Ai人工智能在船员管理的应用船员信息管理程序，船管公司、船员公司、船员小程序多端口登录形成业务闭环，Ai人工智能和大数据

    最近赋闲，看到一个在不太一样的系统，分享一下。

以Ai人工智能和大数据分析去解决船员信息管理，是目前管理系统里比较先进的技术。

1.大数据处理技术，信息碎片化存储，方便做细节分析，如海龄计算，同一公司工龄计算等；

2.权限管理精确到按钮级别，针对非常丰富的应用场景如操作员职务、角色，管理船舶等可以做精确的调配，

3.AI人工智能代替审核，可以制定需要的规则，所有审核风险项都以机审结果显示，不需要人工审核；

4.多端口登录，船员公司、船管公司、船员微信小程序，行程闭环流程。

我会分段发送，附一个破解版的链接：item.taobao.com/item.htm?ft…

2.12 船员列表Excel导出****

3.7 账单- 临时补贴 生成****

3.8 账单- 招募费用 生成****

第五节 船员公司端********

2.13 船员派遣-待操作和全部****

2.14 船员派遣-录入新船员****

第六节 微信小程序端********

第二节系统设计

1. 技术选型

服务器：Centos8.0

数据库：MySQL8.0

NoSQL数据库：MongoDB

开发语言：JavaScript、TypeScript、C#、Lua

前端框架：Vue3+VueRouter+Vuex+Element Plus

后端框架：Core Mvc 6.0

缓存框架：Redis6.0

消息队列：RabbitMq

负载均衡：Nginx

配置中心：Consul

消息总线：Cap

测试工具：Jmeter

身份认证和授权：IdentityServer4+Oauth

熔断限流：Polly

网关：Ocelot+BFF

分布式日志：ELK

开发测试运维：DevOps+CI/CD+Git

容器化应用基础结构：Linux+Docker+k8s

其它基础设施：AutoFac、AutoMapper、MediatR、Hangfrie、SignalR、HealthChecks、WebHooks、多语言切换国际化与本地化、自动化测试、通用验证FluentValidation。

…

2. 技术架构

3. 系统架构图

安全策略

根据应急预案框架制定不同事件的应急预案（如针对服务器、系统、网络等各个层面）。

4.1 数据库安全

（1） redis采用RDB和AOF混合持久化方案，冷备热备同时上，RDB中bgsave做全量持久化，AOF做增量持久化，在redis重启的时候，

使用rdb持久化的文件重新构建内存，再使用aof恢复最近操作数据，从而实现完整的服务到重启之前的状态

（2）缓存采用redis cluster模式，它是由多个主从节点群组成的分布式服务集群，它具有复制、高可用和分片特性，并且多个master平行节点，

分摊了写的压力，且无论是master还是slave水平都可以扩展很多。

（3）MySQL采用主从架构，且数据库服务器与外网隔离，仅与业务服务器通信。

（4） MySQL定时备份策略，每天做一次增量备份，每周做一次全量备份，从而防止数据丢失问题。

4.2 系统安全

（1）系统防爆破设置，限制非法登录尝试次数，超尝试次数后实现锁定策略。

（2）黑名单机制，当某个接口短时间被大量请求，会自动熔断，并将请求ip加入黑名单

（3）接口访问加密，访问接口需要授权获得票据，请求接口时，会根据票据进行验证，票据过期，会执行刷新机制，票据错误，则请求失败。

（4）数据加密，针对船员的关键信息，比如账户号、身份证号、联系方式等，采用非对称加密的方式，将加密后的结果存储到数据库里。

（5）配置用户私钥，链接字符串使用机密文件，使用管理员权限将配置文件存入到加密区。

（6）详细的操作日志，并定期开展日志复核工作。

Ai人工智能在船员管理的应用

第二节 系统设计

第二节系统设计