CN113487291A - 项目质量自动化监控系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及线上项目管理技术领域，目的是提供项目质量自动化监控系统，本发明包括包括有RTC数据处理单元、数据采集单元、数据清洗单元、数据存储单元和数据显示单元，RTC数据处理单元用于提供项目数据给数据采集单元，数据采集单元将项目数据中的关键信息存放至本地数据库中，数据清洗单元通过获取本地数据库中信息，清洗为归类数据后存入到数据存储单元中，数据存储单元内包含有采集的本地数据库的数据以及清洗后的数据，数据显示单元通过浏览器访问部署在服务器的站点，用于显示各个项目的看板，看板通过对历史数据的展示和分析，可以得出有客观数据支撑的结论，预判风险，历史数据可作为组织过程资产存储、呈现、分析。

Description

项目质量自动化监控系统
技术领域
本发明涉及项目管理技术领域，具体涉及项目质量自动化监控系统。
背景技术
公司级缺陷管理系统比较方便但缺乏看板数据，无法实施确认到项目整体的状态，亦无法对项目当前状态进行直观的度量。缺陷管理系统异地部署，每次手动统计都需各项目责任人独立导出项目缺陷数据，导出数据量大且需手动筛选计算后才能得出各项目数据。通过自行研发项目质量自动化监控系统能有效利用缺陷数据对各阶段缺陷数据进行精准度量，以自动化代替手工降低人员投入和出错概率。
因此需要一个能够全程对公司项目、任务进行全程的监督，对数据的流转和处理进行直观的查看。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供项目质量自动化监控系统，项目质量自动化监控系统设计主要采用CS加BS的设计模式，数据的实时性要求并不高，故采用异步数据获取设计，即当日获取昨日数据的方式，降低远程通信带宽消耗同时节约服务器性能开销。CS均采用Python3.5+MySQL开发，BS模式采用JavaScript、HTML+MySQL开发，两者均基于Windows 10系统进行研发，部署于Linux服务器上。数据采集作为客户端从服务器获取缺陷数据，通过数据清洗后将数据存储于本地数据库；数据展示看板则通过任意常见浏览器直接访问本地服务器页面即可展示。
通过以下技术方案来实现的：项目质量自动化监控系统，包括有RTC数据处理单元、数据采集单元、数据清洗单元、数据存储单元和数据显示单元，
RTC数据处理单元用于提供项目数据给数据采集单元，数据采集单元将项目数据中的关键信息存放至本地数据库中，数据清洗单元通过获取本地数据库中信息，清洗为归类数据后存入到数据存储单元中，数据存储单元内包含有采集的本地数据库的数据以及清洗后的数据，数据显示单元通过浏览器访问部署在服务器的站点，用于显示各个项目的看板。
优选的，所述RTC数据处理单元中的RTC接口与rtc_bug_handling_remind工程连接，其中，rtc_bug_handling_remind工程包括有下列工作内容：通过程序执行的主入口后，
rtc_client:负责登录访问rtc，从rtc获取工作项原始数据；
rtc_config:配置rtc相关数据，如rtc服务器IP，登录账号，项目信息映射，查询条件映射，模板sheet页映射；
pandas_mysql_basic：数据库操作类包括有封装数据路连接、查询，写入数据的函数；
mysql_config：数据库配置文件，包括数据库服务器IP、端口、账号；问题单状态映射；
process_file：在程序运行环境根据需要创建的文件目录和文件；
utensil.py：封装对时间处理，格式化处理的函数；
RTCClient：提供了针对rtc数据操作的各类接口；
Pandas：Python提供的对excel操作；数据库访问的组件；
Sqlalchemy：Python提供的数据库操作组件。
优选的，数据采集单元中的工作原理包括下列步骤：
S31:根据excel模板，创建每个项目的excel文件，用于数据写入到excel；
S32：分别组装查询条件，满足模板4个sheet页的查询要求，调用RTC查询接口获取工作项数据全集；
