前言

测试平台最强大的一个设计应该是流程控制。

测试平台的用户群体是测试，知道一些简单的判断，但是编程能力一般。

所以我们需要设计一个流程控制的系列组件，让测试拥有近似于开发的编程能力。

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你已经提到了很多核心点，比如功能测试种类、非功能需求、流程编排、插件扩展、不同角色的诉求、全流程闭环、技术架构等，已经非常全面了。

但从长期可用、持续演进、业务落地角度来看，一个优秀的测试平台还应关注以下这些更深层次的维度，可能对你后续的设计演进非常有帮助：

🧠 一、测试平台的战略定位层面

1.1 目标清晰，边界明确

  • 是为整个公司提供共性测试能力？还是服务某一条业务线？
  • 是希望统一测试规范？还是更强调工具链整合？
  • 是偏向测试用例管理？还是偏向测试执行编排？（很多公司混在一起做，结果每块都很弱）

📌 建议：第一阶段先聚焦一个核心价值点，把它做到极致。

🏗️ 二、平台可成长性 & 扩展性设计

2.1 插件机制设计

  • 每一种“执行能力”（如 HTTP、MQ、SQL、脚本）都作为插件
  • 插件之间遵循统一协议（输入输出规范、异常处理、变量上下文）
  • 方便你后续扩展更多能力（如 gRPC、Kafka、Redis、SSH 等）

2.2 流程模板复用

  • 支持用户保存和复用整个执行树结构（作为“测试模板”）
  • 并可通过参数化调用，做到“场景复用+数据驱动”

🔁 三、变量系统与上下文控制

3.1 变量作用域设计

  • 支持全局变量、流程级变量、节点级变量
  • 每一步输出可注入上下文，供下一步使用

3.2 数据驱动执行

  • 支持从 CSV、SQL 查询结果、接口调用结果中读取多组数据，批量执行
  • 类似于 JMeter 的 DataSet + 变量替换能力

🔐 四、安全合规层面

4.1 权限设计（RBAC）

  • 权限粒度需支持：平台访问权限、项目权限、流程读写权限、执行权限、敏感数据查看权限等

4.2 敏感信息加密

  • DB 中保存的 token、密钥、密码等要加密
  • 运行过程中要有脱敏或只读视图

4.3 审计日志

  • 所有的流程编辑、节点执行、变量变更等操作，保留审计日志

📊 五、数据分析 & 报表系统

5.1 执行统计报表

  • 测试成功率、失败率、平均耗时、失败 Top 排行等

5.2 用例/流程质量分析

  • 用例活跃度、最近执行时间、异常率等，帮助清理无效流程

5.3 测试覆盖分析（和 CI/CD 系统打通）

  • 哪些接口/模块频繁被测？哪些被遗漏？覆盖了哪些测试类型（功能、性能、回归等）

🔁 六、CI/CD 体系整合

6.1 流水线打通

  • 接入 Jenkins/GitLab CI/Azure DevOps 等平台，实现：

    • 构建 → 自动部署 → 自动测试 → 自动通知

6.2 提供 Webhook/CLI/SDK 能力

  • 方便外部系统触发流程、获取执行结果、嵌入流水线

🧪 七、Mock & 沙箱能力

  • 对未开发完成的服务进行接口 Mock，提前验证上下游逻辑
  • 结合沙箱数据能力，实现数据幂等测试、数据还原等

💡 八、AI 辅助测试（可以预留空间）

  • 日志分析失败原因
  • 用例自动生成（基于接口文档/录制）
  • 智能推荐测试路径

🚀 九、用户体验优化点（往往容易忽略）

  • 拖拽式流程构建器（流程树可视化）
  • 节点失败时可手动重试某个步骤
  • 日志搜索+高亮+格式化展示
  • 节点执行进度提示+动画反馈
  • 支持 Dark 模式 😂（加分项）

✅ 十、用例治理体系（用于规模化之后）

  • 清理陈旧流程
  • 识别冗余用例（覆盖重复）
  • 用例变更审批机制
  • 持续可用性监控（健康度评分）

如果你希望我把上面这些点，整理成一份「可沉淀的标准设计文档」，比如：

  • 流程能力设计
  • 插件协议设计
  • 上下文与变量系统设计
  • 用户权限与数据隔离机制
  • 执行引擎设计与日志体系

我可以继续帮你写文档稿件。你可以把这些逐步融合进你的平台设计方案中。是否需要我开始整理这些模块？

参考资料

https://github.com/metersphere/metersphere