运维开发工程师-GO-监控平台

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：在监控、可观测性、SRE领域深耕，成为公司内部的技术专家或架构师
• 管理路线：带领监控平台或SRE团队，负责更大范围的系统稳定性与效能
• 跨界发展：基于对业务和系统的深入理解，转向更广泛的平台工程、云原生架构等方向
• 负责监控平台的核心架构设计与开发，包括数据采集、存储、查询、告警等模块
• 推动全栈可观测性建设，统一数据模型和标签规范，并建设标准化的监控接入体系
• 优化告警系统，包括告警策略、降噪、收敛，并推动SLO/SLI和错误预算的落地
• 探索并落地基于LLM的智能告警、根因分析和值班Copilot等创新功能
• 精通Go语言，具备扎实的后端开发能力，熟悉高并发、分布式系统架构
• 深入理解监控系统原理，熟悉Prometheus、Grafana等主流监控技术栈
• 熟悉容器、Kubernetes等云原生技术，了解SDK/Agent/Exporter等监控数据采集方式
• 对LLM、AIGC有浓厚兴趣，了解如何将大模型应用于运维场景

申请策略

• 在面试中展现你对监控体系建设的整体思考，而不仅仅是某个具体工具的使用
• 可以提前了解中通快递的业务模式和技术架构，思考监控平台如何更好地支撑其物流业务
• 突出监控系统、可观测性平台或SRE相关项目经验，详细描述你在架构设计、性能优化、告警治理方面的具体贡献
• 强调Go语言开发经验，特别是高并发、分布式系统的开发实践
• 如果有Prometheus、Kubernetes、Grafana等开源组件的深度使用或二次开发经验，务必重点提及
• 展示你对LLM、AIOps的兴趣和探索，例如相关的个人项目、论文阅读或技术博客
• 系统梳理Prometheus、Thanos、VictoriaMetrics等监控存储和查询引擎的原理
• 了解LLM应用开发的基本范式，如RAG、Agent、Function Calling，并思考如何应用于告警分析

面试指南

• STAR法则：在回答项目经验类问题时，清晰描述情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)和结果(Result)
• 系统设计思路：对于架构设计类问题，从需求分析、技术选型、模块划分、数据流、容错与扩展性等维度展开
• 问题解决框架：对于优化类问题，先定义问题，再分析瓶颈，提出多种方案并权衡利弊，最后给出可验证的改进措施
• 请描述一次你设计或优化监控告警系统的经历，遇到了哪些挑战，如何解决？
• 如何设计一个支持百万级指标采集和查询的监控系统架构？
• 谈谈你对SLO和错误预算的理解，以及如何在一个业务团队中落地？
• 如果让你用LLM来优化告警降噪，你会怎么设计？
• Prometheus的存储引擎有什么优缺点？在数据量大的情况下如何扩展？