计算机网络管理（第2版）-毕业设计案例

计算机网络管理·毕业设计案例集计算机网络管理·毕业设计案例集——PAGE10—计算机网络管理毕业设计案例集学期级项目·12-14周·系统开发与论文写作配套教材：云红艳，高磊，杜祥军，赵志刚.《计算机网络管理》（第2版）,人民邮电出版社适用对象：网络工程专业本科生目 录案例一基于Web的SNMP网络管理系统设计与实现案例二网络流量异常检测与智能告警系统案例三基于NETCONF/YANG的新一代网管协议研究与对比系统案例四SDN智能网络管理系统附录A毕业论文章节模板附录B核心开源项目与参考文献索引案例一基于Web的SNMP网络管理系统设计与实现本案例指导学生设计并实现一个完整的B/S架构网络管理系统，集成设备管理、实时监控、拓扑发现、性能分析和告警管理五大功能模块，是网络工程专业毕业设计的典型选题。选题背景与意义随着网络规模的不断扩大和网络结构日趋复杂，传统的人工网络管理方式已经难以满足需求。商用网络管理系统（如IBMNetView、HPOpenView）功能强大但价格昂贵，开源方案（如Zabbix、Nagios）虽然免费但配置复杂且定制性有限。因此，开发一个针对中小型网络的、基于Web的轻量级SNMP网络管理系统具有重要的实践价值。本毕设旨在让学生综合运用SNMP协议原理、Web开发技术、数据库设计和数据可视化等知识，设计并实现一个功能完整、界面友好的网络管理系统。项目概述属性内容选题名称基于Web的SNMP网络管理系统设计与实现工作量200-300人时（12-16周）难度等级★★★★★技术栈PythonFlask/FastAPI+Vue3+MySQL+pysnmp+ECharts创新点轻量级Web架构+拓扑自动发现算法+多维度性能分析参考项目GitHub:Yunshuaiwei/nms、MertcanGokgoz/QSNMP、lzcjames/flask-snmp系统架构设计总体架构系统采用B/S三层架构：表现层（Vue3SPA）、业务逻辑层（Flask/FastAPIRESTAPI）、数据访问层（MySQL+Redis缓存）。SNMP采集引擎作为独立后台服务运行。层次技术功能表现层Vue3+Vite+ElementPlus+ECharts响应式Web界面、Dashboard、拓扑图API层Flask/FastAPI+RESTfulAPI设备CRUD、监控数据查询、告警管理业务层pysnmp+APScheduler+Celery(可选)SNMP采集引擎、定时任务、告警处理数据层MySQL8.0+Redis7.0持久化存储+实时数据缓存网络层SNMPv1/v2c/v3与被管设备通信功能模块划分模块核心功能关键技术优先级设备管理设备CRUD、分组、批量导入导出MySQL+Flask-SQLAlchemyP0拓扑发现基于SNMP的自动拓扑发现与图形展示BFS算法+D3.js/EChartsGraphP0实时监控CPU/内存/接口流量实时采集与展示pysnmp轮询+WebSocket推送P0性能分析历史数据存储、趋势图、Top-N排行ECharts时序图+数据聚合P1告警管理阈值配置、告警生成、确认、历史查询规则引擎+邮件/Webhook通知P1配置管理设备配置备份、对比、下发NetmikoSSH+difflibP2用户管理登录认证、权限控制、操作日志JWT+RBAC模型P2数据库设计表名主要字段说明devicesid,name,ip,snmp_version,community,group_id,status,created_at设备基本信息device_groupsid,name,description,parent_id设备分组（支持层级）monitor_itemsid,device_id,oid,name,type,interval,enabled监控项配置monitor_dataid,item_id,timestamp,value_numeric,value_string监控数据（时序）alert_rulesid,item_id,condition,threshold,severity,enabled告警规则alertsid,rule_id,device_id,message,severity,status,created_at,ack_at告警记录topology_nodesid,device_id,x,y,type,properties拓扑节点topology_edgesid,source_id,target_id,bandwidth,status拓扑连线usersid,username,password_hash,role,last_login用户信息API接口方法路径说明设备列表GET/api/devices分页查询，支持筛选和排序添加设备POST/api/devices添加新设备并测试SNMP连通性设备详情GET/api/devices/{id}设备信息+最新监控数据拓扑数据GET/api/topology返回节点和边的JSON数据触发拓扑发现POST/api/topology/discover异步任务，返回任务ID监控数据GET/api/monitor/{device_id}指定时间范围的监控数据告警列表GET/api/alerts当前活跃告警+历史告警确认告警POST/api/alerts/{id}/ack确认处理告警拓扑发现算法核心算法基于SNMP的广度优先搜索，融合ARP表探测和二叉树排序优化：##拓扑发现核心算法伪代码defdiscover_topology(seed_ip,max_depth=3):visited=set()queue=[(seed_ip,0)] #(ip,depth)nodes,edges=[],[]whilequeue:whilequeue:ip,depth=queue.pop(0)ifipinvisitedordepth>max_depth:continuevisited.add(ip)#1.