计算机科学云计算公司云计算工程师实习报告

计算机科学云计算公司云计算工程师实习报告一、摘要

2023年7月10日至2023年9月5日，我在一家领先的云计算公司担任云计算工程师实习生。核心工作成果包括：设计并部署3个基于AWS的自动化部署脚本，通过CI/CD流程将部署时间从7天缩短至4小时，累计节省团队开发周期约120工时；优化2个分布式存储系统的查询性能，使平均响应时间从850毫秒降低至320毫秒，QPS提升60%；参与搭建1个基于Kubernetes的微服务监控平台，集成Prometheus和Grafana，将故障定位效率提高40%。专业技能应用涉及AWSEC2/S3/CloudFormation、Docker容器化、Terraform基础设施即代码、Python脚本开发及ELK日志分析。提炼的可复用方法论包括：标准化资源命名规则减少运维成本，采用蓝绿部署策略降低上线风险，通过混沌工程测试提升系统韧性。

二、实习内容及过程

实习目的主要是把学校学的云计算理论知识跟实际工作对接上，看看自己在真实环境下能干成什么样，顺便熟悉下云平台的操作和项目开发流程。

实习单位属于那种做公有云服务的，规模不小，客户主要是中小企业和初创公司，用的技术栈以AWS和Kubernetes为主，也有不少自研的监控和管理平台。我在的团队负责基础设施即代码和自动化运维这块，主要是给客户搭环境和处理故障。

第1到2周主要是熟悉环境，跟着导师学Terraform怎么写，把几个现成的项目跑通。我负责把一个老的Shell脚本改造为Terraform模块，把部署流程从手动操作改成自动化的。花了3天时间研究AWS的文档和团队的老代码，弄明白了VPC、子网、安全组这些玩意儿怎么搭配。导师给我发了几个最佳实践文档，让我照着做，中间踩了不少坑，比如IP地址范围设置不对，导致子网间通信不了，最后靠看日志才找到问题。

第3到5周参与了一个新客户的项目，他们需要快速搭一套高可用的Web服务环境。我负责部分资源的自动化配置，用的是AWS的CloudFormation模板。一开始用CloudFormation模板的时候总报错，有些参数格式不对，有些资源依赖没理顺。导师建议我用AWSCloudShell远程调试，还给我发了几个他们内部写的模板校验工具，说这样能省不少时间。我花了4天把模板改好，最后整个环境的部署时间从原来的12小时缩短到2小时，客户那边反馈挺满意。这个过程中我学会了怎么写可维护的模板，还有怎么用CrossAccountIAM策略控制权限。

第6到8周参与了内部的一个监控系统升级项目，要把老的Prometheus+Grafana换成更灵活的Elasticsearch+Kibana方案。我负责数据迁移这块，因为老的监控系统数据量挺大的。一开始迁移的时候，数据同步速度很慢，只有几百MB/小时，而且有些指标丢失了。我查了资料发现是索引模板没配置对，导致ES写入性能不好。后来我参考了Kibana的官方最佳实践，调整了分片数和副本数，还用了Logstash的BeatsInput加速数据传输，速度直接提到几个GB/小时。最终迁移了超过200GB的数据，丢失的指标也找回了一大半。这个经历让我对分布式存储和实时数据处理有了更直观的认识。

遇到的最大困难是刚开始写Terraform的时候，很多概念不清晰，尤其是怎么设计模块化和状态管理。有一次为了省事直接把所有资源写在一个文件里，结果环境变更大的时候出了一大堆冲突。导师给我讲了很多基础设施即代码的原则，比如资源编排要解耦，状态文件要隔离，让我意识到写代码和搭环境还是不太一样，不能随心所欲。我花了两天时间把代码重构成多层模块，用远程后端存储状态，问题就好多了。

实习成果的话，就是完成了那个Terraform模块的开发，客户那边用了之后反馈说运维效率提高了。我还写了一个基于AWSLambda的自动化告警工具，能根据监控数据主动发通知，这个被团队收编成了通用工具。收获最大的还是实践能力，以前觉得AWS控制台操作很麻烦，现在能熟练用CLI和API了，还学会了怎么用CloudWatchLogsInsights查日志。

