基于Spring Boot与大数据技术的疫情追踪系统设计与实现——计算机系统服务视角

在当前全球疫情背景下，高效、精准的疫情追踪系统对于公共卫生管理至关重要。本文设计并实现了一种基于Spring Boot框架与大数据技术的疫情追踪系统，旨在提供实时数据采集、智能分析与辅助决策服务。该系统融合了计算机系统服务的核心理念，强调高可用性、可扩展性与数据安全性。系统架构采用微服务设计，前端搭配轻量级框架，后端基于Spring Boot构建，确保业务逻辑简洁高效；数据层引入Apache Hadoop和Spark等大数据组件，用于海量轨迹数据的存储与实时计算。系统核心模块包括用户健康信息自动采集、接触者追踪与警报、疫情热点区域可视化以及数据管理后台。通过RESTful API提供接口服务，确保与医疗信息系统、地理位置服务的良好兼容。在性能上，本系统针对大数据量下的高并发访问进行了优化，采用Redis缓存减轻数据库负载，使用消息队列实现异步处理，从而保障系统响应速度与稳定性。测试结果表明，系统在模拟高频用户交互与海量溯源数据处理时稳定运行，准确率超过95%。结论上，本技术方案为疫情防控提供了一条灵活、高效的数字化应对路径，借助Spring Boot与大数据的融合实现了精准防控与快速决策，对计算机系统服务在垂直公共卫生场景中的应用探索具有一定参考价值。在隐私保护与数据加密方面也提供了有效防护措施，健全了系统在法律与伦理层面的合规性。