keyurdevani123/PingMaster
GitHub: keyurdevani123/PingMaster
PingMaster 是一个全栈自托管 Web 监控与事件响应平台,整合了可用性追踪、性能洞察、告警、状态页和 AI 辅助工作流,帮助团队高效掌握服务健康状况并加速故障处置。
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# PingMaster
PingMaster 是一个用于网站和 Web 端点的全栈监控与事件响应平台。它将正常运行时间检查、性能洞察、告警、维护调度、公开状态页以及 AI 辅助的事件工作流整合在一个基于工作空间的系统中。
该产品围绕一个简单的理念构建:仅靠检测是不够的。监控系统还应当解释发生了什么变化、哪些最重要,以及应该优先处理什么。
## PingMaster 的功能
- 通过定期检查追踪网站和端点的健康状况
- 记录事件,并支持更新、解决说明和共享的响应工作流
- 通过配置的投递渠道发送告警
- 支持计划内的维护时段,并在活动维护期间抑制 ping 或告警
- 发布面向公众的状态页以进行服务沟通
- 使用 PageSpeed Insights API 和 Gemini 驱动的分析来添加性能上下文和以行动为导向的报告
- 支持基于工作空间的协作,包括电子邮件邀请和共享的操作资源
## 产品领域
### 监控
PingMaster 将监控视为超越简单正常运行时间追踪的工作。每个监视器都承载着当前状态、近期行为、延迟上下文以及用于仪表盘、状态页和事件工作流的滚动摘要。
### 事件响应
事件与受监控的服务相关联,并在同一系统内进行处理。应用程序支持事件创建、更新、解决以及由 AI 生成的创建和关闭建议,以便操作人员能够更快地采取行动,同时不会失去对消息的控制。
### 性能洞察
对于符合条件的网页类型目标,PingMaster 使用 PageSpeed Insights API 提取标准化的性能信号。这些信号会在监视器报告中重复使用,以便平台可以同时暴露出可靠性问题和面向用户的性能问题。
### 团队协作
工作空间充当协作的边界。监视器、事件、告警和状态页属于工作空间,而邀请和成员资格则使访问保持简单且以操作为核心。
## 系统设计说明
PingMaster 分为两个主要部分:
- `frontend/`
基于 React + Vite 的应用程序,用于仪表盘、事件、告警、状态页、账单、团队工作流以及 AI 驱动的操作视图。
- `worker/`
基于 Cloudflare Worker 的后端,用于监视器 API、事件逻辑、工作空间和团队访问控制、告警、账单以及基于 Redis 的持久化存储。
Redis 作为主应用存储使用。为了在每次页面加载时无需过度读取历史数据的情况下保持产品的响应速度,系统使用了紧凑的监视器摘要、缓存的聚合数据,以及针对较重视图的按阶段数据加载。
项目中一些重要的性能决策包括:
- 在加载完整的监视器数据前优先加载轻量级的仪表盘摘要
- 采用按监视器的滚动摘要,而不是在每次读取时从完整历史记录中重新计算
- 针对公共状态有效载荷和监视器工作空间使用工作空间范围的缓存
- 对辅助数据(如详细活动和较重的监视器视图)进行延迟或分阶段加载
## 技术栈
- React
- Vite
- Cloudflare Workers
- Upstash Redis
- Firebase Authentication
- PageSpeed Insights API
- Gemini API
- Razorpay
## 本地设置
### 1. 安装依赖
前端:
```
cd frontend
npm install
```
Worker:
```
cd worker
npm install
```
### 2. 配置环境变量
前端使用标准的 Vite 风格 Firebase 和 API 环境变量。
Worker 的变量记录在 `worker/.env.example` 中。
### 3. 启动应用
前端:
```
cd frontend
npm run dev
```
Worker:
```
cd worker
npm run dev
```
默认本地 URL:
- 前端:`http://localhost:5173`
- Worker:`http://127.0.0.1:8787`
## 常用命令
前端构建:
```
cd frontend
npm run build
```
前端代码检查:
```
cd frontend
npm run lint
```
Worker 身份验证冒烟测试:
```
cd worker
npm run test:auth
```
## 仓库结构
```
PingMaster/
|-- frontend/ # React client
`-- worker/ # Cloudflare Worker backend
```
## 当前重点
该项目目前侧重于:
- 带有可操作上下文的操作监控
- 通过 AI 辅助建议加快事件响应
- 通过缓存的摘要和减少 Redis 读取来实现高效的数据访问
- 为共享的监控和响应工作流提供清晰的工作空间边界
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