S33：返回工作项数据。
优选的，数据清洗单元的工作原理包括下列步骤：
S41：根据查询的数据集合和模板制定的字段，组装符合模板要求的数据集；
S42：根据模板每个sheet页定义的数据组装数据集，写入excel；
S43：对excel数据进行格式化处理。
优选的，数据存储单元从excel读取数据，做数据去重等数据清洗的动作，将数据存入MySQL数据库，的工作原理包括下列步骤：
S51：从excel读取所有数据到列表；
S52：创建数据库连接；
S53：将数据写入项目名_rtc_daliy_append/项目名_rtc_daliy_replace；
S54:对数据进行处理分装，分别写入相关联的表。
优选的，数据显示单元包括有cdhs_website工程，cdhs_website工程负责从MySQL数据库读取，将数据在界面呈现，浏览器WEB端采用Python的Django实现。
优选的，RTC数据处理单元用于公司内部所有项目缺陷提交及跟踪提供数据来源。
优选的，数据清洗模块中包括有项目的课题数量、未解决数量、挂起数量、取消数量、各责任人新增问题数量、减少问题数量、未回归数量。
优选的，所述数据显示单元包括有项目整体情况分析结果、项目缺陷分布结果数据、各个模块以及个人的缺陷数据。
本发明的有益效果是：
(1)此看板可以方便展示项目组成员的问题单任务和进度，可以提高项目组成员互相竞争的意识，一起推动问题解决闭环。看板通过对历史数据的展示和分析，可以得出有客观数据支撑的结论，预判风险，历史数据可作为组织过程资产存储、呈现、分析；
(2)整个看板包含数据采集、数据清晰和数据呈现三大功能模块。通过每日定时获取缺陷数据并生成看板数据，清洗后对数据展示出各阶段问题数量、各阶段问题提出数量，单人解决情况及待回归问题情况，并转换为DI值对项目的软硬件整体状态进行稳定性判定。极大方便了项目所有干系人对整体项目软硬件状态及风险的快速识别和确认，并依据实际情况进行必要的干预。
附图说明
图1为本发明的工作原理图；
图2为本发明的一个实施例的系统数据流向图；
图3为本发明的一个实施例中类的展示图；
图4为本发明的一个实施例中数据采集单元的原理图；
图5为本发明的一个实施例中数据清洗单元的原理图；
图6为本发明的一个实施例中数据存储单元的原理图；
图7为本发明的一个实施例中Django机制的原理图；
图8为本发明的一个实施例中WEB系统添加配置的原理图；
图9为本发明的一个实施例中WEB系统端口监听的原理图；
图10为本发明的一个实施例中ajax前后端交互的原理图；
图11为本发明的一个实施例中命中python url的原理图；
图12为本发明的一个实施例中调用视图处理函数的原理图；
图13为本发明的一个实施例中访问数据库的原理图；
图14为本发明的一个实施例中主界面界面图；
图15为本发明的一个实施例中项目看板公告的界面图；
图16为本发明的一个实施例中未关闭问题汇总界面图；
图17为本发明的一个实施例中未未关闭问题流程节点汇总界面图；
图18为本发明的一个实施例中开发待解决问题分布界面图；
图19为本发明的一个实施例中测试待回归问题分布界面图；
图20为本发明的一个实施例中测试待回归问题分布开发每日解决/测试每日新增bug趋势界面图；
图21为本发明的一个实施例中为测试提单个数分布的界面图；
图22为本发明的一个实施例中开发每人日分配的界面图；
图23为本发明的一个实施例中开发修改问题个数的界面图。
具体实施方式
下面结合本发明的附图1～23，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“逆时针”、“顺时针”“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
实施例：
RTC数据：RTC属于公司统一bug系统，用于公司内部所有项目缺陷提交及跟踪，为项目质量自动化监控系统的所有数据来源。
数据采集：针对成都所有项目进行数据捕获，获取关键信息存放至本地数据库。采用增量更新方式，每次更新需注意数据剔除避免数据异常。
