Explorar skills

Infrastructure and CI/CD specialist. Automates deployments to Vercel, Docker, or AWS.

Esta skill revisa o OpenTelemetry Operator, cobrindo modos de implantação do OpenTelemetryCollector (Deployment, StatefulSet, DaemonSet, Sidecar), auto-instrumentação de CR em Java/Node/Python/.NET/Go, Target Allocator para scraping distribuído do Prometheus e correção de pipeline entre receptores, processadores e exportadores.

Implante e opere funções Huawei FunctionGraph (gatilhos de eventos, otimização de inicialização a frio, concorrência), gerenciamento do ciclo de vida de aplicativos ServiceStage e governança de microsserviços Spring Cloud/ServiceComb do CSE (Cloud Service Engine).

Implante e opere aplicações Function Compute 3.0, SAE (Serverless App Engine) e microsserviços EDAS. Oriente a escolha entre serverless, PaaS e plataforma de contêiner para cada tipo de carga de trabalho.

Arquitete e opere o Autonomous Database e o Autonomous AI Database da OCI em contextos serverless, Exadata dedicado, Cloud@Customer, Oracle Database@Azure, Oracle Database@Google Cloud e Oracle Database@AWS. Utilize para design de ADB, compatibilidade, seleção de opções de implantação, redes, segurança, DR, backup, migração, desempenho e revisões de destinos multicloud.

Revisão dos designs de HA e BCDR de cargas de trabalho na Huawei Cloud, abrangendo failover de instâncias GaussDB HA, vaults de CBR entre regiões, implantação multi-AZ de CCE, DRS para DR, análise de metas de RTO/RPO e completude de runbooks.

Revisar as operações da plataforma Amazon ECS e Fargate em serviços, definições de tarefas, funções de tarefas, funções de execução, provedores de capacidade, balanceadores de carga, disjuntores de implantação, blue/green, autoscaling, verificações de saúde, logs, segredos, rede e rollback. Usar apenas para ECS/Fargate; preferir o operador EKS para Kubernetes.

Gerenciar trabalhos de treinamento do Huawei ModelArts (governança de custos de GPU e Ascend NPU), implantação de modelos de base Pangu, gerenciamento de modelos da AI Gallery e automação de pipelines MLOps para cargas de trabalho de IA/ML.

Corrige definições de serviço AWS ECS e Fargate, configurações de tarefa, parâmetros de implantação, verificações de saúde, configurações de ambiente e configuração de rollout no repositório. Use apenas para correções não destrutivas; não force implantações nem altere serviços em produção.

Revise a confiabilidade de cargas de trabalho Azure em relação ao pilar de Confiabilidade do Well-Architected Framework: metas de disponibilidade, topologia de AZ/região, monitoramento de saúde, resiliência de dados, segurança de implantação e testes de caos.

Corrija configurações de hotfix de implantação AWS, parâmetros de lançamento, erros de manifesto, desvio de ambiente e bloqueadores de rollback/rollout no repositório. Use para correções rápidas e não destrutivas de implantação, mas não para ações de deploy/apply/destroy em tempo real.

Proteja as alterações em tempo real de ARM, Bicep e Deployment Stack com evidências de 'what-if', revisão de denySettings, diff de alterações, postura de rollback e aprovações.