运维开发工程师（偏日志与数据）

优缺点分析

角色解读

• 在可观测性领域深入，成为日志/监控平台架构师
• 横向扩展至 SRE、云原生基础设施工程师
• 依托公司内部指导机制，快速成长为技术骨干或团队负责人
• 设计和开发日志与可观测性平台，包括数据采集、处理、存储和可视化模块
• 维护并优化 Kafka、ClickHouse、ELK 等数据管道，保障高可用和低延迟
• 开发日志和指标的聚合查询功能，支持业务监控和故障定位
• 与监控、平台、安全团队协作，提供定制化数据服务
• 扎实的开发能力，精通 Python/Golang/Java 中的至少一门
• 深入理解 ELK、Kafka、ClickHouse、FluentBit 等组件的原理和运维
• 有高并发日志数据处理和管道优化经验
• 熟悉 Prometheus、Grafana、OpenTelemetry 等云原生监控技术

申请策略

• 了解波克城市的游戏业务背景，思考日志平台如何支撑游戏运维
• 在面试中展现自驱力和在复杂系统中解决问题的能力
• 突出日志平台或数据管道的自研经验，说明性能指标和优化成果
• 强调对 ELK、Kafka、ClickHouse 等组件的深入理解和实际运维案例
• 列出相关的开源贡献或技术博客，展示技术热情
• 补充云原生监控体系（Prometheus、OpenTelemetry）知识
• 练习高并发数据处理的设计思路，准备系统设计面试

面试指南

• 系统设计题：先明确需求（规模、延迟、可靠性），再选型组件，给出架构图，最后讨论容错和监控
• 故障排查：描述具体现象 -> 缩小范围（日志、指标、链路）-> 定位根因 -> 给出解决方案和预防措施
• 项目经验：用 STAR 法则，突出角色、技术选型、难点和量化成果
• 如何设计一个高可用、可扩展的日志采集系统？
• Kafka 消息积压的原因和排查思路是什么？
• ClickHouse 在日志场景下的优势与典型优化方法
• 如何结合日志、指标和链路进行故障定位？
• 过去项目中遇到的最大技术挑战是什么，如何解决？