计算机网络运行状态检测系统产品系统

随着校园及企业网络规模持续扩大，网络故障难以及时发现，常导致教学中断或办公效率下降。本项目旨在构建计算机网络运行状态检测系统，通过实时采集设备流量、延迟、丢包、CPU/内存等关键指标，实现故障预警、快速定位与性能可视化，解决传统人工巡检响应慢、排查难的问题。该系统适用于高校、企业园区、数据中心等复杂网络场景，能够提升网络运维的智能化水平，降低故障平均修复时间。

1. 实时状态监控：7×24 小时采集交换机、路由器、服务器等网络设备的在线状态、流量、带宽利用率、延迟、丢包率及 CPU/内存负载，提供全局拓扑视图与节点健康度灯。

2. 智能故障预警：基于阈值与历史基线自动识别异常，支持短信、邮件、企业微信等多渠道告警，实现故障"事前预警、事中定位"。

3. 故障快速定位：结合流量回溯与链路追踪，自动锁定异常设备与故障链路，生成诊断报告，缩短平均修复时间（MTTR）。

4. 性能可视化分析：提供多维度报表与趋势图，支持按时段、区域、业务系统钻取分析，辅助容量规划与运维决策。

5. 自动化巡检与资产台账：定时自动巡检替代人工，自动发现网络设备与终端，维护 IT 资产台账，降低漏检风险。

1. 后端开发：Java/Python为主，搭配Spring Boot/Django框架，实现数据采集、业务逻辑、告警推送；

2. 网络采集技术：SNMP协议、ICMP ping、端口扫描、流量抓包（Libpcap），采集路由器、交换机、主机运行数据；

3. 数据库：MySQL存储业务配置与日志，InfluxDB/TimescaleDB时序数据库存储海量网络监测指标；

4. 前端可视化：Vue+ECharts/Grafana，做网络拓扑、状态仪表盘、流量图表展示；

5. 中间件：Redis缓存实时监测数据，MQ消息队列处理异常告警推送；

6. 运维部署：Docker容器化部署，支持多服务器分布式采集。