Apache DevLake v1.0.2-beta9版本发布：测试数据管理与可视化增强

Apache DevLake是一个开源的研发数据平台，专注于为软件研发团队提供端到端的研发效能洞察。通过收集、分析和可视化各类研发工具（如Git、JIRA、Jenkins等）的数据，帮助团队更好地理解研发流程，发现瓶颈并持续改进。

本次发布的v1.0.2-beta9版本在测试数据管理、项目搜索功能和安全性方面进行了多项改进，进一步提升了平台的实用性和稳定性。

核心功能增强

测试数据管理优化

新版本对测试数据管理进行了重要改进，新增了自动化清理机制。当测试用例执行记录不再关联任何有效测试用例时，系统会自动清理这些冗余数据，包括QA测试用例执行记录和相关API数据。这一优化显著提升了数据库存储效率，减少了不必要的数据占用。

S3测试数据采集插件

开发团队新增了针对Amazon S3存储的测试数据采集插件(q-dev-plugin-collect-s3)，该插件能够：

1. 从S3存储桶中提取测试数据
2. 转换用户指标数据
3. 提供专门的测试数据仪表板

这一功能特别适合使用S3存储测试结果的团队，实现了测试数据的无缝集成和分析。

用户体验改进

项目页面搜索功能

项目列表页面新增了搜索功能，用户现在可以：

• 快速定位特定项目
• 通过关键词过滤项目列表
• 提高在大规模项目环境中的操作效率

这一改进显著提升了用户在高密度项目环境中的导航体验。

主页仪表板修正

修复了主页仪表板中的拼写错误，提升了界面专业性和用户体验的一致性。

安全性与稳定性

Grafana安全升级

针对已知的CVE-2025-4123漏洞，本次更新升级了内置的Grafana组件，确保可视化平台的安全性。这一预防性措施体现了开发团队对安全问题的重视。

版本标识修复

修正了Docker镜像中版本显示不正确的问题，现在用户可以准确识别运行中的版本号，便于问题排查和版本管理。

技术实现细节

在底层实现上，开发团队注重了代码质量的控制，特别修复了lint错误，保持了代码库的整洁和一致性。这种对细节的关注有助于长期维护的可持续性。

总结

Apache DevLake v1.0.2-beta9版本通过增强测试数据管理能力、改进用户界面体验和提升系统安全性，为研发团队提供了更加强大和可靠的数据分析平台。特别是新增的S3测试数据集成功能，扩展了平台的数据源支持范围，使更多类型的研发团队能够受益于数据驱动的研发效能改进。

作为beta版本，这些新功能和改进为即将到来的稳定版奠定了坚实基础，建议关注研发效能分析的团队试用并提供反馈，共同推动平台的进一步完善。