ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ПОДСИСТЕМЫ ПОЛУАВТОМАТИЗИРОВАННОГО ТЕСТИРОВАНИЯ ИТ-ИНФРАСТРУКТУРЫ НА БАЗЕ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА ZABBIX

SOFTWARE IMPLEMENTATION OF A SEMI-AUTOMATED IT INFRASTRUCTURE TESTING SUBSYSTEM BASED ON THE ZABBIX MONITORING SYSTEM

Stupin Egor Olegovich

Student, Department of Information Technologies and Computer Systems, Moscow State University of Technology "STANKIN",

Russia, Moscow

Kulikova Anna Sergeevna

Scientific supervisor, Senior Lecturer, Department of Information Technologies and Computer Systems, Moscow State University of Technology "STANKIN",

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

Статья посвящена вопросам программной реализации подсистемы для полуавтоматизированной верификации изменений в ИТ-инфраструктуре. Описана архитектура системы, построенная на базе концепции «middleware-layer», обеспечивающая абстракцию взаимодействия с API системы мониторинга Zabbix. Обоснован выбор технологического стека (FastAPI, Vue.js 3, MongoDB, MQTT, Docker) и представлены результаты оценки эффективности разработанного программного решения.

ABSTRACT

The article focuses on the software implementation of a subsystem for semi-automated verification of IT infrastructure changes. The system architecture, built on the "middleware-layer" concept providing an abstraction for interaction with the Zabbix monitoring system API, is described. The choice of the technology stack (FastAPI, Vue.js 3, MongoDB, MQTT, Docker) is justified, and the results of evaluating the efficiency of the developed software solution are presented.

Ключевые слова: верификация инфраструктуры, автоматизация тестирования, FastAPI, Vue.js, MongoDB, Zabbix API, Docker, middleware.

Keywords: infrastructure verification, test automation, FastAPI, Vue.js, MongoDB, Zabbix API, Docker, middleware.

Современные распределенные ИТ-инфраструктуры требуют высокой скорости и надежности при внесении изменений (обновлений, миграций, масштабирования). Как было показано в предыдущих исследованиях, традиционные системы мониторинга носят преимущественно реактивный характер и не предоставляют встроенных инструментов для комплексной верификации результатов выполнения технических процедур. Для решения данной проблемы была спроектирована и реализована специализированная подсистема полуавтоматизированного тестирования инфраструктурных изменений, интегрируемая с системой мониторинга Zabbix.

Архитектура разработанной подсистемы базируется на принципах сервисно-ориентированной архитектуры (SOA) с паттерном строгого разделения клиентской (frontend) и серверной (backend) частей. Ключевым архитектурным решением стало использование концепции «middleware-layer» для серверной части приложения. Данная программная прослойка осуществляет интеллектуальную обработку получаемых телеметрических данных, управляет жизненным циклом сессий тестирования и полностью абстрагирует внутреннюю бизнес-логику от специфики взаимодействия с API системы мониторинга. Это обеспечивает слабую связанность компонентов и высокую масштабируемость комплекса.

Для реализации серверной части (backend) был выбран язык программирования Python и современный асинхронный фреймворк FastAPI. Выбор обусловлен необходимостью одновременной неблокирующей обработки сетевых запросов к Zabbix API и управления потоками сообщений из брокера очередей. Использование библиотеки Pydantic обеспечило строгую валидацию входящих и исходящих данных, исключая попадание некорректных параметров в бизнес-логику.

Организация взаимодействия программных компонентов внутри инфраструктуры реализована на базе протокола MQTT. В отличие от классических HTTP-запросов, MQTT реализует паттерн «издатель-подписчик», выступая в роли единой коммуникационной шины. Это позволило организовать асинхронный сбор данных: подсистема не блокируется в ожидании ответа от конкретного узла, а обрабатывает входящие метрики по мере их поступления в очередь. Для прямого взаимодействия с Zabbix реализован модуль, выполняющий JSON-RPC запросы для получения исторических значений параметров (history.get) и сопоставления времени инцидентов с периодом проведения тестов.

Слой хранения данных реализован на базе документоориентированной системы управления базами данных MongoDB. Отказ от реляционных моделей обусловлен сложной вложенной структурой данных о сессиях верификации (процедуры, этапы, логи, массивы команд). Формат BSON позволяет хранить такие объекты целиком в виде гибких документов (Schema-less), что исключает необходимость проектирования сложных схем с нормализацией таблиц. Взаимодействие с базой данных на стороне бэкенда осуществляется через асинхронный драйвер Motor с применением паттерна проектирования «Репозиторий» (Repository), что обеспечивает чистоту архитектуры и разделение зон ответственности.

Пользовательский интерфейс (frontend) разработан как современное одностраничное приложение (SPA) на базе фреймворка Vue.js 3 и сборщика Vite. Интерфейс обеспечивает динамическое отображение состояния инфраструктуры в реальном времени с использованием WebSocket-соединений, что избавляет клиентскую часть от необходимости регулярного поллинга сервера.

Для обеспечения стабильной работы подсистемы в различных инфраструктурных окружениях и решения проблемы «конфликта зависимостей» была применена технология контейнеризации Docker. Оркестрация компонентов осуществляется через манифест Docker Compose, объединяющий контейнеры базы данных (mongo), серверной части (backend) и клиентского интерфейса (frontend) в изолированную виртуальную сеть. Сборка клиентской части выполняется по технологии многоэтапных сборок (multi-stage builds), где на финальном этапе скомпилированные статические файлы обслуживаются высокопроизводительным веб-сервером Nginx на базе легковесного образа Alpine Linux.

Внедрение разработанной подсистемы позволило существенно оптимизировать процессы пусконаладочных работ и регулярных проверок ИТ-инфраструктуры. Результаты сравнительного анализа эффективности традиционного ручного мониторинга и автоматизированной верификации представлены в таблице 1.

Таблица 1.

Показатели эффективности программной подсистемы

Таким образом, реализованная архитектура «middleware-layer» в связке с современным технологическим стеком (FastAPI, Vue.js, MongoDB) позволила создать надежный инструмент для автоматизации рутинных процессов. Исключение человеческого фактора при сборе и интерпретации метрик из Zabbix гарантирует высокую точность результатов тестирования, а контейнеризация обеспечивает простоту развертывания решения в корпоративных инфраструктурах.

Список литературы:

1. Zabbix SIA. Zabbix Documentation 6.4 // Zabbix: [сайт]. – 2023. – URL: https://www.zabbix.com/documentation/current/manual (дата обращения: 21.03.2026). – Текст: электронный.
2. Python Software Foundation. Python 3 Documentation // Python: [сайт]. – 2023. – URL: https://docs.python.org/3/ (дата обращения: 21.03.2026). – Текст: электронный.
3. MongoDB, Inc. MongoDB Documentation // MongoDB: [сайт]. – 2026. – URL: https://www.mongodb.com/docs/manual/ (дата обращения: 10.05.2026). – Текст: электронный.
4. Docker, Inc. Docker Documentation // Docker: [сайт]. – 2026. – URL: https://docs.docker.com/ (дата обращения: 10.05.2026). – Текст: электронный.