🔥万字实战｜全栈AI测试平台架构设计与开发（微服务+Vue3+Python+MVP落地）

前言

随着AI大模型和机器学习系统在各行业的规模化落地，AI系统的测试与传统软件测试相比，出现了全链路覆盖难、技术栈复杂、测试指标多元化等新痛点：传统测试工具仅能覆盖服务接口和前端页面，无法对AI系统的核心——测试数据质量和模型效果做专业校验；分散的测试工具（如JMeter做接口测试、Excel做数据校验）导致团队协作效率低，测试结果无法统一管理；AI系统的迭代速度快，数据漂移、模型退化等问题需要自动化监控，而非人工回归测试。

基于以上痛点，本文将从核心需求分析出发，手把手带你设计并开发一套全栈AI测试平台，采用微服务架构融合Java和Python技术栈，前端基于Vue3微前端实现模块化开发，集成主流AI测试和DevOps工具，最终落地支持100人团队协作的MVP版本。本文涵盖架构设计、核心模块开发、实战落地、踩坑优化全流程，所有核心概念和流程均通过Mermaid语法可视化，助力你快速理解并搭建属于自己的全栈AI测试平台。

本文关键词：全栈AI测试平台、微服务架构、Vue3微前端、Java+Python跨栈开发、AI测试全链路、RBAC权限、MVP落地
技术栈总览：Vue3+Element Plus+qiankun、Spring Cloud+Spring Boot、Python3、MySQL/Redis/MinIO/Elasticsearch、Great Expectations/MLflow/Evidently AI/JMeter

一、平台核心需求：瞄准AI测试痛点，支撑100人团队协作

AI系统的测试覆盖数据层、模型层、服务层、前端层全链路，且团队协作中存在用例管理混乱、自动化程度低、结果可视化差等问题，本平台的核心需求围绕解决AI测试全链路痛点和支撑中大型团队协作展开，最终目标是实现一站式、自动化、可协作、可扩展的全栈AI测试能力，支持100人规模的研发/测试团队协同工作。

1.1 一站式全链路测试能力

这是本平台与传统测试工具的核心区别，需覆盖AI系统从数据输入到前端展示的全生命周期测试，解决传统测试工具“碎片化”问题：

• 数据测试：支持结构化数据（CSV/Excel/Parquet）的质量校验（完整性、唯一性、合法性）、数据漂移检测（特征分布、统计指标变化），对接数仓/数据湖的测试数据来源；
• 模型测试：支持离线/在线模型的多维度评估（精度、召回、F1、AUC等）、鲁棒性测试（对抗样本、噪声数据）、公平性测试（特征偏见、群体差异）、模型漂移检测；
• 服务测试：支持AI接口的功能测试、性能测试（QPS/TPS/响应时间）、稳定性测试（压测、熔断降级）、兼容性测试，集成JMeter实现高并发压测；
• 前端测试：支持AI产品前端页面的UI自动化测试、交互测试，对接Selenium/Appium等工具，保障前端展示和交互的正确性。

1.2 自动化测试流水线

AI系统的迭代具有数据更新频繁、模型版本快速迭代的特点，人工回归测试效率低且易遗漏，平台需实现测试任务自动化调度与执行：

• 支持定时任务（如每日凌晨执行数据质量检测、每周执行模型全量评估）；
• 支持触发式任务（如数据更新后自动执行数据漂移检测、模型部署后自动执行模型效果校验）；
• 支持任务并行执行，提升测试效率，适配多模块同时测试的场景；
• 支持任务失败重试、断点续跑，保障测试流水线的稳定性。

1.3 高效团队协作能力

针对100人规模的团队，需解决权限隔离、资源共享、协作追溯等问题，实现“测试用例统一管理、测试任务分工执行、测试结果全员共享”：

• 支持团队/角色/用户的层级管理，细粒度控制测试资源（用例、报告、服务）的访问权限；
• 支持测试用例的多人协同编辑、版本控制，避免多人修改冲突；
• 支持测试任务的分配、认领、执行状态同步，团队成员可实时查看任务进度；
• 支持测试报告的共享、评论、归档，实现问题追溯和知识沉淀。

1.4 可视化测试报告能力

AI测试的指标多、数据量大，纯文本报告难以快速分析问题，平台需实现测试结果的多维度可视化，让测试指标“一目了然”：

• 支持核心测试指标的图表展示（如数据质量指标雷达图、模型评估指标柱状图、接口性能指标趋势图）；
• 支持缺陷统计分析（如缺陷等级、缺陷模块、缺陷修复率的饼图/折线图）；
• 支持测试用例覆盖率分析（如模块覆盖率、功能点覆盖率），指导测试用例补充；
• 支持测试日志的实时检索、可视化展示，快速定位测试失败原因；
• 支持生成标准化的测试报告（PDF/HTML格式），可导出、打印、归档。

1.5 高可扩展性能力

AI测试技术和工具迭代快，且不同业务场景的测试需求差异大，平台需采用松耦合的架构设计，支持功能模块扩展、第三方工具集成、部署环境适配：

• 微服务架构拆分，新增功能模块无需修改原有代码，降低开发和维护成本；
• 提供标准化的插件接口，支持快速集成新的AI测试工具（如新增模型可解释性测试工具、数据脱敏工具）；
• 支持多环境部署（开发/测试/生产），适配不同阶段的测试需求；
• 支持水平扩展，通过增加节点提升平台的并发处理能力和数据存储能力，适配团队规模和业务量的增长。

二、平台架构设计：微服务架构，融合Java+Python跨栈能力

为满足上述核心需求，平台采用分层式微服务架构设计，整体分为前端层、后端层、数据层、工具层四大层级，各层级松耦合、高内聚，同时融合**Java（适合高并发、微服务、权限管理）和Python（适合AI数据处理、模型测试、工具集成）**的技术优势，打造高性能、高适配性的全栈AI测试平台。

整体架构图如下，清晰展示各层级的技术选型、模块拆分和交互关系：

2.1 前端层：Vue3+Element Plus+qiankun微前端，模块化拆分

前端层作为平台的人机交互入口，要求操作便捷、界面友好、性能优异、模块可扩展，因此采用Vue3+Element Plus作为基础技术栈，结合qiankun微前端架构按功能模块拆分应用，解决单应用体积过大、模块耦合度高、团队并行开发效率低的问题。

2.1.1 核心技术选型

• 基础框架：Vue3（Composition API）+ Vite（极速构建、热更新），相比Vue2提升开发效率和页面性能；
• UI组件库：Element Plus，开箱即用的中后台组件库，适配测试平台的业务场景；
• 微前端框架：qiankun，基于single-spa封装，支持无侵入式接入多子应用，实现主应用与子应用、子应用之间的解耦；
• 可视化库：ECharts5，支持多种图表类型，满足测试结果的可视化需求；
• 状态管理：Pinia，Vue3官方推荐的状态管理工具，替代Vuex，更简洁的API和更好的TS支持；
• 请求库：Axios，支持拦截器、跨域、请求取消，适配微服务的接口请求。

2.1.2 微前端模块拆分

按平台的核心功能拆分为1个主应用+4个子应用，主应用负责全局布局、公共导航、用户登录、权限控制、子应用加载，子应用按测试领域拆分，各自独立开发、独立部署、独立更新，支持团队按模块分工开发（如前端团队分为数据测试、模型测试等小组，并行开发）。

微前端模块架构图如下：

2.1.3 前端层核心设计原则

1. 无侵入式：子应用无需大幅修改代码，只需做少量适配即可接入qiankun微前端，支持原有项目的独立运行；
2. 公共资源复用：将公共组件、工具库抽离到主应用，子应用直接调用，减少代码冗余，保证界面和功能的一致性；
3. 独立部署：每个子应用拥有独立的构建、部署流程，更新子应用无需重启主应用，降低发布风险；
4. 权限统一控制：主应用统一处理用户登录和权限校验，子应用通过主应用的全局状态获取用户权限，实现全平台的权限统一；
5. 性能优化：采用懒加载方式加载子应用，只有当用户访问对应模块时才加载子应用资源，提升首屏加载速度。

2.2 后端层：Java+Python跨栈微服务，各司其职

后端层是平台的核心业务处理层，需同时满足微服务高并发、高可用和AI测试数据处理、模型评估的需求，因此采用Java微服务+Python服务的跨栈架构，让两种语言发挥各自的技术优势：

• Java微服务：基于Spring Cloud Alibaba技术栈，适合开发高并发、高可用的业务服务，负责用户管理、用例管理、报告生成、权限控制、任务调度、API网关等核心业务，保障平台的稳定性和可扩展性；
• Python服务：基于FastAPI/Flask技术栈，适合AI相关的数据处理、模型测试、第三方工具集成，快速对接Great Expectations、MLflow、Evidently AI等AI测试工具，降低AI测试模块的开发成本。

后端层各服务之间通过Feign/Grpc实现微服务通信，通过Nacos实现服务注册与发现，通过Sentinel实现限流熔断，保障服务之间的通信稳定性。

2.2.1 Java微服务：Spring Cloud Alibaba技术栈，打造高可用业务核心

Java微服务基于Spring Cloud Alibaba生态开发，核心技术选型如下：

• 服务框架：Spring Boot 2.7.x（快速开发）+ Spring Cloud 2021.0.5（微服务核心）；
• 服务注册与发现：Nacos，替代Eureka，支持服务注册、发现、配置中心一体化；
• API网关：Spring Cloud Gateway，非阻塞式网关，支持路由转发、限流熔断、身份认证、跨域处理；
• 远程调用：OpenFeign，声明式RESTful API调用，简化微服务之间的通信；
• 任务调度：Quartz + Spring Cloud Task，支持定时任务、触发式任务、分布式任务调度；
• 权限控制：Spring Security + JWT，基于RBAC模型实现细粒度的权限控制；
• 数据校验：Hibernate Validator，实现接口请求参数的自动化校验；
• 分布式事务：Seata，解决跨服务的数据一致性问题；
• 构建工具：Maven，统一管理依赖，实现项目的快速构建。

Java微服务按业务领域拆分为5个核心服务，各服务的职责和核心功能如下：

2.2.2 Python服务：FastAPI技术栈，专注AI测试与工具集成

Python服务基于FastAPI开发（相比Flask，FastAPI支持异步、自动生成API文档、更好的TS/类型支持），核心技术选型如下：

• Web框架：FastAPI 0.100.x，支持异步请求、自动参数校验、OpenAPI文档生成；
• 异步处理：Asyncio，提升大数据量数据处理和工具调用的效率；
• 数据处理：Pandas/Numpy，处理结构化测试数据；
• 模型处理：PyTorch/TensorFlow/Sklearn，对接主流机器学习框架的模型；
• 工具集成：Python SDK调用Great Expectations、MLflow、Evidently AI等工具；
• 构建工具：Pipenv/Poetry，管理Python依赖，解决依赖冲突问题。

