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作者技术管理那些事情

去年年底发送文章技术库存调查的互联网根据全栈技术的方式，列出了我们使用和接触的互联网相关技术点。

最近春节假期，抽空又深入研究总结了一下「云计算」和「大数据」，分别进行了细化分类。今天发布第二版V2，希望把这个技术列表持续维护下去，和大家分享更多的技术心得。

最近和一位资深投资人聊天，大家都认同，任何技术都是服务于商业的，谈技术之前我们来看看科技是如何应用在各种生活场景的，比如，

• 怎样让消费者更舒适、更便捷地购买到合适地商品，如，淘宝、京东

• 如何支持患者更准确、更快速地找到对应地医生，如，春雨、好大夫

• 怎么帮助读者更便利、更智能地获取需要地资讯，如，头条、公众号

• 等等。

投资任何一项技术创新，都应该基于最终的实际价值Value输出。换句话说，就是到底能给用户带来什么好处，否则，现在时间成本这么高，用户凭什么用你的东西。

这是一个简单的商业道理，任何投入要有产出。我自己也笃信，新技术将让以上消费场景发生革命性的变化，并对此有着持续的热情，这几年也一直走在试错的最前沿。

当然，作为一位技术产品领导者，我们更需要思考这些智能场景，背后究竟需要什么样的技术支撑呢？

这些年，为了开发这样的系统，我使用和接触过各种繁杂的互联网技术和工具，简单分类整理一下如下：

移动开发：Objective-C／Xcode／JSPatch／Android Studio／React Native

前端：Javascript跨域／CSS／Ajax／AngularJS （App生命周期管理）／NodeJS／JQuery／React／Bootstrap／JSBridge／SSO／Chrome Devtools

后端架构：DNS轮询／CDN／F5／Varnish／nginx／反向代理／API Gateway／负载治理／ThinkPHP／SpringMVC／Dubbo／Thrift／DAL／DTO／DAO／拆DB／MySQL／NoSQL／MongoDB／SOA

Job调度：Elastic-Job／CronJob

缓存：Redis／Memcache和Mysql配合

搜索：Elastic Search／Solr／Sphinx／Lucene／爬虫

搜索优化：SEO ／ASO

云计算：（后续细化）

云主机（Openstack／fio／AWS Autoscaling／ELB）

云存储（Ceph／S3）

云容器（Docker／Kubernetes）

大数据：（后续细化）

大数据处理（Spark／Flink／Hadoop）

大数据分析（Hive／Kylin／ELK）

机器学习（Spark MLlib／TensorFlow）

运维：LAMP／LNMP／Tomcat／Zabbix／Chef／Puppet／Zookeeper

监控：（网络级链路、系统级、关键资源三级监控）／链路跟踪Flume + Kafka + HDFS／听云

工程效率EE：Benchmark平台Web+Jenkins+nGrinder

SCM：代码控制Gerrit＋Jira＋Jenkins＋Walle版本发布

SQA：Bug／Code Statistics／Testlink／友盟

自动化测试：Selenium／Appium／Robotium

安全：Wireshark／Tcpdump／Charles／XSS／CSRF／SQL Injection／HTTPS／安全宝

图片服务：fastDFS／图床服务

站内信推送：APNs／腾讯信鸽

短信邮件：供应商

CDN：网宿／蓝讯

这个版本V2，就先写到这儿。

随着工作中对OpenStack和Spark等软件的实践，希望在「云计算」和「大数据」方面有更多的分享。

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