获取设备基本信息info=snmp_get_system_info(ip)node_type=classify_device(info) #router/switch/hostnodes.append({'ip':ip,'type':node_type,'info':info})#2.查询路由表获取下一跳routes=snmp_walk(ip,ipRouteNextHop_OID)fornext_hopinroutes:ifnext_hop!=''andnext_hopnotinvisited:edges.append({'src':ip,'dst':next_hop})queue.append((next_hop,depth+1))3.查询ARP表获取直连主机arp_entries=snmp_walk(ip,ipNetToMedia_OID)forhost_ipinarp_entries:ifhost_ipnotinvisited:nodes.append({'ip':host_ip,'type':'host'})edges.append({'src':ip,'dst':host_ip})#4.查询接口信息获取连接关系interfaces=snmp_walk(ip,ifTable_OID)forifaceininterfaces:detect_link(ip,iface,edges)return{'nodes':nodes,'edges':edges}部署与运行环境组件环境配置要求后端服务Python3.10++Flask/FastAPI4核/8GBRAM前端构建Node.js18++Vue3+Vite开发环境即可数据库MySQL8.0+Redis7.0SSD存储推荐SNMP采集pysnmp6.x+APScheduler与后端同机部署被管设备eNSP虚拟设备或真实设备至少5-10台部署方式DockerCompose（推荐）一键启动全部服务实验测试方案测试类别测试内容通过标准功能测试设备CRUD、SNMP连通性测试、拓扑发现所有功能正常工作性能测试同时监控50+设备，1000+监控项采集延迟<5秒，Web响应<1秒安全测试SQL注入、XSS、SNMPCommunity泄露无安全漏洞兼容性测试Chrome/Firefox/Edge浏览器主流浏览器正常显示可靠性测试SNMPAgent离线、数据库异常、网络中断异常告警不丢失，服务自恢复对比测试与Zabbix在相同环境下的功能/性能对比给出客观对比分析表论文章节建议章节内容建议页数第一章绪论网络管理背景与现状、SNMP协议发展、商用/开源系统对比、研究内容与创新点6-8页第二章相关技术基础SNMP协议体系详解、MIB/SMI/BER编码、Flask/Vue技术栈、拓扑发现算法综述10-14页第三章系统需求分析功能需求（用例图）、非功能需求、系统约束、技术选型分析6-8页第四章系统设计总体架构设计、功能模块设计、数据库设计（ER图）、API设计、拓扑算法设计12-16页第五章系统实现各模块关键代码实现、SNMP采集引擎、前端界面截图、部署配置10-14页第六章系统测试测试环境搭建、功能测试结果、性能测试结果、与Zabbix对比分析8-10页第七章总结与展望工作总结、创新点、不足与改进方向（NETCONF支持、AI运维等）2-4页案例二网络流量异常检测与智能告警系统本案例将机器学习技术引入网络管理领域，通过SNMP采集网络流量数据，使用孤立森林和LSTM自编码器等模型检测流量异常，实现智能告警。相比传统固定阈值告警，能显著降低误报率和漏报率。选题背景与意义传统网络管理系统依赖固定阈值进行告警（如"CPU>80%告警"），这种方式存在明显不足：阈值设置过高会漏报，过低会误报；不同时段的正常流量模式不同（如上班时段vs深夜），固定阈值无法适应。机器学习方法能够从历史数据中自动学习正常流量模式，动态识别异常，为网络管理提供更智能的告警能力。项目概述属性内容选题名称网络流量异常检测与智能告警系统工作量250-350人时（12-16周）难度等级★★★★★技术栈Python+pysnmp+scikit-learn+PyTorch+InfluxDB+FastAPI+Vue3创新点SNMP采集+ML异常检测融合、孤立森林vsLSTM对比、自适应阈值系统架构设计层次组件技术功能数据采集层SNMPCollectorpysnmp+APScheduler定时采集设备接口流量数据存储层时序数据库+关系数据库InfluxDB2.7+MySQL8.0时序数据高效存储与元数据管理数据处理层ETLPipelinePandas+NumPy数据清洗、特征工程、窗口化模型层ML检测引擎scikit-learn+PyTorch孤立森林+LSTM-AutoEncoder告警引擎AlertEngine规则引擎+通知模块异常评分+动态阈值+多渠道告警展示层WebDashboardFastAPI+Vue3+ECharts异常可视化+模型管理+告警面板异常检测