一、今日目標

1. 性能測試與優化：測試系統在大規模使用下的穩定性，並進行 API 響應時間優化。
2. 分佈式部署策略：設計與實施防詐系統的 分佈式部署，確保高並發情況下的穩定性與可擴展性。
3. 跨企業應用場景擴展：將防詐系統應用於 電子郵件防護 和 內部網絡防護 等企業級環境。

二、性能測試與優化

2.1 高並發性能測試

為了確保防詐系統在大規模使用時的穩定性，我們需要進行高並發性能測試。這將幫助我們確定系統能夠處理的最大負載，並及時發現瓶頸。

2.1.1 使用 Locust 進行高流量測試

在之前的測試中，我們使用了 Locust 來進行性能測試。今天，我們將增加並發請求數量，模擬高流量情況，測試系統在大流量下的表現。

locust -f locustfile.py --host=http://127.0.0.1:8000 --users 1000 --spawn-rate 100
這將模擬 1000 個用戶每秒生成 100 個請求，對 API 進行壓力測試，並記錄 API 響應時間。

2.1.2 監控 API 響應時間
觀察 API 響應時間，並測量在高並發情況下，系統是否能保持穩定。

監控是否出現 5xx 錯誤（服務端錯誤）或過高的延遲。若發現問題，可以根據以下建議進行優化。

2.2 API 響應時間優化
使用 FastAPI 進行性能優化：

異步處理：使用 FastAPI 的 async 來處理 I/O 操作（如網絡請求、資料庫查詢），提高 API 響應效率。

優化模型加載：將模型加載時間與請求處理分開，避免每次請求都重新加載模型。可以使用 joblib 來儲存訓練好的模型，並將其加載到記憶體中，避免重複加載。

分佈式計算：

若系統在高流量下出現性能瓶頸，可以考慮將處理邏輯進行分佈式處理，使用 Docker Swarm 或 Kubernetes 來管理多個容器，實現負載均衡與擴展。

三、分佈式部署策略
3.1 使用 Docker 和 Kubernetes 進行分佈式部署
為了提高系統的可擴展性與容錯性，我們將使用 Kubernetes（K8s）進行分佈式部署。Kubernetes 可以自動管理應用的擴展與負載均衡，並提供高可用性與故障恢復。

3.1.1 Docker 部署
首先，我們需要將應用容器化，並生成 Docker 映像檔。以下是 Dockerfile：

api/Dockerfile

dockerfile
複製程式碼
FROM python:3.10-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . .
EXPOSE 8000
CMD ["uvicorn", "app:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]
3.1.2 配置 Kubernetes
在 Kubernetes 中，我們將使用 Deployment 來部署服務，並配置 Service 來暴露 API，進行負載均衡。

k8s/deployment.yaml

yaml
複製程式碼
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: phishing-api-deployment
spec:
  replicas: 3  # 副本數，根據需求調整
  selector:
    matchLabels:
      app: phishing-api
  template:
    metadata:
      labels:
        app: phishing-api
    spec:
      containers:
      - name: phishing-api
        image: phishing-api:latest
        ports:
        - containerPort: 8000
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: phishing-api-service
spec:
  selector:
    app: phishing-api
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 8000
  type: LoadBalancer
部署到 Kubernetes：

bash
複製程式碼
kubectl apply -f k8s/deployment.yaml
這樣可以確保應用能夠在 Kubernetes 集群中自動擴展，並在服務發生故障時重新啟動。

3.1.3 配置 Prometheus 與 Grafana
將 Prometheus 和 Grafana 部署到 Kubernetes 中，進行集群的健康監控，確保 API 響應時間、CPU 和記憶體使用等指標能夠被實時監控。

四、跨企業應用擴展
4.1 電子郵件防護系統
集成郵件服務器：將防詐系統集成到 企業郵件服務器，攔截並檢測進來的電子郵件。當郵件內含可疑 URL 或短網址時，防詐系統將標記並隔離該郵件。

SMTP 檢查：在郵件網關處進行 SMTP 服務器過濾，對每封郵件中的超鏈接進行風險評估，並在發送或接收郵件時進行標記。

反向查詢域名：對於電子郵件中出現的域名進行反向查詢，檢查是否有釣魚網站的歷史紀錄。

4.1.1 舉例：設置電子郵件過濾服務
企業可以配置自動化的郵件過濾服務來識別可疑郵件，例如當郵件的 URL 具有 高風險分數 時，將郵件標記為垃圾郵件，或直接進行隔離處理。

4.2 內部網絡防護
將防詐系統集成到內部網絡中，檢查用戶是否點擊了外部釣魚網站。當員工試圖訪問可疑網站時，系統會發送警告並進行阻止。

URL 過濾：對所有外部連結進行即時風險評估，並對被標記為釣魚的網站進行封鎖。

行為分析：基於用戶的瀏覽行為進行更精細的風險評估，及時預警。

五、測試與驗證
高並發測試結果：使用 Locust 測試高流量情況下的性能，檢查系統是否能夠處理每秒數千次請求。

API 響應時間優化：通過增加工作進程數量並使用緩存，測量 API 響應時間是否在可接受範圍內。

Kubernetes 部署測試：確保在 Kubernetes 中運行的服務能夠自動擴展，並在多個副本間進行負載均衡。

六、後續計劃與擴展
機器學習模型的迭代：根據新數據定期訓練並更新風險檢測模型，提升系統準確度。

多租戶支持：設計支持多企業的多租戶架構，確保不同企業的數據與設定完全隔離。

擴展應用場景：將系統應用於更多場景，如 社交媒體防護、移動支付防護 等，提升防範範圍。