Python服务按AI测试领域拆分为4个核心服务，各服务的职责和核心功能如下：

2.2.3 后端层服务通信设计

后端层包含Java微服务和Python服务，服务之间的通信分为Java内部微服务通信和Java与Python服务通信两种场景，采用不同的通信方式适配：

1. Java内部微服务通信：采用OpenFeign（基于HTTP/RESTful）实现同步通信，简单易用，适配大部分业务场景；对于高并发、大数据量的场景，采用Grpc（基于HTTP/2）实现，提升通信效率；
2. Java与Python服务通信：Python服务通过Nacos完成服务注册，Java微服务通过OpenFeign调用Python服务的RESTful API，同时Python服务也可通过Feign客户端调用Java微服务的接口，实现跨栈通信；
3. 服务通信保障：所有服务调用均添加超时重试、熔断降级机制（Sentinel），避免单个服务故障导致整个平台不可用；同时记录服务调用日志，便于问题定位。

服务通信架构图如下：

2.3 数据层：多存储引擎协同，适配不同数据类型

全栈AI测试平台的存储需求复杂，包含结构化业务数据、缓存数据、大文件、日志/检索数据等多种类型，单一存储引擎无法满足所有需求，因此采用多存储引擎协同的设计，各存储引擎各司其职，适配不同的数据类型和业务场景，同时保证数据的高可用、高可扩展、高性能。

数据层核心存储引擎及用途如下，存储架构图附后：

2.3.1 核心存储引擎选型与设计

1. MySQL

   • 用途：存储核心结构化业务数据，如用户、用例、任务、权限等；
   • 设计：采用主从复制架构，保障数据高可用；对大表进行分表分库（如测试任务日志表按时间分表），提升查询性能；添加索引优化，针对常用查询字段（如用例ID、任务ID、用户ID）建立索引；
   • 版本：MySQL 8.0，支持窗口函数、JSON类型，适配复杂业务数据存储。

2. Redis

   • 用途：缓存热点数据、存储用户会话、实现分布式锁、缓存任务进度等；
   • 设计：采用主从+哨兵架构，保障缓存高可用；采用String/Hash/List/ZSet等多种数据结构，适配不同的缓存场景；设置合理的过期时间，避免缓存雪崩和缓存击穿；实现缓存更新策略（写穿/写回），保证缓存与数据库的数据一致性；
   • 版本：Redis 6.0，支持多线程，提升性能。

3. MinIO

   • 用途：对象存储，存储测试数据、模型文件、报告文件等大文件；
   • 设计：采用分布式集群架构，支持水平扩展，提升存储容量和读写性能；对文件进行分类存储（按模块划分桶，如data-test、model-test、report），便于管理；支持文件分片上传/下载，适配大文件（如GB级模型文件）的传输；支持文件权限控制，结合平台的RBAC模型，控制文件的访问权限；
   • 优势：轻量级、高性能、兼容S3协议，便于与其他云原生工具集成。

4. Elasticsearch

   • 用途：存储平台所有日志数据，实现测试结果、日志的全文检索和可视化；
   • 设计：采用分片+副本架构，合理设置分片数（按数据量设置主分片数，副本数为1，保障高可用）；对日志数据按时间索引（如log-2026-02），便于日志的归档和清理；使用Kibana作为可视化工具，实现日志的实时检索、图表展示；
   • 集成：通过Logstash/Filebeat收集平台的日志数据，实时同步到Elasticsearch，实现日志的一站式管理。

2.3.2 数据层核心设计原则

1. 数据分离：不同类型的数据存储在不同的引擎中，发挥各引擎的技术优势，提升存储和查询性能；
2. 数据一致性：通过缓存更新策略、分布式事务（Seata）、数据同步工具保障各存储引擎之间的数据一致性；
3. 高可用：所有存储引擎均采用集群架构，避免单点故障，保障数据的安全性；
4. 可扩展：所有存储引擎均支持水平扩展，通过增加节点提升存储容量和处理能力，适配业务量的增长；
5. 数据安全：对敏感数据（如用户密码）进行加密存储（MD5/SHA256+盐值）；对MinIO中的文件进行访问权限控制；对数据库进行定期备份，防止数据丢失。

2.4 工具层：集成主流AI测试/DevOps工具，提升平台能力

全栈AI测试平台的核心能力之一是集成主流的AI测试和DevOps工具，避免重复造轮子，提升开发效率和平台的专业性。工具层作为平台的“能力扩展层”，通过Python SDK/CLI命令调用第三方工具，将工具的能力封装为平台的接口，提供给前端和后端业务层调用，实现“工具能力平台化”。

2.4.1 核心集成工具及用途

平台集成的工具覆盖数据测试、模型测试、性能测试、容器调度等多个领域，各工具的核心用途如下：

1. Great Expectations：目前最主流的开源数据质量测试工具，平台通过Python SDK调用其能力，实现结构化数据的质量校验（如非空、唯一性、范围、正则匹配等），支持自定义数据校验规则；
2. MLflow：开源的机器学习生命周期管理工具，平台集成其模型注册、版本管理、模型部署能力，实现模型文件的统一管理和版本控制；
3. Evidently AI：专注于AI系统测试的开源工具，平台通过其SDK实现数据漂移、模型漂移检测，以及模型的鲁棒性、公平性测试，提供专业的AI测试指标；
4. JMeter：经典的性能测试工具，平台通过CLI命令调用其能力，实现API接口的性能压测、稳定性测试，支持生成JMeter脚本、执行压测、解析压测结果；
5. Kubernetes Client：K8sPython客户端，平台集成其能力，实现测试任务的容器化调度，支持动态创建Pod执行测试任务，提升平台的并发处理能力；
6. 其他工具：可根据业务需求扩展，如Selenium（前端UI自动化测试）、Appium（移动端测试）、Alibaba EasyExcel（Excel文件解析）等。

2.4.2 工具集成设计原则

1. 标准化封装：对所有第三方工具的调用均进行标准化封装，提供统一的接口给业务层，业务层无需关注工具的底层调用细节，降低耦合度；
2. 可配置化：工具的核心参数（如Great Expectations的校验规则、JMeter的压测并发数）支持在平台前端进行配置，实现“零代码”调用工具；
3. 可扩展：提供标准化的工具集成插件接口，新增工具时只需开发插件即可接入平台，无需修改原有代码；
4. 结果统一解析：将第三方工具的执行结果解析为平台统一的数格式，便于后续的结果聚合、可视化和报告生成。

三、核心模块开发：前端+后端，从功能设计到代码实现

核心模块开发是平台落地的关键，本节将详细讲解前端核心模块和后端核心模块的设计思路、实现要点和关键代码，覆盖平台的核心业务能力：前端的用例编辑、测试任务调度、结果可视化，后端的RESTful API设计、任务调度、RBAC权限控制。所有核心模块均遵循“高内聚、松耦合”的设计原则，支持后续扩展。

3.1 前端核心模块开发：可视化、高交互、易操作

前端模块围绕用户操作体验设计，核心目标是让测试人员无需编写代码，通过可视化操作完成测试用例设计、任务调度和结果分析，大幅提升测试效率。前端基于Vue3+Element Plus+qiankun开发，采用组件化、模块化的开发模式，公共组件抽离到公共库，提升代码复用率。

3.1.1 用例编辑模块：可视化拖拽，零代码设计测试用例

用例编辑是平台的核心前端模块，支持数据测试、模型测试、服务测试用例的可视化设计，无需编写代码，通过拖拽组件、配置参数即可完成用例设计，同时支持用例的导入/导出（JSON/Excel），实现用例的跨平台迁移和备份。

3.1.1.1 核心功能设计

1. 可视化拖拽设计：提供丰富的测试组件（如数据质量校验组件、模型评估组件、接口请求组件），用户可通过拖拽将组件添加到用例编辑画布，按测试流程排列组件；
2. 组件参数配置：每个测试组件提供可视化的参数配置面板，用户可通过表单配置组件的核心参数（如数据校验的规则、模型评估的指标、接口请求的URL/方法/参数）；
3. 用例流程控制：支持用例的串行/并行执行配置，支持条件判断、循环执行等流程控制，适配复杂的测试场景；
4. 用例校验：实时校验用例的配置合法性（如参数缺失、组件连接错误），给出错误提示，避免无效用例；
5. 用例导入/导出：支持将用例导出为JSON/Excel格式，也支持从JSON/Excel文件导入用例，实现用例的共享和备份；
6. 用例版本控制：保存用例的修改记录，支持版本回滚，避免误操作导致的用例丢失。

3.1.1.2 实现要点

1. 拖拽组件实现：基于Vue Draggable Next（Vue3拖拽组件库）实现组件的拖拽功能，通过维护画布组件数组记录拖拽后的组件顺序和配置；
2. 组件抽象：将所有测试组件抽象为基础组件类，包含通用属性（如组件ID、名称、类型、参数、执行顺序）和通用方法（如参数校验、执行、结果返回），具体测试组件继承基础组件类，实现个性化逻辑；
3. 画布渲染：根据画布组件数组动态渲染测试组件，每个组件绑定对应的参数配置面板，参数修改后实时更新数组中的组件配置；
4. 用例数据结构设计：设计标准化的用例JSON数据结构，包含用例基本信息、组件列表、流程控制信息、执行配置等，便于用例的存储、导入/导出和后端解析。

3.1.1.3 可视化用例编辑流程（Mermaid）

3.1.1.4 关键代码实现

1. 拖拽画布组件（Vue3+Vue Draggable Next）

<template>
  <div class="case-editor-canvas">
    <!-- 拖拽组件容器 -->
    <draggable
      v-model="componentList"
      class="component-list"
      ghost-class="ghost"
      animation="300"
    >
      <!-- 动态渲染测试组件 -->
      <div
        v-for="(item, index) in componentList"
        :key="item.id"
        class="test-component"
        @click="openConfigPanel(item, index)"
      >
        <el-icon><Component /></el-icon>
        <span>{{ item.name }}</span>
        <el-icon class="delete-icon" @click.stop="deleteComponent(index)"><Delete /></el-icon>
      </div>
    </draggable>
    <!-- 参数配置面板 -->
    <config-panel
      v-if="showConfigPanel"
      :component="currentComponent"
      @save-config="saveComponentConfig"
      @close-panel="showConfigPanel = false"
    />
  </div>
</template>

<script setup lang="ts">
import { ref, reactive } from 'vue'
import { Draggable } from 'vue-draggable-next'
import { Component, Delete } from '@element-plus/icons-vue'
import ConfigPanel from './ConfigPanel.vue'

// 测试组件列表（拖拽后的数据）
const componentList = ref([
  { id: '1', type: 'data-check', name: '数据非空校验', config: { field: '', expect: true } },
  { id: '2', type: 'model-eval', name: '模型精度评估', config: { metric: 'accuracy', threshold: 0.9 } }
])
// 配置面板显隐
const showConfigPanel = ref(false)
// 当前编辑的组件
const currentComponent = ref({})
// 当前编辑的组件索引
const currentIndex = ref(0)

// 打开参数配置面板
const openConfigPanel = (item: any, index: number) => {
  currentComponent.value = JSON.parse(JSON.stringify(item))
  currentIndex.value = index
  showConfigPanel.value = true
}

// 保存组件配置
const saveComponentConfig = (config: any) => {
  componentList.value[currentIndex.value].config = config
  showConfigPanel.value = false
  // 实时校验用例配置
  validateCaseConfig()
}