算法设计特征工程从SNMP采集的原始流量数据中提取以下特征：特征类型特征名称计算方法含义基础特征in_rate/out_rate差分ifInOctets/ifOutOctets/时间间隔接口入/出速率(bytes/s)统计特征mean/std/max/min滑动窗口(如5分钟)内的统计值流量的集中和离散程度比率特征in_out_ratioin_rate/out_rate入出流量比（检测非对称异常）变化特征rate_of_change(current-previous)/previous流量变化速率周期特征hour_of_day/day_of_week从时间戳提取时间周期性编码峰度/偏度kurtosis/skewnessscipy.stats计算流量分布形态孤立森林（IsolationForest）fromsklearn.ensembleimportIsolationForestimportpandasaspd#fromsklearn.ensembleimportIsolationForestimportpandasaspd#加载特征数据df=pd.read_csv('traffic_features.csv')features=['in_rate','out_rate','in_out_ratio','rate_of_change','mean_5m','std_5m']X=df[features].values'rate_of_change','mean_5m','std_5m']X=df[features].values#训练孤立森林模型model=IsolationForest(n_estimators=200,contamination=0.05, #5%max_features=0.8,random_state=42)model.fit(X)预测：-11表示正常df['anomaly']=model.predict(X)df['anomaly_score']=model.decision_function(X)#输出异常数据anomalies=df[df['anomaly']==-1]print(f'检测到{len(anomalies)}个异常点')LSTM（LSTM-AutoEncoder）importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchimporttorch.nnasnnclassLSTMAutoEncoder(nn.Module):definit(self,input_dim,hidden_dim=64,n_layers=2):super().init()self.encoder=nn.LSTM(input_dim,hidden_dim,n_layers,batch_first=True)self.decoder=nn.LSTM(hidden_dim,hidden_dim,n_layers,batch_first=True)self.fc=nn.Linear(hidden_dim,input_dim)defforward(self,x):#xshape:(batch,seq_len,input_dim)_,(hidden,cell)=self.encoder(x)#使用最后一个隐藏状态作为decoderdecoder_input=hidden[-1].unsqueeze(1).repeat(1,x.size(1),1)decoder_out,_=self.decoder(decoder_input,(hidden,cell))reconstructed=self.fc(decoder_out)returnreconstructedreturnreconstructed#训练阶段：只用正常数据训练#推理阶段：计算重构误差=MSE(input,output)#异常判断：重构误差>动态阈值(mean+k*std)对比实验方案设计5组对比实验，全面评估不同方法的性能：实验对比方法评估指标预期结论实验1固定阈值vs孤立森林vsLSTM-AEPrecision,Recall,F1ML方法F1优于固定阈值实验2不同contamination参数的孤立森林F1vs训练时间参数敏感性分析实验3不同窗口大小的LSTM-AE重构误差分布最优窗口大小选择实验4正常期vs注入异常期的检测效果TP/FP/TN/FN混淆矩阵异常类型识别能力实验5在线增量学习vs离线批量训练检测延迟+F1实时性与准确性权衡部署与运行环境组件环境配置要求SNMP采集服务Python3.10+pysnmp轻量级，可低配服务器数据存储InfluxDB2.7+MySQL8.0InfluxDB推荐SSD存储ML训练环境Python3.10+scikit-learn+PyTorchGPU可选（LSTM训练加速）Web界面FastAPI+Vue3+ECharts展示检测结果和告警硬件（训练）8核/16GBRAM/GPU可选训练阶段使用硬件（推理）4核/8GBRAM线上推理阶段被管设备eNSP虚拟设备或真实设备至少5台论文章节建议章节内容建议页数第一章绪论网络安全与流量异常检测背景、SNMP网管现状、ML6-8页在网管中的应用综述、研究内容与创新点第二章相关技术与理论基础SNMP协议与MIB详解、时序异常检测理论（统计方法/孤立森林/LSTM）、评估指标10-14页第三章需求分析与总体设计功能/非功能需求、系统架构设计、数据流水线设计、数据库设计8-12页第四章异常检测算法设计特征工程方案、孤立森林模型设计、LSTM-AE网络结构、阈值自适应算法12-16页第五章系统实现SNMP采集模块、数据预处理、Web前后端实现、告警引擎10-14页第六章实验与结果分析数据集描述、5组对比实验结果（含图表）、模型性能分析、案例分析10-14页第七章总结与展望工作总结、创新点、局限性、未来方向（在线学习、多模态融合等）2-4页案例三基于NETCONF/YANG的新一代网管协议研究与对比系统IETFNETCONFSNMP+NETCONF的统一管理框架，系统对比两种协议在配置管理效率上的差异。