数据构建平台DAST演进：自动化与智能化的探索

“数据构建平台dast演化之路——2020QECon全球软件质量&效能大会张航报告” 在2020年的QECon全球软件质量&效能大会上，张航先生分享了关于数据构建平台DAST（Data Assembly and Simulation Tool）的演化历程。DAST旨在解决数据构造过程中的痛点问题，通过平台化发展，减少业务线之间的强耦合，实现数据生产的自动化，降低人工成本。 数据构建平台DAST的核心功能包括： 1. **数据生产工厂**：模拟实际数据生产流程，通过整合生产工艺，允许在流水线上灵活调配，以满足不同的生产需求。这种模式具有高可扩展性，可以根据需求变更灵活调整业务流程，节约生产成本，并部分实现自动化。 2. **数据构造可视化**：提供信息流的实时可视化，使用户能够高效准确地定位数据流转堆栈，快速解决问题。 3. **智能异常诊断**：通过智能技术辅助识别和诊断数据构建过程中的异常，提高问题定位的效率。 4. **设计选型阶段性**：根据团队特点和需求选择合适的设计阶段，确保平台适应性与最佳效能。 5. **分层测试与功能解耦**：强调在测试过程中实现数据的分层，以降低业务依赖，提高测试的灵活性和效率。 6. **数据构建模板**：通过模板化设计，简化数据构造过程，使数据生产更加敏捷和易用。 7. **容器化Kubernetes**：利用容器化技术，如Kubernetes，实现资源的高效管理和调度，提升平台的稳定性和扩展性。 8. **脚本编写与组件化**：支持多种语言的脚本编写，通过组件化设计提高灵活性和兼容性，同时简化操作，将复杂的逻辑行为和算法行为交给后台处理。 9. **数据管理与场景组合**：提供数据管理功能，支持不同场景的组合，以及API/SQL组装，便于数据的管理和流转。 10. **实时堆栈与逻辑层展示**：通过实时堆栈追踪，清晰展示逻辑层的运行状态，有助于快速定位问题。 张航先生的分享展示了DAST如何从初期的开源工具阶段逐步演进，以满足不断增长的业务需求，尤其是强调了团队协作、数据共享、自动化和智能化的重要性。通过这些改进，DAST平台不仅提升了数据构造的效率，也促进了软件质量的提升。