这段经历让我意识到，做云计算不光要懂技术，还得会沟通和解决问题。客户的需求往往很复杂，怎么把技术方案跟他们的业务场景对上号，是个挺重要的能力。我现在想多学点运维和SRE的知识，感觉这块挺有前景的。不过实习也让我看到一些问题，比如团队内部的文档更新不及时，有些老项目的设计没考虑扩展性，导致维护很困难。建议公司可以搞个定期的文档复盘会，强制大家更新知识库，还有对新员工多搞点实战培训，别光靠自学。另外我觉得岗位匹配度上可以更明确，我来的前以为会接触更多开发工作，结果运维和部署占了70%的时间，有点可惜。不过总的来说，这次实习挺值的，至少知道了自己哪些地方需要加强。

三、总结与体会

这8周，从2023年7月10日到9月5日，在云计算公司的经历像把理论装进了实践。开始时懵懵懂懂，对着AWS控制台和Terraform命令行手足无措，连最基本的VPC路由表怎么改都搞不清。导师给我发的《云资源安全配置检查清单》我翻了又翻，后来才慢慢明白，学校教的OSI七层模型和TCP/IP四层模型，真到了线上环境，是要用隔离策略、访问控制、日志审计这些具体手段来落地的。写那个Lambda告警工具时，为了调试几个分钟才触发一次的HTTP事件，我熬了两个通宵，对着CloudWatchLogsInsights的查询语句反复试验，终于把时间阈值从5分钟调到1分钟。那一刻觉得，真不是纸上谈兵，系统出问题的时候，每一秒都挺关键的。

实习最大的收获是体会到“闭环”是什么意思。以前做实验，写完代码跑一下就有结果，不对就改。现在不一样，从客户提需求，到设计架构，写代码部署，监控运行，处理告警，最后客户确认没问题，才算完事。比如那个自动化部署项目，我写的Terraform模板刚开始总报错，光是调试就花了整整3天，光看错误信息都看花眼。后来我学着用`terraformfmt`、`terraformvalidate`、`terraformplanout`这些命令一步步排查，最后发现是参数默认值跟实际环境冲突。上线后监控显示资源利用率确实优化了，客户反馈说比以前手动搭快了6倍，那一刻觉得挺有成就感的。这种从无到有，还能看到明确效果的感觉，跟学校考试及格完全不一样。

这次经历也让我更清楚自己想要什么。我发现对运维和系统稳定性这块挺感兴趣，以前觉得开发更酷，现在觉得能保证系统7x24小时正常运行，也是一种本事。这8周里，我学会了怎么用系统监控数据做决策，比如那个Prometheus转ES的项目，我根据监控到ES队列积压的情况，提前调整了索引模板，这才没影响客户数据。这让我意识到，做技术不光要懂点，还得能从数据里看到问题。未来打算深挖Kubernetes和DockerSwarm的调度算法，还想考个AWS的解决方案架构师认证，感觉这块领域还是挺有挑战的。

看着公司那些几百TB的日志数据在Elasticsearch里跑查询，再想想学校机房那几台服务器，才觉得云的威力真不是盖的。行业好像越来越往多云、混合云走了，AWS、Azure、GCP这些平台的功能越来越像，但又各有侧重。我观察到不少公司开始在私有云上搞Kubernetes，再接公有云的AI服务，感觉这块是未来的大趋势。这次实习让我明白，技术更新太快了，不持续学真会被淘汰。导师说的“技术是服务于业务的”，我现在理解更深了。比如客户要高可用，我就去研究AWS的多可用区部署，要成本控制，就去算不同实例规格的TCO。这种把技术跟商业价值挂钩的思维，学校里没教，得在工作中慢慢磨。

从学生到职场人，最大的变化是责任感。以前写代码，自己跑通就行。现在要考虑别人怎么用，出问题谁负责。那段时间调试Terraform模板时，晚上做梦都在想是不是又哪里改错了，醒来再检查一遍。这种感觉挺累的，但也挺真实的。未来要是真想做技术，得多锻炼这种抗压能力。实习还让我明白，沟通很重要。有时候客户需求不明确，我得反复问，把他们的业务场景翻译成技术方案，再解释给团队成员听。这种转译能力，感觉比写代码本身还难。总之，这段经历值了，至少让我知道路该怎么走，也知道自己的短板在哪。

四、致谢

在这次为期8周的实习中，得到了很多帮助。感谢公司提供的实践平台，让我有机会把在学校学