IIoT 시스템 상태 모니터링

IIoT 시스템이 정상인지 어떻게 확인합니까? 시스템이 실행 중일 때 소프트웨어 업그레이드 및 새 응용 프로그램 배포로 인해 네트워크 손실 또는 지연, 노드 오류 또는 예기치 않은 변경이 발생할 수 있습니다. 이러한 문제는 응용 프로그램의 성능에 영향을 줍니다. 그러나 지속적으로 모니터링하지 않으면 문제의 원인을 식별하는 것이 매우 어려울 수 있습니다. RTI Research 팀은 분산 에너지 시스템의 운영 모니터링을 위한 아키텍처 솔루션을 개발하고 있습니다. 그러나 이 접근 방식은 귀하를 포함한 모든 수직 애플리케이션에 적용될 수 있습니다.

운영 모니터링은 시간 경과에 따른 성능 메트릭 및 이벤트를 수집하여 시스템 상태에 대한 명확한 이해를 제공합니다. 특히 실시간 시각화 및 분석을 통해 통찰력을 제공합니다. DDS 기반 시스템에 대한 이러한 운영 모니터링 기능을 지원하기 위해 RTI Research 팀은 관련 기술을 평가하고 데모용 프로토타입 소프트웨어를 개발했습니다(이 작업은 DOE 자금 지원 연구 계약의 일부로 수행됨).

모니터링에는 세 가지 주요 구성 요소가 필요합니다. 데이터 수집을 위한 솔루션, 데이터 저장을 위한 솔루션, 시각화를 위한 솔루션입니다.

운영 모니터링을 위한 시계열 데이터베이스

운영 모니터링을 위해 TICK(각 기술의 이니셜에서 파생됨)라는 InfluxData의 소프트웨어 스택을 사용했습니다. 아래 그림에 나와 있습니다. 티 elegraf는 모니터링 데이터를 수집하기 위한 플러그인 기반 에이전트입니다. 100개 이상의 플러그인을 지원하므로 다양한 소스에서 데이터를 수집할 수 있습니다. 자체 플러그인을 개발하여 모니터링 소스를 확장할 수도 있습니다. Telegraf가 모니터링 데이터를 수집하면 수집된 데이터는 나에게 전달됩니다. nfluxDB -- 데이터 시계열 모니터링 기술. InfluxDB에서 데이터를 C로 전달할 수 있습니다. 시각화를 위한 크로노그래프; 케이 apacitor는 사용자 정의 규칙에 따라 경고를 제공합니다.

특히 InfluxDB는 몇 가지 흥미로운 기능을 제공하는 모니터링을 위한 오픈 소스 시계열 데이터베이스입니다.

<울>

SQL과 유사한 시간 중심 쿼리 언어

쿼리 언어에 내장된 시계열 함수

자동 데이터 보존 정책

스키마 없는 접근 방식

연속 쿼리를 통한 다운샘플링

분산 클러스터링을 통한 고가용성(상용 버전에서만 지원)

<강한 스타일 ="자간 :0.4px; 배경 색상 :투명는;"> InfluxData는 완전한 스택을 제공합니다 (TICK라고 함) 모니터링 (Influxdata.com에서)

아키텍처 및 구현 모니터링

TICK는 관리 계층의 기초를 형성했습니다(아래 그림 참조). 또한 우리는 관리 서비스 계층이라고 하는 상태 모니터링 데이터를 생성하는 도구를 제공해야 했습니다.

에서 우리의 노드에서 시각화 할 수 있습니다 아키텍처와 경고를 모니터링, 컨테이너 및 DDS 메트릭

위의 그림은 우리 프로젝트를 위해 구축한 모니터링 아키텍처를 설명합니다. 이 아키텍처는 주로 관리 서비스 계층과 관리 계층으로 구성됩니다.

<울>

관리 서비스 계층 사용자 응용 프로그램이 실행 중인 노드에서 모니터링 데이터를 수집하는 소프트웨어 구성 요소가 포함됩니다. 우리 프로젝트의 경우 사용자 응용 프로그램은 OpenFMB 시뮬레이션 응용 프로그램이지만 모든 DDS 응용 프로그램이 될 수 있습니다.

관리 레이어 수집된 시계열 모니터링 데이터를 저장, 시각화 및 경고하는 소프트웨어 구성요소로 구성됩니다.

이 아키텍처로 수집한 데이터 유형은 다음과 같습니다.

<울>

노드 측정항목 :CPU, 메모리, 노드의 네트워크 사용량

컨테이너 측정항목 :CPU, 메모리, 컨테이너의 네트워크 사용량

DDS 측정항목 :발견 통계, 프로토콜 통계 및 이벤트(예:활력 손실, 샘플 손실, 샘플 거부)

아키텍처를 구현하기 위해 기존 Telegraf 플러그인을 사용하여 노드 및 컨테이너 메트릭을 수집했습니다. 이러한 메트릭은 운영 체제 및 컨테이너 엔진에서 수집됩니다. DDS 메트릭의 경우 RTI 모니터링 라이브러리를 활용했습니다.

인텔리전트 브리지는 모니터링 에이전트에서 로컬로 수집된 데이터를 모니터링 데이터 버스를 통해 전달할 원격 데이터로 변환합니다. 브리지는 수집된 데이터를 필터링하여 네트워크를 통해 데이터를 줄이고 필요한 경우 이를 강화할 수 있습니다(예:시계열 데이터를 그룹화하는 태그로 호스트 이름 추가).

관리 측에서 모니터링 데이터 버스의 데이터를 구독하기 위해 DDS 플러그인 지원 Telegraf(아키텍처의 메트릭 수집 서비스)를 사용했습니다. Telegraf 플러그인 프레임워크가 Go로 작성되었기 때문에 RTI Connector를 사용하여 DDS Go 바인딩도 개발했습니다! 현재 https://github.com/rticommunity/rticonnextdds-connector-go에서 사용할 수 있습니다. 시각화 및 알림을 위해 Grafana를 사용했습니다.

Grafana를 통해 사용자는 시스템별 시각화 및 경고를 정의할 수 있습니다.

이러한 모든 아티팩트를 통해 에너지 시스템 시뮬레이션을 사용자 애플리케이션으로 사용하여 DDS 기반 시스템에 대한 종단 간 운영 모니터링 기능을 입증할 수 있습니다(Case + Code 페이지:https://www.rti.com/를 통해 사용 가능). 리소스/사용 사례/microgrid-openfmb). 우리는 우리의 작업을 공유하고 피드백을 받게 되어 기쁩니다. 관심이 있으시면 알려주세요!

다음 블로그에서 우리는 InfluxDB 통합에 대해 더 깊이 파고들 것이며 직접 시도해 볼 수 있도록 소스 코드와 문서를 제공할 것입니다!