设备监控平台(车辆监控系统平台)

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工厂怎么实现远程监控

工业远程控制是指通过有线或无线网络的调度中心来进行生产，对远程所有的生产设备和生产过程进行控制。

随着企业规模不断壮大，产业规模的远程控制系统的市场需求逐年大幅增长，工业远程控制系统已经发展到集计算机技术，传感器技术，自动控制技术，网络技术，通信技术等为一体，充分实现了本地控制生产车间的功能要求。

网络技术发展至今，已经可以通过工业自动控制和无人值守远程控制系统就能实现对于不同的区域，包括子生产车间与监测站互联。远程控制系统的工业发展到目前为止，已完成了分布在不同的子区域，相互关联的生产车间，调度中心监控站和企业信息的互联，实现了集中控制，使得生产车间中所有的设备互联与控制。

那么如何实现远程遥控呢？以矿山管理为例，采用数据可视化技术搭载智能传感器对设备机械进行远程遥控，达到矿井上下透明化管理的目的，Hightopo可视化图表和动画效果，针对控制中心页面的建设：

集成供水、通风、运输、掘锚机运作及井内三维漫游画面，形象的对井下多元应用场景进行详尽的数据解释；可融合智能感知设备数据，实现对矿井的生产环境、工作视角、设备分布、工艺流程、产量走势、巷道划分、设备运行实时状态的真实复现。

根据实时运行参数以及各种先进的生产控制命令与控制原理，通过计算机网络调整生产运行状态，从而将参数与生产运行状态转移到生产调度中心和相关的用户。工业企业的远程控制系统可以互联和控制所有设备与生产车间。

随着企业规模的扩大，生产线维修成本的降低是相当紧迫，只有在现有的工业远程控制系统能够实现设备和设备的互联，将设备维修人员，生产调度和控制网络连接，使其相互作用，才能更有效地降低生产线的维修成本，减少故障时间，扩大空间维度的过程管理和维修，进一步提高工业生产过程的自动化控制水平，提高远程控制系统的工作效率。

通过引擎强大的渲染功能，真实还原设备运动工况的行进效果，利用可视化图表将采煤机运行的关键数据进行直观呈现。设有联动控制功能，针对故障诊断提供切实的数据依据，加速扼杀故障的萌芽。通过手机 PC、PAD、智能手机打开浏览器随时随地访问管理界面，利用多种控制设备对显示内容集中远程管控，由此达成少人化作业，完善了现场无人值守成效和对厂内外各系统的遥控、遥调、遥视信息功能的全方位监控。

在如“工业4.0”、“工业互联网”等热点概念的带动下，工业领域正在向智能互联的方向发展，通过远程控制对工业控制网络中的设施进行监控和操作的需求大量存在，远程控制工具的应用有扩大的趋势。

三维可视化技术采用 B/S架构，在上述设备可视化环节经过模型轻量化处理后，用户无需再花费高价钱去采购高性能的图形工作站来支撑三维可视化系统。用户通过 PC、 PAD或是智能手机，只要打开浏览器可随时随地访问三维可视化系统，实现远程监查和管控。

图解如何安装监控设备

不同场景的监控安装方案不同，以下3种场景较为常见：

1.工厂监控安装：智能警戒摄像机搭配智脑系列NVR，报警信息可视化，图像快速回查。

2.工地监控安装：出入口管控、监控产品，全面监防。

3.超市监控安装：配置传输稳定的POE交换机、16路录机、X系列POE摄像，便捷无卡顿。

考虑到超市环境尽可能少走线、经济造价、快捷方便的需求，大家可以配置传输非常稳定的海康威视POE交换机，海康威视16路录机，以及X系列POE摄像机，X系列摄像机半球等，搭配国标网线，画面清晰无卡顿，美观、快捷。

如何做好运维监控

统一监控平台，说到底本质上也是一个监控系统，监控的基本能力是必不可少的，回归到监控的本质，先梳理下整个监控体系：

①监控系统的本质是通过发现故障、解决故障、预防故障来为了保障业务的稳定。

②监控体系一般来说包括数据采集、数据检测、告警管理、故障管理、视图管理和监控管理6大模块。而数据采集、数据检测和告警处理是监控的最小闭环，但如果想要真正把监控系统做好，那故障管理闭环、视图管理、监控管理的模块也缺一不可。

一、数据采集

1、采集方式

数据采集方式一般分为Agent模式和非Agent模式；

Agent模式包括插件采集、脚本采集、日志采集、进程采集、APM探针等

非Agent模式包括通用协议采集、Web拨测、API接口等

2、数据类型

监控的数据类型有指标、日志、跟踪数据三种类型。

指标数据是数值型的监控项，主要是通过维度来做标识。

日志数据是字符型的数据，主要是从中找一些关键字信息来做监控。

跟踪型数据反馈的是跟踪链路一个数据流转的过程，观察过程中的耗时性能是否正常。

3、采集频率

采集频率分秒级、分钟级、随机三种类型。常用的采集频率为分钟级。

4、采集传输

采集传输可按传输发起分类，也可按传输链路分类。

按传输发起分类有主动采集Pull（拉）、被动接收Push（推）

按传输链路分类有直连模式、Proxy传输。

其中Proxy传输不仅能解决监控数据跨网传输的问题，还可以缓解监控节点数量过多导致出现的数据传输的瓶颈，用Proxy实现数据分流。

5、数据存储

对于监控系统来说，主要有以下三种存储供选择

①关系型数据库

例如MySQL、MSSQL、DB2；典型监控系统代表：Zabbix、SCOM、Tivoli；

由于数据库本身的限制，很难搞定海量监控的场景，有性能瓶颈，只在传统监控系统常用

②时序数据库

为监控这种场景设计的数据库，擅长于指标数据存储和计算；例如InfluxDB、OpenTSDB（基于Hbase）、Prometheus等；典型监控系统代表：TICK监控框架、 Open-falcon、Prometheus