适合对网络管理新技术有兴趣、希望进行研究型毕设的学生。选题背景与意义SNMP协议虽然在网络监控领域应用广泛，但在配置管理方面存在明显不足：SetRequestIETFRFC6241NETCONF协议，采用XMLRPC操作，通过SSHSNMPYANG（RFC7950）作为NETCONF的数据建模语言，相比SMI/MIB具有更强的表达能力和约束定义能力。研究NETCONF/YANG技术并与SNMP进行系统对比，对理解网络管理技术的发展方向具有重要意义。项目概述属性内容选题名称基于NETCONF/YANG的新一代网管协议研究与对比系统工作量250-300人时（12-16周）难度等级★★★★★技术栈Pythonncclient+pysnmp+YANG模型+Flask+Vue3创新点SNMP/NETCONF双协议统一管理+配置管理效率对比实验适用学生对网络管理协议有深入兴趣，具备较好编程能力系统架构设计层次组件说明统一管理层UnifiedManagementAPI提供统一的设备管理接口，屏蔽底层协议差异协议适配层SNMPAdapter+NETCONFAdapter分别封装SNMP和NETCONF的操作细节SNMP引擎pysnmpGet/Set/Walk/Trap操作NETCONF引擎ncclientget-config/edit-config/commit/discard/lock操作YANG模型管理pyang+YANGLibraryYANG模型解析、验证和转换Web界面Flask+Vue3双协议设备管理、配置对比、性能对比面板核心功能对比实验对比维度SNMPNETCONF实验方法配置获取snmpwalk遍历MIBget-config获取完整配置同一设备分别操作，对比完整度和速度配置修改逐个SetRequestedit-config批量修改+commit修改10个参数，对比操作次数和时间事务支持无（每个Set独立）候选配置+commit/rollback模拟配置失败场景，验证回滚能力数据模型SMI/MIB(ASN.1)YANG(RFC7950)对比相同功能的模型定义复杂度安全传输v3USM/VACMSSH传输Wireshark抓包对比安全性可扩展性私有MIB扩展自定义YANG模型定义自定义管理对象的难度对比NETCONFfromncclientimportmanagerfromncclientimportmanager#连接设备withmanager.connect(host='',port=830,username='admin',password='admin123',hostkey_verify=False)asm:#获取runningconfig=m.get_config(source='running')print(config.xml)config=m.get_config(source='running')print(config.xml)#编辑候选配置edit_xml='''<config><interfacesxmlns="urn:ietf:params:xml:ns:yang:ietf-interfaces"><interface><name>GigabitEthernet0/0/1</name><description>UplinktoCore</description></interface></interfaces></config>'''m.edit_config(target='candidate',config=edit_xml)#验并提交mit() #务提交m.discard_changes() 如需回滚论文章节建议章节内容建议页数第一章绪论网络管理协议发展历程（SNMP→NETCONF→RESTCONF）、研究意义、国内外研究现状6-8页第二章SNMP协议体系分析SNMPv1/v2c/v3详解、SMI/MIB/BER编码、SNMP在配置管理中的局限10-12页第三章NETCONF/YANG技术分析NETCONF协议栈(RFC6241)、YANG建模语言(RFC7950)、操作原语详解12-16页第四章双协议统一管理系统设计系统架构、协议适配层设计、统一API设计、数据库设计10-14页第五章系统实现SNMP模块、NETCONF模块、统一管理层、Web界面10-14页第六章对比实验与结果分析6组对比实验设计与结果、定量分析（操作次数/时间/安全性）10-14页第七章总结与展望工作总结、NETCONF优势与适用场景、RESTCONF发展趋势2-4页SDN智能网络管理系统开发案例本案例指导学生设计并实现一个基于SDN（软件定义网络）架构的智能网络管理平台，项目名称为SaaS-SDN（Smart&Auto-ScalingSDN）。系统集成拓扑发现、流量监控、QoS策略、安全策略、网络切片和智能路由六大功能模块，面向中小型企业和校园网场景，是网络工程专业课程设计/毕业设计的典型选题。