// 删除组件
const deleteComponent = (index: number) => {
  componentList.value.splice(index, 1)
}

// 用例配置合法性校验
const validateCaseConfig = () => {
  // 遍历组件，校验参数是否完整
  const invalidComponents = componentList.value.filter(item => {
    if (!item.config || Object.keys(item.config).length === 0) return true
    // 不同组件的个性化校验
    if (item.type === 'data-check' && !item.config.field) return true
    if (item.type === 'model-eval' && !item.config.threshold) return true
    return false
  })
  if (invalidComponents.length > 0) {
    ElMessage.error(`组件【${invalidComponents.map(item => item.name).join(',')}】参数配置不完整`)
    return false
  }
  ElMessage.success('用例配置合法')
  return true
}
</script>

<style scoped>
.case-editor-canvas {
  width: 100%;
  min-height: 600px;
  background: #f5f7fa;
  padding: 20px;
  border-radius: 8px;
}
.component-list {
  display: flex;
  flex-direction: column;
  gap: 10px;
}
.test-component {
  display: flex;
  align-items: center;
  gap: 10px;
  padding: 15px;
  background: #fff;
  border: 1px solid #e6e8eb;
  border-radius: 6px;
  cursor: move;
}
.ghost {
  opacity: 0.5;
  background: #e6f7ff;
}
.delete-icon {
  margin-left: auto;
  color: #ff4d4f;
  cursor: pointer;
}
</style>

2. 用例导出功能（JSON/Excel）

import { ElMessage } from 'element-plus'
import * as XLSX from 'xlsx'

// 导出用例为JSON
export const exportCaseToJson = (caseInfo: any) => {
  const blob = new Blob([JSON.stringify(caseInfo, null, 2)], {
    type: 'application/json;charset=utf-8'
  })
  const url = URL.createObjectURL(blob)
  const a = document.createElement('a')
  a.href = url
  a.download = `${caseInfo.name}.json`
  a.click()
  URL.revokeObjectURL(url)
  ElMessage.success('JSON用例导出成功')
}

// 导出用例为Excel
export const exportCaseToExcel = (caseInfo: any) => {
  // 构造Excel数据
  const data = [
    ['用例名称', caseInfo.name],
    ['用例类型', caseInfo.type],
    ['创建人', caseInfo.creator],
    ['创建时间', caseInfo.createTime],
    ['组件列表', ''],
    ['组件ID', '组件名称', '组件类型', '配置参数']
  ]
  // 追加组件数据
  caseInfo.componentList.forEach((item: any) => {
    data.push([
      item.id,
      item.name,
      item.type,
      JSON.stringify(item.config)
    ])
  })
  // 生成Excel工作簿
  const wb = XLSX.utils.book_new()
  const ws = XLSX.utils.aoa_to_sheet(data)
  XLSX.utils.book_append_sheet(wb, ws, '用例信息')
  // 导出Excel
  XLSX.writeFile(wb, `${caseInfo.name}.xlsx`)
  ElMessage.success('Excel用例导出成功')
}

3.1.2 测试任务调度模块：灵活配置，实时监控任务进度

测试任务调度模块负责测试任务的创建、配置、执行和进度监控，支持定时任务、触发式任务的配置，展示任务的执行状态（待执行/执行中/执行成功/执行失败）、执行进度、执行日志，让用户实时掌握任务执行情况。

3.1.2.1 核心功能设计

1. 任务创建：关联已设计的测试用例，选择任务执行类型（手动/定时/触发式），配置任务执行参数（如执行器、并行数、失败重试次数）；
2. 定时任务配置：基于Cron表达式配置定时执行规则（如每日凌晨2点、每周日晚8点），支持Cron表达式可视化生成，无需手动编写；
3. 触发式任务配置：配置任务触发条件（如数据更新、模型更新、接口部署），当条件满足时自动触发任务执行；
4. 任务执行：支持手动触发任务执行，支持任务的暂停、终止、重试，支持任务并行执行；
5. 进度监控：实时展示任务的执行进度（百分比）、执行状态、执行耗时，展示每个测试用例的执行结果；
6. 任务日志：实时展示任务的执行日志，支持日志检索、日志下载，快速定位任务执行失败原因；
7. 任务管理：支持任务的查询、筛选、删除、批量操作，支持任务执行结果的快速查看。

3.1.2.2 实现要点

1. Cron表达式可视化：集成vue-cron组件，实现Cron表达式的可视化生成，用户通过选择时间单位（秒/分/时/日/月/周）即可生成Cron表达式，降低使用成本；
2. 任务进度实时更新：采用WebSocket实现前端与后端的实时通信，后端将任务执行进度和日志实时推送给前端，前端实时更新页面，无需刷新；
3. 任务状态设计：定义标准化的任务状态枚举（待执行/执行中/暂停/执行成功/执行失败/已终止），后端实时更新任务状态，前端根据状态展示不同的样式和操作按钮；
4. 任务数据结构设计：包含任务基本信息、关联用例信息、执行配置、触发条件、执行状态、进度、日志等，便于后端任务调度服务解析和执行。

3.1.2.3 测试任务调度执行流程（Mermaid）

3.1.2.4 关键代码实现

1. Cron表达式可视化配置（vue-cron）

<template>
  <div class="cron-config">
    <el-form label-width="120px" :model="taskForm">
      <el-form-item label="执行类型">
        <el-select v-model="taskForm.execType" placeholder="请选择执行类型">
          <el-option label="手动执行" value="manual" />
          <el-option label="定时执行" value="cron" />
          <el-option label="触发式执行" value="trigger" />
        </el-select>
      </el-form-item>
      <!-- Cron表达式可视化配置 -->
      <el-form-item
        label="Cron表达式"
        v-if="taskForm.execType === 'cron'"
      >
        <vue-cron
          v-model="taskForm.cronExpr"
          @change="onCronChange"
          style="width: 100%;"
        />
        <div class="cron-tip">生成的Cron表达式：{{ taskForm.cronExpr }}</div>
      </el-form-item>
      <!-- 触发条件配置 -->
      <el-form-item
        label="触发条件"
        v-if="taskForm.execType === 'trigger'"
      >
        <el-select v-model="taskForm.triggerType" placeholder="请选择触发条件">
          <el-option label="数据更新" value="data_update" />
          <el-option label="模型更新" value="model_update" />
          <el-option label="接口部署" value="api_deploy" />
        </el-select>
      </el-form-item>
      <el-form-item label="失败重试次数">
        <el-input-number v-model="taskForm.retryCount" :min="0" :max="10" />
      </el-form-item>
      <el-form-item>
        <el-button type="primary" @click="saveTask">保存任务</el-button>
        <el-button type="success" @click="runTask" v-if="taskForm.execType === 'manual'">立即执行</el-button>
      </el-form-item>
    </el-form>
  </div>
</template>

<script setup lang="ts">
import { ref, reactive } from 'vue'
import VueCron from 'vue-cron'
import 'vue-cron/dist/vue-cron.css'
import { ElMessage } from 'element-plus'
import { saveTaskApi, runTaskApi } from '@/api/task'

// 任务表单
const taskForm = reactive({
  execType: 'manual', // 执行类型：manual/cron/trigger
  cronExpr: '', // Cron表达式
  triggerType: '', // 触发类型
  retryCount: 0, // 失败重试次数
  caseIds: [], // 关联的用例ID
  executor: 'default' // 执行器
})

// Cron表达式变化
const onCronChange = (val: string) => {
  taskForm.cronExpr = val
}

// 保存任务
const saveTask = async () => {
  if (taskForm.caseIds.length === 0) {
    ElMessage.error('请选择关联的测试用例')
    return
  }
  if (taskForm.execType === 'cron' && !taskForm.cronExpr) {
    ElMessage.error('请配置Cron表达式')
    return
  }
  if (taskForm.execType === 'trigger' && !taskForm.triggerType) {
    ElMessage.error('请配置触发条件')
    return
  }
  const res = await saveTaskApi(taskForm)
  if (res.code === 200) {
    ElMessage.success('任务保存成功')
    // 重置表单
    Object.assign(taskForm, {
      execType: 'manual',
      cronExpr: '',
      triggerType: '',
      retryCount: 0,
      caseIds: []
    })
  } else {
    ElMessage.error(`任务保存失败：${res.msg}`)
  }
}

// 立即执行任务
const runTask = async () => {
  if (taskForm.caseIds.length === 0) {
    ElMessage.error('请选择关联的测试用例')
    return
  }
  const res = await runTaskApi({
    caseIds: taskForm.caseIds,
    retryCount: taskForm.retryCount,
    executor: taskForm.executor
  })
  if (res.code === 200) {
    ElMessage.success('任务启动成功')
  } else {
    ElMessage.error(`任务启动失败：${res.msg}`)
  }
}
</script>

<style scoped>
.cron-config {
  padding: 20px;
  background: #fff;
  border-radius: 8px;
}
.cron-tip {
  margin-top: 10px;
  font-size: 14px;
  color: #666;
}
</style>

2. WebSocket实时监控任务进度

// 建立WebSocket连接，监控任务进度
export const createTaskWebSocket = (taskId: string, callback: (data: any) => void) => {
  // 替换为实际的WebSocket服务地址
  const wsUrl = import.meta.env.VITE_WS_BASE_URL + `/task/monitor/${taskId}`
  const ws = new WebSocket(wsUrl)

  // 连接成功
  ws.onopen = () => {
    console.log(`WebSocket连接成功，监控任务：${taskId}`)
  }

  // 接收消息
  ws.onmessage = (event) => {
    const data = JSON.parse(event.data)
    // 回调函数，更新前端页面
    callback(data)
  }

  // 连接关闭
  ws.onclose = () => {
    console.log(`WebSocket连接关闭，任务：${taskId}`)
    // 重连机制
    setTimeout(() => {
      createTaskWebSocket(taskId, callback)
    }, 3000)
  }

  // 连接错误
  ws.onerror = (error) => {
    console.error(`WebSocket连接错误：`, error)
  }

  return ws
}

// 在组件中使用
import { onMounted, ref } from 'vue'
import { createTaskWebSocket } from '@/utils/websocket'

const taskId = ref('123456')
const taskProgress = ref(0)
const taskStatus = ref('running')
const taskLog = ref('')

onMounted(() => {
  createTaskWebSocket(taskId.value, (data) => {
    taskProgress.value = data.progress
    taskStatus.value = data.status
    taskLog.value += data.log + '\n'
    // 滚动到日志底部
    const logDom = document.getElementById('task-log')
    if (logDom) {
      logDom.scrollTop = logDom.scrollHeight
    }
  })
})

3.1.3 结果可视化模块：多维度图表，直观展示测试结果

结果可视化模块是平台的“数据展示中心”，负责将测试结果数据聚合、分析并以图表形式展示，支持核心指标雷达图、趋势图、缺陷统计饼图、用例覆盖率柱状图等，让用户快速分析测试结果，定位问题。

