项目需求文档
Wondershare Filmora AI桌面客户端分发系统项目需求文档
1. 项目概述
项目名称：Filmora AI桌面客户端分发与入口系统
目标：构建安全高效的Windows/macOS客户端下载、更新及AI功能管理平台
核心需求：
- 支持日均10万次下载请求
- 实现AI模块动态加载（抠图/增强/智能剪辑）
- 保障全球CDN加速下载体验
- 客户端安装成功率>99.5%
2. 功能需求
2.1 核心功能模块
| 模块 | 需求描述 | 技术指标 |
|---|---|---|
| 下载网关 | 动态生成带签名的下载链接 | 响应时间<200ms QPS>500 |
| 版本管理 | 支持多版本共存与灰度发布 | 版本元数据存储响应<50ms |
| AI引擎管理 | 动态加载TensorFlow Lite模型 | 模型热更新延迟<2s |
| 数据看板 | 实时监控下载量/地区/失败率 | 数据延迟<30s |
2.2 关键流程
🔄 正在加载流程图...
graph TD
A[用户访问入口页面] --> B(地域识别)
B --> C{新用户？}
C -->|是| D[返回最新稳定版下载器]
C -->|否| E[检查本地版本]
E --> F[增量更新包分发]
D --> G[下载器启动安装]
G --> H[按需加载AI模块]
3. 技术方案
3.1 架构设计
客户端层(React+Electron)
↑
API网关(Nginx 1.24 + Kong 3.4)
↑
微服务层(Go 1.21 + gRPC)
├─ 下载服务(处理CDN调度)
├─ 版本管理(ETCD 3.5存储)
└─ AI引擎服务(TensorFlow Serving 2.15)
数据层(Redis 7.0 + PostgreSQL 15)3.2 关键技术选型
| 组件 | 版本 | 选型理由 |
|---|---|---|
| 客户端框架 | Electron 25 | 跨平台支持Win/macOS |
| 下载协议 | HTTP/3 | 提升高延迟网络传输效率 |
| AI推理框架 | ONNX 1.14 | 统一模型格式便于多后端部署 |
| 安全传输 | QUIC | 减少TCP握手延迟50% |
4. 非功能需求
4.1 性能指标
- 安装包下载：平均速度 ≥15MB/s（100Mbps带宽）
- 冷启动时间：≤3s（SSD环境）
- AI抠图处理：1080P视频 ≤0.5s/帧
4.2 安全要求
- 采用代码签名证书（DigiCert EV Code Signing）
- 安装包哈希校验（SHA-256 + BLAKE3）
- 模型文件加密（AES-256-GCM）
- 漏洞扫描（集成OWASP ZAP）
4.3 扩展性设计
- 动态插件系统：通过IPC通信加载AI模块
- 水平扩展：下载服务支持K8s自动扩缩容
- 多云架构：支持AWS/Azure/GCP CDN切换
5. 实施路线
阶段1：基础架构搭建（4周）
- 部署全球CDN节点（Cloudflare + Akamai）
- 构建Electron基础框架（v25.3.0）
- 实现自动更新系统（electron-updater）
阶段2：AI集成（6周）
- 集成TensorFlow Lite推理引擎（2.15.0）
- 开发模型热加载模块
- 实现人像抠图算法（基于MODNet优化）
阶段3：安全加固（2周）
- 实施代码混淆（Webpack 5 + Terser）
- 配置证书钉扎（HPKP）
- 建立模型文件签名验证
阶段4：测试部署（3周）
- 压力测试（Locust模拟10万并发）
- 兼容性测试（覆盖Win10-11/macOS 12-14）
- 灰度发布（按5%-20%-100%阶段推进）
6. 风险控制
| 风险点 | 应对方案 |
|---|---|
| AI模型体积过大 | 采用Pruning量化技术压缩30%体积 |
| 安装包被安全软件拦截 | 加入Windows Defender白名单计划 |
| 增量更新失败 | 设计双校验机制（CRC32+BLAKE3） |
文档版本：v1.2
最后更新：2023年10月25日
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（字符数：3850）