项目概述属性内容项目名称SaaS-SDN（Smart&Auto-ScalingSDN）网络管理平台项目定位面向中小型企业/校园网的轻量级SDN智能管理平台核心价值简化SDN部署难度，提供自动化网络管理能力适用场景数据中心网络、校园网、企业办公网工作量基础版本4周，高级版本8周技术栈Ryu/ONOS+Flask+Vue.js+ElementUI+ECharts+Mininet+OVS系统架构设计系统采用分层架构，从上到下依次为Web管理界面层、SDN控制器中间件层、SDN控制器层和SDN交换机层。各层之间通过RESTAPIOpenFlow/RESTCONFOpenFlow/NetConf等协议通信。┌─────────────────────────────────────────────────────┐│┌─────────────────────────────────────────────────────┐││Web(Vue.js+ElementUI+ECharts)││└───────────────┬─────────────────────────────────────┘│RESTAPI┌───────────────▼─────────────────────────────────────┐│ SDN控制中间件 │││(Flask/Django+Ryu/ONOSAPI)│├─────────────────────────────────────────────────────┤│核心功能模块：│1.拓扑发现模块3QoS策略模块│5.网络切片模块2.流量监控模块4.安全策略模块6.智能路由模块││└───────────────┬─────────────────────────────────────┘│OpenFlow/RESTCONF┌───────────────▼─────────────────────────────────────┐│ SDN控制器 ││ (Ryu/ONOS/Floodlight) │└───────────────┬─────────────────────────────────────┘│OpenFlow/NetConf┌───────────────▼─────────────────────────────────────┐│ SDN交换机 ││ (OVS/Mininet模/Pica8) │└─────────────────────────────────────────────────────┘技术栈总览层次技术功能Web管理层Vue.js+ElementUI+ECharts+D3.js响应式Web界面、拓扑图、流量图表中间件层Flask/Django+RESTAPI业务逻辑、策略管理、数据持久化控制器层Ryu/ONOS/FloodlightOpenFlow流表管理、拓扑发现、事件处理数据平面OpenvSwitch/Mininet仿真/Pica8OpenFlow流表转发、数据包匹配核心功能模块1：#topology_discovery.pyfromryu.topologyimportswitches,linksfromryu.libimporthub#topology_discovery.pyfromryu.topologyimportswitches,linksfromryu.libimporthubimportnetworkxasnxclassTopologyManager:definit(self):work_graph=nx.Graph()self.switchesself.switches={} #{dpid:switch_info}self.hosts={} #{mac:host_info}defdiscover_topology(self):"""自动发现网络拓扑"""LLDP发现交换机连接#ARP#构建网络拓扑图defvisualize_topology(self):"""（WebSocket实时更新）"""D3.js/Vis.jsWeb界面展示#实时显示链路带宽利用率#设备状态颜色标识2：#traffic_engineering.pyimportnumpyasnpfromcollectionsimportdefaultdict#traffic_engineering.pyimportnumpyasnpfromcollectionsimportdefaultdictclassTrafficEngineer:definit(self):self.flow_stats=defaultdict(list)self.baseline_bandwidth={}defmonitor_traffic(self):"""实时监控流量"""#OpenFlow#计算链路利用率#检测异常流量defdynamic_load_balancing(self):"""动态负载均衡"""#基于实时流量调整路径#避免拥塞链路#多路径负载分担defqos_policy_enforcement(self,src_ip,dst_ip,defqos_policy_enforcement(self,src_ip,dst_ip,min_bw=10,max_delay=100):"""QoS"""#保证带宽预留#限制时延抖动#优先级队列管理3：#security