticsearchMongoDBClickHouseRabbitMQ
05 / 项目
Projects
项目经历
3 个项目
云帆 DevOps 研发效能平台
核心开发
2025.03 - 2026
面向企业研发效能建设的一体化 DevOps 平台，覆盖代码、构建、制品与 Kubernetes 部署流程，并建设生产级 AI Agent 能力。
- 打通 GitLab、Jenkins、制品库与 Kubernetes 工具链，建设流水线智能体，实现配置生成、校验及流水线自动创建与更新
- 搭建 Agent Harness，统一 Workflow、Tool、Context 与结构化状态管理，引入结果校验及失败恢复机制
- 通过 Multi-Agent 分层分析、按需代码检索、代码证据与覆盖检查，反向生成项目文档集
- 将需求、概要设计、详细设计与代码开发编排为多阶段 Workflow，通过结构化 IR 传递规格和状态
端到端
研发流程编排
Multi-Agent
分层分析
可恢复
任务执行
JavaSpring BootSpring AIGitLabJenkinsKubernetesAgent Workflow
云眼微服务可观测平台
Java 开发
2025.03 - 2026
面向微服务与云原生应用的统一可观测平台，基于 SkyWalking 自动发现微服务资产与调用关系，构建 CMDB、服务拓扑、链路和指标统一观测能力。
- 自动识别应用、服务、实例及依赖关系，支撑 CMDB、应用拓扑、调用链查询、性能分析及指标告警
- 参与 Kafka → Flink → ClickHouse 核心开发，通过滚动与滑动窗口计算 QPS、TP95/TP99 和平均延迟
- 治理 Kafka 积压、Flink 高负载与反压、Checkpoint 异常及 ClickHouse 入库延迟等问题
20 亿+
Span / 日
约 2 TB
数据 / 日
4 个
省级客户
JavaSpring BootSkyWalkingPrometheusKafkaFlinkClickHouseRedis
BIM 算量与造价指标大数据平台
核心开发
2023.07 - 2024.12
面向建筑造价领域的工程数据检索、指标分析及 BIM 自动算量平台，支持亿级历史工程数据多维度查询。
- 基于 Elasticsearch 建设亿级数据多维查询能力，围绕索引设计、复杂查询及检索性能进行优化
- 将部分高频业务数据从 MongoDB 迁移至 ClickHouse，并结合 SQL、索引和 Redis 优化查询链路
- 推动计算服务无状态化，通过任务规则实现节点动态扩缩容，并引入任务心跳和异常告警机制
亿级
数据量
73%
查询效率提升
50%+
计算时间降低
JavaSpring CloudMySQLElasticsearchMongoDBClickHouseRedisRabbitMQ
06 / 联系