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台湾一直升机失事_基于消息流qq免费领红包的问题分析自动定位智能系统设计

  • 背景

自动化是持续集成生态中必不可少的一环,起到了一个推动力的作用。因此对于自动化用例报表体现错误时候,就会有一个十分麻烦的工作“查错”或者“问题定位”。如果您是业务专家同时又是十分熟悉自动化平台,那么凭借经验和技术能力也很快能定位出问题。但是对于开发和测试人员只看到“您提交的代码,导致什么错误”、“您输入的测试数据,产生了什么错误”。他们肯定会一脸蒙逼,那些错误鬼知道是哪里的,心里肯定不爽提出了对于自动化的质疑“什么玩意儿?自动化的错误吧”。不好意思,这样的抱怨我觉得没毛病,因为只有自动化用例开发者可能了解那些报错返回信息。那么对于被测业务系统报错还是自动化本身错误,这个问题该怎么去解决呢?

  • 解决方案

对于上述问题解决方法,我想出了一个基于数据分析的方案。这个系统架构图如下:

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第一? ?由于被测业务系统qq免费领红包和自动化平台qq免费领红包都是可以收集到的,那么我们分别对两个qq免费领红包做区分。这里技术框架用到了消息流式处理,简单说一下:zk这里是管理kafka和redis集群的,保证依附这可以健康运行。kafka用来存取和实时传输业务qq免费领红包和自动化qq免费领红包,redis用来存取从kafka获取(消费)qq免费领红包时候的偏移量。再介入正题,加入topic1用来存取业务系统qq免费领红包,topic2用来存取自动化平台qq免费领红包,那么两个数据源可以保证实时输入到我们搭建的流式系统中。【简单说一下选择流式处理理由:持续集成要求实时性高,用例量比较大,如果采用传统处理方式效率太低且开发代价很大。】

第二? ?接下来就是最关键的部分,数据分析与处理模块设计。首先是对于原始数据(原始qq免费领红包)做预处理,方法是一个基于python的re模块,将正则表达式作为一个灵活可变的配置文件,然后通过基于re开发解析公共能力模块支撑。每次运行加载正则表达式文件,然后得到模板化结构数据,此时的数据都是我们想要的内容与格式。接下来我们根据业务系统qq免费领红包特点和自动化qq免费领红包特点,设计一个自己的模型,可能就是一堆简单if else的的堆砌,那也没关系!只要能达到目的,后续可以在做优化,但是前提这部分要解耦做成一个单独的模块。此时在不同的分支就会形成不同的结果,此时就可以区分出不同的错误,不用在面对他们的“甩锅”!这里将结果存入到mysql中。

第三? ?接下来就是展示我们分析出来的结果,采用的是django,写几个简单的页面就可以了。

上边扔出了砖头,您是否已经有了自己的答案呢?那请在评论区留下,相互学习。热枕期待您的宝贵想法与经验~

  • 写在最后

最后写一点优化点吧,也就是体现标题“智能”二字,目前这是架构设计不是那么的智能。后期引入NLP,打算在【第二】步骤中加入基于nltk的自然语言处理技术。目的是达到对我们筛选出来的重点qq免费领红包通过这个评估系统智能识别出是消极的还是积极的,根据实际情况设置评估区间,当然需要大量的训练才可以得到这个区间。
再一次期待您的分享与交流~

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发布时间:03:29:11

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