Constantin Michael Weisser，巴西圣保罗的开发者
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Constantin Michael Weisser

Verified Expert  in Engineering

DevOps Engineer and Developer

Location
São Paulo, Brazil
Toptal Member Since
November 15, 2022

Michael是一名DevOps工程师和顾问，曾做过开发人员, architect, team lead, 也是过去七年的顾问. 主修自动化工程, continuous delivery, QA automation, and infrastructure engineering, 他热衷于用现代技术和优秀的团队打造伟大的产品. 迈克尔是一个有条理的问题解决者, 在管理权衡和构建高效和面向未来的解决方案方面经验丰富.

Infrastructure as Code (IaC)LinuxGitJavaDockerBashTest AutomationREST APIsDevOpsTerraformContinuous Delivery (CD)ClojureAmazon Web Services (AWS)Software EngineeringGitHubTest Automation ArchitectureThymeleafCore JavaSDN

Portfolio

Nubank
Clojure，契约测试，测试自动化，持续部署...
Novatec Consulting
Azure, Java, Kotlin, Bash, SQL, Apache Kafka, Jira, Confluence, JDBC, Hibernate...
Novatec Consulting
Amazon Web Services (AWS)、Azure、Azure Kubernetes Service (AKS)、Jenkins...

Experience

Linux - 10 yearsJava - 7 yearsDevOps - 6 years基础设施即代码(IaC) - 5年Terraform - 5 yearsAzure - 3 yearsClojure - 3 years

Availability

Part-time

Preferred Environment

Terraform, Amazon Web Services (AWS), Azure, Linux, Java, GitHub, Azure DevOps, Splunk, Kubernetes, Docker

The most amazing...

...我所从事的工作是一个大规模部署安全平台，确保每周数千次的生产部署, 珍惜产品工程师的安心.

Work Experience

Senior Software Engineer

2021 - PRESENT
Nubank
  • 通过有针对性的多国支持，扩展了全球合同测试平台, 在我们的业务中，地区差异是一个很重要的问题. 该平台每周在超过1200个微服务中确保数千个代码更改.
  • 在每个管道执行中设计自动化测试的性能. 减少了35%的总执行时间和成本, 降低操作成本，减少所有工程师的等待时间.
  • 计划并监督1个以上的合同测试执行和合同测试数据的迁移,200个微服务，提供新功能和更好的开发体验.
Technologies: Clojure，契约测试，测试自动化，持续部署, Performance Engineering, Microservices, Apache Kafka, GitHub, Google BigQuery, Data-driven Decision-making, Whiteboarding, Decision Modeling, Request for Comment (RFC), CI/CD Pipelines, Test-driven Development (TDD), Functional Programming, REST APIs, Amazon Web Services (AWS), Architecture, Programming Languages, Infrastructure as Code (IaC), DevOps, Networking, Git, Metrics, Continuous Integration (CI), Continuous Development (CD), Continuous Delivery (CD)

Senior Consultant

2018 - 2021
Novatec Consulting
  • 领导一个DevOps转型项目, 为一家不到1人的中型科技公司的经理提供咨询,000名员工挑选关键技术, reorganize team structures, 采用新的解决问题的方法. 减少90%的变更交货期.
  • 在Azure上为六个产品团队开发和维护持续交付平台，运营工程师很少, 支持20个微服务的简单操作. 对所有团队的工程师进行关键技术和最佳实践培训.
  • 为云原生应用程序平台的自动推出构建基础架构测试策略. 为自动化测试套件实现了第一个版本, 然后将其集成到所有基础设施自动化管道中.
  • 为云原生应用程序环境设计灾难恢复计划, covering unforeseen data loss, regional outages, and emergency failover options.
  • 通过使用配置管理和谨慎的自动化脚本，为团队中的所有工程师自动配置工作环境，从而简化了开发体验.
Technologies: Azure, Java, Kotlin, Bash, SQL, Apache Kafka, Jira, Confluence, JDBC, Hibernate, Kubernetes, Docker, OpenID Connect (OIDC), REST, WebSockets, Terraform, Pulumi, Git, GitHub, Bitbucket, Ansible, Puppet, Jenkins, Azure Pipelines, GitHub Actions, Miro, Slack, Grafana, Prometheus, Fluentd, Splunk, Agile, Continuous Deployment, Infrastructure as Code (IaC), Infrastructure Testing, Spring Boot, Micronaut, Azure DevOps, Linux, Arch Linux, Ubuntu, DevOps, Continuous Learning, Data-driven Decision-making, Key Performance Indicators (KPIs), REST APIs, Amazon Web Services (AWS), Architecture, Programming Languages, Clojure, Networking, Test Automation, CI/CD Pipelines, Helm, Metrics, Infrastructure, Continuous Integration (CI), Continuous Development (CD), Continuous Delivery (CD), Helmfile

