一、项目背景及目标

近年来，我国证券期货业移动应用体系建设迅速推进，各类工具应用日益普及，为广大投资者提供了便捷高效的证券业务服务。证券类移动应用（APP）的用户规模持续增长，智能移动炒股已成为行业常态。根据艾媒咨询发布的数据，2022年我国证券类APP活跃用户数量已达1.8亿人。随着我国证券市场的日益成熟以及投资者数量的稳步增长，预计未来证券类APP用户规模将继续保持较快增速，2025年有望达到2.6亿人。

证券移动端应用应对的挑战：

1.移动端机型众多，兼容适配易出问题

在客户端测试过程中，需尽量涵盖主流厂商生产的设备和流行度较高的Android/iOS版本，然而，无法一一涵盖所有市面上的手机型号（如安卓就有超过600款）。因此，在测试过程中可能会遗漏部分小众机型或定制机型的界面展示、卡顿等兼容性问题。

2.网络环境复杂，长链接服务易中断

移动端APP的稳定运行取决于其所依赖的网络环境，该环境包括4G/5G、WiFi、IPV4/IPV6切换以及应对弱网等异常场景。在这些场景下，APP运行不稳定的问题易于发生，且在排查类似问题时，成本较高。

3.业务流程复杂，迭代频繁易导致核心业务不稳定

证券类App的业务模块繁多，业务流程复杂，且迭代速度较快，这可能导致核心业务稳定性受到影响，业务回归测试成本较高，覆盖范围有限。

4.交易时间集中，盘中遇问题处理不及时易引发投诉

业务并发大，风险高，遇到问题，需要快速定位处理，否则面临投诉风险。同时证券类App集成业务模块多，不同模块常采用异构形式集成，排查协作成本高。

针对所面临的各项挑战，国元证券通过持续的应用实践和能力构建，成功打造了猎鹰移动端全场景智能运营平台。该平台实现了对客户APP在投前、投中、投后环节的主动监控，将问题发现的时间节点前置，并能够实时定位问题。同时，平台还能自动化执行高频功能操作，对重点业务接口的稳定性进行拨测监控，建立了APP实时监测机制。通过从崩溃卡顿、兼容性bug、启动速度等多角度对APP质量进行把控，显著提升了APP的稳定性和流畅性。

二、创新点

1.技术创新

在项目建设过程中，我们采用了大数据引擎、人工智能算法以及行业标准建模体系等先进技术，实现了APP性能的多角度数据可视化。通过全局管理，我们能及时发现并修复APP的质量问题。此外，我们还成功地将证券客户行为转化为代码语言，从而能够根据用户的行为描述迅速定位到问题代码。这一举措有效地节省了运维和研发人员定位解决问题的时间。

2.数据创新

借助APP的功能测试、兼容性测试、接口自动化测试、UI自动化测试以及性能平台监控所获取的数据，实现数据可视化管理。参照行业标准体系，制定独特的质量门禁，构建可持续研发、交付、上线及运维的质量检测体系，为质量评估提供明确的数据支持。

3.服务模式创新

该项目致力于全面把控移动端品质，主动发现并解决生产过程中的问题，以预防潜在的生产风险。针对客户所反映的复杂问题，可通过分析一段时间内的操作日志，结合上下文推测问题成因，从而减少对用户的打扰，提高服务质量。

四、项目技术方案

1.客户端性能监控平台总体架构

目前客户端性能管理平台由Web集群、Redis集群、Kafka集群、brfs集群、ES集群、ETL集群及负责存储的zeus和druid集群等模块组成，且所有集群均开启ntpd服务，保证系统时间同步。如下图1：

图1 性能平台架构

2.UI自动化总体架构

该架构（图2）具有良好的拓展性，支持单元测试和集成测试，支持复杂交互场景自动化实现，使用Uiautomator2和Wda作为移动端自动化测试工具，利用其API实现自动操作，同时以Jenkins作为自动化测试执行平台，自动地构建及测试软件项目代码管理（GIT/SVN）〉编译〉打包〉测试环境部署〉自动化测试。支持多用户、多任务、多设备。

图2 UI自动化平台架构

3.接口自动化平台架构

接口自动化测试平台在架构设计上采用前后端分离设计，具体架构说明如下（图3）：

图3 接口自动化平台架构

Frontend和Backend：分别为自动化测试平台的前后端工程，分别基于Vue.js和Spring Boot进行开发， 实现自动化测试平台的功能主体。

浏览器插件：用于录制Web请求。生成JMeter脚本并将其导入到平台中，用于接口测试及性能测试。

Node controller：为性能测试提供独立节点的测试资源池，接收来自系统的性能测试任务，动态地启动 JMeter容器完成性能测试。

MySQL：用于存储自动化测试平台的主要数据。

Kafka：接收JMeter产生的性能测试结果数据。

Data streaming：从Kafka中获取性能测试结果数据，进行处理后存入MySQL 数据库。

Docker engine：为Node Controller提供 JMeter 容器运行环境。

4.技术解决方案

性能监控平台通过无侵入方式获取请求响应时间、DNS时间、TCP时间、SSL握手时间、请求时间、服务响应时间、数据接收时间、信号量、请求地址、目标IP、客户端IP、地区、网络制式、APP版本、请求头、响应头、请求错误发生时间等网络性能数据（图4），通过采用修改字节码的方式，在编译过程中自动获取视图信息、崩溃、卡顿报错日志。