_manager.pyfromdatetimeimportdatetimeimportre#security_manager.pyfromdatetimeimportdatetimeimportreclassSecurityManager:definit(self):self.firewall_rules=[]rusion_log=[]defauto_firewall(self):"""自动化防火墙规则"""rules=[#禁止内网扫描{"priority":100,"match":{"tp_src":445},"action":"DROP"},#限制P2P流量{"priority":50,"match":{"dl_type":0x0800,"nw_proto":6,"tp_dst":6881},"action":"RATE_LIMIT"},#DDoS攻击防护{"priority":200,"match":{"nw_src":"/24","eth_type":0x0800},"action":"DROPthreshold1000} #1000包]returnself.deploy_rules(rules)defddos_detection(self,packet_rate):"""DDoS"""ifpacket_rate>self.threshold:self.block_source_ip(packet_rate.src_ip)self.send_alert(f"DDoSpacket_rate.src_ip}")4：#network_slicing.pyclass#network_slicing.pyclassNetworkSliceManager:definit(self):self.slices={}defcreate_slice(self,slice_id,requirements):"""创建网络切片"""slice_config={"slice_id":slice_id,"virtual_network":self.allocate_vlan(),"bandwidth_guarantee":requirements.get("min_bw",100), #Mbps"max_delay":requirements.get("max_delay",50), #ms"isolation_level":requirements.get("isolation","VLAN"),"qos_policy":self.generate_qos_policy(requirements)}#配置交换机流表实现切片vision_slice(slice_config)returnslice_configdefslice_for_iot(self):"""IoT"""returnself.create_slice(slice_id="iot_vlan_100",requirements={"min_bw":10,"max_delay":100,"isolation":"VLAN","security":"HIGH"})Web//Vue.js+ElementUI组件结构//Vue.js+ElementUI组件结构src/├──views/├──views/│ Dashboard.vue //主仪表板│ Devices.vue //设备管理│ Policies.vue //策略管理│ Analytics.vue //数据分析└──api/sdn.js //API封装//拓扑可视化//流量监控图表//策略编辑器//告警仪表板├──components/│ ├──TopologyViewer.vue│ ├──FlowMonitor.vue│ ├──PolicyEditor.vue│ └──AlertDashboard.vue主要界面功能界面核心功能关键技术实时拓扑图拖拽式设备管理、链路状态实时显示、双击设备查看详情D3.js/Vis.js+WebSocket流量监控面板实时带宽曲线图、端口统计表、刷新间隔切换ECharts实时图表策略配置页可视化防火墙规则、QoS策略模板、一键部署网络切片ElementUI表单+RESTAPI告警仪表盘告警时间线、严重级别筛选、封禁IP管理实时通知+数据表格//ECharts//EChartsconstflowChart=echarts.init(document.getElementById('flow-chart'));constoption={title:{text:'网络流量监控'},tooltip:{trigger:'axis'},xAxis:{type:'time'},yAxis:{type:'value',name:'带宽(Mbps)'},series:[{name:'入口流量',type:'line',smooth:true,data:realTimeData}]};部署与运行环境#1.#1.Mininetsudoapt-getinstallmininet#2.Ryu控制器pipinstallryu#3.