Software Engineer

2016 - 2018
Novatec Consulting
  • 构建一个基于Azure的环境，使用Azure SQL在AKS上持续部署微服务. 环境完全由Terraform提供，并在基础设施更改时自动进行测试.
  • 开发了一个基于Apache Kafka的事件源应用程序, 维护平台上所有用户事件的事务安全审计日志以自动生成业务级报告.
  • 将一组微服务从专有的Cloud Foundry迁移到基于公有Azure aks的环境. 设计了Jenkins管道到Azure DevOps管道的迁移策略, 遵循严格的管道即代码方法.
技术:亚马逊网络服务(AWS)、Azure、Azure Kubernetes Service (AKS)、Jenkins, Terraform, Spring Boot, Apache Kafka, Microservices, Pipelines, Architecture, Linux, Java, Infrastructure as Code (IaC), Infrastructure, Continuous Integration (CI), Back-end

DevOps转型:从传统部署到高速部署

客户是一家拥有稳定客户群的B2B物流企业, but competition was catching up. 领导者希望探索确保市场地位的方法，并将高交货时间和故障率确定为主要问题. 他们面临着技术上的困难，比如老化的内部部署堆栈, complex monoliths, and scattered configuration. 他们面临着文化上的障碍，比如对事件反应的责任不明确.

我是DevOps转型领导团队的一员. 我指导CICD团队将CD打造为内部产品. 我与基础设施团队一起设计了公司的技术栈，并建议管理团队选择关键技术. 我还支持管理团队选择决定转型成功的kpi.

在我任职期间，第一个微服务被部署到Azure的基础设施上. Terraform自动提供了云环境, 哪些可以显著提高基础设施的可靠性. 而不是安排大量的发布和高风险, 工程师在接到任务后的几小时或几天内就部署了变更. 管理团队现在可以访问诸如变更前置时间和部署频率之类的指标.

Azure上微服务的持续交付平台

作为DevOps工程师，我为这个项目做出了贡献. 我最初开发了一个自动化的云架构，在Azure上运行大约20个微服务. 来自六个产品团队的软件通过Azure DevOps管道自动构建和部署. 部署目标是Azure云上的AKS. 整个基础设施通过Terraform模块进行了描述和自动化. 最大的挑战之一是无法找到能够帮助操作基础设施的操作工程师. Consequently, 我标准化了系统的手工开发过程，并为工程师提供了可重用的解决方案，以加快部署并减少认知负荷.

自动扩展到几十个类似的环境

这个客户机托管了几十个类似的环境，每个客户一个. Initially, 所有环境都是传统的内部部署，由工程师手工构建和维护. 客户希望将设置时间从数周减少到数小时. 他们正在寻找一种可扩展的解决方案，以便按需添加新客户.

我建议我的客户在Azure上为基于云的部署选择理想的技术. 客户只有几个人负责运营, 所以我选择了可扩展的低维护解决方案，如Azure Appservice. 我构建了Terraform模块作为单一环境的蓝图. 自动化和配置管理补充了代码，可以快速扩展到数十甚至数百个实例. 我设计了用于大规模监视和日志管理的更新策略和最佳实践. 因为该应用程序之前只在本地使用过, 我支持工程师将其转变为云原生服务，并调试棘手的平台依赖关系.

