doc/process/weekly/week-12/members/zoujiaxuan-weekly-summary-12.md

@@ -0,0 +1,104 @@
+# 邹佳轩第 12 周学习总结
+
+第 12 周（2025-12-08 至 2025-12-14）
+
+## 本周完成情况概览
+
+### 已完成内容
+
+1.  **PostgreSQL 环境搭建与网络配置（12/8）**
+
+    - 在主机 A/B 完成 PostgreSQL 安装（版本统一为 15）
+    - 修改 `postgresql.conf` 配置 `listen_addresses='*'` 与最大连接数
+    - 配置 `pg_hba.conf` 开放网段访问权限，并配置防火墙放行 5432 端口
+    - 涉及文件：`postgresql.conf`、`pg_hba.conf`
+
+2.  **跨主机远程访问与权限控制（12/9）**
+
+    - 创建远程访问专用角色 `remote_user` 并设置加密密码
+    - 实施最小权限策略，仅授予指定模式/表的只读或读写权限
+    - 验证从主机 B 通过 `psql` 客户端成功连接主机 A
+    - 交付物：用户权限配置脚本、连接测试截图
+
+3.  **FDW（外部数据包装器）数据共享（12/10）**
+
+    - 在主机 B 启用 `postgres_fdw` 扩展
+    - 创建外部服务器（Server）与用户映射（User Mapping）
+    - 成功导入主机 A 的 `public` 模式表至主机 B 的 `foreign_public`
+    - 验证：在主机 B 可直接查询主机 A 的数据，性能符合预期
+    - 交付物：FDW 配置 SQL 脚本
+
+4.  **逻辑复制增量同步（12/11）**
+
+    - 在主机 A（发布端）创建 Publication：`pub_demo`
+    - 在主机 B（订阅端）创建 Subscription：`sub_demo`
+    - 验证数据同步：在主机 A 插入数据，主机 B 毫秒级自动同步
+    - 交付物：逻辑复制配置文档与验证记录
+
+5.  **文档与风险控制方案（12/12）**
+
+    - 整理完整的《PostgreSQL 跨主机协作配置指南》
+    - 制定安全策略（IP 白名单、密码轮换）与回滚预案（撤销 FDW/订阅）
+    - 涉及文档：配置变更清单、操作手册、回滚脚本
+
+### 部分完成/待完善内容
+
+1.  逻辑复制在大批量数据写入时的延迟监控与冲突处理机制尚需优化
+2.  FDW 跨大表查询的性能调优（如算子下推）还需进一步测试
+3.  目前仅实现了基础的主从同步，高可用故障切换（Failover）暂未涉及
+
+### 各领域掌握程度评估
+
+#### 数据库运维与管理
+
+- 掌握状态：熟悉 PostgreSQL 配置文件与网络访问控制
+- 具体表现：独立完成跨主机网络打通与权限配置
+- 能力描述：具备构建安全、可访问的数据库服务环境的能力
+
+#### 分布式数据协作技术
+
+- 掌握状态：掌握 FDW 与逻辑复制的核心原理与实践
+- 具体表现：实现跨库查询与增量数据同步
+- 能力描述：能够根据业务需求选择合适的数据共享方案（联邦查询 vs 复制）
+
+#### 系统安全与风险控制
+
+- 掌握状态：具备基础的安全意识与预案制定能力
+- 具体表现：实施最小权限原则，制定回滚与应急方案
+- 能力描述：能在保障功能的前提下，有效控制系统风险
+
+## 问题分析与反思
+
+### 主要收益
+
+1.  打通了跨主机数据库协作流程，为后续微服务拆分或读写分离奠定基础
+2.  深入理解了 PostgreSQL 的扩展机制（FDW）与复制架构
+3.  提升了多环境下的网络排查与配置能力
+
+### 存在不足与改进方向
+
+1.  对网络波动导致的复制中断缺乏自动恢复测试
+2.  FDW 在复杂 Join 场景下的性能表现未做深入评估
+3.  监控指标（如复制延迟、连接数）尚未集成到统一监控平台
+
+## 下周重点与计划
+
+1.  对逻辑复制进行压力测试，模拟网络中断并验证自动恢复能力
+2.  探索 PostgreSQL 的高可用方案（如 Patroni 或 Repmgr）
+3.  将数据库监控指标（Exporter）接入 Prometheus + Grafana
+4.  配合后端团队，将应用层连接切换至新搭建的数据库环境进行联调
+
+## 经验总结与启示
+
+1.  网络配置（防火墙/监听地址）是跨主机协作的第一道坎，需细致排查
+2.  权限控制应从一开始就严格遵循最小化原则，避免后期收缩困难
+3.  逻辑复制相比物理复制更灵活，适合特定表的数据分发场景
+
+## 总体评价与展望
+
+本周按计划完成了 PostgreSQL 的跨主机环境搭建与数据协作配置，掌握了 FDW 与逻辑复制两项关键技术，并输出了完整的配置文档与安全方案。为团队后续的分布式开发与测试环境提供了有力支撑。下周将重点关注稳定性与监控，确保数据库服务的高可用。
+
+---
+
+**总结人**：邹佳轩  
+**总结时间**：第 12 周末

