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# 项目整体规划和逻辑结构报告
## 1. 项目概述
### 1.1 项目定位
- 名称: Weather Service
- 类型:气象数据服务系统
- 目标: 提供GFS( 全球预报系统) 数据的获取、存储和查询服务
### 1.2 核心功能
1. GFS数据获取
2. 数据存储管理
3. 数据查询服务
4. 数据分析处理
5. 系统监控告警
## 2. 系统架构
### 2.1 技术架构
```mermaid
graph TD
A[客户端] --> B[API网关]
B --> C[Weather Service]
C --> D[数据处理服务]
C --> E[存储服务]
D --> F[GFS数据源]
E --> G[阿里云表格存储]
```
### 2.2 模块划分
1. 数据采集模块
- GFS数据下载
- 数据格式转换
- 数据质量控制
2. 数据存储模块
- 元数据管理
- 数据索引
- 数据压缩
- 数据备份
3. 查询服务模块
- REST API接口
- 数据过滤
- 结果格式化
4. 监控模块
- 系统监控
- 数据监控
- 告警管理
## 3. 数据流设计
### 3.1 数据流程
```mermaid
sequenceDiagram
participant GFS
participant Service
participant Storage
participant Client
GFS->>Service: 气象数据
Service->>Service: 数据处理
Service->>Storage: 存储数据
Client->>Service: 查询请求
Service->>Storage: 检索数据
Storage->>Service: 返回数据
Service->>Client: 响应结果
```
### 3.2 数据模型
1. 气象数据模型
- 时间维度
- 空间维度
- 气象要素
- 预报时效
2. 元数据模型
- 数据源信息
- 数据质量
- 数据统计
- 更新记录
## 4. 接口设计
### 4.1 外部接口
1. 数据获取接口
```
GET /api/v1/weather/data
参数:
- time: 时间
- location: 位置
- variables: 气象要素
```
2. 数据查询接口
```
GET /api/v1/weather/query
参数:
- startTime: 开始时间
- endTime: 结束时间
- region: 区域范围
- elements: 要素列表
```
### 4.2 内部接口
1. 数据处理接口
2. 存储接口
3. 监控接口
## 5. 存储设计
### 5.1 表结构
1. 数据表(gfs_data_table)
- 主键设计
- 分区策略
- 索引设计
2. 元数据表(gfs_meta_table)
- 配置信息
- 统计信息
- 状态信息
### 5.2 存储优化
- 数据压缩
- 冷热数据分离
- 索引优化
- 缓存策略
## 6. 部署架构
### 6.1 环境规划
1. 开发环境
2. 测试环境
3. 预发布环境
4. 生产环境
### 6.2 部署模式
```mermaid
graph TD
A[负载均衡] --> B[服务集群]
B --> C[主存储节点]
B --> D[从存储节点]
E[监控系统] --> B
E --> C
E --> D
```
## 7. 安全设计
### 7.1 访问控制
- 身份认证
- 权限管理
- 接口鉴权
- 数据加密
### 7.2 数据安全
- 传输加密
- 存储加密
- 备份策略
- 审计日志
## 8. 监控告警
### 8.1 监控指标
1. 系统指标
- CPU使用率
- 内存使用率
- 磁盘使用率
- 网络流量
2. 业务指标
- 数据更新延迟
- 查询响应时间
- 数据完整性
- 服务可用性
### 8.2 告警策略
- 告警级别
- 告警渠道
- 告警规则
- 告警升级
## 9. 项目规划
### 9.1 开发计划
1. 第一阶段:基础架构
- 框架搭建
- 核心功能实现
- 基本测试
2. 第二阶段:功能完善
- 接口开发
- 数据处理
- 存储优化
3. 第三阶段:性能优化
- 性能测试
- 负载均衡
- 监控告警
### 9.2 运维计划
1. 部署策略
2. 备份策略
3. 监控策略
4. 应急预案
## 10. 风险控制
### 10.1 技术风险
- 数据源稳定性
- 存储容量规划
- 性能瓶颈
- 系统扩展性
### 10.2 业务风险
- 数据准确性
- 服务可用性
- 用户体验
- 运维成本
## 11. 评估指标
### 11.1 性能指标
- 响应时间:< 500ms
- 并发能力: > 1000QPS
- 数据延迟:< 5min
- 可用性: > 99.9%
### 11.2 质量指标
- 代码覆盖率:>80%
- 接口可用性:>99.9%
- 数据准确率:>99.99%
- 故障恢复时间:< 30min
## 12. 总结与建议
### 12.1 项目优势
1. 架构清晰,模块化设计
2. 性能优化,可扩展性好
3. 安全可靠,运维友好
4. 监控完善,风险可控
### 12.2 改进建议
1. 持续优化数据处理流程
2. 加强系统安全性
3. 完善监控告警机制
4. 优化用户体验
5 . 提高系统可用性