CN112039977A - 一种云原生的工业数据收集与故障报警系统和运作方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开工业数据报警运用技术领域的一种云原生的工业数据收集与故障报警系统，该工业数据收集与故障报警系统包括Kubernetes主节点，用于云环境下Kubernetes集群的主节点的部署；和/或Kubernetes工作节点，用于云环境下Kubernetes集群的工作节点的部署；和/或应用层组件，用于云环境下用于实施获取工业设备的实时状态、数据点监测报警情况与历史状态。该工业数据收集与故障报警系统采用多副本方式部署，在云环境下根据业务负载弹性调整系统各组件副本数量，以此控制系统吞吐量和系统冗余度。

Description

一种云原生的工业数据收集与故障报警系统和运作方法
技术领域
本发明涉及工业数据报警运用技术领域，更具体地，涉及一种云原生的工业数据收集与故障报警系统和运作方法。
背景技术
在工业应用中，PLC、传感器等工业设备产生的大量数据常常需要在用户界面实时展示或者通过预留的API接口供外部系统使用，当某项或某几项数据出现异常值时，需要及时发出警报。用户可以根据业务需求定义需要监视哪些数据点，并在这些数据点之上使用故障表达式定义故障报警的规则，例如在系统中配置监视电机转速与风速传感器数据点，并配置故障表达式即当电机转速与风速同时超过一定阈值时，触发报警。在系统实施方面，故障报警系统对可用性有较高的要求，传统的数据收集与故障报警系统大多只能采用单机进行部署，数据吞吐量受单机性能制约，并且单机容易出现硬件故障或系统宕机从而导致系统业务停摆。
发明内容
本发明的目的是提供一种云原生的工业数据收集与故障报警系统和运作方法，该系统适用于在云端使用MQTT协议(一种物联网设备通信的标准协议)接受来自底层设备的原始数据，原始数据可以通过数据点定义进行解析，解析后形成标准格式数据点，大量实时数据点经过Kafka(一款开源消息中间件)分流后由各功能组件进行后续处理，解决现有技术中的数据收集与故障报警系统数据吞吐量受单机性能制约，容易出现硬件故障或系统宕机的技术问题。
为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：
一种云原生的工业数据收集与故障报警系统，包括Kubernetes主节点，用于云环境下Kubernetes集群的主节点的部署；和/或Kubernetes工作节点，用于云环境下Kubernetes集群的工作节点的部署；和/或应用层组件，用于云环境下用于实施获取工业设备的实时状态、数据点监测报警情况与历史状态。
进一步的，所述Kubernetes主节点包括：Kubernetes系统组件，用于主节点的部署的专用部件；和/或Prometheus系统，用于组件性能指标的监控；和/或EFK系统，用于容器日志采集。
进一步的，Kubernetes工作节点包括：Kubernetes系统组件，用于工作节点的部署的专用部件；和/或Nginx ingress，用于外部访问负荷均衡器；和/或Prometheus&EFK组件，用于对工作节点的数据监控和日志采集。
进一步的，所述应用层组件包括：Mosquitto Server，作为MQTT服务端，用于与PC和PLC设备的通信；和/或Kafka Cluster，消息中间件，用于实时数据包括报警数据的缓存；和/或Redis，缓存数据库，用于实时数据包括报警数据的缓存；和/或MySQL，关系型数据库，用于存储数据点定义工程；和/或InfluxDB，时序型数据库，用于保存数据点历史。
进一步的，所述应用层组件还包括：ziConfigAPI Server，数据点定义工程配置组件，用于定义底层设备发送的数据包格式；和/或ziDataRuntime Cluster，实时读取订阅到的数据包并根据数据点定义将其解析为系统标准格式，并根据点类别发布到KafkaCluster的对应Topic中；和/或ziAlarmAgent，故障报警点监听组件，用于接受到来自Kafkaalarm-bus Topic的故障报警数据点后，根据数据点定义中故障类型点的故障触发表达式计算是否触发报警，触发的报警点将回流至Kafka由下游组件进行后续处理；和/或RtDataTrans，用于从Kafka data-bus与alarm-bus订阅实时数据点与报警数据点，缓存至Redis数据库，同时负责接受写入Redis消息通道的指令数据，将其发布至Kafka cmd-busTopic；和/或ziDataAPI Server，用于提供Redis缓存数据库以及Influxdb历史数据库内实时和历史数据点与报警数据点的外部访问RESTful API接口。
进一步的，所述外部访问RESTful API接口包括：数据点浏览接口，用于列举可用数据点；和/或订阅接口，用于增量获取有变化的数据点；和/或读/写接口，用于读取和写入指定单个或多个点。
一种云原生的工业数据收集与故障报警系统的运作方法，包括以下步骤：