数据清洗：获取本地数据库信息，清洗为归类数据，如单独项目的A、B、C类课题数量，未解决数量，挂起数量，取消数量，各责任人新增问题数量、减少问题数量，未回归数量等。还需结合当前数据清洗历史已清洗数据，通过此过程将原始数据及历史已清洗数据一起转换为需要展示的数据并送入存储。
数据存储：存储采集到的数据及清洗后的采集数据，及二次清洗数据。清洗及二次数据存储设计主要用于降低每次或者每个终端访问展示数据时带来的额外性能消耗，并显著降低展示数据获取的延迟。
数据显示：通过浏览器访问部署在服务器的站点，即可对各项目的看板进行浏览，查看各项目整体情况分析结果、项目缺陷分布数据、各模块及每个人的缺陷数据等。
值得说明的是，rtc_bug_handling_remind工程主要功能包括：从RTC获取数据，对数据进行整合，最终数据存入MySQL数据库，用于WEB端的数据呈现，请参照表1。
表1 rtc_bug_handling_remind工程的工作原理
Figure BDA0003177801750000051
Figure BDA0003177801750000061
数据库的设计还包括有表2总bug数：
表2总bug数
所属项目 A类 B类 C类 个数统计 DI统计
表3流程状态
流程状态 A类 B类 C类 个数统计 DI统计
待分配
待解决
待验证
已验证
表4 Bug特性分布
特性名称 个数统计 DI统计
表5 Bug缺陷类型分布
特性名称 个数统计 DI统计
表6开发未关闭Bug人员分布
名称 个数统计 DI统计 所占比例
表7测试未关闭Bug人员分布
名称 个数统计 DI统计 所占比例
表8测试提单数人员分布
名称 个数统计 DI统计 所占比例
cdhs_website工程：
rtc_bug_handling_remind工程负责从RTC获取数据，按照业务要去整理后存入数据库。cdhs_website工程负责从数据库读取，将数据在界面呈现。
Django机制：
WEB端采用Python的Django实现。Django是一个MTV框架，控制器接受用户输入的部分由框架自行处理，所以Django里更关注的是模型(Model)、模板(Template)和视图(Views)，称为MTV模式：
M代表模型(Model)，即数据存取层。该层处理与数据相关的所有事务：如何存取、如何验证有效性、包含哪些行为以及数据之间的关系等。
T代表模板(Template)，即表现层。该层处理与表现相关的决定：如何在页面或其他类型文档中进行显示。
V代表视图(View)，即业务逻辑层。该层包含存取模型及调取恰当模板的相关逻辑。你可以把它看作模型与模板之间的桥梁。
表9 Django python文件功能说明
Figure BDA0003177801750000071
Figure BDA0003177801750000081
值得说明的是，WEB系统部署：修改该文件，配置工程路径：vim etc/apache2/sites-available/cdhsdom.conf，请分别参照图8为添加配置、图9为端口监听具体为vim/etc/apache2/ports.conf、图10ajax前后端交互：ajax的前后端数据交互机制，ajax调用url命中后台处理、图11为命中python url、图12为调用视图处理函数、图13为访问数据库，最后数据通过json返回前端，
值得说明的是，本实施例在网页上对整个项目质量自动化监控系统进行界面的设计包括图14为本发明的一个实施例中主界面界面图；图15为本发明的一个实施例中项目看板公告的界面图；图16为本发明的一个实施例中未关闭问题汇总界面图；图17为本发明的一个实施例中未未关闭问题流程节点汇总界面图；图18为本发明的一个实施例中开发待解决问题分布界面图；图19为本发明的一个实施例中测试待回归问题分布界面图；图20为本发明的一个实施例中测试待回归问题分布开发每日解决/测试每日新增bug趋势界面图；图21为本发明的一个实施例中为测试提单个数分布的界面图；图22为本发明的一个实施例中开发每人日分配的界面图；图23为本发明的一个实施例中开发修改问题个数的界面图。