doc/process/weekly/week-13/members/zoujiaxuan-weekly-plan-13.md

@@ -0,0 +1,43 @@
+# 邹佳轩第 13 周学习计划
+
+第 13 周（2025-12-15 至 2025-12-21）
+
+## 本周学习目标
+
+1.  **服务容器化封装**：掌握 Docker 基础，将后端、数据库等核心组件封装为容器镜像。
+2.  **编排环境搭建**：使用 Docker Compose 实现多服务的一键启动与网络互通。
+3.  **开发环境标准化**：解决团队成员本地环境不一致的问题，输出标准化配置指南。
+
+## 详细学习任务
+
+### 1. Docker 基础与镜像构建
+- [ ] 学习 Docker 核心概念（Image, Container, Registry）。
+- [ ] 编写 `backend` 服务的 `Dockerfile`，优化构建层级以减少镜像体积。
+- [ ] 编写 `database` (PostgreSQL) 与 `cache` (Redis) 的自定义镜像配置。
+
+### 2. Docker Compose 服务编排
+- [ ] 编写 `docker-compose.yml` 文件，定义服务依赖（`depends_on`）。
+- [ ] 配置容器网络（Bridge Network），确保后端能通过服务名访问数据库。
+- [ ] 配置数据卷（Volumes），实现数据库与日志文件的持久化存储。
+- [ ] 添加健康检查（Healthcheck），确保依赖服务完全启动后再拉起应用。
+
+### 3. 环境验证与文档输出
+- [ ] 在 Windows 与 Linux 环境下分别测试一键启动脚本。
+- [ ] 验证容器内 DNS 解析与端口映射是否正常。
+- [ ] 编写《本地容器化开发环境搭建指南》，指导团队成员迁移环境。
+
+## 预估产出物
+
+1.  后端与数据库服务的 `Dockerfile`。
+2.  完整的 `docker-compose.yml` 编排文件。
+3.  环境启动脚本与搭建文档。
+
+## 重点难点分析
+
+- **难点**：容器网络互通与文件权限映射（尤其是在 Windows 主机上）。
+- **对策**：深入阅读 Docker 网络文档，使用 WSL2 环境进行调试。
+
+---
+
+**计划人**：邹佳轩
+**制定时间**：第 13 周初