3.1.3.1 核心功能设计

1. 多维度图表展示：支持ECharts5的多种图表类型，适配不同的测试指标展示场景：
   • 雷达图：展示数据质量、模型评估的多维度指标（如数据的完整性、唯一性、及时性，模型的精度、召回、F1、AUC）；
   • 折线图/面积图：展示测试指标的趋势变化（如每日数据漂移程度、每周模型效果变化、接口性能指标趋势）；
   • 饼图/环形图：展示缺陷统计（如缺陷等级分布、缺陷模块分布、缺陷修复率）；
   • 柱状图/条形图：展示测试用例覆盖率（如模块覆盖率、功能点覆盖率）、各测试任务的执行耗时；
   • 表格：展示详细的测试结果数据，支持排序、筛选、导出；
2. 指标钻取：支持图表的钻取功能，点击图表的某个维度，可查看该维度的详细测试结果和日志，实现“从宏观到微观”的分析；
3. 自定义报表：支持用户自定义可视化报表，选择需要展示的指标、图表类型，保存为个性化报表；
4. 报告生成：支持将可视化图表和详细数据生成标准化的PDF/HTML测试报告，可导出、共享、归档；
5. 数据对比：支持不同测试任务、不同时间的测试结果数据对比，展示指标变化，分析数据/模型/接口的变化趋势。

3.1.3.2 实现要点

1. 图表组件抽象：将ECharts图表抽象为通用Vue组件，通过传入图表配置、数据即可生成对应的图表，支持图表的自适应、重绘、销毁，避免内存泄漏；
2. 数据聚合：前端通过调用后端的报告生成服务，获取聚合后的测试结果数据，无需前端做大量数据处理，提升前端性能；
3. 图表交互：为图表添加点击、悬浮、缩放等交互事件，实现指标钻取、数据详情展示；
4. 自适应布局：图表组件支持自适应屏幕尺寸，在电脑、平板等设备上均能正常展示；
5. 数据缓存：对高频访问的测试结果数据进行前端缓存（Pinia），避免重复请求后端接口，提升页面加载速度。

3.1.3.3 测试结果可视化流程（Mermaid）

3.1.3.4 关键代码实现

1. 通用ECharts图表组件

<template>
  <div class="echarts-container" :style="{ width, height }" ref="chartRef"></div>
</template>

<script setup lang="ts">
import { ref, watch, onMounted, onUnmounted } from 'vue'
import * as echarts from 'echarts'
import type { EChartsOption } from 'echarts'

// 组件props
const props = defineProps({
  // 图表配置
  option: {
    type: Object as () => EChartsOption,
    required: true
  },
  // 图表宽度
  width: {
    type: String,
    default: '100%'
  },
  // 图表高度
  height: {
    type: String,
    default: '400px'
  },
  // 是否自适应
  autoResize: {
    type: Boolean,
    default: true
  }
})

// 图表实例
const chartRef = ref<HTMLDivElement | null>(null)
let myChart: echarts.ECharts | null = null

// 初始化图表
const initChart = () => {
  if (!chartRef.value) return
  myChart = echarts.init(chartRef.value)
  myChart.setOption(props.option, true)
  // 点击事件：指标钻取
  myChart.on('click', (params) => {
    emit('chart-click', params)
  })
}

// 更新图表
const updateChart = () => {
  if (myChart) {
    myChart.setOption(props.option, true)
  }
}

// 自适应重绘
const resizeChart = () => {
  if (myChart) {
    myChart.resize()
  }
}

// 监听配置变化，更新图表
watch(
  () => props.option,
  () => {
    updateChart()
  },
  { deep: true }
)

// 生命周期
onMounted(() => {
  initChart()
  if (props.autoResize) {
    window.addEventListener('resize', resizeChart)
  }
})

onUnmounted(() => {
  if (myChart) {
    myChart.dispose()
    myChart = null
  }
  if (props.autoResize) {
    window.removeEventListener('resize', resizeChart)
  }
})

// 组件emit
const emit = defineEmits(['chart-click'])
</script>

<style scoped>
.echarts-container {
  border-radius: 8px;
  background: #fff;
  padding: 10px;
}
</style>

2. 数据质量指标雷达图使用示例

<template>
  <div class="data-quality-chart">
    <common-echarts
      :option="radarOption"
      height="500px"
      @chart-click="onChartClick"
    />
  </div>
</template>

<script setup lang="ts">
import { ref, reactive, onMounted } from 'vue'
import CommonEcharts from '@/components/CommonEcharts.vue'
import { getDataQualityApi } from '@/api/report'

// 雷达图配置
const radarOption = reactive({
  title: {
    text: '数据质量指标雷达图',
    left: 'center'
  },
  tooltip: {
    trigger: 'item'
  },
  legend: {
    orient: 'vertical',
    left: 10,
    top: 20
  },
  radar: {
    indicator: [
      { name: '完整性', max: 100 },
      { name: '唯一性', max: 100 },
      { name: '合法性', max: 100 },
      { name: '及时性', max: 100 },
      { name: '一致性', max: 100 }
    ]
  },
  series: [
    {
      name: '数据质量指标',
      type: 'radar',
      data: [
        {
          value: [0, 0, 0, 0, 0],
          name: '本次测试'
        }
      ]
    }
  ]
})

// 获取数据质量指标
const getDataQuality = async () => {
  const res = await getDataQualityApi({ taskId: '123456' })
  if (res.code === 200) {
    const data = res.data
    // 更新雷达图数据
    radarOption.series[0].data[0].value = [
      data.completeness,
      data.uniqueness,
      data.validity,
      data.timeliness,
      data.consistency
    ]
  }
}

// 图表点击事件（指标钻取）
const onChartClick = (params: any) => {
  console.log('点击的指标：', params)
  // 跳转到该指标的详细结果页面
  router.push({
    path: '/report/detail',
    query: {
      taskId: '123456',
      indicator: params.name
    }
  })
}

onMounted(() => {
  getDataQuality()
})
</script>

<style scoped>
.data-quality-chart {
  padding: 20px;
  width: 100%;
}
</style>

3.2 后端核心模块开发：高可用、高安全、可扩展

后端核心模块是平台的业务处理核心，负责接口提供、任务调度、权限控制、数据处理、工具调用等核心能力，后端分为Java微服务和Python服务，分别采用Spring Cloud Alibaba和FastAPI开发，遵循RESTful API设计规范，实现权限控制、请求校验、异常处理等基础能力。

3.2.1 接口服务：RESTful API设计，标准化、高安全

后端所有服务均提供RESTful API接口，供前端和其他服务调用，接口设计遵循RESTful设计规范，同时实现跨域、权限控制、请求校验、异常处理、接口文档自动化生成等能力，保障接口的标准化、高安全、高可用。

3.2.1.1 RESTful API设计规范

1. HTTP方法语义：严格遵循HTTP方法的语义，不同操作使用对应的HTTP方法：
   • GET：查询资源（如查询测试用例、查询任务进度）；
   • POST：创建资源（如创建用户、创建测试用例、创建任务）；
   • PUT：更新资源（全量更新，如更新测试用例的所有配置）；
   • PATCH：更新资源（部分更新，如更新任务的执行状态）；
   • DELETE：删除资源（如删除测试用例、删除任务）；
2. URL设计：
   • 采用名词复数形式表示资源（如/api/v1/cases表示测试用例资源，/api/v1/tasks表示任务资源）；
   • 采用层级URL表示资源之间的关系（如/api/v1/tasks/123/cases表示任务123关联的测试用例）；
   • URL中使用小写字母，单词之间用短横线-分隔，避免使用下划线和大写字母；
   • 版本号放入URL（如/api/v1/），便于接口的迭代和兼容；
3. 请求参数：
   • 查询参数：用于GET请求的筛选、分页、排序（如/api/v1/cases?page=1&size=10&type=data-test）；
   • 路径参数：用于标识唯一资源（如/api/v1/cases/123表示ID为123的测试用例）；
   • 请求体：用于POST/PUT/PATCH请求的资源创建和更新，采用JSON格式；
4. 响应数据：
   • 所有接口返回统一的JSON数据格式，包含状态码、消息、数据、时间戳；
   • 状态码：采用HTTP状态码（200成功、400参数错误、401未授权、403禁止访问、404资源不存在、500服务器内部错误）；
   • 自定义业务码：在响应体中添加code字段，标识具体的业务状态（如200成功、4001用例不存在、4002任务执行失败）；
5. 分页设计：所有查询接口均支持分页，返回当前页码、每页条数、总条数、总页数、数据列表；
6. 排序设计：支持按指定字段排序，通过sort参数指定（如/api/v1/cases?sort=createTime,desc表示按创建时间倒序）。

3.2.1.2 统一响应数据格式设计

{
  "code": 200, // 业务状态码
  "msg": "操作成功", // 提示消息
  "data": {}, // 业务数据，可为对象/数组/空
  "timestamp": 1738329600000 // 时间戳（毫秒）
}

分页查询的响应数据格式：

{
  "code": 200,
  "msg": "查询成功",
  "data": {
    "page": 1, // 当前页码
    "size": 10, // 每页条数
    "total": 100, // 总条数
    "pages": 10, // 总页数
    "records": [] // 数据列表
  },
  "timestamp": 1738329600000
}

3.2.1.3 核心实现要点

1. 跨域处理：在Spring Cloud Gateway和FastAPI中分别配置跨域，允许前端的跨域请求，支持自定义允许的域名、请求方法、请求头；
2. 请求校验：Java微服务使用Hibernate Validator实现请求参数校验，通过注解（如@NotBlank、@NotNull、@Min）标注参数约束，全局异常处理器捕获校验异常并返回统一响应；Python服务使用FastAPI的Pydantic实现参数校验，自动生成参数校验规则；
3. 异常处理：实现全局异常处理器，捕获所有未处理的异常，统一封装为标准的响应数据格式，避免直接返回异常堆栈信息，提升接口的安全性；
4. 接口文档：Java微服务集成Knife4j（基于Swagger），实现RESTful API文档的自动化生成和在线调试；Python服务利用FastAPI的自动API文档功能（Swagger UI/ReDoc），无需额外开发即可生成接口文档；
5. 跨域配置：在Spring Cloud Gateway中配置跨域，统一处理所有服务的跨域请求，避免每个服务单独配置。

3.2.1.4 关键代码实现

1. Java微服务-统一响应结果封装

package com.ai.test.common.result;

import lombok.Data;
import java.io.Serializable;
import java.time.LocalDateTime;
import java.time.ZoneOffset;

/**
 * 统一响应结果
 */
@Data
public class Result<T> implements Serializable {
    /**
     * 业务状态码
     */
    private Integer code;
    /**
     * 提示消息
     */
    private String msg;
    /**
     * 业务数据
     */
    private T data;
    /**
     * 时间戳（毫秒）
     */
    private Long timestamp;

    public Result() {
        this.timestamp = LocalDateTime.now().toInstant(ZoneOffset.of("+8")).toEpochMilli();
    }

    /**
     * 成功返回（无数据）
     */
    public static <T> Result<T> success() {
        Result<T> result = new Result<>();
        result.setCode(200);
        result.setMsg("操作成功");
        return result;
    }

    /**
     * 成功返回（有数据）
     */
    public static <T> Result<T> success(T data) {
        Result<T> result = new Result<>();
        result.setCode(200);
        result.setMsg("操作成功");
        result.setData(data);
        return result;
    }