步骤1：外部系统调用ziConfigAPI Server组件提供的接口，定义实时数据点与故障报警点；
步骤2：完成数据点与故障报警点定义后，当ziDataRuntime组件从MQTT Server组件接收到来自底层设备的MQTT消息，将二进制格式的消息内容根据实时数据点定义进行解析后检测到实时数据点点值发生变化，则将这实时数据点发布到Kafka Cluster消息中间件的实时消息主题，ziAlarmAgent组件从实时消息主题接受到实时点变化并计算故障表达式，表达式计算结果决定是否激活或关闭故障；
步骤3：外部系统通过ziDataAPI Server组件提供的接口订阅或读取实时点和故障点，每次订阅可以增量获得实时点和故障点的状态变化，即仅当数据点状态发生变化时接口返回数据点；通过轮询读取实时数据点和故障点的当前状态；
步骤4：外部系统也可以在有数据流通时调用ziConfigAPI Server组件接口对实时数据点和故障点进行热更新。
进一步的，所述步骤3中的所述实时数据点状态包括实时数据点当前是否可用、实时数据点上次值变化时间和实时数据点的当前值；所述故障点状态包括故障点是否激活和故障点是否响应；所述接口返回数据点均使用JSON格式。
采用上述技术方案，本发明具有以下优点：
1.本发明提供一种云原生的工业数据收集与故障报警系统，该系统中所有组件基于Docker(一种容器运行时环境)构建，适用于Kubernetes(一种容器编排系统)部署，支持横向扩容，即在使用者无感知的条件下，通过增加组件副本数量扩大系统吞吐量，当系统中Kubernetes节点宕机时，只要组件副本存活数量大于等于一个，且吞吐量未到达瓶颈时，系统依然可以正常运行，该云原生的工业数据收集与故障报警系统采用多副本方式部署，在云环境下，可以根据业务负载弹性调整系统各组件副本数量，以此控制系统吞吐量和系统冗余度。
2.该工业数据收集与故障报警系统，该系统支持高可用部署，各组件可以灵活伸缩，以应对不同级别的数据吞吐量，最终吞吐量取决与集群节点数量，应用中常用的部署规格是部署3节点Kafka Cluster集群，ziAlarmAgent、RtDataTrans组件各自部署3个副本，通过Kafka消费者组的特性，将负载分摊至各个副本，当小于等于2个节点出现宕机时，系统依然可以正常运行，Redis缓存数据库可以部署带有哨兵机制的3节点集群，ziDataAPIServer、ziConfigAPI Server组件各自部署3个副本，通过Nginx反向代理组件实现负载均衡，同样允许小于等于2个节点宕机。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显。
图1是本发明的云原生的工业数据收集与故障报警系统的架构示意图；
图2是本发明的云原生的工业数据收集与故障报警系统的运作方法的流程图。
具体实施方式
以下结合说明书附图对本发明的技术方案进行具体说明。
以下在具体实施方式中详细叙述本发明的详细特征以及优点，其内容足以使任何本领域技术人员了解本发明的技术内容并据以实施，且根据本说明书所揭露的说明书、权利要求及附图，本领域技术人员可轻易地理解本发明相关的目的及优点。
第一实施例
如附图1所示，一种云原生的工业数据收集与故障报警系统，包括Kubernetes主节点，用于云环境下Kubernetes集群的主节点的部署；和/或Kubernetes工作节点，用于云环境下Kubernetes集群的工作节点的部署；和/或应用层组件，用于云环境下用于实施获取工业设备的实时状态、数据点监测报警情况与历史状态。
其中：Kubernetes主节点包括：Kubernetes系统组件，用于主节点的部署的专用部件；和/或Prometheus系统，用于组件性能指标的监控；和/或EFK系统，用于容器日志采集。
Kubernetes工作节点包括：Kubernetes系统组件，用于工作节点的部署的专用部件；和/或Nginx ingress，用于外部访问负荷均衡器；和/或Prometheus&EFK组件，用于对工作节点的数据监控和日志采集。
该架构由10个应用层组件构成，其中包括5个第三方开源组件，分别为：MosquittoServer，作为MQTT服务端，用于与PC和PLC设备的通信；和/或Kafka Cluster，消息中间件，用于实时数据包括报警数据的缓存；和/或Redis，缓存数据库，用于实时数据包括报警数据的缓存；和/或MySQL，关系型数据库，用于存储数据点定义工程；和/或InfluxDB，时序型数据库，用于保存数据点历史。
其他5个应用层组件还包括：ziConfigAPI Server、ziDataRuntime Cluster、ziAlarmAgent、RtDataTrans和ziDataAPI Server，分别如下：
ziConfigAPI Server：数据点定义工程配置组件，用于定义底层设备发送的数据包格式，目前支持类BufferIO的二进制格式消息。在MySQL中存储数据点定义，同时提供RESTful API接口用与数据点定义的在线增删改查。
