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  • 门禁监控大屏显示程序 主要用于重要岗口显示进出人员资料信息,包括大图贴、用户名、编号、地址、分组、身份证等一系列门禁事件触发后的卡片用户资料。 所有的显示都需在软件根目录下的AppConfigurator.properties...
  • 自己整理的一个大屏页面,可以用来做二次开发,echarts做的表格。
  • 徒手教你制作运维监控大屏

    千次阅读 2019-07-17 08:30:11
    公司业务的不断发展,紧接而来的是业务种类的增加、服务器数量的增长、网络环境的越发复杂以及发布更加频繁,从而不可避免地带来了线上事故的增多,因此需要对服务器到应用的全方位监控,提前预警。  建立在Zabbix...

      公司业务的不断发展,紧接而来的是业务种类的增加、服务器数量的增长、网络环境的越发复杂以及发布更加频繁,从而不可避免地带来了线上事故的增多,因此需要对服务器到应用的全方位监控,提前预警。

      建立在Zabbix上的服务器监控、基础应用监控(mysql、redis、ES等)、预警功能 基本满足底层的监控预警要求,超过设定的阀值就会提前通知相关人员去解决。

      有了Zabbix为什么还需要Grafana?

      Zabbix图表聚合功能非常薄弱,这不是它的强项,而且数据源只限定自己的收集器,图表展示类就是Grafana的强项。

      日志监控用ELG来查看,Kibana在日志量达到一个级别后展现会出现性能问题,集中展示没有Grafana强大,因此用Grafana代替Kibana。

      微服务容器相关的监控用Prometheus生态工具,查看容器应用的CPU、内存、JVM等相关指标。

      还有服务的链路监控APM,对分布式应用程序集群的业务运行情况进行追踪、告警和分析的系统,查看微服务间的调用链路状态。

      现有整套监控系统现状是各自平台监控内容分散,无法统一实时查看,分散精力,因此需要将各平台主要监控的内容抽出来,统一在一个平台展示。

      在公司开发人员资源紧张的情况下,想要快速搭建起一套运维大屏可以使用Grafana。

      Grafana 是一个开源的监控数据分析和可视化套件。最常用于对基础设施和应用数据分析的时间序列数据进行可视化分析,也可以用于其他需要数据可视化分析的领域。Grafana 可以帮助你查询、可视化、告警、分析你所在意的指标和数据。可以与整个团队共享,有助于培养团队的数据驱动文化。

      Grafana 有强大的社区支持,有丰富的模板插件,足够满足需要的功能特性。几乎可以集成ElasticSearch、Mysql、Zabbix、InfluxDB、Prometheus和OpenTSDB作为数据源。

            下面就Grafana对接各平台实践操作过程做详细介绍。

    展示服务器可用内存指标

      服务器可用内存是一个非常重要的指标,因此需要实时关注,防止出现陡坡式的下滑而被忽略。

      内存信息可从Zabbix中抽取,先添加Zabbix数据源

      在Grafana添加数据源,选择Zabbix,然后填写Zabbix的API地址,用户名密码。

      url:http://192.168.0.1:8080/zabbix/php/api_jsonrpc.php

    保存后,添加一个看板,选择Graph

     

     

    进入编辑页面

     

     

    选择Zabbix为数据源

     

     

    选择Group和Host,对应下拉框是Grafana自动从数据源拉取的内容。

     

    Group对应Zabbix中的群组,Host对应主机,Application对应应用集,item对应是的指标。

    这里我们选择想要监控服务器后,选择item对应的可用内存指标:Available memory。

     

    切换到Axes,选择单位

     

    切换到Legend,选择展示最小值和最大值

     

     

    切换到Display调整线条和背景色的深浅。

     

     

    切换到Thresholds设置警戒线,在20G以上是安全的,20G到5G是警告,5G以下就是报警红色(请忽略下面图中的值)。

     

     

    到此可以看到已经配置完成可看到完整的可用内存走势。

     

     

    几十台服务器需要一台一台配置?

    如果想要看所有服务器的可用内存指标难道需要一台一台添加?

    Grafana提供复制功能,制作好一个可按照规则复制,先添加服务器分类

     

    添加

     

    具体内容:

     

     

    Host选项时因为有Windows服务器,服务器名以B开头,所以先排除以B开头的服务器,这里要说明的是正则是以javascript正则表达式为准的。

     

     

    保存返回后,就会显示两个下拉框,可以对图形展示进行过滤。

     

    选择上图的Repeat,value选择按照服务器名host指标(上一步配置的)进行横向复制,一行最少24/4=6个。

    将监控指标更改为下图所示,item更改为包含memory关键字的,会显示 总内存和可用内存。

     

     

    保存刷新页面就会将所有服务器的内存展示出来。

     

     

    其它属性请自行调整。

    流量监控

    所有服务器的进出流量监控大屏制作步骤参考内存监控内容,不过监控项item改成如下图所示:

     

    日志监控

    日志监控包括了业务的访问日志accesslog和自定义info\error log日志。

    可以从访问日志中提取某个业务的访问量、响应时长、客户端ip、响应码等等。

    这里就其中一个做介绍。

    先添加数据源,ElasticSearch,有认证的话需要填写认证信息。

     

     

    查询访问量最多的前10个服务,用饼形图展示占比。

    添加图形组件,选择数据源为上步添加的内容。

     

     

    指标选择条数count,按servername(这里记录到ES服务的名称,若有自定义的自行更改)维度统计,选择Top 10。

    切换Options,显示total指标到图形右侧。

     

     

    这样就完成了对接ElasticSearch的图表制作。

    与服务访问相关的内容其实Grafana官方有Nginx等相关的看板模板,直接下载模板后选择数据源就可以展现相关的指标,非常漂亮。

    如何排除访问量中非业务相关的内容?