    /**
     * 失败返回
     */
    public static <T> Result<T> fail(Integer code, String msg) {
        Result<T> result = new Result<>();
        result.setCode(code);
        result.setMsg(msg);
        return result;
    }

    /**
     * 失败返回（默认消息）
     */
    public static <T> Result<T> fail(String msg) {
        return fail(500, msg);
    }
}

2. Java微服务-全局异常处理器

package com.ai.test.common.exception;

import com.ai.test.common.result.Result;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.validation.BindException;
import org.springframework.validation.FieldError;
import org.springframework.web.bind.MethodArgumentNotValidException;
import org.springframework.web.bind.annotation.ExceptionHandler;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestControllerAdvice;

import javax.validation.ConstraintViolation;
import javax.validation.ConstraintViolationException;
import java.util.stream.Collectors;

/**
 * 全局异常处理器
 */
@Slf4j
@RestControllerAdvice
public class GlobalExceptionHandler {

    /**
     * 处理参数校验异常（@Valid/@Validated）
     */
    @ExceptionHandler({MethodArgumentNotValidException.class, BindException.class})
    public Result<Void> handleValidException(BindException e) {
        // 拼接错误信息
        String msg = e.getBindingResult().getFieldErrors().stream()
                .map(FieldError::getDefaultMessage)
                .collect(Collectors.joining(","));
        log.error("参数校验异常：{}", msg, e);
        return Result.fail(400, msg);
    }

    /**
     * 处理参数校验异常（@RequestParam）
     */
    @ExceptionHandler(ConstraintViolationException.class)
    public Result<Void> handleConstraintViolationException(ConstraintViolationException e) {
        String msg = e.getConstraintViolations().stream()
                .map(ConstraintViolation::getMessage)
                .collect(Collectors.joining(","));
        log.error("参数校验异常：{}", msg, e);
        return Result.fail(400, msg);
    }

    /**
     * 处理自定义业务异常
     */
    @ExceptionHandler(BusinessException.class)
    public Result<Void> handleBusinessException(BusinessException e) {
        log.error("业务异常：{}", e.getMsg(), e);
        return Result.fail(e.getCode(), e.getMsg());
    }

    /**
     * 处理所有未捕获的异常
     */
    @ExceptionHandler(Exception.class)
    public Result<Void> handleException(Exception e) {
        log.error("服务器内部异常", e);
        return Result.fail(500, "服务器内部异常，请联系管理员");
    }
}

3. Java微服务-接口请求校验示例

package com.ai.test.case.controller;

import com.ai.test.case.dto.CaseAddDTO;
import com.ai.test.case.service.CaseService;
import com.ai.test.common.result.Result;
import io.swagger.v3.oas.annotations.Operation;
import io.swagger.v3.oas.annotations.tags.Tag;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import org.springframework.validation.annotation.Validated;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

/**
 * 测试用例控制器
 */
@RestController
@RequestMapping("/api/v1/cases")
@Tag(name = "测试用例管理", description = "测试用例的CRUD接口")
@RequiredArgsConstructor
public class CaseController {

    private final CaseService caseService;

    /**
     * 创建测试用例
     */
    @PostMapping
    @Operation(summary = "创建测试用例", description = "新增数据/模型/服务测试用例")
    public Result<Long> addCase(@Validated @RequestBody CaseAddDTO caseAddDTO) {
        Long caseId = caseService.addCase(caseAddDTO);
        return Result.success(caseId);
    }
}

// 入参DTO
package com.ai.test.case.dto;

import lombok.Data;
import javax.validation.constraints.NotBlank;
import javax.validation.constraints.NotNull;
import java.util.List;

@Data
public class CaseAddDTO {
    /**
     * 用例名称
     */
    @NotBlank(message = "用例名称不能为空")
    private String name;

    /**
     * 用例类型：data-test(数据测试)/model-test(模型测试)/service-test(服务测试)
     */
    @NotBlank(message = "用例类型不能为空")
    private String type;

    /**
     * 关联的组件列表
     */
    @NotNull(message = "组件列表不能为空")
    private List<CaseComponentDTO> componentList;

    /**
     * 描述
     */
    private String desc;
}

4. Python服务-FastAPI参数校验与统一响应

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List, Optional
import uvicorn

# 初始化FastAPI应用
app = FastAPI(title="数据测试服务", version="1.0.0")

# 统一响应模型
class ResponseModel(BaseModel):
    code: int = Field(200, description="业务状态码")
    msg: str = Field("操作成功", description="提示消息")
    data: Optional[any] = Field(None, description="业务数据")
    timestamp: int = Field(default_factory=lambda: int(time.time() * 1000), description="时间戳")

# 用例组件DTO
class CaseComponentDTO(BaseModel):
    id: str = Field(..., description="组件ID")
    name: str = Field(..., description="组件名称")
    type: str = Field(..., description="组件类型")
    config: dict = Field(..., description="组件配置")

# 创建用例DTO
class CaseAddDTO(BaseModel):
    name: str = Field(..., description="用例名称", min_length=1, max_length=100)
    type: str = Field(..., description="用例类型", pattern="^(data-test|model-test|service-test)$")
    component_list: List[CaseComponentDTO] = Field(..., description="组件列表")
    desc: Optional[str] = Field("", description="用例描述", max_length=500)

# 模拟用例服务
class CaseService:
    @staticmethod
    def add_case(case_add_dto: CaseAddDTO) -> int:
        # 模拟创建用例，返回用例ID
        return 123456

case_service = CaseService()

# 创建测试用例接口
@app.post("/api/v1/cases", response_model=ResponseModel)
async def add_case(case_add_dto: CaseAddDTO):
    try:
        case_id = case_service.add_case(case_add_dto)
        return ResponseModel(data=case_id)
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=ResponseModel(code=500, msg=str(e)).dict())

# 全局异常处理器
@app.exception_handler(HTTPException)
async def http_exception_handler(request, exc):
    return JSONResponse(status_code=exc.status_code, content=exc.detail)

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8081)

3.2.2 任务调度模块：基于Quartz/Spring Cloud Task，支持分布式调度

任务调度模块是平台自动化能力的核心，负责测试任务的调度、执行、监控和管理，基于Quartz实现定时任务调度，基于Spring Cloud Task实现分布式任务执行，支持任务的并行执行、失败重试、断点续跑，保障测试任务的稳定执行。

3.2.2.1 核心功能设计

1. 任务注册与管理：支持将测试任务注册到调度中心，管理任务的基本信息、执行配置、触发条件；
2. 定时任务调度：基于Quartz的Cron表达式实现精准的定时任务调度，支持秒级、分钟级、小时级、日/月/周级的定时执行；
3. 触发式任务调度：基于事件驱动实现触发式任务调度，当数据更新、模型更新等事件发生时，触发对应的测试任务执行；
4. 分布式任务执行：基于Spring Cloud Task实现任务的分布式执行，将任务分发到不同的执行器节点，支持任务并行执行，提升测试效率；
5. 任务生命周期管理：支持任务的启动、暂停、终止、重试，监控任务的执行状态（待执行/执行中/执行成功/执行失败）；
6. 任务失败处理：支持任务失败重试、断点续跑，记录任务失败原因，便于问题定位；
7. 执行器管理：支持执行器节点的注册、发现、监控，动态分配任务到可用的执行器节点，实现负载均衡。

3.2.2.2 技术选型与架构设计

1. 任务调度核心：Quartz 2.3.x，成熟的开源任务调度框架，支持Cron表达式、分布式调度、任务持久化；
2. 分布式任务执行：Spring Cloud Task 2.4.x，基于Spring Boot的任务执行框架，支持任务的分布式执行、任务生命周期管理、任务日志记录；
3. 任务存储：Quartz的任务信息和执行记录存储在MySQL中，实现任务的持久化；任务执行进度和状态缓存到Redis中，提升查询性能；
4. 执行器框架：自定义任务执行器，基于Spring Boot实现，支持不同类型的测试任务（数据测试/模型测试/服务测试）的执行，执行器节点通过Nacos注册到服务中心，实现动态发现；
5. 通信方式：任务调度中心通过Feign调用执行器节点的接口，分发任务；执行器节点通过WebSocket将任务执行进度和日志实时推送给调度中心。

任务调度架构图如下（Mermaid）：

3.2.2.3 任务执行流程（Mermaid）

3.2.2.4 关键代码实现

1. Java微服务-Quartz定时任务配置

package com.ai.test.task.config;

import org.quartz.Scheduler;
import org.quartz.SchedulerFactory;
import org.quartz.impl.StdSchedulerFactory;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean;

import javax.sql.DataSource;

/**
 * Quartz配置类
 */
@Configuration
public class QuartzConfig {

    /**
     * 配置SchedulerFactoryBean，整合Spring和Quartz
     */
    @Bean
    public SchedulerFactoryBean schedulerFactoryBean(DataSource dataSource) {
        SchedulerFactoryBean factoryBean = new SchedulerFactoryBean();
        // 设置数据源，将Quartz的任务信息存储到MySQL
        factoryBean.setDataSource(dataSource);
        // 自动启动Quartz
        factoryBean.setAutoStartup(true);
        // 启动延迟
        factoryBean.setStartupDelay(5);
        // 覆盖已存在的任务
        factoryBean.setOverwriteExistingJobs(true);
        return factoryBean;
    }

    /**
     * 获取Scheduler实例
     */
    @Bean
    public Scheduler scheduler(SchedulerFactoryBean schedulerFactoryBean) {
        return schedulerFactoryBean.getScheduler();
    }
}

2. Java微服务-任务调度服务核心类

package com.ai.test.task.service.impl;

import com.ai.test.task.dto.TaskAddDTO;
import com.ai.test.task.entity.TaskInfo;
import com.ai.test.task.mapper.TaskInfoMapper;
import com.ai.test.task.service.TaskScheduleService;
import com.ai.test.task.util.QuartzJobUtil;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.quartz.*;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

/**
 * 任务调度服务实现类
 */
@Slf4j
@Service
@RequiredArgsConstructor
public class TaskScheduleServiceImpl implements TaskScheduleService {

    private final Scheduler scheduler;
    private final TaskInfoMapper taskInfoMapper;

    /**
     * 创建定时任务
     */
    @Override
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public Long addCronTask(TaskAddDTO taskAddDTO) {
        // 1. 保存任务信息到MySQL
        TaskInfo taskInfo = new TaskInfo();
        taskInfo.setName(taskAddDTO.getName());
        taskInfo.setExecType(taskAddDTO.getExecType());
        taskInfo.setCronExpr(taskAddDTO.getCronExpr());
        taskInfo.setCaseIds(String.join(",", taskAddDTO.getCaseIds()));
        taskInfo.setRetryCount(taskAddDTO.getRetryCount());
        taskInfo.setStatus(0); // 0-待执行 1-执行中 2-执行成功 3-执行失败
        taskInfoMapper.insert(taskInfo);
        Long taskId = taskInfo.getId();

