• 2015年度总结


    2015年度总结

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    仍然是来的有点迟的年度总结。。。

    废话不多说,上15年的收获、目标和完成度以及16年的计划以及预期到达的程度。

    15年的收获

    经历了人生中的第一份coding工作,也经历了人生中的第一次跳槽,迎来第二份coding。。。

    在第一家公司干了半年的活,大部分的时间都是在开发和维护数据库中间件,个人对其很不满意,虽然功能实现了,但是代码并没有很好的实现复用,其中有很多重复的工作量,开发效率并不高。

    1、数据库中间件

    其是基于微服务、CQRS和Event Sourcing思想进行企业级云平台的构建,所有服务通过其接入数据库,通过DSL实现服务扩展,基于EventBus和EventStore实现读写分离、自动同步和自动汇总等功能。

    • (1)配置文件与Swagger-UI整合,提供数据服务的同时提供在线API文档;
    • (2)支持分页、排序、字段比较、多值查询、自定义SQL规则等功能,多个功能之间自由组合;
    • (3)适配新项目只需提供DSL配置文件即可提供对应的数据服务,无需编码实现;
    • (4)基于Event Bus读取事件自动实现三维数据立方体层级指标汇总;
    • (5)读写分离模块基于Event Bus实现读写库自动同步功能;
    • (6)可根据EventStore进行事件回溯,还原任一数据库到指定位置。

    无耻的复制了之前项目介绍里面的描述,这也是一种复用啊哈哈哈~

    2、相关技术调研任务

    虽说理论上懂了怎么个原理,但是由于没有实际操作,不能验证心中的想法,略微有些遗憾。

    3、Docker操作实践

    在这里要说干什么活最开心莫过于Docker了,之前对于Docker仅仅是一直处在个人环境测试和试验,没有机会接触到生产环境,所以对于Docker的操作和理解也是一个重大的收获,特别是还接触了Kubernates分布式Docker管理这种从没有接触过的技术。

    虽说最后并没有吧Kubernates应用起来,但是好歹也过了一把手瘾。

    4、fabric+git分布式实现代码管理

    分布式代码管理:通过python脚本控制多台服务器,配合git代码管理,实现多台服务器同时更新管理代码和程序。

    觉得在这个公司除了技术上的东西,最大的收获即使认识了第一批程序猿同事们,从他们的身上真的能学到技术或者非技术性的很多东西。

    养成了写工作日志这个东西的习惯,每天简单总结记录今天的成果和收获,干了什么事情,show出每天的成果,Boss说过的一句话:Geek精神看的是结果,Talk is cheap,show me the code.

    没有成果,你就没办法证明你自己。

    15年的目标和完成度

    特地回头看了眼14年度总结,那时候定下的目标是成为一名系统级的程序员,从Linux开始,到JavaEE,之后的目标是Android、嵌入式、云计算或者大数据,梦想是去魅族工作。

    现在看来确实是改变了很多东西,毕竟当时很迷茫~

    • Android对我来说就如同Web一般,没有吸引力。
    • 嵌入式方面,硬件知识我的底子太薄,学习曲线大,前期的投入也较高。
    • 云计算,说白了这是一种服务模式并不是一种技术,其实要表达的应该是虚拟化技术,前期对Docker还是有较为深入的学习和实践操作,但是随着工作重心的转移,这方面的技术已经在我心里雪藏了。

    JavaEE没有深入了解,毕竟不是重心所在。

    大体上完成了目标,目前也在大数据开发岗任职。至于那个梦想,技术还没到家,只能在心底雪藏了~

    16年的计划

    学习一个东西,要理解其背后发生了什么以及其缺点是什么,如何改进。

    干活的过程中,无论是编码还是运维,重复的工作尽量提取出来避免掉,提高工作效率,做有意义的事情,这样才能快速提高自己。

    年末最大的收获就是和师兄畅聊了一番,深深的了解到自己的不足之处,要学习的东西实在太多了。

    饭总是一步步吃的,路是一步步走出来的,每步路的计划:

    • 对Hadoop、Spark开发的巩固和提高
    • 数学基础加强(线性代数、统计学等)
    • 数据挖掘算法深入学习(SVM、降维、矩阵、支持向量机等)
    • 码农基础知识巩固提升(Java底层、数据结构与算法)
    • Python爬虫

    16年预期达到的目标

    Hadoop、Spark开发是现在吃饭的伙计,当前的第一生产力,必须要迅速提升,包括对底层构架的理解和优化学习。在大数据开发领域达到一个比较自如的状态,能够独立Hold住程序和异常,走到哪里秀到哪里。

    数学基础和数据挖掘算法努力拿下,这是以后的核心竞争力。在数据挖掘领域达到入门+的状态,对常见的数据挖掘算法的原理能够了然于胸,最好是能够在实践生产环境中得到运用。

    码农的基础知识需要在实践中结合各方面的资料进行提升,也是很重要的硬实力。

    至于Python,用途多多,尽力拿下,以后还可以教自己的小孩学Python呢~

    结尾

    从伪程序猿变成真正的程序猿,发现上知乎次数多了,喜欢上markdown编辑器了,爱上使用印象笔记来记录自己的生活和学习成果了。

    Keep!

    作者:@小黑

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    设计模式学习之命令模式(Command,行为型模式)(12)
    设计模式学习之代理模式(Proxy,结构型模式)(11)
    设计模式学习之组合模式(Composite,结构型模式)(10)
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/jchubby/p/5449356.html
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