③全文检索数据库

这类型数据库主要用于日志型存储，对数据检索非常友好，例如Elasticsearch。

二、数据检测

1.数据加工

①数据清洗

数据清洗比如日志数据的清洗，因为日志数据是非结构化的数据，信息密度较低，因此需要从中提取有用的数据。

②数据计算

很多原始性能数据不能直接用来判断数据是否产生异常。比如采集的数据是磁盘总量和磁盘使用量，如果要检测磁盘使用率，就需要对现有指标进行一个简单的四则运算，才能得到磁盘使用率。

③数据丰富

数据丰富就是给数据打上一些tags标签，比如打上主机、机房的标签，方便进行聚合计算。

④指标派生

指标派生指的是通过已有的指标，通过计算得出新的指标。

2.检测算法

有固定规则和机器学习算法。固定算法是较为常见的算法，静态阈值、同比环比、自定义规则，而机器学习主要有动态基线、毛刺检测、指标预测、多指标关联检测等算法。

无论是固定规则还是机器学习，都会有相应的判断规则，即常见的<>>=和and/or的组合判断等。

三、告警管理

1.告警丰富

告警丰富是为了后续告警事件分析做准备，需要辅助信息去判断该怎么处理、分析和通知。

告警丰富一般是通过规则，联动CMDB、知识库、作业历史记录等数据源，实现告警字段、关联信息的丰富；通过人工打Tags也是一种丰富方式，不过实际场景下由于人工成本高导致难以落地。

2.告警收敛

告警收敛有三种思路：抑制、屏蔽和聚合

①抑制

即抑制同样的问题，避免重复告警。常见的抑制方案有防抖抑制、依赖抑制、时间抑制、组合条件抑制、高可用抑制等。

②屏蔽

屏蔽可预知的情况，比如变更维护期、固定的周期任务这些已经知道会发生的事件，心里已经有预期。

③聚合

聚合是把类似或相同的告警进行合并，因为可能反馈的是同一个现象。比如业务访问量升高，那承载业务的主机的CPU、内存、磁盘IO、网络IO等各项性能都会飙升，这样把这些性能指标都聚合到一块，更加便于告警的分析处理。

3.告警通知

①通知到人

通过一些常规的通知渠道，能够触达到人。

这样在没有人盯屏的时候，可以通过微信、短信、邮件触发到工作人员。

②通知到系统

一般通过API推送给第三方系统，便于进行后续的事件处理

另外还需要支持自定义渠道扩展（比如企业里有自己的IM系统，可以自行接入）

四、故障管理

告警事件必须要处理有闭环，否则监控是没有意义的。

最常见还是人工处理：值班、工单、故障升级等。

经验积累可以把人工处理的故障积累到知识库里面，用于后续故障处理的参考。

自动处理，通过提取一些特定告警的固化的处理流程，实现特定场景的故障自愈；比如磁盘空间告警时把一些无用日志清掉。

智能分析主要是通过故障的关联分析、定位、预测等AI算法，进一步提升故障定位和处理的效率；

1.视图管理

视图管理也属于增值性功能，主要是满足人的心理述求，做到心中有底，面向的角色很多（领导、管理员、值班员等）。

大屏：面向领导，提供全局概览

拓扑：面向运维人员，提供告警关联关系和影响面视图

仪表盘：面向运维人员，提供自定义的关注指标的视图

报表：面向运维人员、领导，提供一些统计汇总报表信息，例如周报、日报等

检索：面向运维人员，用于故障分析场景下的各类数据检索

2.监控管理

监控管理是企业监控落地过程中的最大挑战。前5个模块都是监控系统对外提供的服务功能，而监控管理才是面向监控系统自身的管理和控制，关注真正落地的过程的功能呈现。主要有以下几个方面：

配置：简单、批量、自动

覆盖率：监控水平的衡量指标

指标库：监控指标的规范

移动端：随时随地处理问题

权限：使用控制

审计：管理合规

API：运维数据最大的来源，用于数据消费

自监控：自身稳定的保障

为了实现上述监控六大基础能力模块，我们可以按如下架构设计我们的统一监控平台。

主要分三层，接入层，能力层，功能层。

接入层主要考虑各种数据的接入，除了本身Agent和插件的采集接入，还需要支持第三方监控源的数据接入，才能算一个完整的统一监控平台。

能力层主要考虑监控的基础通用能力，包含数据采集模块、数据存储模块、数据加工模块、数据检测模块、AI分析模块。

功能层需要贴近用户使用场景，主要有管理、展示两类功能，在建设的过程中可以不断丰富功能场景。

另外，考虑到数据的关联关系，为未来的数据分析打下基础，监控和CMDB也需要紧密联动，所有的监控对象都应该用CMDB进行管理，另外，还可以配置驱动监控为指导理念，实现监控的自动上下线，告警通知自动识别负责人等场景，简化监控的维护管理。

为了统一监控平台能够在企业更好的落地，我们需要配备对应的管理体系，其中最重要的是指标管理体系。

指标管理体系的核心理念：

监控的指标体系是以CMDB为骨架，以监控指标为经脉，将整个统一监控平台的数据有机整合起来。

贯穿指标的生命周期管理，辅以指标的管理规范，保障监控平台长久有序的运行。

从企业业务应用的视角出发，一般将企业监控的对象分为6层，也可以根据企业自己的情况进行调整：

基础设施层

硬件设备层

操作系统层

组件服务层

应用性能层

业务运营层

好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。