doc/process/weekly/week-13/members/zoujiaxuan-weekly-summary-13.md

@@ -0,0 +1,70 @@
+# 邹佳轩第 13 周学习总结
+
+第 13 周（2025-12-15 至 2025-12-21）
+
+## 本周完成情况概览
+
+### 已完成内容
+
+1.  **服务容器化封装（12/15）**
+    - 编写后端服务、数据库与缓存组件的 `Dockerfile`
+    - 优化镜像构建分层，利用多阶段构建减少镜像体积（从 800MB 优化至 200MB+）
+    - 涉及文件：`backend/Dockerfile`、`database/Dockerfile`
+
+2.  **Docker Compose 编排环境（12/16）**
+    - 编写 `docker-compose.yml`，定义服务依赖关系与网络拓扑
+    - 实现 `backend`、`postgres`、`redis` 与 `flume` 的一键启停
+    - 配置服务健康检查（Healthcheck），确保依赖服务就绪后再启动应用
+    - 交付物：完整的 `docker-compose.yml` 与环境启动脚本
+
+3.  **容器数据卷与网络管理（12/17）**
+    - 配置持久化数据卷（Volume），保障数据库与日志数据不随容器销毁而丢失
+    - 划分内部网络（`backend-net`）与外部网络，隔离数据层与访问层
+    - 验证容器间 DNS 解析与服务互通性
+
+4.  **开发环境标准化（12/18）**
+    - 统一团队开发环境配置，通过 `.env` 文件管理环境变量
+    - 解决 Windows/Linux 跨平台文件路径与权限差异问题
+    - 输出《本地容器化开发环境搭建指南》
+
+### 部分完成/待完善内容
+
+1.  K8s 部署清单（Manifests）仅完成初步草案，尚未在 Minikube/Kind 环境完整验证
+2.  容器日志尚未统一收集到 Flume，目前仍依赖 `docker logs` 查看
+
+### 各领域掌握程度评估
+
+#### 容器技术
+
+- 掌握状态：熟练掌握 Docker 构建与 Compose 编排
+- 具体表现：独立完成多服务环境的封装与网络配置
+- 能力描述：具备将传统应用迁移至容器化架构的能力
+
+#### 开发运维（DevOps）
+
+- 掌握状态：初步建立“配置即代码”的意识
+- 具体表现：通过 Compose 文件固化运行环境，消除环境差异
+- 能力描述：能够为团队提供标准化的开发基础设施
+
+## 问题分析与反思
+
+### 主要收益
+
+1.  彻底解决了“在我机器上能跑”的环境一致性问题
+2.  新成员接入成本大幅降低，一条命令即可拉起完整后端环境
+3.  通过容器化隔离，避免了本地依赖冲突
+
+### 存在不足与改进方向
+
+1.  镜像构建速度较慢，需引入构建缓存或国内镜像源优化
+2.  容器资源限制（CPU/Memory）未做精细化配置，可能导致 OOM
+3.  缺乏容器内部的监控手段
+
+## 下周重点与计划
+
+1.  引入 Prometheus + Grafana，搭建容器与数据库监控体系
+2.  研究 PostgreSQL 的高可用架构（如 Patroni），并在容器环境中模拟故障切换
+3.  优化镜像构建流水线，尝试接入 CI/CD 流程
+
+
+

doc/process/weekly/week-14/members/zoujiaxuan-weekly-plan-14.md

@@ -0,0 +1,42 @@
+# 邹佳轩第 14 周学习计划
+
+第 14 周（2025-12-22 至 2025-12-28）
+
+## 本周学习目标
+
+1.  **全栈监控体系搭建**：引入 Prometheus + Grafana，实现对容器、主机及中间件的全面监控。
+2.  **可视化仪表盘配置**：定制数据库性能与系统资源大屏，实现核心指标的可视化。
+3.  **数据库高可用探索**：研究并验证 PostgreSQL 的主从复制与故障自动切换方案。
+
+## 详细学习任务
+
+### 1. 监控基础设施部署
+- [ ] 部署 Prometheus Server 与 Grafana 容器，并挂载持久化存储。
+- [ ] 配置 `node_exporter` 采集主机硬件指标（CPU/Mem/Disk）。
+- [ ] 配置 `cadvisor` 采集 Docker 容器的实时资源使用情况。
+
+### 2. 应用与中间件监控
+- [ ] 接入 `postgres_exporter`，采集数据库连接数、缓存命中率、死锁等关键指标。
+- [ ] 接入 `redis_exporter`，监控缓存服务的吞吐量与延迟。
+- [ ] 在 Grafana 中导入并优化社区标准的 Dashboard 模板。
+
+### 3. 高可用架构演练
+- [ ] 调研 PostgreSQL 高可用方案（Patroni / Repmgr）。
+- [ ] 搭建一主一从（Primary-Standby）的数据库集群。
+- [ ] 模拟主节点宕机场景，验证从节点的自动提升（Failover）流程。
+
+## 预估产出物
+
+1.  监控服务全套 Compose 配置（含 Exporters）。
+2.  Grafana 监控大屏 JSON 导出文件。
+3.  《PostgreSQL 高可用方案选型与测试报告》。
+
+## 重点难点分析
+
+- **难点**：在容器网络环境下实现 VIP（虚拟 IP）漂移或客户端自动重连。
+- **对策**：重点测试驱动层（JDBC/Psycopg2）的连接参数配置，确保应用能感知主从切换。
+
+---
+
+**计划人**：邹佳轩
+**制定时间**：第 14 周初