ziDataRuntime Cluster：从MQTT服务端订阅各个设备相应的Topic(设备根据数据包的类别或所属子系统将其发布到MQTT服务端的不同消息主题中)，ziDataRuntimeCluster实时读取订阅到的数据包并根据数据点定义将其解析为系统标准格式(系统标准格式定义了数据点的元数据、封装格式等，是系统内所有组件均可识别的一种格式)，并根据点类别发布到Kafka Cluster的对应Topic(消息主题)中，例如工程中定义了报警规则的数据点则发布到Kafka的alarm-bus Topic，而Topic data-bus则接受所有实时数据点。经过分流后的数据点将由对应的下游组件进行后续处理。同时接受来自Kafka cmd-bus的指令消息，根据数据点定义工程进行编码后将其发送到MQTT服务端相应Topic。
ziAlarmAgent：故障报警点监听组件，当接受到来自Kafka alarm-bus Topic的故障报警数据点后，ziAlarmAgent根据数据点定义中故障类型点的故障触发表达式计算是否触发报警，触发的报警点将回流至Kafka由下游组件进行后续处理，例如缓存至Redis数据库。
RtDataTrans：从Kafka data-bus与alarm-bus订阅实时数据点与报警数据点，缓存至Redis数据库。同时也负责接受写入Redis消息通道的指令数据，将其发布至Kafkacmd-bus Topic。
ziDataAPI Server：提供Redis缓存数据库以及Influxdb历史数据库内实时和历史数据点与报警数据点的外部访问RESTful API接口，外部访问RESTful API接口包括：数据点浏览接口，/browe/items，/browse/alarms等，用于列举可用数据点如；和/或订阅接口，/item/subscription，/alarm/subscription等，用于增量获取有变化的数据点；和/或读/写接口，/item/values/read，/item/values/write等，用于读取和写入指定单个或多个点，通常由Web应用调用，用于设备实时和历史状态的展示。
本系统的常见应用场景为从边缘设备，如自动化机械、移动机器人，通过MQTT协议接受如OPC、自定义二进制格式消息等格式的实时数据，外部系统如基于Web的设备监控系统则通过本系统提供的RESTful API接口取得各设备的实时状态，报警情况与历史状态。
第二实施例
本发明的第二实施例类似于第一实施例，只是有如下的设计变化。
如附图2所示，一种云原生的工业数据收集与故障报警系统的运作方法，包括以下步骤：
步骤1：外部系统调用ziConfigAPI Server组件提供的接口，定义实时数据点与故障报警点；例如定义两个实时数据点WindSpeed(来自风速传感器)与MotorSpeed(电机速度)，数据类型均为float32，点地址取I101与I105，分别表示数据包体第101位开始的四字节与105位开始的4字节；定义故障报警点OverSpeed，表示电机速度达到危险范围，标记故障类型为模拟量故障，并绑定实时点WindSpeed与MotorSpeed，故障表达式为WindSpeed>10.0and MotorSpeed>11.0。
步骤2：完成数据点与故障报警点定义后，当ziDataRuntime组件从MQTT Server组件接收到来自底层设备的MQTT消息，将二进制格式的消息内容根据实时数据点定义进行解析后检测到实时数据点点值发生变化，则将这实时数据点发布到Kafka Cluster消息中间件的实时消息主题，ziAlarmAgent组件从实时消息主题接受到实时点变化并计算故障表达式，表达式计算结果决定是否激活或关闭故障；例如若WindSpeed与MotorSpeed此时点值为20，则表达式满足，OverSpeed故障将被激活，ziAlarmAgent组件将故障状态封装为故障点的标准格式后发布至故障消息主题。RtDataTrans组件将从Kafka Cluster消息中间件中接受到的实时点和故障点的状态变化并写入Redis缓存数据库。
步骤3：外部系统通过ziDataAPI Server组件提供的接口订阅或读取实时点和故障点，每次订阅可以增量获得实时点和故障点的状态变化，即仅当数据点状态发生变化时接口返回数据点；也可以通过轮询读取实时数据点和故障点的当前状态；实时数据点状态包括如WindSpeed点当前是否可用、上次值变化时间、当前值等；故障点状态则额外包含是否激活，是否响应等。接口返回数据均使用JSON格式(一种轻量级的数据交换格式)封装。
步骤4：外部系统也可以在有数据流通时调用ziConfigAPI Server组件接口对实时数据点和故障点进行热更新。数据点定义的热更新功能在ziDataRuntime与ziAlarmAgent组件中实现，当外部应用调用ziConfigAPI Server组件接口进行实时数据点或故障点定义变更时，ziConfigServer将变更内容发布到Redis消息通道，ziDataRuntime与ziAlarmAgent组件从消息通道得到工程变更内容后进行内部不间断更新。
