1.以apache kafka作為大量資料任務分散處理核心，設計資料流程，承載每日近百萬筆資料供應與十萬 級資料處理 2.採用redis降低資料庫系統降低讀寫負載，進而提升服務效能，將服務回應時間由10sec降低至1~2sec 3.採用Elastic Stack(ELK)集中化日誌管理系統，監控系統中每個流程步驟，增進系統維運效能 4.導入docker容器化與微服務架構，佐以Kubernetes達成服務快速橫向擴展與佈署 5.使用aws s3作為雲端資料供應儲存區，降低本低資料維護成本的同時，增加可靠度 6.以django3實作RESTful API，提供前端網頁串接取得資訊。同時提供外部使用者取得資料meta與下載資料。 7.結合wsgi server將現行django API服務擴展為muti-process與muti-thread之架構，增加服務數量 8.設計架設服務叢集系統，包含apache kafka, mysq(PXC),ELK避免發生系統單點失效，造成服務停擺問題 9.透過inotify偵測資料系統行為，採取不同對應處理動作。當發生建立事件時，視為資料到位處理，發生搬移事件則發出資料告警訊息等作法。