Test plan

[NeroCube]

1. 前提條件：

   • 確保 Cloud Function 正確配置和設定。
   • 確保 Vertex AI 和 Dataflow 正確設置並與 Cloud Function 連接。
   • 確保 BigQuery 中的計費表具有相應的模型和成本資訊。

2. 測試項目： a. 驗證 Cloud Function 是否能夠正確接收 Pub/Sub metrics。

   • 測試發送 Pub/Sub metrics 的功能，確保消息能夠成功傳送到 Cloud Function。

   b. 驗證 Cloud Function 是否能夠從 Pub/Sub metrics 中提取 Vertex AI ID 和 Dataflow ID。

   • 測試確保 Cloud Function 正確解析和提取 Vertex AI ID 和 Dataflow ID。

   c. 驗證 Cloud Function 是否能夠從 BigQuery 的計費表中檢索相應的模型成本。

   • 測試確保 Cloud Function 可以使用 Vertex AI ID 和 Dataflow ID 查詢 BigQuery 計費表中的相應模型成本。

   d. 驗證 Cloud Function 是否能夠計算出各模型的成本。

   • 測試確保 Cloud Function 可以使用從 BigQuery 中獲取的模型成本資訊進行計算並生成正確的模型成本。

   e. 驗證 Cloud Function 是否能夠正確輸出模型成本。

   • 測試確保 Cloud Function 可以將計算出的模型成本正確輸出，例如將結果返回到 BigQuery 或將其推送到其他系統。

3. 邊界條件測試：

   • 測試在不同 Vertex AI ID 和 Dataflow ID 的情況下，確保 Cloud Function 可以處理多個輸入情境。
   • 測試在 BigQuery 計費表中缺少相應模型成本資訊的情況下，確保 Cloud Function 可以處理缺失資訊並提供合理的回應。

4. 效能和壓力測試：

   • 測試在高負載情況下，確保 Cloud Function 的性能和回應時間仍然在可接受的範圍內。