这是一个系统逻辑架构图，展示了一个复杂的网络服务架构。以下是一些关键技术要点：
一、网络访问层
VG 公网关：作为整个系统的入口，连接到互联网。
二、应用层
SpringCloud Gateway：作为微服务架构中的网关，处理路由和过滤请求。
Eureka 注册中心：用于服务发现和注册，确保各个服务之间的通信。
应用服务 A - F：多个应用服务，处理具体的业务逻辑。这些服务通过 Eureka 注册中心进行通信。
应用发布中心：负责管理和发布应用服务。
配置中心（nacos）：集中管理系统配置。
监控 - 报警中心：监控系统性能和状态，并在出现问题时发出警报。
三、数据层
大数据服务：
Spark：用于大数据处理和分析。
Hive：数据仓库基础设施，用于查询和分析存储在分布式存储中的大型数据集。
Hadoop 集群：提供分布式存储和计算能力。
Wormhole：可能是用于数据传输或数据处理的工具。
Dbus 集群：用于数据总线，处理数据的传输和集成。
MySQL：关系型数据库，用于存储结构化数据。
Redis：内存数据库，用于缓存和快速数据访问。
四、日志和分析
ELK 日志收集分析服务：用于收集、存储和分析系统日志，帮助进行故障排查和性能优化。
整个架构图展示了一个高度集成和分布式的系统，利用多种技术来确保系统的可靠性、可扩展性和高性能。通过使用微服务架构、服务注册和发现、网关、大数据处理和日志分析等技术，实现了一个复杂而高效的网络服务平台。
在该项目中，我担任了 技术负责人 和 运维工程师 的角色，主要负责以下工作：
1. 架构设计与技术选型
技术选型与架构设计：与团队共同讨论并决定了CRM系统的技术栈，选择了适合的前后端开发框架（React/Vue.js 和 Node.js/Python），设计了系统的微服务架构，确保了系统的可扩展性和高可用性。
数据库设计：负责数据库的设计与优化，定义了客户、销售机会、任务等核心数据表的结构，并设计了高效的数据访问层。
2. API与后端开发
负责设计并实现了RESTful API，与前端进行数据交互。确保了API的高效性、安全性和易扩展性。
在服务端实现了对用户数据的验证、数据处理、权限管理等功能，保障了系统的稳定性和数据安全性。