一、今日目標

1. 對風險評分 API 進行壓力測試與性能優化，確保高並發情況下穩定運行。
2. 搭建後端管理儀表板，監控系統健康與流量分析。
3. 進行長期維護計畫與部署策略，確保系統在生產環境中能持續運作並適應未來的擴展需求。

二、性能測試與優化

2.1 API 壓力測試（Load Testing）

當系統進入生產環境時，流量將顯著增加，因此進行性能測試是非常重要的。常見的壓力測試工具有 Locust、JMeter 等。

使用 Locust 進行壓力測試

1. 安裝 Locust：

   pip install locust
   

創建 Locust 測試腳本，對 /check 和 /analyze 端點進行測試。

locustfile.py

python
複製程式碼
from locust import HttpUser, task, between

class PhishAPIUser(HttpUser):
wait_time = between(1, 2)

@task(1)
def check_url(self):
    self.client.post("/check", data={"url": "https://bit.ly/test123"})

@task(2)
def analyze_text(self):
    self.client.post("/analyze", json={"text": "Your account will be suspended. Verify now: https://bit.ly/test123"})

執行測試：

bash
複製程式碼
locust -f locustfile.py --host=http://127.0.0.1:8000
開啟瀏覽器，輸入 http://127.0.0.1:8089，可以看到 Locust 提供的界面，可以設定並發請求數量，啟動測試。

2.2 性能優化建議
增加 Worker 數量：可調整 FastAPI 啟動命令，使用 uvicorn 配合 gunicorn，並設置多工作進程來支持高並發。

bash
複製程式碼
gunicorn -w 4 -k uvicorn.workers.UvicornWorker app:app --host 0.0.0.0 --port 8000
緩存機制：對頻繁查詢的結果進行緩存（例如 Redis），減少重複計算。

數據庫優化：若有資料存儲需求，使用資料庫（如 PostgreSQL、MySQL）並為關鍵查詢加上索引，減少查詢延遲。

三、後端儀表板部署（Dashboard）
儀表板的目的是為了監控系統運行狀態、記錄防詐成功案例與偵測結果，並讓管理員快速處理高風險案件。

3.1 使用 Grafana 和 Prometheus 搭建監控儀表板
Prometheus 用於收集系統指標，Grafana 則用來展示指標，這樣可以輕鬆監控後端服務的健康狀況。

1. 安裝 Prometheus 和 Grafana（在 Docker 中）
   首先，創建一個 docker-compose.yml 文件來部署這兩個服務：

docker-compose.yml

yaml
複製程式碼
version: '3'
services:
prometheus:
image: prom/prometheus
container_name: prometheus
ports:
- "9090:9090"
volumes:
- ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
restart: always

grafana:
image: grafana/grafana
container_name: grafana
ports:
- "3000:3000"
environment:
GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD: "admin"
depends_on:
- prometheus
restart: always
2. 配置 Prometheus
創建 prometheus.yml 配置文件，設置抓取 Prometheus 指標。

prometheus.yml

yaml
複製程式碼
global:
scrape_interval: 15s

scrape_configs:

• job_name: 'fastapi'
  static_configs:
  • targets: ['host.docker.internal:8000']

3. 啟動容器
   bash
   複製程式碼
   docker-compose up -d
   Prometheus 監控界面將在 http://127.0.0.1:9090。

Grafana 監控界面將在 http://127.0.0.1:3000，登錄後使用默認帳號 admin，密碼 admin。

4. 配置 Grafana 數據源
   在 Grafana 的界面中，將 Prometheus 設置為數據源。

URL：http://prometheus:9090

點選 “Save & Test” 以確認數據源連接。

5. 創建儀表板（Dashboard）
   在 Grafana 上，創建自定義儀表板，顯示：

API 請求成功率與錯誤率

系統平均延遲

風險評分（高、中、低）分佈

偵測結果（開啟率、點擊率）

Grafana 提供強大的可視化功能，可以創建圖表來顯示這些指標。

四、長期維護計劃與部署策略
4.1 系統部署建議
持續集成/持續部署（CI/CD）
配置 GitHub Actions 或 Jenkins 進行自動化測試與部署，確保每次代碼更新後自動運行單元測試、集成測試，並自動部署到生產環境。

容器化與 Orchestration
使用 Docker 部署後端服務，並配合 Kubernetes 實現自動擴展與負載均衡。

風險檢測模型的持續更新
定期更新規則集，並對模型進行再訓練，特別是處理新的釣魚技術或攻擊方法。

數據隱私與合規性
確保所有事件數據在處理過程中符合 GDPR 等隱私法規，並對敏感數據進行適當的加密與去識別化處理。

4.2 擴展與應用場景
多語言支持：為不同語言（如中文、日文）設計專門的風險檢測規則，並對這些語言進行測試。

跨平台支持：將防詐系統集成到桌面應用、移動應用、電子郵件防護等場景中。

教育與反詐欺內容：在系統中增設教育資源，讓使用者了解如何防範釣魚攻擊，提高防範意識。

五、測試與驗證
壓力測試結果：使用 Locust 測試高並發請求，確保後端 API 能在多達數千並發情況下穩定運行。

監控儀表板驗證：通過 Grafana 儀表板監控系統健康，確保指標如請求成功率、延遲等均在預期範圍內。

功能測試：對於風險高的 URL，檢查提示元件是否正確顯示警告，並執行所需的二次確認。

六、後續計劃
機器學習集成：將目前的 rule-based 檢測升級為機器學習模型，進行更準確的風險評估。

擴展規模：將系統從單個應用擴展到整個組織或業務，支持更多使用者與更多應用場景。

移動端與桌面端應用集成：將風險檢測服務進一步集成到移動端應用與桌面應用中，實現跨平台防範。