飞行器远程测试产品系统

在传统的飞行器测试中，面临着测试数据量呈指数级增长、多型号并行测试资源冲突、海量时序数据查询缓慢以及判读规则高度依赖人工经验等痛点。本系统旨在打破传统测试模式的地域与效率壁垒，构建一套高并发、高实时、智能化的飞行器远程测试与综合管控平台。
通过该系统，实现了从测试任务配置、远程数据监视、指令控制到数据智能判读的完整业务闭环，大幅提升了多型号飞行器测试的自动化水平、故障定位效率及发射任务的可靠性。

系统采用 B/S 架构，核心业务域涵盖以下六大功能模块：
测试任务配置中心：支持多型号飞行器测试任务的灵活编排与参数化配置，实现测试流程的标准化与复用。
实时数据监视与告警：实现高频遥测数据的实时解析与可视化展示，支持按型号、参数、时段等多维度交叉分析，并提供多维度聚合告警与异常自动标注功能。
AI 智能判读引擎：支持运维人员通过自然语言描述判读规则，系统自动将其转化为可执行判读脚本，实现海量数据的自动化、智能化分析。
综合指令控制系统：支持直接指令、串行/并行复合指令、条件指令及故障注入等多种模式，结合 T0 校时与实时状态跟踪，保障远程精准控制。
海量数据管理中枢：提供 PB 级高频遥测时序数据与业务元数据的高效混合存储与秒级检索能力。
项目状态与配置管理：涵盖型号、项目、产品、场地部署及文档协同编辑等模块，实现测试全流程的数字化闭环管控。

作为核心技术负责人，带领 4-6 人团队完成系统从 0 到 1 的架构设计与研发交付，核心技术实现如下：
微服务架构与全栈设计：基于 Spring Cloud 构建高可用微服务体系，合理划分测试配置、实时监控、指令控制等微服务边界，保障多型号飞行器并行测试时的高并发与高稳定性。
双引擎混合存储架构：主导设计 MySQL + InfluxDB 混合存储方案。由 MySQL 负责业务元数据与配置管理，InfluxDB 专门应对 PB 级高频遥测时序数据的写入与查询。通过时序数据库的降采样与索引优化，彻底解决传统关系型数据库的性能瓶颈，将海量数据查询响应时间严格控制在秒级。
AI 驱动的自然语言判读：引入大模型/NLP 技术构建智能判读引擎，打通“自然语言 -> 意图识别 -> 脚本生成 -> 规则执行”的链路。彻底替代传统人工编写复杂判读逻辑的方式，使判读规则配置效率提升 5 倍以上，大幅降低对资深专家的依赖。