电信运营商的IP城域网逐渐成为城市范围内家庭宽带、IPTV用户和企业专线客户的重要接入控制点。IP城域网的网络层级涵盖核心层、业务接入控制层及汇聚层，其网络架构复杂且设备众多。为有效管理和监控城域网设备的性能，提高运维效率，并确保用户体验，亟需构建一套智能化、可视化的城域网设备性能监控系统。
一、IP城域网的结构与运维需求
IP城域网的业务接入控制层覆盖城市各区县，负责各类用户的接入控制及业务服务。其下的汇聚层由覆盖各区县的汇聚交换机构成，承担网络数据的汇聚与传输任务。由于城市区县的管辖范围较广，设备数量庞大，目前运营商虽已通过多种平台获取设备性能数据，但运维人员需更便捷的手段来实时获取和分析设备性能，以便及时应对设备异常。
现有运维模式存在以下痛点：
运维工作繁重：随着城域网规模扩展，设备数量增加，人工运维逐渐变得复杂。
故障发现滞后：网络设备性能、链路状态等指标的故障排查时效性不高，难以及时响应。
数据获取不便：网管系统性能指标的开放性不足，难以支持多终端实时查看。
二、IP城域网设备性能监控系统设计
为满足智能化运维需求，IP城域网设备性能监控系统设计了多模块化结构。系统基于Python语言，通过调用API接口与网管系统通信，并借助APaas（应用平台即服务）进行数据处理，实现设备性能的统计分析和自动化预警。系统分为数据采集、数据分析、数据存储和预警四个模块。
1. 数据采集模块
数据采集模块通过两种方式获取设备性能指标：
自动设备登录采集：通过Python的Paramiko模块建立SSH连接，实现多线程采集设备性能数据，如端口收发光功率、BRAS用户数等指标。多线程操作保证了在大规模设备采集中效率不受影响。
API接口采集：通过运营商提供的网管系统API获取高负荷链路等性能指标，确保数据的实时更新。
2. 数据分析模块
数据分析模块分为两个部分：
设备数据处理：利用Python正则表达式对采集数据进行解析，提取出如BRAS地址池利用率、CGN板利用率等关键信息，通过Pandas的DataFrame结构实现数据汇总与分析。
网管数据处理：结合APaas平台的工作流模块，自动化统计分析从网管系统获取的性能数据，支持数据的增删查改功能。
3. 数据存储模块
性能监控系统的设备数据存储于APaas平台。Python的request模块用于将采集的设备性能数据通过POST请求上传至平台，数据在平台侧形成工作表单，并通过自定义模块展示设备的各类性能统计图，方便不同业务场景的实时查看。
4. 指标预警模块
预警模块基于APaas平台的自定义工作流，当某一性能指标超出预设阈值时，系统将自动分类汇总这些异常指标，并通过短信或邮件方式提醒相关运维人员。邮件预警模块通过Python将异常数据生成HTML表格，并借助内部邮箱系统的API接口推送至运维人员，实现自动化报警。
三、IP城域网设备性能监控系统功能
本系统主要实现以下功能：
关键指标监控：实时监控业务地址池、设备链路等用户敏感指标，系统每日将网络设备的运行状态汇总，并发送至维护人员的邮箱，减少人工介入。
数据分析与决策支持：通过自动化分析，指导运维人员进行设备扩容或优化调整，确保网络畅通无阻，有效避免网络拥塞，提升维护效率。
多终端兼容访问：系统支持内外网访问，支持iOS、Android、Windows、macOS等多终端平台显示，满足运维人员的多场景需求。
功能可拓展性：系统利用Python编程和APaas平台的灵活性，支持功能迭代优化，具备较强的可移植性和定制化开发能力。
四、总结
IP城域网作为城市互联网接入的基础设施，其稳定运行对电信运营商至关重要。智能化运维和性能监控系统的应用不仅提升了网络运维的效率，也显著提高了用户体验。本系统通过性能采集、分析、存储、预警等四大模块，对设备性能进行有效管理。通过Python语言和APaas平台的组合应用，不仅简化了传统网管报表的繁杂数据，还实现了运维需求的精准定制，为城域网的智能化发展奠定了坚实基础。
