原油贸易在全球贸易中有着举足轻重的影响,全球原油的日交易量可达7000万桶以上。可以说原油经济是全球经济状况的晴雨表。原油贸易量通常是海关统计发布的事后统计值。然而原油贸易量的事先预测,对贸易商、期货交易者、相关企业有着更为重要的意义。本文通过船舶位置数据和Web技术实现了原油贸易与航运分析系统,能准确的预测未来一段时间内原油的到港量。本文通过对系统的数据需求、业务功能需求和系统性能需求做了详细的分析,明确了设计和开发贸易与分析系统的工作要点,最后实现了系统的开发和部署。主要通过以下过程完成系统的设计与实现。1.基于 HDDBSCAN(Hadoop based Distributed DBSCAN)算法开发了对船舶位置数据进行聚类的程序,将静态的AIS数据聚类为原油的泊位信息,基于 SVF(Statistic based Voyage Forecasset)算开发了船舶的航次划分和预测程序,将船舶历史轨迹划分航次并对船舶目的港进行预测。为系统提供了可用于贸易分析的基础数据。2.基于Node.js的前后端技术,开发了系统的各个功能模块,实现了原油贸易的统计和预测,并可实时查看原油船舶的实时航运动态。为了加强系统服务器的性能,通过Nginx实现了系统的负载均衡,通过在一台服务器部署多个Node.js服务,可有效利用服务器的硬件资源。3.为了验证系统的性能和处理高并发的能力,本文对贸易与分析系统在真实环境中进行了压力测试,并与传统的Java技术实现的Web服务做对比,结果显示采用Node.js实现的服务在处理高并发时更加稳定,同时对Redis的读写能力做了性能测试,能够满足系统的要求。最后,对系统的设计和开发过程中出现的不足进行了总结,给出了下一步工作的规划和展望。