背景 公司业务主要为物联网产品,目前终端设备 3w+,主要分为四个技术栈 前端: vue2 ,vue3后端: 传统 spring cloud+nacos+mysql+sqlite大数据: Cloudera 系列,spark(ai 的模型训练放在 spark 上)ai: tensorflow 目前现状 公司项目管理较为混乱(人力复用严重,代码质量低下,产出比低)技术栈混乱,各个技术栈各干各的,壁垒高,且沟通困难开发人员水平较低(代码非常飘逸) 计划中的改进 项目人员基于 人力资源池模式定期对员工进行培训,引入代码质量检查,加强代码规范的宣讲对公司技术栈进行深度梳理数据治理,引入时序数据库解决物联网时序数据存储问题 目前规划关键技术 存储: dgraph(存储设备信息等数据)/PostgreSQLvictoria-metrics(存储时序数据)/TimescaleDBhdfs,rook(ceph) 计算: flink,flink statefulsetknative,kubeflow 基础设施: k8s,istio 框架: appsmith/码匠(低代码),vue3Quarkus 持续集成: drone ci/jenkinssonarqubebuildah 请各位帮忙看看,这样是否合理, 是否有更好的选择
