1) 船员调配与管理：据船舶的航线、货物类型、航行时间等因素，合理调配船员资源，确保船舶的安全、 高效运营。制定船员考核标准，定期对船员进行绩效评估，确保船员队伍的整体素质和服务水平。 2) 薪资结算与优化：根据船员的工作表现、市场行情以及公司政策，制定并调整船员的薪资方案 3) 流程优化与标准化：参与船员调配、考核、薪资结算等流程的优化工作，推动流程的标准化和自动化， 提高工作效率

1) 系统架构与库表设计： 深入分析业务需求，结合现有技术栈，重新设计了相关数据库表结构，优化了 数据模型，提升了数据存储和查询效率。 2) 数据对接与实时推送： 成功对接警情警力以及票证相关数据，实现了活动现场数据的实时推送和展示， 为安保人员提供了准确、及时的现场信息 3) 图片存储优化： 针对一期项目中图片以 base64 格式入库导致的查询效率低和表空间不足的问题，引 入了 MinIO 作为图片存储解决方案。通过 MinIO 实现了图片的分布式存储和高效访问，显著提升了 系统的性能和稳定性，降低了运维成本。 4) 实时数据推送优化：针对原有使用原生 websocket 进行数据推送时存在的数据量大易断开连接和数据 丢失的问题，引入了 Kafka 和 Netty 技术栈进行改进。

1) 高效的数据接口开发与管理：在项目中，不仅负责了内部接口的开发，还提供了对外的基础数据接口， 确保了系统内部与外部平台之间数据的高效流通。这种全面的接口开发与管理能力，展现了对项目整 体数据流转的深刻理解与把控。 2) 实时数据汇聚与存储优化：通过开发汇聚程序，将对接的轨迹、设备定位等数据实时转存到 ClickHouse 中，这一做法显著提升了数据处理的实时性和查询效率。结合 redis 的订阅功能，实现了对指定设备 点位信息的实时订阅，进一步提升了系统的实时响应能力。 3) 基于 Kafka 和 Netty 的实时数据流处理：部署 kafka 集群，并搭建 netty 客户端，用于接收和处理实 时数据流，这一创新做法有效解决了原接口接入数据时遇到的数据量大、易断开连接以及数据丢失等 问题。Kafka 的高可靠性和高并发处理能力，结合 Netty 的高效网络通信框架，确保了数据的稳定、 高效传输。其余系统通过订阅 Kafka 获取设备轨迹及设备信息，实现了数据的实时共享和协同处理， 提高了整个系统的运行效率。 4) 基于 Redis Geospatial 和数据库空间坐标的点位信息管理：采用 Redis 的 Geospatial 数据类型和 geohash 算法来存储视频设备和警力的实时最新数据，这一做法为系统提供了高效、准确的空间位置 查询能力。通过 Redis 的订阅功能，系统可以实时获取设备或警力的位置变化信息。在数据库中采用 空间坐标存储点位信息，使得系统能够迅速响应获取周边点位信息的需求。这种空间数据存储和查询 技术，为系统的空间位置分析提供了有力支持。