① 自研“用户行为画像压测模型”:导出埋点系统的100万+用户行为数据,训练Gatling自定义Lua脚本,模拟70%下滑刷新+20%点赞+10%评论的混合负载,并加入设备型号(覆盖Top5安卓/iOS机型)、地理位置(随机全国300+城市)的随机化;② 打通全链路追踪:引入Skywalking对接前端埋点、网关日志、后端微服务和MySQL/Redis数据库,压测时实时展示“用户请求→网关→视频服务→存储服务”的调用链延迟与错误率;③ 搭建线上智能监控平台:用Prometheus采集接口响应时间、数据库连接池利用率等12个核心指标,结合Grafana配置三级报警规则(响应超500ms预警、超1s告警、超2s触发熔断),并将报警与Skywalking追踪链路关联。
① 基于BERT训练需求语义理解模型:解析需求文档和埋点日志,提取“选择素材→编辑→上传→审核→发布”等业务流程节点,自动生成覆盖关键路径的测试用例,准确率达92%;② 构建测试用例知识图谱:关联“用例-接口-业务场景”三元组(如“点赞接口”变更自动触发所有涉及点赞的120个用例);③ 开发机器学习排序模型:根据接口变更影响范围(调用量、依赖服务数)和历史缺陷率,对回归用例按风险评分排序,优先运行Top30%高风险用例。