chore: nbi reference doc and tools for generate data or cdr

docs/nbi/pm/pm_generator.go

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+package main
+
+import (
+	"encoding/json"
+	"fmt"
+	"math/rand"
+	"os"
+	"path/filepath"
+	"strings"
+)
+
+// KPIValue 表示单个 KPI 值
+type KPIValue struct {
+	Name  string `json:"Name"`
+	Value int    `json:"Value"`
+}
+
+// KPI 表示单个 KPI 项
+type KPI struct {
+	KPIID     string     `json:"KPIID"`
+	KPIValues []KPIValue `json:"KPIValues"`
+}
+
+// PMObject 表示性能管理对象
+type PMObject struct {
+	ObjectType string `json:"ObjectType"`
+	KPIs       []KPI  `json:"KPIs"`
+}
+
+// PMData 表示完整的性能管理数据
+type PMData []PMObject
+
+// generateRandomValue 生成 0-16 之间的随机数
+func generateRandomValue() int {
+	return rand.Intn(17) // 0-16
+}
+
+// generatePMDataFromSchema 从 schema 文件生成随机数据
+func generatePMDataFromSchema(schemaFile string, outputFile string) error {
+	// 读取 schema 文件
+	schemaData, err := os.ReadFile(schemaFile)
+	if err != nil {
+		return fmt.Errorf("读取 schema 文件失败: %v", err)
+	}
+
+	// 解析 JSON
+	var pmSchema PMData
+	if err := json.Unmarshal(schemaData, &pmSchema); err != nil {
+		return fmt.Errorf("解析 JSON 失败: %v", err)
+	}
+
+	// 生成新的随机数据
+	var newPMData PMData
+	for _, pmObj := range pmSchema {
+		newObj := PMObject{
+			ObjectType: pmObj.ObjectType,
+			KPIs:       make([]KPI, len(pmObj.KPIs)),
+		}
+
+		for i, kpi := range pmObj.KPIs {
+			newKPI := KPI{
+				KPIID:     kpi.KPIID,
+				KPIValues: make([]KPIValue, len(kpi.KPIValues)),
+			}
+
+			for j, kpiVal := range kpi.KPIValues {
+				newKPI.KPIValues[j] = KPIValue{
+					Name:  kpiVal.Name,
+					Value: generateRandomValue(),
+				}
+			}
+
+			newObj.KPIs[i] = newKPI
+		}
+
+		newPMData = append(newPMData, newObj)
+	}
+
+	// 写入新文件
+	outputData, err := json.MarshalIndent(newPMData, "", "    ")
+	if err != nil {
+		return fmt.Errorf("序列化 JSON 失败: %v", err)
+	}
+
+	if err := os.WriteFile(outputFile, outputData, 0644); err != nil {
+		return fmt.Errorf("写入文件失败: %v", err)
+	}
+
+	fmt.Printf("成功生成随机数据文件: %s\n", outputFile)
+	return nil
+}
+
+// generatePMDataFromMultipleSchemas 批量处理多个 schema 文件
+func generatePMDataFromMultipleSchemas(schemaDir string) error {
+	// 查找所有 *-generated.json 文件
+	pattern := filepath.Join(schemaDir, "*-generated.json")
+	schemaFiles, err := filepath.Glob(pattern)
+	if err != nil {
+		return fmt.Errorf("查找 schema 文件失败: %v", err)
+	}
+
+	if len(schemaFiles) == 0 {
+		return fmt.Errorf("未找到任何 schema 文件 (pattern: %s)", pattern)
+	}
+
+	fmt.Printf("找到 %d 个 schema 文件\n", len(schemaFiles))
+
+	successCount := 0
+	failCount := 0
+
+	for _, schemaFile := range schemaFiles {
+		// 生成输出文件名：将 "-generated.json" 替换为 "-random.json"
+		outputFile := strings.Replace(schemaFile, "-generated.json", "-random.json", 1)
+
+		fmt.Printf("\n处理文件: %s\n", filepath.Base(schemaFile))
+		fmt.Printf("输出文件: %s\n", filepath.Base(outputFile))
+
+		if err := generatePMDataFromSchema(schemaFile, outputFile); err != nil {
+			fmt.Printf("错误: %v\n", err)
+			failCount++
+		} else {
+			successCount++
+		}
+	}
+
+	fmt.Printf("\n处理完成! 成功: %d, 失败: %d\n", successCount, failCount)
+	return nil
+}
+
+// printPMDataSummary 打印 PM 数据摘要信息
+func printPMDataSummary(file string) error {
+	data, err := os.ReadFile(file)
+	if err != nil {
+		return err
+	}
+
+	var pmData PMData
+	if err := json.Unmarshal(data, &pmData); err != nil {
+		return err
+	}
+
+	fmt.Printf("\n文件: %s\n", filepath.Base(file))
+	fmt.Printf("对象类型数量: %d\n", len(pmData))
+
+	totalKPIs := 0
+	for _, obj := range pmData {
+		fmt.Printf("  - %s: %d 个 KPI\n", obj.ObjectType, len(obj.KPIs))
+		totalKPIs += len(obj.KPIs)
+	}
+	fmt.Printf("总 KPI 数量: %d\n", totalKPIs)
+
+	return nil
+}
+
+// 示例用法函数
+func main() {
+	// 设置随机种子
+	// rand.Seed(time.Now().UnixNano())
+
+	if len(os.Args) < 2 {
+		fmt.Println("用法:")
+		fmt.Println("  go run pm_generator.go <command> [args]")
+		fmt.Println("")
+		fmt.Println("命令:")
+		fmt.Println("  batch <directory>     - 批量处理目录下的所有 *-generated.json 文件")
+		fmt.Println("  single <input> <output> - 处理单个文件")
+		fmt.Println("  summary <file>        - 显示文件摘要信息")
+		fmt.Println("")
+		fmt.Println("示例:")
+		fmt.Println("  go run pm_generator.go batch .")
+		fmt.Println("  go run pm_generator.go single AMF-PM-generated.json AMF-PM-random.json")
+		fmt.Println("  go run pm_generator.go summary AMF-PM-random.json")
+		return
+	}
+
+	command := os.Args[1]
+
+	switch command {
+	case "batch":
+		dir := "."
+		if len(os.Args) > 2 {
+			dir = os.Args[2]
+		}
+
+		fmt.Println("PM 数据随机生成器 - 批量模式")
+		fmt.Println(strings.Repeat("=", 50))
+
+		if err := generatePMDataFromMultipleSchemas(dir); err != nil {
+			fmt.Printf("错误: %v\n", err)
+			os.Exit(1)
+		}
+
+	case "single":
+		if len(os.Args) < 4 {
+			fmt.Println("用法: go run pm_generator.go single <input_file> <output_file>")
+			os.Exit(1)
+		}
+
+		inputFile := os.Args[2]
+		outputFile := os.Args[3]
+
+		fmt.Printf("处理单个文件: %s -> %s\n", inputFile, outputFile)
+
+		if err := generatePMDataFromSchema(inputFile, outputFile); err != nil {
+			fmt.Printf("错误: %v\n", err)
+			os.Exit(1)
+		}
+
+	case "summary":
+		if len(os.Args) < 3 {
+			fmt.Println("用法: go run pm_generator.go summary <file>")
+			os.Exit(1)
+		}
+
+		file := os.Args[2]
+		if err := printPMDataSummary(file); err != nil {
+			fmt.Printf("错误: %v\n", err)
+			os.Exit(1)
+		}
+
+	default:
+		fmt.Printf("未知命令: %s\n", command)
+		os.Exit(1)
+	}
+}