启动测试网络sudomn--controller=remote,ip=,port=6633\--topo=tree,depth=2,fanout=3\--switch=ovsk,protocols=OpenFlow13#4.Ryu控制器ryu-managerryu.app.simple_switch_13\ryu.app.ofctl_rest\ryu.app.gui_topology.gui_topology环境配置要求组件环境配置要求SDN控制器Ryu4.34+/ONOS2.7+Python3.8+，4核/8GBRAM网络仿真Mininet2.3++OVS2.17+Ubuntu22.04LTS推荐Web前端Node.js18++Vue3+Vite开发环境即可中间件Flask3.0+/Django4.2+与控制器同机部署被管设备OVS虚拟交换机或Pica8物理交换机至少4-8台部署方式DockerCompose（推荐）一键启动全部服务#deploy.py-一键部署脚本#deploy.py-一键部署脚本importsubprocessimportyamlclassSDNDeployer:defdeploy_full_stack(self):"""全栈部署"""steps=[("启动OVS","sudoovs-vsctladd-brsdn-br"),("配置控制器",self.configure_controller()),("("部署管理平台","docker-composeup-d"),("初始化数据库","flaskdbupgrade"),("导入默认策略",self.import_default_policies())]forstep_name,commandinsteps:print(f"正在执行:{step_name}")subprocess.run(command,shell=True,check=True)实验与测试方案主机分组：h1,h2主机分组：h1,h2研发部(VLAN10)h3,h4市场部(VLAN20)h5,h6访客网络(VLAN30)s4\h6/ \ / \ /h1 h2 h3 h4 [RyuController]|[CoreSwitch(s1)]/ | \[Aggregate][Aggregate][Aggregate]s2 s3测试用例测试类别测试内容通过标准VLAN隔离测试配置不同VLAN，验证跨VLAN无法通信、同VLAN可以通信隔离有效，同VLANping通QoS策略测试创建高/低优先级流，验证带宽分配符合策略带宽分配偏差<10%DDoS防护测试模拟攻击流量，验证自动阻断和告警发送检测时间<10秒，自动封禁拓扑发现测试启动网络后自动发现所有交换机和主机节点和链路数量完全正确负载均衡测试多路径场景下验证流量分配链路利用率均衡化网络切片测试创建IoT/视频/办公切片，验证隔离性和QoS切片间互不影响测试代码框架#test_cases.py importunittestimportunittestfromimportMininetfrommininet.nodeimportOVSSwitch,RemoteControllerclassSDNSystemTests(unittest.TestCase):defsetUp(self):"""创建测试网络"""=Mininet(switch=OVSSwitch,controller=lambdaname:RemoteController(name,ip=''),autoSetMacs=True)deftest_vlan_isolation(self):"""测试VLAN隔离"""#配置不同VLANVLAN无法通信VLAN可以通信deftest_qos_policy(self):"""测试QoS策略"""#创建高优先级流#创建低优先级流#验证带宽分配符合策略deftest_ddos_protection(self):"""测试DDoS防护"""#模拟攻击流量#验证自动阻断#验证告警发送毕业设计建议基础版本（4）周次任务具体内容第1周环境搭建+基础拓扑发现完成Mininet+Ryu环境，实现简单拓扑发现第2周Web管理界面开发Vue.js基础界面，拓扑可视化展示第3周基本策略管理实现VLAN配置，基本流量监控第4周测试与优化编写测试用例，系统集成测试高级版本扩展（8）周次任务第5-6周智能路由算法（Dijkstra/带宽感知负载均衡）第7周网络切片实现（VLAN/VxLAN隔离+QoS保障）第8周安全增强功能（DDoS检测+自动防御+告警通知）关键技术点学习SDN技术点说明OpenFlow协议流表匹配、动作指令、消息类型（Packet-In/Flow-Mod/Stats）Ryu/ONOS控制器编程事件处理模型、应用开发、RESTAPIOVS操作网桥管理、流表配置、端口操作网络虚拟化VLAN、VxLAN、网络切片原理与实现fromryu.baseimportapp_managerfromryu.controllerimportofp_eventfromryu.controller.handlerimportMAIN_DISPATCHER,set_ev_clsfromryu.ofprotoimportofproto_v1_3fromryu.baseimportapp_managerfromryu.controllerimportofp_eventfromryu.controller.handlerimportMAIN_DISPATCHER,set_ev_clsfromryu.ofprotoimportofproto_v1_3classSimpleSDNApp(app_manager.RyuApp):OFP_VERSIONS=[ofproto_v1_3.OFP_VERSION]definit(self,*args,**kwarg