完整的数据采集系统 开源！
完整的数据采集系统 开源！
源代码
https://www.gitpp.com/numeric/project0090-datacollect-service
完整的数据采集任务配置管理系统，包含前端Vue项目和后端SpringBoot服务。系统提供地域管理、网络类型管理、执行机管理、UE管理、逻辑环境管理、用例集管理、采集策略管理和采集任务管理等完整功能。
MIT开源协议， 可以商业化，可以二开
开源项目 数据采集任务配置管理系统 的详细介绍及典型应用场景分析，结合其技术架构与功能模块设计，帮助开发者快速理解其价值与适用方向：
一、项目核心价值
该系统是一个 全栈数据采集管理平台，通过前后端分离架构（Vue 3 + Spring Boot）实现采集任务的配置、调度与监控，覆盖从地域划分、设备管理到策略执行的完整链路。其核心优势在于：
- 标准化采集流程
：通过模块化设计统一管理采集任务的关键要素（地域、设备、策略、用例），降低人工配置成本。 - 跨地域与设备支持
：支持多层级地域管理和多类型网络环境（如弱网、拥塞），适配复杂采集场景。 - 任务全生命周期控制
：提供任务的增删改查、状态控制（启动/停止/暂停）及执行记录追溯。
二、技术架构亮点
后端（Spring Boot）
- 快速开发
：基于 Spring Boot 2.7 + MyBatis Plus，简化 CRUD 操作与事务管理。 - 标准化接口
：遵循 RESTful 规范，返回统一格式的 JSON 数据（如 {code: 200, data: {...}, message: "success"}）。 - 异常处理
：全局异常拦截器捕获 BusinessException等自定义异常，避免敏感信息泄露。 - 数据库优化
： 使用 MySQL 5.7 支持事务与索引优化，确保高频查询（如地域联动）的响应速度。 实体类通过 Lombok 注解（如 @Data）减少样板代码。
前端（Vue 3）
- 组件化开发
：基于 Element Plus 组件库快速搭建表单、表格等界面，支持响应式布局。 - 状态管理
：Pinia 替代 Vuex，简化全局状态（如用户信息、任务列表）的共享与修改。 - 构建工具
：Vite 4 提供极速热更新，提升开发效率。 - 工具类封装
： api/目录统一管理 HTTP 请求（Axios 封装），支持请求拦截（如 Token 校验）。 utils/提供日期格式化、文件校验等通用方法。
三、典型应用场景
1. 互联网产品数据采集
- 场景
：短视频平台需采集不同地域、网络环境下的用户行为数据（如播放卡顿率）。 - 系统应用
： - 地域管理
：配置中国-辽宁-沈阳等层级，关联执行机位置。 - 网络类型管理
：选择"弱网"模拟高延迟场景。 - 采集策略
：设置每小时采集 1000 次，目标 UE 为安卓手机。 - 任务监控
：实时查看沈阳地区弱网环境下的采集进度与错误率。
2. 物联网设备性能测试
- 场景
：智能硬件厂商需测试设备在不同网络条件下的功耗与响应速度。 - 系统应用
： - UE管理
：注册设备 ID（ueid）与型号（如"智能摄像头-V2"）。 - 逻辑环境
：绑定执行机（测试服务器）与多个 UE（待测设备）。 - 用例集
：上传测试脚本（如 power_test_v1.2.zip），自动解析名称与版本。 - 任务调度
：定时启动采集任务，记录设备在不同网络下的性能指标。
3. 金融风控数据验证
- 场景
：银行需验证风控模型在不同地区、设备上的准确性。 - 系统应用
： - 执行机管理
：部署多台服务器覆盖一线/二线城市。 - 采集策略
：设置"正常网络"下每日采集 10 万条交易数据。 - 数据回传
：采集结果存储至 MySQL，供风控系统分析。 - 审计追踪
：通过"创建人/修改人"字段追溯任务变更记录。
4. 游戏兼容性测试
- 场景
：游戏公司需测试新版本在不同机型、网络下的兼容性。 - 系统应用
： - UE管理
：注册多种手机型号（如 iPhone 14、小米 13）。 - 逻辑环境
：组合执行机（云测试平台）与 UE 列表。 - 用例集
：上传自动化测试脚本（如 game_test_v3.0.zip）。 - 任务控制
：并行启动多个任务，快速定位崩溃或卡顿问题。
四、扩展性与定制化建议
- 插件化设计
： 将用例集解析逻辑抽象为插件接口，支持不同格式（如 JSON/XML）的脚本上传。 - 分布式任务调度
： 集成 XXL-JOB 或 Quartz，实现大规模任务的分布式执行与负载均衡。 - 数据可视化
： 接入 ECharts 或 Grafana，将采集结果转化为折线图、热力图，辅助决策。 - 移动端适配
： 开发微信小程序或 H5 页面，实现任务状态的移动端监控。
五、总结
该项目适合需要 标准化、自动化数据采集 的团队，尤其是互联网、物联网、金融等领域。其技术栈成熟（Vue 3 + Spring Boot）、功能覆盖全面（地域/设备/策略/任务管理），且通过前后端分离架构降低了二次开发门槛。开发者可根据实际需求扩展模块（如增加通知告警、数据清洗功能），快速构建定制化采集平台。
完整的数据采集系统 开源！
源代码
https://www.gitpp.com/numeric/project0090-datacollect-service
完整的数据采集任务配置管理系统，包含前端Vue项目和后端SpringBoot服务。系统提供地域管理、网络类型管理、执行机管理、UE管理、逻辑环境管理、用例集管理、采集策略管理和采集任务管理等完整功能。
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