doc/process/weekly/week-14/members/zoujiaxuan-weekly-summary-14.md

@@ -0,0 +1,72 @@
+# 邹佳轩第 14 周学习总结
+
+第 14 周（2025-12-22 至 2025-12-28）
+
+## 本周完成情况概览
+
+### 已完成内容
+
+1.  **监控体系搭建（12/22）**
+    - 部署 Prometheus 与 Grafana 容器，配置持久化存储
+    - 集成 `node_exporter` 采集主机指标，`cadvisor` 采集容器资源指标
+    - 接入 `postgres_exporter` 与 `redis_exporter`，实现中间件深度监控
+    - 交付物：监控服务 Compose 配置、Grafana 数据源配置
+
+2.  **可视化仪表盘配置（12/23）**
+    - 导入并定制 PostgreSQL 性能监控大屏（QPS、连接数、缓存命中率、死锁）
+    - 搭建系统资源概览面板，实时展示 CPU、内存、磁盘 I/O 水位
+    - 配置基础告警规则（如 CPU > 80%），验证告警触发与恢复
+    - 涉及文件：Grafana Dashboards JSON 导出文件
+
+3.  **数据库高可用探索（12/24）**
+    - 调研 PostgreSQL 高可用方案（Patroni vs Repmgr vs Pgpool-II）
+    - 在测试环境搭建基于 Repmgr 的主从复制集群
+    - 模拟主节点宕机，验证从节点自动提升（Failover）流程
+    - 输出《PostgreSQL 高可用方案选型与测试报告》
+
+4.  **日志与监控联动（12/25）**
+    - 配合 Flume 团队，将容器标准输出日志重定向至日志收集端
+    - 尝试在 Grafana 中集成 Loki（轻量级日志系统），实现指标与日志的同屏关联
+
+### 部分完成/待完善内容
+
+1.  高可用方案的 VIP（虚拟 IP）漂移在容器网络中实现较复杂，目前仍依赖客户端重连
+2.  告警通知渠道目前仅支持邮件，尚未接入钉钉/企业微信 Webhook
+3.  Flume 自身的监控指标尚未完全接入 Prometheus
+
+### 各领域掌握程度评估
+
+#### 可观测性（Observability）
+
+- 掌握状态：掌握监控数据的采集、存储与可视化链路
+- 具体表现：独立搭建全栈监控平台，覆盖基础设施与中间件
+- 能力描述：具备构建系统级“仪表盘”的能力，能通过指标快速发现隐患
+
+#### 数据库高可用
+
+- 掌握状态：理解主从复制与故障转移的核心原理
+- 具体表现：成功搭建并验证主从切换流程
+- 能力描述：能够设计具备一定容灾能力的数据库架构
+
+## 问题分析与反思
+
+### 主要收益
+
+1.  系统运行状态透明化，不再“盲人摸象”
+2.  通过压力测试配合监控观察，发现了数据库连接池配置过小的瓶颈
+3.  高可用演练暴露了应用层重连机制的缺陷，倒逼代码优化
+
+### 存在不足与改进方向
+
+1.  监控数据保留策略未配置，长期运行可能占用过多磁盘
+2.  告警规则存在误报（Flapping），需优化阈值与持续时间窗口
+3.  高可用架构增加了运维复杂度，需编写自动化维护脚本
+
+## 下周重点与计划
+
+1.  深入研究 AI Agent 技术栈，部署本地大语言模型（如 Llama/Qwen）
+2.  探索 LangChain 框架，尝试构建基于文档的问答助手（RAG）
+3.  配合后端开发，设计 AI 诊断接口，实现“日志 -> 诊断建议”的初步闭环
+
+
+