最后，需要指出的是，虽然本发明已参照当前的具体实施例来描述，但是本技术领域中的普通技术人员应当认识到，以上的实施例仅是用来说明本发明，而并非用作为对本发明的限定，在不脱离本发明构思的前提下还可以作出各种等效的变化或替换，因此，只要在本发明的实质精神范围内对上述实施例的变化、变型都将落在本发明的权利要求书范围内。

Claims (8)

1.一种云原生的工业数据收集与故障报警系统，其特征在于，包括Kubernetes主节点，用于云环境下Kubernetes集群的主节点的部署；
和/或Kubernetes工作节点，用于云环境下Kubernetes集群的工作节点的部署；和/或应用层组件，用于云环境下用于实施获取工业设备的实时状态、数据点监测报警情况与历史状态。
2.如权利要求1所述的一种云原生的工业数据收集与故障报警系统，其特征在于，所述Kubernetes主节点包括：
Kubernetes系统组件，用于主节点的部署的专用部件；和/或
Prometheus系统，用于组件性能指标的监控；和/或
EFK系统，用于容器日志采集。
3.如权利要求1所述的一种云原生的工业数据收集与故障报警系统，其特征在于，Kubernetes工作节点包括：
Kubernetes系统组件，用于工作节点的部署的专用部件；和/或
Nginx ingress，用于外部访问负荷均衡器；和/或
Prometheus&EFK组件，用于对工作节点的数据监控和日志采集。
4.如权利要求1所述的一种云原生的工业数据收集与故障报警系统，其特征在于，所述应用层组件包括：
Mosquitto Server，作为MQTT服务端，用于与PC和PLC设备的通信；和/或KafkaCluster，消息中间件，用于实时数据包括报警数据的缓存；和/或Redis，缓存数据库，用于实时数据包括报警数据的缓存；和/或
MySQL，关系型数据库，用于存储数据点定义工程；和/或
InfluxDB，时序型数据库，用于保存数据点历史。
5.如权利要求1所述的一种云原生的工业数据收集与故障报警系统，其特征在于，所述应用层组件还包括：
ziConfigAPI Server，数据点定义工程配置组件，用于定义底层设备发送的数据包格式；和/或
ziDataRuntime Cluster，实时读取订阅到的数据包并根据数据点定义将其解析为系统标准格式，并根据点类别发布到Kafka Cluster的对应Topic中；和/或
ziAlarmAgent，故障报警点监听组件，用于接受到来自Kafka alarm-bus Topic的故障报警数据点后，根据数据点定义中故障类型点的故障触发表达式计算是否触发报警，触发的报警点将回流至Kafka由下游组件进行后续处理；和/或
RtDataTrans，用于从Kafka data-bus与alarm-bus订阅实时数据点与报警数据点，缓存至Redis数据库，同时负责接受写入Redis消息通道的指令数据，将其发布至Kafka cmd-bus Topic；和/或
ziDataAPIServer，用于提供Redis缓存数据库以及Influxdb历史数据库内实时和历史数据点与报警数据点的外部访问RESTful API接口。
6.如权利要求5所述的一种云原生的工业数据收集与故障报警系统，其特征在于，所述外部访问RESTful API接口包括：
数据点浏览接口，用于列举可用数据点；和/或
订阅接口，用于增量获取有变化的数据点；和/或
读/写接口，用于读取和写入指定单个或多个点。
7.一种云原生的工业数据收集与故障报警系统的运作方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：外部系统调用ziConfigAPIServer组件提供的接口，定义实时数据点与故障报警点；
步骤2：完成数据点与故障报警点定义后，当ziDataRuntime组件从MQTT Server组件接收到来自底层设备的MQTT消息，将二进制格式的消息内容根据实时数据点定义进行解析后检测到实时数据点点值发生变化，则将这实时数据点发布到Kafka Cluster消息中间件的实时消息主题，ziAlarmAgent组件从实时消息主题接受到实时点变化并计算故障表达式，表达式计算结果决定是否激活或关闭故障；
步骤3：外部系统通过ziDataAPIServer组件提供的接口订阅或读取实时点和故障点，每次订阅可以增量获得实时点和故障点的状态变化，即仅当数据点状态发生变化时接口返回数据点；通过轮询读取实时数据点和故障点的当前状态；
步骤4：外部系统也可以在有数据流通时调用ziConfigAPIServer组件接口对实时数据点和故障点进行热更新。
8.如权利要求7所述的一种云原生的工业数据收集与故障报警系统的运作方法，其特征在于，所述步骤3中的所述实时数据点状态包括实时数据点当前是否可用、实时数据点上次值变化时间和实时数据点的当前值；所述故障点状态包括故障点是否激活和故障点是否响应；所述接口返回数据点均使用JSON格式。
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