综上所述，通过对项目的整体进行分析，在多人处理的项目上，能够全程进行监控，大数据的清洗和筛选排布得到更加合理直观的流向结果，采用CS加BS的设计模式，保证了数据处理速度的同时，降低了对硬件的要求，实用性强，适合推广。

Claims (9)

1.项目质量自动化监控系统，其特征在于，包括有RTC数据处理单元、数据采集单元、数据清洗单元、数据存储单元和数据显示单元，
RTC数据处理单元用于提供项目数据给数据采集单元，数据采集单元将项目数据中的关键信息存放至本地数据库中，数据清洗单元通过获取本地数据库中信息，清洗为归类数据后存入到数据存储单元中，数据存储单元内包含有采集的本地数据库的数据以及清洗后的数据，数据显示单元通过浏览器访问部署在服务器的站点，用于显示各个项目的看板。
2.根据权利要求1所述的项目质量自动化监控系统，其特征在于，所述RTC数据处理单元中的RTC接口与rtc_bug_handling_remind工程连接，其中，rtc_bug_handling_remind工程包括有下列工作内容：通过程序执行的主入口后，
rtc_client:负责登录访问rtc，从rtc获取工作项原始数据；
rtc_config:配置rtc相关数据，如rtc服务器IP，登录账号，项目信息映射，查询条件映射，模板sheet页映射；
pandas_mysql_basic：数据库操作类包括有封装数据路连接、查询，写入数据的函数；
mysql_config：数据库配置文件，包括数据库服务器IP、端口、账号；问题单状态映射；process_file：在程序运行环境根据需要创建的文件目录和文件；
utensil.py：封装对时间处理，格式化处理的函数；
RTCClient：提供了针对rtc数据操作的各类接口；
Pandas：Python提供的对excel操作；数据库访问的组件；
Sqlalchemy：Python提供的数据库操作组件。
3.根据权利要求1所述的项目质量自动化监控系统，其特征在于，数据采集单元中的工作原理包括下列步骤：
S31:根据excel模板，创建每个项目的excel文件，用于数据写入到excel；
S32：分别组装查询条件，满足模板4个sheet页的查询要求，调用RTC查询接口获取工作项数据全集；
S33：返回工作项数据。
4.根据权利要求2所述的项目质量自动化监控系统，其特征在于，数据清洗单元的工作原理包括下列步骤：
S41：根据查询的数据集合和模板制定的字段，组装符合模板要求的数据集；
S42：根据模板每个sheet页定义的数据组装数据集，写入excel；
S43：对excel数据进行格式化处理。
5.根据权利要求4所述的项目质量自动化监控系统，其特征在于，数据存储单元从excel读取数据，做数据去重等数据清洗的动作，将数据存入MySQL数据库，的工作原理包括下列步骤：
S51：从excel读取所有数据到列表；
S52：创建数据库连接；
S53：将数据写入项目名_rtc_daliy_append/项目名_rtc_daliy_replace；
S54:对数据进行处理分装，分别写入相关联的表。
6.根据权利要求2所述的项目质量自动化监控系统，其特征在于，数据显示单元包括有cdhs_website工程，cdhs_website工程负责从MySQL数据库读取，将数据在界面呈现，浏览器WEB端采用Python的Django实现。
7.根据权利要求1所述的项目质量自动化监控系统，其特征在于，RTC数据处理单元用于公司内部所有项目缺陷提交及跟踪提供数据来源。
8.根据权利要求7所述的项目质量自动化监控系统，其特征在于，数据清洗模块中包括有项目的课题数量、未解决数量、挂起数量、取消数量、各责任人新增问题数量、减少问题数量、未回归数量。
9.根据权利要求8所述的项目质量自动化监控系统，其特征在于，所述数据显示单元包括有项目整体情况分析结果、项目缺陷分布结果数据、各个模块以及个人的缺陷数据。
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