doc/process/weekly/week-15/members/zoujiaxuan-weekly-plan-15.md

@@ -0,0 +1,42 @@
+# 邹佳轩第 15 周学习计划
+
+第 15 周（2025-12-29 至 2026-01-04）
+
+## 本周学习目标
+
+1.  **本地 LLM 环境部署**：搭建私有化大模型推理环境，摆脱对公网 API 的依赖。
+2.  **AI 诊断接口开发**：基于 FastAPI 开发故障诊断服务，实现 Prompt 工程化。
+3.  **RAG 技术探索**：引入检索增强生成技术，利用项目文档提升 AI 诊断的准确性。
+
+## 详细学习任务
+
+### 1. 模型选型与部署
+- [ ] 调研开源大模型（Qwen2.5, Llama3），选择适合本地显存（<16GB）的版本。
+- [ ] 使用 Ollama 或 vLLM 部署推理服务，并开启兼容 OpenAI 的 API 接口。
+- [ ] 测试不同量化精度（4bit vs 8bit）下的推理速度与生成质量。
+
+### 2. AI 业务逻辑开发
+- [ ] 设计针对 Hadoop 故障诊断的 System Prompt，规范输出格式。
+- [ ] 开发后端接口，实现“接收日志 -> 组装 Prompt -> 调用 LLM -> 流式返回”的完整链路。
+- [ ] 优化前端交互，支持 SSE（Server-Sent Events）打字机效果。
+
+### 3. 知识库增强 (RAG)
+- [ ] 收集 Hadoop 官方文档与历史故障案例，进行文本清洗与分块。
+- [ ] 使用 Embedding 模型将文本向量化，并存入 ChromaDB 向量数据库。
+- [ ] 实现“检索 + 生成”流程，将相关知识作为上下文注入 Prompt。
+
+## 预估产出物
+
+1.  本地 LLM 启动脚本与性能测试报告。
+2.  集成了 AI 诊断功能的后端代码模块。
+3.  典型故障诊断案例演示视频。
+
+## 重点难点分析
+
+- **难点**：Prompt 的调优（Prompt Engineering），如何让模型准确输出结构化建议而非闲聊。
+- **对策**：建立 Prompt 版本库，通过大量真实日志样本进行迭代测试。
+
+---
+
+**计划人**：邹佳轩
+**制定时间**：第 15 周初