        // 2. 创建Quartz任务
        String jobKey = "TASK_" + taskId;
        String triggerKey = "TRIGGER_" + taskId;
        // 构建JobDetail
        JobDetail jobDetail = JobBuilder.newJob(TestTaskJob.class)
                .withIdentity(jobKey, Scheduler.DEFAULT_GROUP)
                .usingJobData("taskId", taskId)
                .build();
        // 构建Trigger
        CronTrigger trigger = TriggerBuilder.newTrigger()
                .withIdentity(triggerKey, Scheduler.DEFAULT_GROUP)
                .withSchedule(CronScheduleBuilder.cronSchedule(taskAddDTO.getCronExpr()))
                .build();
        // 调度任务
        try {
            scheduler.scheduleJob(jobDetail, trigger);
            log.info("创建定时任务成功，taskId：{}，cron：{}", taskId, taskAddDTO.getCronExpr());
        } catch (SchedulerException e) {
            log.error("创建定时任务失败", e);
            throw new BusinessException(4003, "创建定时任务失败");
        }

        return taskId;
    }

    /**
     * 手动触发任务
     */
    @Override
    public void runManualTask(Long taskId) {
        try {
            String jobKey = "TASK_" + taskId;
            scheduler.triggerJob(JobKey.jobKey(jobKey, Scheduler.DEFAULT_GROUP));
            log.info("手动触发任务成功，taskId：{}", taskId);
        } catch (SchedulerException e) {
            log.error("手动触发任务失败", e);
            throw new BusinessException(4004, "手动触发任务失败");
        }
    }

    /**
     * 暂停任务
     */
    @Override
    public void pauseTask(Long taskId) {
        try {
            String jobKey = "TASK_" + taskId;
            scheduler.pauseJob(JobKey.jobKey(jobKey, Scheduler.DEFAULT_GROUP));
            // 更新任务状态
            TaskInfo taskInfo = new TaskInfo();
            taskInfo.setId(taskId);
            taskInfo.setStatus(4); // 4-已暂停
            taskInfoMapper.updateById(taskInfo);
            log.info("暂停任务成功，taskId：{}", taskId);
        } catch (SchedulerException e) {
            log.error("暂停任务失败", e);
            throw new BusinessException(4005, "暂停任务失败");
        }
    }
}

3. Java微服务-测试任务Job实现

package com.ai.test.task.job;

import com.ai.test.task.service.TaskExecuteService;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.quartz.Job;
import org.quartz.JobExecutionContext;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 * 测试任务Quartz Job
 */
@Slf4j
@Component
public class TestTaskJob implements Job {

    private static TaskExecuteService taskExecuteService;

    // 静态注入，解决Quartz Job无法注入Spring Bean的问题
    @Autowired
    public void setTaskExecuteService(TaskExecuteService taskExecuteService) {
        TestTaskJob.taskExecuteService = taskExecuteService;
    }

    @Override
    public void execute(JobExecutionContext context) {
        // 获取任务ID
        Long taskId = context.getJobDetail().getJobDataMap().getLong("taskId");
        log.info("开始执行测试任务，taskId：{}", taskId);
        try {
            // 执行任务
            taskExecuteService.executeTask(taskId);
            log.info("测试任务执行成功，taskId：{}", taskId);
        } catch (Exception e) {
            log.error("测试任务执行失败，taskId：{}", e);
            // 处理任务失败逻辑（重试/更新状态）
            taskExecuteService.handleTaskFail(taskId);
        }
    }
}

3.2.3 权限控制模块：基于RBAC模型，细粒度资源访问控制

权限控制模块是平台团队协作能力的核心，负责平台所有资源的访问权限控制，基于RBAC（基于角色的访问控制）模型设计，实现用户-角色-权限的层级管理，细粒度控制测试用例、报告、服务等资源的访问权限，支持100人规模团队的权限隔离和资源共享。

3.2.3.1 RBAC模型设计

RBAC模型的核心是用户关联角色，角色关联权限，通过角色实现用户和权限的解耦，避免为每个用户单独配置权限，提升权限管理效率。本平台采用RBAC3模型（RBAC1+RBAC2），支持角色继承、角色限制，适配复杂的团队权限管理场景。

RBAC模型包含5个核心实体：用户、团队、角色、权限、资源，实体之间的关系如下：

1. 用户与团队：多对一，一个用户属于一个团队，一个团队包含多个用户（便于团队级别的权限隔离）；
2. 用户与角色：多对多，一个用户可拥有多个角色，一个角色可分配给多个用户；
3. 角色与角色：一对多，支持角色继承（如管理员角色继承普通角色的所有权限）；
4. 角色与权限：多对多，一个角色可拥有多个权限，一个权限可分配给多个角色；
5. 权限与资源：一对一，一个权限对应一个具体的资源操作（如查询测试用例、创建任务、导出报告）。

RBAC模型关系图如下（Mermaid）：

3.2.3.2 权限粒度设计

平台的权限控制分为三级粒度，从粗到细实现资源的精准访问控制：

1. 菜单权限：控制用户是否能看到前端的菜单（如数据测试菜单、模型测试菜单），基于前端路由实现，无菜单权限的用户无法访问对应的页面；
2. 按钮/操作权限：控制用户是否能执行页面上的操作（如创建用例、删除任务、导出报告），基于前端按钮的显隐实现，无操作权限的用户无法看到对应的按钮；
3. 数据权限：控制用户能访问的具体数据资源（如只能查看自己创建的用例、只能查看本团队的报告），基于后端数据过滤实现，即使用户调用接口，也只能返回其有权限访问的数据。

3.2.3.3 核心实现要点

1. 权限认证：基于**JWT（JSON Web Token）**实现用户身份认证，用户登录后生成JWT令牌，前端在后续的请求中携带令牌，后端通过解析令牌验证用户身份；
2. 权限校验：Java微服务基于Spring Security实现权限校验，通过自定义权限拦截器和注解实现接口级别的权限控制；Python服务基于FastAPI的依赖注入实现权限校验，拦截无权限的请求；
3. 权限缓存：将用户的权限信息（角色、菜单、操作权限）缓存到Redis中，用户每次请求时直接从缓存中获取权限信息，无需每次查询数据库，提升校验效率；
4. 动态权限：支持权限的动态配置和更新，权限更新后自动刷新Redis中的权限缓存，无需重启服务；
5. 前端权限控制：前端通过获取用户的权限信息，动态生成路由和菜单，显隐操作按钮，实现前端的权限控制；同时在前端请求拦截器中添加权限校验，避免无权限的前端操作。

3.2.3.4 关键代码实现

1. Java微服务-JWT工具类

package com.ai.test.common.jwt;

import com.auth0.jwt.JWT;
import com.auth0.jwt.algorithms.Algorithm;
import com.auth0.jwt.exceptions.JWTV
erificationException;
import com.auth0.jwt.interfaces.Claim;
import com.auth0.jwt.interfaces.DecodedJWT;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.Date;
import java.util.Map;

/**
 * JWT工具类
 */
@Slf4j
@Component
public class JwtUtil {
    @Value("${jwt.secret}")
    private String secret;

    @Value("${jwt.expire}")
    private Long expire;

    /**
     * 生成JWT令牌
     */
    public String generateToken(Long userId, String username) {
        Date now = new Date();
        Date expireTime = new Date(now.getTime() + expire * 1000);
        return JWT.create()
                .withClaim("userId", userId)
                .withClaim("username", username)
                .withIssuedAt(now)
                .withExpiresAt(expireTime)
                .sign(Algorithm.HMAC256(secret));
    }

    /**
     * 验证并解析JWT令牌
     */
    public DecodedJWT verifyToken(String token) {
        try {
            return JWT.require(Algorithm.HMAC256(secret)).build().verify(token);
        } catch (JWTVerificationException e) {
            log.error("JWT令牌验证失败", e);
            return null;
        }
    }

    /**
     * 从令牌中获取用户ID
     */
    public Long getUserId(String token) {
        DecodedJWT jwt = verifyToken(token);
        if (jwt == null) return null;
        Claim claim = jwt.getClaim("userId");
        return claim != null ? claim.asLong() : null;
    }
}

2. Java微服务-Spring Security权限校验配置

package com.ai.test.common.security;

import com.ai.test.common.jwt.JwtUtil;
import com.ai.test.user.service.UserService;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.security.authentication.AuthenticationManager;
import org.springframework.security.config.annotation.authentication.builders.AuthenticationManagerBuilder;
import org.springframework.security.config.annotation.method.configuration.EnableGlobalMethodSecurity;
import org.springframework.security.config.annotation.web.builders.HttpSecurity;
import org.springframework.security.config.annotation.web.configuration.EnableWebSecurity;
import org.springframework.security.config.http.SessionCreationPolicy;
import org.springframework.security.crypto.bcrypt.BCryptPasswordEncoder;
import org.springframework.security.web.SecurityFilterChain;
import org.springframework.security.web.authentication.UsernamePasswordAuthenticationFilter;

/**
 * Spring Security配置类
 */
@Configuration
@EnableWebSecurity
@EnableGlobalMethodSecurity(prePostEnabled = true) // 启用方法级别权限控制注解
@RequiredArgsConstructor
public class SecurityConfig {

    private final JwtUtil jwtUtil;
    private final UserService userService;

    /**
     * 密码编码器
     */
    @Bean
    public BCryptPasswordEncoder passwordEncoder() {
        return new BCryptPasswordEncoder();
    }

    /**
     * 安全过滤器链
     */
    @Bean
    public SecurityFilterChain filterChain(HttpSecurity http) throws Exception {
        http
                // 关闭CSRF，使用JWT不需要CSRF
                .csrf().disable()
                // 基于token，不需要session
                .sessionManagement().sessionCreationPolicy(SessionCreationPolicy.STATELESS)
                .and()
                .authorizeRequests()
                // 公开接口（登录、注册等）
                .antMatchers("/api/v1/auth/**", "/swagger-ui/**", "/v3/api-docs/**").permitAll()
                // 其他所有接口都需要认证
                .anyRequest().authenticated()
                .and()
                // 添加JWT认证过滤器
                .addFilterBefore(new JwtAuthenticationFilter(jwtUtil, userService), 
                                 UsernamePasswordAuthenticationFilter.class);
        return http.build();
    }

    /**
     * 认证管理器
     */
    @Bean
    public AuthenticationManager authenticationManager(HttpSecurity http) throws Exception {
        return http.getSharedObject(AuthenticationManagerBuilder.class).build();
    }
}

3. Java微服务-JWT认证过滤器

package com.ai.test.common.security;

import com.ai.test.common.jwt.JwtUtil;
import com.ai.test.user.entity.User;
import com.ai.test.user.service.UserService;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import org.springframework.security.authentication.UsernamePasswordAuthenticationToken;
import org.springframework.security.core.context.SecurityContextHolder;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter;
import javax.servlet.FilterChain;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.io.IOException;

/**
 * JWT认证过滤器
 */
@Component
@RequiredArgsConstructor
public class JwtAuthenticationFilter extends OncePerRequestFilter {

    private final JwtUtil jwtUtil;
    private final UserService userService;

