系统架构
架构设计:采用微服务架构设计,使系统具备高度的可扩展性和模块化。每个服务专注于一个特定功能,如数据采集、天气计算、用户接口等。
技术栈:使用Spring Cloud构建后端微服务,前端采用Vue.js,确保界面的动态和响应速度。通信使用Kafka实现实时数据流处理。
业务模型
数据源整合:整合多个气象数据源,包括公共API和专用传感器网络,确保数据的准确性和及时性。
预测模型:基于机器学习算法(如随机森林和神经网络)进行天气数据分析与预测,提高预测结果的准确度。
功能结构
核心功能:
实时天气数据展示:实时获取和更新当前天气信息。
天气预测:提供短期和长-term天气预测,帮助用户提前安排活动。
警报通知:针对恶劣天气或突发天气情况,提供及时警报通知。
主要职责
需求分析:与产品团队合作明确用户需求,撰写需求文档,并制定开发计划。
系统开发:负责前后端核心模块的开发,领导团队进行代码评审和持续集成。
性能优化:优化数据库查询和数据处理算法,提高系统吞吐量和响应时间。
成果
用户反馈:系统上线后,用户数量增长超过50%,获得了用户的积极反馈。
数据准确性:通过优化数据分析模型,预测准确率提升约20%。
项目奖项:项目被评为年度最佳创新应用,展示了团队在技术创新和协作方面的优势。