图4 客户端性能监控平台数据

UI自动化核心库设计框架（如下图5）可以分成五个层级。测试数据用来储存进行测试用例执行的条件数据，通过读取xls、yaml等方法进行处理。基础服务层用于链接各种服务如driver、数据库、测试数据等。通用对象层用来封装BasePage等基类方法。用例层用来封装测试用例步骤，在此模块中我们可以通过调用基类的set-driver类方法实现单例模式，通过pytest框架设计测试用例，同时用到数据驱动来输入测试数据。最后通过输出结果层用来存储运行测试用例执行后的结果。

图5 自动化UI测试平台方案

接口自动化平台模块中既可以自定义接口类型与请求参数，也可以基于接口衍生接口测试用例进行快速测试，并且支持利用场景编排能力，对一组接口或者用例编排自动化测试，最后生成自动化测试报告。接口自动化工作流设计图如下（图6）：

图6 接口自动化工作流设计图

四、项目过程管理

项目总的实施周期为12个月，详细实施计划如下：

1.硬件环境准备（T—T+30）

系统部署所需硬件设备采购，进行场景服务需求详细调研，识别风险项目。

2.平台部署实施（T+30—T+60）

软件到货、环境准备、硬件的安装配置、软硬件集成联调和测试。

3.项目初验（T+30—T+90）

数据检查和功能配置调整。

4.试运行及终验（T+90—T+180）

系统使用、试运行过程中问题处理和优化配置。

5.运行和维护支持（T+180—T+365）

定期检查系统运行和数据质量，并优化调整，完成已建设内容验收，进行系统维护交接，进行项目总结和评价。

五、运营情况

通过该项目的建设，显著提升了移动端问题发现和解决速度，疑难问题定位速度提升数十倍，团队在APP上运维成本显著降低，具体体现如下：

1.版本回归效率和质量显著提升

以前App较大版本回归需要全部测试人员针对行情、交易等功能进行多轮全量回归，交易标的涉及数十个，高强度重复性工作易出现漏测、交付周期长、耗费资源大等风险，平台的UI自动化测试上线后，可完成复杂交互场景自动化回归，移动应用版本回归交付效能提升50%，通过1000余交互用例，覆盖全部交易品种核心流程，App版本回归质量显著。

2.主动探测线上问题，提升App上线稳定性

以前移动端产线问题，需要用户反馈客户经理，客户经理反馈运维，运维再反馈研发，常常问题已经发生一段时间，并且受影响用户多，平台上线后，对崩溃、卡顿、服务器请求慢等性能问题实现智能精准预警，融合多种机器学习综合中位数、90分位值等多项国际主流计算模型，建立动态基线机制，使得问题在初期可快速被识别解决，同时通过自动化拨测实现110余非高频服务覆盖。

3.疑难问题定位效率提升，团队运营效能提升

以前疑难问题需要客户提供机型信息及操作视频，很多问题难以复现，需要客服、客户、运维、研发多个角色花大量时间沟通，问题定位解决效率低，平台上线后，通过平台日志能力将证券用户遇到的问题转换成IT语言，可快速还原IT语言事故现场。节省运维和研发人员定位解决问题时间，使问题定位所需时间从天降到分钟。大幅度提升客户端APP的运营效能。

六、项目成效

1. 前置风控能力——建立质量门禁，提升客户满意度

积累功能测试和非功能性测试的数据，形成交互分析、崩溃、卡顿、启动性能和资源消耗等性能指标，建立质量门禁，设置预警值，量化APP质量，形成可持续发展的质量保障制度体系，通过自动化测试、兼容性测试、性能测试结果，动态调整和优化质量门禁指标，运行以来，客户端崩溃率降低90%，大幅度提升客户端APP的稳定性，提升客户满意度。

2. 全方位预警能力——可视可控，提升保障能力

将APP性能多角度数据可视化，宏观管理APP质量，及时主动发现APP质量问题并主动修复。通过UI自动化和接口自动化拨测对全量业务进行模拟主动监控，覆盖APP全场景，实现7*24小时高可靠服务保障。

3. 迅速定位处置能力——场景快速还原，人员投入降低

目前平台已服务公司对客App的全量用户，基于场景还原能力，为App集成的60多项服务模块提供支持，释放业务、运维、研发、测试在问题定位上的投入，更聚焦业务发展、平台建设，形成良性循环。

七、经验总结

项目建设过程中，我们采用了成熟稳定的系统架构与先进的内核逻辑，借助科技赋能和数字化转型，对移动端APP质量进行明确度量和把控。通过预警值设置、监控报警以及用户日志画像等方式，及时响应并有效防范金融交易系统风险。此举显著提升了产品质量，降低了线上问题发生率，同时减少了业务沟通和运维研发成本。此外，我们还提升了客户服务水平，增强了客户满意度。在合规监管的前提下，我们探索出了一条智能科技与系统产品质量把控相结合的高效途径，有力地防范了金融风险，保持了高质量发展态势，为行业整体服务质量的提升做出了贡献。