doc/process/weekly/week-15/members/zoujiaxuan-weekly-summary-15.md

@@ -0,0 +1,80 @@
+# 邹佳轩第 15 周学习总结
+
+第 15 周（2025-12-29 至 2026-01-04）
+
+## 本周完成情况概览
+
+### 已完成内容
+
+1.  **本地 LLM 环境部署（12/29）**
+    - 使用 Ollama 部署 Qwen2.5-Coder 与 Llama3 模型
+    - 搭建 vLLM 推理服务，提供兼容 OpenAI 格式的 API 接口
+    - 对比不同量化版本（4bit/8bit）在本地显存下的推理速度与效果
+    - 交付物：本地 LLM 启动脚本与性能测试报告
+
+2.  **AI Agent 接口开发（12/30）**
+    - 基于 FastAPI 封装 AI 诊断服务，对接 vLLM 接口
+    - 设计 Prompt 模板，包含“角色设定+上下文（日志）+任务指令+输出格式”
+    - 实现流式输出（SSE），提升前端用户体验
+    - 涉及文件：`backend/app/routers/ai.py`、`backend/app/services/llm.py`
+
+3.  **故障诊断功能初步跑通（01/01）**
+    - 联调“日志采集 -> 存入数据库 -> 读取日志 -> 发送给 AI -> 返回诊断”全链路
+    - 针对 Hadoop 常见报错（如 DataNode 丢失、SafeMode）优化 Prompt
+    - 验证 AI 给出的修复建议准确性，并进行人工微调
+    - 交付物：故障诊断演示视频、典型案例 Prompt 库
+
+4.  **RAG（检索增强生成）探索（01/02）**
+    - 尝试将 Hadoop 官方文档与过往故障知识库向量化（使用 ChromaDB）
+    - 在诊断流程中引入知识库检索，减少模型幻觉
+    - 验证发现 RAG 能显著提升对特定版本配置参数建议的准确度
+
+### 部分完成/待完善内容
+
+1.  Agent 目前仅能给出建议，尚未实现“自动执行修复命令”的功能（需 MCP 支持）
+2.  多轮对话上下文管理尚简陋，长对话可能丢失早期信息
+3.  推理延迟在并发请求下较高，需设计请求队列或限流机制
+
+### 各领域掌握程度评估
+
+#### 大模型应用开发（LLM Ops）
+
+- 掌握状态：熟悉 Prompt 工程与本地模型部署接口
+- 具体表现：成功将通用大模型转化为特定领域的故障诊断助手
+- 能力描述：具备开发基于 LLM 的垂直应用的能力
+
+#### AI 后端集成
+
+- 掌握状态：掌握 SSE 流式传输与异步推理调用
+- 具体表现：实现了低延迟的 AI 交互接口
+- 能力描述：能够解决 AI 模型高延迟与 Web 实时交互之间的矛盾
+
+## 问题分析与反思
+
+### 主要收益
+
+1.  项目核心亮点“AI 故障诊断”终于落地，形成了差异化竞争力
+2.  深刻体会了 Prompt Quality 对输出结果的决定性影响
+3.  掌握了本地部署大模型的低成本方案，摆脱了对昂贵商业 API 的依赖
+
+### 存在不足与改进方向
+
+1.  模型对长日志（超过 Context Window）的处理仍需截断，可能丢失关键信息
+2.  缺乏对 AI 输出结果的自动评估机制（Eval），依赖人工主观判断
+3.  知识库构建尚未自动化，文档更新滞后
+
+## 下周重点与计划
+
+1.  进行全系统集成测试，模拟从 Hadoop 故障发生到 AI 给出诊断的完整闭环
+2.  配合前端优化 AI 对话界面，支持 Markdown 渲染与代码高亮
+3.  整理项目文档，准备最终验收答辩材料
+4.  编写系统部署手册，确保在全新环境下可一键复现
+
+## 总体评价与展望
+
+本周实现了 AI 技术的赋能，将项目的技术含量提升了一个台阶。虽然目前的 Agent 还比较初级，但已经展现出了强大的辅助运维潜力。下周将进入最后的冲刺阶段，聚焦于系统的整体打磨与交付。
+
+---
+
+**总结人**：邹佳轩
+**总结时间**：第 15 周末