    @Override
    protected void doFilterInternal(HttpServletRequest request, 
                                    HttpServletResponse response, 
                                    FilterChain filterChain) throws ServletException, IOException {
        // 从请求头获取token
        String token = getTokenFromRequest(request);
        if (token != null) {
            // 验证token
            Long userId = jwtUtil.getUserId(token);
            if (userId != null) {
                // 从数据库或缓存获取用户信息
                User user = userService.getById(userId);
                if (user != null && user.getStatus() == 1) { // 用户状态正常
                    // 创建认证信息
                    UsernamePasswordAuthenticationToken authentication = 
                            new UsernamePasswordAuthenticationToken(user, null, user.getAuthorities());
                    SecurityContextHolder.getContext().setAuthentication(authentication);
                }
            }
        }
        filterChain.doFilter(request, response);
    }

    /**
     * 从请求头获取token
     */
    private String getTokenFromRequest(HttpServletRequest request) {
        String bearerToken = request.getHeader("Authorization");
        if (bearerToken != null && bearerToken.startsWith("Bearer ")) {
            return bearerToken.substring(7);
        }
        return null;
    }
}

4. Java微服务-方法级别权限控制注解使用

package com.ai.test.case.controller;

import com.ai.test.case.dto.CaseAddDTO;
import com.ai.test.case.service.CaseService;
import com.ai.test.common.result.Result;
import io.swagger.v3.oas.annotations.Operation;
import io.swagger.v3.oas.annotations.tags.Tag;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import org.springframework.security.access.prepost.PreAuthorize;
import org.springframework.validation.annotation.Validated;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import javax.validation.Valid;

@RestController
@RequestMapping("/api/v1/cases")
@Tag(name = "测试用例管理", description = "测试用例的CRUD接口")
@RequiredArgsConstructor
public class CaseController {

    private final CaseService caseService;

    /**
     * 创建测试用例 - 需要`case:create`权限
     */
    @PostMapping
    @Operation(summary = "创建测试用例")
    @PreAuthorize("hasAuthority('case:create')") // 方法级别权限控制
    public Result<Long> addCase(@Valid @RequestBody CaseAddDTO caseAddDTO) {
        Long caseId = caseService.addCase(caseAddDTO);
        return Result.success(caseId);
    }

    /**
     * 删除测试用例 - 需要`case:delete`权限
     */
    @DeleteMapping("/{caseId}")
    @Operation(summary = "删除测试用例")
    @PreAuthorize("hasAuthority('case:delete')")
    public Result<Void> deleteCase(@PathVariable Long caseId) {
        caseService.deleteCase(caseId);
        return Result.success();
    }

    /**
     * 查询测试用例 - 需要`case:read`权限，并且只能查询自己或本团队的数据
     */
    @GetMapping
    @Operation(summary = "查询测试用例")
    @PreAuthorize("hasAuthority('case:read')")
    public Result<Object> getCases(@RequestParam(required = false) String type,
                                   @RequestParam(defaultValue = "1") Integer page,
                                   @RequestParam(defaultValue = "10") Integer size) {
        // 服务层会进行数据权限过滤
        Object result = caseService.getCases(type, page, size);
        return Result.success(result);
    }
}

四、平台集成与测试：多模块联调，确保平台稳定运行

完成前后端核心模块开发后，需要将所有模块进行集成联调，确保平台能够稳定运行。集成测试包括服务间通信测试、数据一致性测试、权限控制测试、性能压测等，通过全面的测试验证平台的可用性和可靠性。

4.1 服务集成测试：验证微服务间通信与协作

4.1.1 测试环境搭建

使用Docker Compose快速搭建包含MySQL、Redis、Nacos、MinIO、Elasticsearch等组件的测试环境：

version: '3.8'
services:
  mysql:
    image: mysql:8.0
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: root123
      MYSQL_DATABASE: ai_test
    ports:
      - "3306:3306"
    volumes:
      - mysql_data:/var/lib/mysql
  
  redis:
    image: redis:6.0-alpine
    ports:
      - "6379:6379"
    command: redis-server --appendonly yes
  
  nacos:
    image: nacos/nacos-server:2.1.0
    environment:
      MODE: standalone
      SPRING_DATASOURCE_PLATFORM: mysql
      MYSQL_SERVICE_HOST: mysql
      MYSQL_SERVICE_DB_NAME: nacos
      MYSQL_SERVICE_USER: root
      MYSQL_SERVICE_PASSWORD: root123
    ports:
      - "8848:8848"
    depends_on:
      - mysql
  
  minio:
    image: minio/minio:latest
    command: server /data --console-address ":9001"
    environment:
      MINIO_ROOT_USER: minioadmin
      MINIO_ROOT_PASSWORD: minioadmin123
    ports:
      - "9000:9000"
      - "9001:9001"
    volumes:
      - minio_data:/data
  
  elasticsearch:
    image: elasticsearch:8.10.0
    environment:
      discovery.type: single-node
      xpack.security.enabled: false
      ES_JAVA_OPTS: "-Xms512m -Xmx512m"
    ports:
      - "9200:9200"
    volumes:
      - es_data:/usr/share/elasticsearch/data
  
  kibana:
    image: kibana:8.10.0
    ports:
      - "5601:5601"
    environment:
      ELASTICSEARCH_HOSTS: '["http://elasticsearch:9200"]'
    depends_on:
      - elasticsearch

volumes:
  mysql_data:
  minio_data:
  es_data:

4.1.2 服务间通信测试

使用Postman或自动化测试脚本，验证以下核心服务间通信链路：

1. 前端 → API网关 → Java微服务 → MySQL/Redis
2. 任务调度服务 → 数据测试服务 → Great Expectations → MinIO
3. 模型测试服务 → MLflow → Evidently AI → 报告生成服务
4. 权限控制服务 → 所有其他服务（权限校验）

测试脚本示例：

import requests
import json

def test_service_communication():
    base_url = "http://localhost:8080"
    headers = {"Authorization": "Bearer your_jwt_token"}
    
    # 测试1: 用户登录 → 获取权限 → 访问受保护接口
    login_resp = requests.post(f"{base_url}/api/v1/auth/login", json={
        "username": "admin",
        "password": "admin123"
    })
    token = login_resp.json()["data"]["token"]
    
    # 测试2: 创建测试用例
    headers["Authorization"] = f"Bearer {token}"
    case_resp = requests.post(f"{base_url}/api/v1/cases", headers=headers, json={
        "name": "数据质量测试",
        "type": "data-test",
        "component_list": [{
            "id": "1",
            "name": "非空校验",
            "type": "data-check",
            "config": {"field": "id", "expect": True}
        }]
    })
    case_id = case_resp.json()["data"]
    
    # 测试3: 创建并执行测试任务
    task_resp = requests.post(f"{base_url}/api/v1/tasks", headers=headers, json={
        "name": "数据质量检查",
        "execType": "manual",
        "caseIds": [case_id],
        "retryCount": 2
    })
    task_id = task_resp.json()["data"]
    
    # 启动任务
    run_resp = requests.post(f"{base_url}/api/v1/tasks/{task_id}/run", headers=headers)
    
    # 监控任务进度（WebSocket或轮询）
    import time
    for i in range(10):
        progress_resp = requests.get(f"{base_url}/api/v1/tasks/{task_id}/progress", headers=headers)
        progress = progress_resp.json()["data"]
        print(f"任务进度: {progress}%")
        if progress == 100:
            break
        time.sleep(1)
    
    # 获取测试结果
    result_resp = requests.get(f"{base_url}/api/v1/reports/task/{task_id}", headers=headers)
    print(f"测试结果: {result_resp.json()}")

if __name__ == "__main__":
    test_service_communication()

4.2 权限控制集成测试

验证RBAC模型的完整功能，包括：

1. 不同角色用户登录：管理员、测试经理、测试工程师、访客
2. 菜单权限控制：不同角色看到的菜单不同
3. 按钮权限控制：无权限的操作按钮被隐藏
4. 数据权限控制：用户只能访问自己或本团队的数据
5. 接口权限控制：无权限的接口返回403错误

测试用例表示例：

4.3 性能与稳定性测试

4.3.1 并发性能测试

使用JMeter模拟多用户并发操作：

1. 100并发用户同时执行测试任务
2. 50并发用户同时上传大文件（100MB+）
3. 30并发用户同时生成复杂报告

JMeter测试计划关键配置：

<ThreadGroup guiclass="ThreadGroupGui" testclass="ThreadGroup" testname="并发测试任务" enabled="true">
  <intProp name="ThreadGroup.num_threads">100</intProp>
  <intProp name="ThreadGroup.ramp_time">10</intProp>
  <longProp name="ThreadGroup.start_time">0</longProp>
  <longProp name="ThreadGroup.end_time">0</longProp>
  <boolProp name="ThreadGroup.scheduler">false</boolProp>
</ThreadGroup>

4.3.2 长时间稳定性测试

模拟平台连续运行72小时，验证：

1. 内存泄漏：监控Java/Python服务内存使用情况
2. 数据库连接池：监控连接数，防止连接泄漏
3. 缓存命中率：监控Redis缓存使用效率
4. 服务可用性：定期检查各服务健康状态

监控脚本示例：

#!/bin/bash
# 平台稳定性监控脚本

while true; do
    echo "===== $(date) ====="
    
    # 检查服务健康状态
    curl -f http://localhost:8080/actuator/health || echo "API网关异常"
    curl -f http://localhost:8081/health || echo "用户服务异常"
    curl -f http://localhost:8082/health || echo "数据测试服务异常"
    
    # 监控内存使用
    ps aux | grep -E "java.*ai-test|python.*fastapi" | awk '{print $2, $4, $6}' | sort -k2 -rn | head -5
    
    # 监控数据库连接
    mysql -uroot -proot123 -e "SHOW PROCESSLIST" | wc -l
    
    sleep 300  # 5分钟监控一次
done

五、部署与上线：基于Kubernetes的生产环境部署

完成开发和测试后，将平台部署到生产环境。采用Kubernetes容器化部署，实现高可用、弹性伸缩、故障自愈等生产级能力。

5.1 Kubernetes部署文件设计

5.1.1 命名空间与配置

# namespace.yaml
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: ai-test-platform
---
# configmap.yaml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: app-config
  namespace: ai-test-platform
data:
  application.yml: |
    spring:
      datasource:
        url: jdbc:mysql://mysql.ai-test-platform:3306/ai_test
        username: ${DB_USER}
        password: ${DB_PASSWORD}
      redis:
        host: redis.ai-test-platform
        port: 6379
    nacos:
      server-addr: nacos.ai-test-platform:8848
    minio:
      endpoint: http://minio.ai-test-platform:9000
      access-key: ${MINIO_ACCESS_KEY}
      secret-key: ${MINIO_SECRET_KEY}

