1. 引言
1.1 目的
本文档旨在定义数据处理和存储服务的功能需求和非功能需求，为系统设计、开发和测试提供明确的指导。该服务负责高效处理各类数据，并提供安全、可靠的存储解决方案，以满足业务的数据管理需求。
1.2 范围
服务覆盖数据的采集、清洗、转换、存储、查询和备份等环节，适用于企业内部应用、用户数据分析和第三方集成场景。
1.3 目标用户
包括系统管理员、数据工程师、业务分析师和外部开发者。
2. 总体描述
2.1 服务功能概述
数据处理和存储服务是一个集成的平台，支持批量处理和实时流处理，提供结构化、半结构化和非结构化数据的存储能力。服务保证数据完整性、可用性和安全性，同时优化性能以应对高并发访问。
2.2 运行环境
- 硬件环境：基于云服务器或本地数据中心，推荐使用分布式架构以支持扩展。
- 软件环境：支持Linux/Windows操作系统，依赖数据库系统（如MySQL、PostgreSQL或NoSQL数据库）、消息队列（如Kafka）和数据处理框架（如Apache Spark）。
2.3 用户特征
- 系统管理员：负责服务监控、维护和权限管理。
- 数据工程师：设计和实现数据处理流水线。
- 业务分析师：通过查询接口获取数据进行分析。
- 开发者：通过API集成服务到外部应用。
3. 功能需求
3.1 数据采集功能
- 需求编号：F-001
- 描述：服务应支持从多种源（如文件上传、API调用、数据库同步）采集数据。
- 输入：源数据文件或流数据。
- 处理：验证数据格式、过滤无效条目。
- 输出：标准化的数据记录。
3.2 数据处理功能
- 需求编号：F-002
- 描述：提供数据清洗、转换和聚合能力，包括去重、格式转换和计算衍生字段。
- 输入：原始数据。
- 处理：应用预定义规则或自定义脚本。
- 输出：处理后数据，可存储或转发。
3.3 数据存储功能
- 需求编号：F-003
- 描述：支持多种存储类型（如关系型数据库、对象存储、时序数据库），并实现数据分区和索引优化。
- 输入：处理后数据。
- 处理：自动选择存储引擎，执行数据持久化。
- 输出：存储成功确认或错误日志。
3.4 数据查询与检索功能
- 需求编号：F-004
- 描述：提供RESTful API和SQL接口，支持复杂查询、全文搜索和实时数据访问。
- 输入：查询请求（如SQL语句或API参数）。
- 处理：解析查询、执行搜索并返回结果。
- 输出：查询结果集或错误信息。
3.5 数据备份与恢复功能
- 需求编号：F-005
- 描述：实现自动备份策略（如每日增量备份、每周全量备份），并提供快速恢复机制。
- 输入：备份配置或恢复请求。
- 处理：调度备份任务、验证数据完整性。
- 输出：备份状态报告或恢复完成通知。
4. 非功能需求
4.1 性能需求
- 响应时间：数据查询平均响应时间不超过2秒，批量处理任务在指定时间内完成。
- 吞吐量：支持每秒处理至少10,000条记录。
- 并发用户：同时支持1000个用户访问。
4.2 可靠性需求
- 可用性：服务年度可用性不低于99.9%。
- 容错性：在部分节点故障时，系统能自动切换并保证数据不丢失。
4.3 安全性需求
- 数据加密：传输和存储过程中使用AES-256加密。
- 访问控制：基于角色的权限管理（RBAC），支持多因素认证。
- 审计日志：记录所有数据操作，便于追踪和合规检查。
4.4 可维护性需求
- 模块化设计：服务组件可独立升级和扩展。
- 监控与告警：集成监控工具，实时告警异常事件。
5. 其他需求
5.1 兼容性需求
支持与常见数据格式（如JSON、CSV、Parquet）和第三方系统（如Hadoop、AWS S3）集成。
5.2 文档需求
提供用户手册、API文档和部署指南。
6. 附录
6.1 术语表
- 数据处理：指数据清洗、转换和聚合的过程。
- 数据存储：指将数据持久化到物理或逻辑存储介质。
6.2 参考资料
- 相关行业标准（如ISO 27001 for 安全）。
- 类似系统设计文档。
本文档将作为项目开发的基础，任何变更需经过评审和更新。通过实现上述需求，数据处理和存储服务将为企业提供高效、安全的数据管理解决方案。