doc/process/weekly/week-16/members/zoujiaxuan-weekly-plan-16.md

@@ -0,0 +1,42 @@
+# 邹佳轩第 16 周学习计划
+
+第 16 周（2026-01-05 至 2026-01-11）
+
+## 本周学习目标
+
+1.  **全系统集成测试**：打通 Hadoop、Flume、Backend、AI 与 Frontend 的全链路，验证系统整体功能。
+2.  **性能优化与 Bug 修复**：解决高并发下的性能瓶颈，修复测试中发现的关键缺陷。
+3.  **项目交付与验收**：整理最终交付文档，录制演示视频，准备答辩材料。
+
+## 详细学习任务
+
+### 1. 端到端集成测试 (E2E)
+- [ ] 设计完整的测试用例：从 Hadoop 节点注入故障开始，到前端显示 AI 诊断结果结束。
+- [ ] 组织全员进行压力测试，观察数据库连接池与 Docker 容器资源的稳定性。
+- [ ] 验证系统在异常情况（如网络中断、服务宕机）下的恢复能力。
+
+### 2. 系统优化
+- [ ] 分析数据库慢查询日志，对高频查询字段添加索引。
+- [ ] 调整 Docker 容器的资源限制（CPU/Memory），防止 OOM。
+- [ ] 优化前端静态资源加载策略（Gzip 压缩、浏览器缓存）。
+
+### 3. 文档整理与交付
+- [ ] 编写《系统部署与运维手册》，确保第三方可在新环境一键部署。
+- [ ] 整理 API 文档、数据库设计文档与测试报告。
+- [ ] 制作项目演示 PPT 与功能演示视频，准备最终答辩。
+
+## 预估产出物
+
+1.  集成测试报告与 Bug 修复清单。
+2.  完整的项目交付文档包（部署手册、API 文档等）。
+3.  项目最终源码包（Release Version）。
+
+## 重点难点分析
+
+- **难点**：多组件联动下的故障定位（Distributed Tracing）。
+- **对策**：利用之前搭建的 Grafana 监控大屏，结合日志时间戳进行全链路排查。
+
+---
+
+**计划人**：邹佳轩
+**制定时间**：第 16 周初

doc/process/weekly/week-16/members/zoujiaxuan-weekly-summary-16.md

@@ -0,0 +1,61 @@
+# 邹佳轩第 16 周学习总结
+
+第 16 周（2026-01-05 至 2026-01-11）
+
+## 本周完成情况概览
+
+### 已完成内容
+
+1.  **全系统集成测试（01/05）**
+    - 组织全员进行端到端（E2E）测试：Hadoop 故障注入 -> Flume 采集 -> Backend 存储 -> AI 诊断 -> 前端展示
+    - 修复了 Docker 网络互通、数据库连接超时、AI 响应格式解析错误等 5 个关键 Bug
+    - 验证了系统在 50+ 并发用户下的稳定性，数据库与后端服务未见异常
+    - 交付物：集成测试报告、Bug 修复清单
+
+2.  **系统性能优化（01/06）**
+    - 优化 PostgreSQL 索引，将日志查询耗时从 500ms 降低至 50ms
+    - 调整 Docker 容器资源配额，防止 Java 进程 OOM
+    - 为前端静态资源配置 Nginx 缓存与 Gzip 压缩，首屏加载速度提升 40%
+
+
+### 部分完成/待完善内容
+
+1.  部分边缘测试用例（如网络极端抖动）覆盖不足
+2.  代码注释率虽然达标，但部分复杂逻辑的文档说明仍显单薄
+
+### 各领域掌握程度评估
+
+#### 全栈系统架构
+
+- 掌握状态：具备从底层设施到上层应用的全链路视野
+- 具体表现：能够定位跨组件（Frontend-Backend-DB-AI-Infra）的复杂问题
+- 能力描述：拥有独立设计并交付中型分布式系统的能力
+
+#### 项目交付与质量管理
+
+- 掌握状态：熟悉软件交付生命周期的最后“一公里”
+- 具体表现：产出高质量的文档与经过验证的软件包
+- 能力描述：能够按照工程标准完成软件交付
+
+## 问题分析与反思
+
+### 主要收益
+
+1.  完成了从 0 到 1 的全过程，技术栈覆盖面广（BigData + Web + AI + Ops）
+2.  容器化与 AI 的结合实践极具前瞻性，积累了宝贵经验
+3.  团队协作默契度在最后冲刺阶段达到顶峰
+
+### 存在不足与改进方向
+
+1.  前期需求分析不够细致，导致后期部分功能返工（如日志格式统一）
+2.  测试自动化程度不高，回归测试依赖人工，效率较低
+3.  对 Hadoop 底层原理的理解仍停留在运维层面，源码级掌握不足
+
+## 下周重点与计划
+
+1.  **项目结项**：正式提交所有代码与文档
+2.  **成果展示**：进行课程/项目答辩
+3.  **后续维护**：如有需要，修复验收过程中发现的非阻断性 Bug
+
+
+