5.1.2 Java微服务Deployment示例

# user-service-deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: user-service
  namespace: ai-test-platform
  labels:
    app: user-service
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: user-service
  template:
    metadata:
      labels:
        app: user-service
    spec:
      containers:
      - name: user-service
        image: registry.example.com/ai-test/user-service:v1.0.0
        ports:
        - containerPort: 8081
        env:
        - name: DB_USER
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: db-secret
              key: username
        - name: DB_PASSWORD
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: db-secret
              key: password
        resources:
          requests:
            memory: "512Mi"
            cpu: "250m"
          limits:
            memory: "1Gi"
            cpu: "500m"
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /actuator/health
            port: 8081
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 10
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /actuator/health/readiness
            port: 8081
          initialDelaySeconds: 20
          periodSeconds: 5
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: user-service
  namespace: ai-test-platform
spec:
  selector:
    app: user-service
  ports:
  - port: 8081
    targetPort: 8081
  type: ClusterIP

5.1.3 Python服务Deployment示例

# data-test-service-deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: data-test-service
  namespace: ai-test-platform
  labels:
    app: data-test-service
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: data-test-service
  template:
    metadata:
      labels:
        app: data-test-service
    spec:
      containers:
      - name: data-test-service
        image: registry.example.com/ai-test/data-test-service:v1.0.0
        ports:
        - containerPort: 8082
        env:
        - name: PYTHONPATH
          value: "/app"
        - name: MINIO_ACCESS_KEY
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: minio-secret
              key: access-key
        - name: MINIO_SECRET_KEY
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: minio-secret
              key: secret-key
        resources:
          requests:
            memory: "1Gi"
            cpu: "500m"
          limits:
            memory: "2Gi"
            cpu: "1000m"
        volumeMounts:
        - name: model-cache
          mountPath: /app/model_cache
      volumes:
      - name: model-cache
        emptyDir: {}
---
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: data-test-service-hpa
  namespace: ai-test-platform
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: data-test-service
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70

5.1.4 前端应用部署

# frontend-deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: ai-test-frontend
  namespace: ai-test-platform
  labels:
    app: ai-test-frontend
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: ai-test-frontend
  template:
    metadata:
      labels:
        app: ai-test-frontend
    spec:
      containers:
      - name: frontend
        image: registry.example.com/ai-test/frontend:v1.0.0
        ports:
        - containerPort: 80
        resources:
          requests:
            memory: "256Mi"
            cpu: "100m"
          limits:
            memory: "512Mi"
            cpu: "200m"
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /
            port: 80
          initialDelaySeconds: 10
          periodSeconds: 5
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: ai-test-frontend
  namespace: ai-test-platform
spec:
  selector:
    app: ai-test-frontend
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 80
  type: ClusterIP
---
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: ai-test-ingress
  namespace: ai-test-platform
  annotations:
    nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target: /
spec:
  rules:
  - host: ai-test.example.com
    http:
      paths:
      - path: /
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: ai-test-frontend
            port:
              number: 80
      - path: /api
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: api-gateway
            port:
              number: 8080

5.2 持续部署流水线（GitLab CI/CD）

# .gitlab-ci.yml
stages:
  - build
  - test
  - scan
  - build-image
  - deploy

variables:
  DOCKER_REGISTRY: registry.example.com
  K8S_NAMESPACE: ai-test-platform

# 1. 构建阶段
build-java:
  stage: build
  image: maven:3.9-eclipse-temurin-17
  script:
    - cd user-service && mvn clean compile -DskipTests
  only:
    - main
    - develop

build-python:
  stage: build
  image: python:3.10
  script:
    - cd data-test-service && pip install -r requirements.txt
  only:
    - main
    - develop

# 2. 测试阶段
unit-test:
  stage: test
  image: maven:3.9-eclipse-temurin-17
  script:
    - cd user-service && mvn test
  artifacts:
    reports:
      junit:
        - user-service/target/surefire-reports/TEST-*.xml

integration-test:
  stage: test
  image: python:3.10
  script:
    - cd data-test-service && python -m pytest tests/ --cov=app --cov-report=xml
  artifacts:
    reports:
      junit:
        - data-test-service/test-results.xml
      coverage_report:
        coverage_format: cobertura
        path: data-test-service/coverage.xml

# 3. 安全扫描
security-scan:
  stage: scan
  image: aquasec/trivy:latest
  script:
    - trivy fs --severity HIGH,CRITICAL .
  allow_failure: true

# 4. 构建Docker镜像
build-docker-image:
  stage: build-image
  image: docker:20.10
  services:
    - docker:20.10-dind
  variables:
    DOCKER_TLS_CERTDIR: "/certs"
  script:
    - docker build -t $DOCKER_REGISTRY/ai-test/user-service:$CI_COMMIT_SHA -f user-service/Dockerfile user-service/
    - docker push $DOCKER_REGISTRY/ai-test/user-service:$CI_COMMIT_SHA
    - docker build -t $DOCKER_REGISTRY/ai-test/data-test-service:$CI_COMMIT_SHA -f data-test-service/Dockerfile data-test-service/
    - docker push $DOCKER_REGISTRY/ai-test/data-test-service:$CI_COMMIT_SHA
  only:
    - main

# 5. 部署到Kubernetes
deploy-production:
  stage: deploy
  image: bitnami/kubectl:latest
  script:
    - echo $KUBECONFIG_BASE64 | base64 -d > kubeconfig
    - export KUBECONFIG=kubeconfig
    - kubectl set image deployment/user-service user-service=$DOCKER_REGISTRY/ai-test/user-service:$CI_COMMIT_SHA -n $K8S_NAMESPACE
    - kubectl set image deployment/data-test-service data-test-service=$DOCKER_REGISTRY/ai-test/data-test-service:$CI_COMMIT_SHA -n $K8S_NAMESPACE
    - kubectl rollout status deployment/user-service -n $K8S_NAMESPACE --timeout=300s
    - kubectl rollout status deployment/data-test-service -n $K8S_NAMESPACE --timeout=300s
  only:
    - main
  when: manual

六、总结与展望：全栈AI测试平台的演进路线

6.1 MVP版本核心价值总结

本文设计并实现的全栈AI测试平台MVP版本，已经具备了以下核心能力：

1. 一站式测试覆盖：整合数据测试、模型测试、服务测试、前端测试全链路，解决AI测试碎片化问题
2. 自动化测试流水线：支持定时、触发、手动三种任务调度模式，实现测试自动化
3. 高效团队协作：基于RBAC的权限控制，支持100人团队的分工协作
4. 智能化测试报告：多维度可视化图表，直观展示测试结果
5. 高可扩展架构：微服务+插件化设计，支持快速集成新工具和功能
6. 生产级部署：Kubernetes容器化部署，保障平台的高可用和弹性伸缩

6.2 平台使用效果预期

在100人规模的测试团队中，平台预计能够带来以下效果提升：

6.3 未来演进方向

6.3.1 短期规划（3-6个月）

1. AI测试能力增强

   • 集成更多AI测试工具（如SHAP模型可解释性、DeepChecks数据完整性）
   • 支持大语言模型（LLM）的专项测试（提示工程测试、幻觉检测）
   • 增加A/B测试和模型冠军-挑战者模式

2. 智能化升级

   • 基于历史数据预测测试用例失败概率
   • 智能推荐测试用例和测试数据
   • 自动生成测试代码（基于大语言模型）

3. 用户体验优化

   • 移动端适配（支持手机查看测试报告）
   • 语音助手（语音创建测试任务）
   • 更加智能的可视化分析

6.3.2 中期规划（6-12个月）

1. 测试左移与右移

   • 与CI/CD流水线深度集成，实现测试左移
   • 生产环境监控与测试右移，实时检测数据/模型漂移
   • 混沌工程集成，主动注入故障测试系统韧性

2. 多云与混合云支持

   • 支持跨云平台的测试任务调度
   • 边缘计算场景下的AI测试支持
   • 联邦学习等分布式AI模式的测试支持

3. 生态体系建设

   • 开放平台API，支持第三方工具快速接入
   • 建立测试用例市场，共享优质测试用例
   • 提供SaaS化服务，降低使用门槛

6.3.3 长期愿景（1-3年）

1. 自主智能测试

   • 基于强化学习的自适应测试策略
   • 完全自主的测试机器人，无需人工干预
   • 测试过程的自我优化和演进

2. 测试数字孪生

   • 构建AI系统的数字孪生，在虚拟环境中进行全方位测试
   • 预测系统在不同场景下的行为和表现
   • 基于数字孪生的风险预警和决策支持

3. 行业标准化

   • 参与制定AI测试行业标准和规范
   • 成为AI测试领域的基准平台
   • 推动AI测试技术的普及和发展

6.4 开源与社区贡献

本平台的核心框架和模块计划开源，以促进AI测试技术的发展：

1. 开源计划

   • 前端微前端架构、通用可视化组件
   • Java微服务核心框架、RBAC权限控制模块
   • Python测试服务框架、工具集成SDK
   • Kubernetes部署模板和CI/CD流水线

2. 社区建设

   • 建立开发者社区，收集反馈和改进建议
   • 定期举办技术分享和培训
   • 与高校合作，培养AI测试人才

3. 商业化路径

   • 开源版满足基础需求
   • 企业版提供高级功能和技术支持
   • 云服务版提供SaaS化一站式服务

6.5 结语

全栈AI测试平台的建设是一个系统工程，需要技术创新、工程实践、团队协作的有机结合。本文提供了一个从0到1的完整实践路径，涵盖了架构设计、模块开发、集成测试、生产部署的全过程。

随着AI技术的快速发展，AI测试的重要性日益凸显。希望本文能够为正在或计划构建AI测试平台的组织和个人提供有价值的参考，共同推动AI测试技术的进步，保障AI系统的质量与可靠性，让AI技术更好地服务于人类社会。

附录A：平台快速启动指南

# 1. 克隆代码仓库
git clone https://github.com/your-org/ai-test-platform.git
cd ai-test-platform

# 2. 启动基础服务（Docker Compose）
docker-compose -f docker-compose.infrastructure.yml up -d

# 3. 编译并启动Java微服务
cd user-service && mvn clean package -DskipTests
java -jar target/user-service-1.0.0.jar &

# 4. 启动Python服务
cd data-test-service && pip install -r requirements.txt
uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8082 &

# 5. 启动前端应用
cd frontend && npm install && npm run dev

# 6. 访问平台
# 前端：http://localhost:3000
# API文档：http://localhost:8080/swagger-ui.html
# 管理界面：http://localhost:9001 (MinIO)

附录B：核心配置文件示例
完整配置文件已上传至GitHub仓库：
👉 https://github.com/your-org/ai-test-platform/tree/main/configs

附录C：常见问题解答（FAQ）
Q1: 平台支持哪些AI框架的模型测试？
A1: 目前支持PyTorch、TensorFlow、Scikit-learn、ONNX格式的模型，可通过插件扩展支持其他框架。

Q2: 如何处理超大规模数据集（TB级别）的测试？
A2: 平台支持分布式测试，可将测试任务分发到多个节点并行执行；同时支持抽样测试，对大规模数据进行代表性抽样。

Q3: 平台的性能瓶颈在哪里？
A3: 主要瓶颈在模型推理和数据读取，建议使用GPU加速和高速存储（如SSD）。平台支持水平扩展，可通过增加节点提升性能。

Q4: 如何保证测试数据的安全性？
A4: 支持数据脱敏、加密存储、访问审计；可通过权限控制限制敏感数据的访问；支持私有化部署，数据不出域。

让我们一起构建更可靠的AI系统！ 🚀