有了我的解决方案，我的客户可以在几分钟内建立一个新的环境. 所有部署在大小和特性标志上都是独立可配置的. That way, 他们可以根据确切的需求调整部署，同时将管理开销降至最低.

为安全持续部署扩展全自动合同测试平台

该项目旨在扩展一个合约测试平台，以确保一千多个微服务之间的安全同步和异步通信.

我作为一名软件工程师做出了贡献, 领导这个支持多国部署的项目, 是什么导致了微服务通信模式的区域差异. 我设计了一个迁移策略，并确保新特性的顺利推出，而不会中断工程师所依赖的数百次日常测试运行. 我还自动收集指标以跟踪特性的采用.

面向精益施工管理的SaaS应用

一个基于Spring Boot和kubernetes的云原生SaaS应用程序，在施工现场管理人员之间提供结构良好且可审计的通信, lead workers, 以及大型建筑工地的分包商.

我作为后端软件工程师参与了这个项目. 我与产品所有者和其他利益相关者密切合作，交付新功能, 哪些是一般土木建筑手法的数码版本. 我为交叉解决方案提供了重要的部分, 比如解决发送Apache Kafka消息和提交到数据库的一次语义问题.

我还负责在Jenkins上构建的CI/CD基础设施，并在AWS上自动配置工作节点.

中央客户识别系统

一个金融部门的客户多年来积累了几个与客户记录无关的数据库. 当试图识别客户和他们已经拥有的产品时，后台人员不得不手动查阅所有这些系统.

作为后端软件工程师，我设计并实现了一个中央客户识别系统. 数据定期从现有的客户数据库中提取，并可能与来自其他数据源的记录合并. 合并标准被构建为可扩展的规则集. 我创建了一个简单的用户界面，可以搜索和可视化客户记录. 这个中心入口点将处理每个客户请求的工作人员的工作量从半个多小时减少到不到一分钟.

Languages

Java, Bash, Clojure, Perl, Kotlin, SQL, Go

Libraries/APIs

REST api, JDBC, OpenAPI, Terragrunt

Tools

Terraform, GitHub, Git, Jenkins, Helm, Splunk, Jira, Confluence, Bitbucket, Ansible, Puppet, Slack, Grafana, Fluentd, Gradle, Azure Kubernetes Service (AKS), Helmfile

Paradigms

Continuous Deployment, DevOps, Test Automation, Functional Programming, Continuous Integration (CI), Continuous Development (CD), Continuous Delivery (CD), Azure DevOps, Software-defined Networking (SDN), REST, Agile, Microservices, Test-driven Development (TDD)

Platforms

Linux, Docker, Azure IaaS, Azure, Kubernetes, Amazon Web Services (AWS), Apache Kafka, Arch Linux, Ubuntu, Oracle, LAMP

Other

Programming Languages, Software Engineering, Infrastructure as Code (IaC), Infrastructure Testing, Whiteboarding, Pipelines, Infrastructure, GitHub Actions, Data-driven Decision-making, Decision Modeling, Architecture, Computer Science, Operating Systems, Complexity Theory, Algorithms, Mathematics, Networking, Distributed Systems, Graph Theory, OpenID Connect (OIDC), WebSockets, Pulumi, Azure Pipelines, Miro, Prometheus, Micronaut, Continuous Learning, Key Performance Indicators (KPIs), Contract Testing, Performance Engineering, Google BigQuery, Request for Comment (RFC), CI/CD Pipelines, Psychology, Metrics, Datomic, HTTP, Back-end, DevOps Engineer

Storage

Databases, PostgreSQL, MySQL

Frameworks

Hibernate, Spring Boot, Thymeleaf

2014 - 2016

Master's Degree in Computer Science

斯图加特大学-德国斯图加特

2011 - 2014

计算机科学学士学位

斯图加特大学-德国斯图加特

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