集群部署与配置、Topic 和 Consumer 管理、权限管理、审批流程管理、监控与告警以及丰富的 Kafka 插件功能。
技术细节与贡献：
使用 Spring Boot 和 Hibernate 完成项目后端代码整合，保证系统的高效性和稳定性。
通过 Spring Security 实现与 ADFS 的集成，实现联想内部统一登录管理，提升用户体验和安全性。
引入 Kafka Bridge、Kafka Connector 等插件，丰富平台功能，支持更广泛的数据集成和处理需求。
利用抽象工厂和建造者模式设计实现 Prometheus 监控接口的统一调用，确保监控数据的高效获取和分析。
使用定时轮询和 Prometheus AlertManager 方案实现丰富的告警功能，及时响应和处理异常情况。
通过 API 调用方式，实现在 Kubernetes (K8s) 中管理 Kafka 及其相关插件资源的创建、编辑等管理功能，提升运维效率和管理便捷性。

基于深度学习的生态环境质量模拟预测软件 V1.0（独立完成人） 2021年10月至2022年12月
 项目概述
独立开发基于 Python 和 TensorFlow 的生态环境质量模拟预测软件，结合深度学习技术，主要包括深度学习处理模块、地图数据预处理模块和可视化模块。该软件能够对环境质量数据进行高精度的模拟预测，模拟准确率达到95%以上。
 技术细节与贡献：
使用 Python 和 TensorFlow 搭建环境，实现深度学习模型的训练和预测功能，包括 RNN、LSTM、GRU 和 TCN 等时间序列预测算法的应用。
利用 PyQt5 进行软件界面的设计和开发，提供用户友好的操作体验。
使用 Folium 开源库实现对研究区域地图数据的预处理和最终可视化展示，帮助用户直观理解模拟结果。
通过优化算法和参数设置，提升了模型的预测精度和效率，为环境保护决策提供科学依据。