IDN用于支撑持续的网络优化和用户体验提升，原有环境无法准确评估各分公司的宽带互联网业务质量情况，用户业务无法准
确识别是家庭侧、网络侧、云端故障。IDN质差分析中的区域质差分析用于识别质差区域，网元质差分析用于识别质差网元，
用户质差分析用于识别质差用户，来感知故障，做到智能排障减少上门，主动预防减少问题单。
完成模块：

1.区域信息导入：导入oltIp与区域关系的excel，解析生成csv上传dfs,同时备份解析所得到高斯库
2. 区域列表与列表信息导出：不同维度的时间区间查询druid库展示区域列表，并且实现区域导出；区域信息从dfs对应分片
获取，然后写入csv，并生成压缩包导出
3. 网元列表与列表信息导出：不同维度时间区间查询druid库展示网元列表，并且实现网元导出；网元信息从dfs对应分片获
取，然后写入csv，并生成压缩包导出
4. 个障基本信息与用户上下线趋势图：根据选定时间区间以5分钟为粒度查druid库中对应用户的基本信息以及用户上线与下
线的趋势图
5. 个障时间轴：以5分钟为粒度展示选定时间天维度某用户的上网情况；如果下线则标记为红色，如果上线并且体验正常，显
示为绿色，如果上线并且体验为质差，显示为黄色，用户数据未上报则显示为灰色
6. 群障云端的DNS服务器、SP服务器卡片信息，未恢复数量趋势图，故障列表：卡片信息包含不同时间粒度内的故障总数、
未恢复故障数量，平均恢复时长；未恢复数量趋势图展示时间段内以5分钟为粒度的每个时间点的未恢复故障数量；故障列表
展示时间段内已恢复故障与未恢复故障
7. sig上报利用南向采集插件方式：sig以csv形式上报设备以及用户数据到南向插件中指定的目录，南向插件按照配置的过滤
数据规则对sig上报的数据过滤，并生成json文件发送到kafka，下游pipeline从kafka获取数据并生成csv发送dfs
8. sig上报NCE微服务方式：sig以csv形式上报设备以及用户数据到NCE微服务，通过NCE对csv处理（对大文件拆分）发送
到dfs，下游pipeline获取dfs中的csv并对其数据过滤
主要使用SpringCloud作为微服务RPC远程调用框架，使用Eureka作为注册中心、Feign客户端调用工具、解决服务雪崩效
应，使用Ribbon实现本地负载均衡，服务降级使用断路器Hystrix，使用Zuul搭建接口网关；数据库层使用Mybatis框架，
缓存使用redis，数据库使用Oracle；项目管理工具使用Maven,版本控制工具使用git，项目使用Docker容器部署