     

     ES的Query语法,非常粗暴直接的方法用NOT排除不关心的内容或干扰内容。

    带查询的表格方式展示日志列表

    查询日志时可按条件过滤,如只按关心的服务或关键字查询。

    添加看板,选择Table。

     

    先添加服务列表和日志等级,关键字输入框

     

    详细内容如下:

     

     第二个参数

     

    Info指标是自己定义的,就不从数据里面读取。

    第三个参数选择输入框类型。

     

    编辑图表,查询内容按以下条件过滤,$代表所选变量。

     

    选择Json Data,然后添加需要展示的列。

     

      由于列名都是code,不太直观,因此可以映射成中文名,切换标签后填写需要映射的列名和中文名,选择类型,可以格式化,可以对值为空时作处理,最后可以对值落入的范围判断进行颜色标示。

     

     最后样式如下:

     

    展示Docker中容器内服务的内存监控

    容器内的监控采用的是Prometheus + Cadvisor方案,这里只讲收集后的展示。

    添加数据源,指向部署好的Prometheus

     

      Prometheus的查询使用的是PromSQL,PromQL (Prometheus Query Language) 是 Prometheus 自己开发的数据查询 DSL 语言,语言表现力非常丰富,内置函数很多,在日常数据可视化以及rule 告警中都会使用到它。

      在页面 http://localhost:9099/graph 中,输入下面的查询语句,查看结果,例如:

      http_requests_total{code="200"}

    与Mysql的查询对比,模糊查询: code 为 2xx 的数据

    // PromQL
    http_requests_total{code~="2xx"}
    
    // MySQL
    SELECT * from http_requests_total WHERE code LIKE "%2%" AND created_at BETWEEN 1495435700 AND 1495435710;

    添加一个图表,选择数据源Prometheus

     

    监控容器内服务内存用方法container_memory_rss,具体语法使用可进入Prometheus页面去查看每个指标,https://songjiayang.gitbooks.io/prometheus/content/promql/summary.html

    其它的图表属性设置与前面的设置方法一致,这里不做展开讲,最后保存展示。

     

    实际上不会自己去画每个图表,而是去Grafana模板市场去下载别人上传的模板或官方模板,https://grafana.com/plugins?utm_source=grafana_plugin_list

    关于同环比的问题

      Gafana没有提供一个同环比展示的图表,这一块也是与每个数据源有关,数据源不支持,Gafana也无法展示,在众多数据源里面PromSQL是基于时间序列的,是可以实现同环比功能的,因此可以先用PromSQL来查询出同环比数据再进行展示。

    综合大屏展示

      以上内容都是分模块的,现在想把服务器、业务访问流量、容器状态放在一个大屏内显示,每一块都来各自的数据源。

            关键在于一块大屏要展示哪些关键信息,摈弃掉无关紧要的内容,下面是其中一个大屏,具体制作方式与上面一样,其中图形大小与布局需要根据投影到大屏上的分辨率有关,需要现场调试。

    关于大屏展示的技巧

    Grafana提供一个大屏展示轮播功能,几个看板之间自动切换,具体就是Playlists。

     

    给大屏一个名字,和切换间隔,然后将需要轮播的看板加入。

     

    保存后,回到列表,选择播放模式。

     

      与普通模式区别在于,这两种模式下会全屏,隐藏不相关的内容,如地址栏、任务栏和图标,而且图表自适应屏幕大小。两种模式的介绍参考官网:https://grafana.com/docs/reference/playlist/

    关于Grafana预警功能

      Grafana的预警功能比较薄弱,最大的问题是预警配置不支持模板变量,这就导致如内存低于2G时预警,图表用的是模板内容,含有$host变量就无法预警,只适合于不含变量的图表,没有Zabbix的预警功能方便,因此建议预警用Zabbix来实现。

            Grafana还可对接很多数据源,需要自行去探索,有能力的可以进行二次开发,打造自己的监控大屏。

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  • 本文介绍在数据采集过程中不可或缺的一枚神器——数据采集监控大屏,如果想了解数据采集过程中的一些技术,欢迎查阅我的另外几篇文章,文末附有两篇数据采集文章的链接。先看下面三张图: 三张图,不同的时间段,...

    申明:文中涉及到的图片均为原创,未经授权,不得使用。

    公众号原文链接:
    数据平台初试(产品篇)——监控大屏初露面

    本文介绍在数据采集过程中不可或缺的一枚神器——数据采集监控大屏,如果想了解数据采集过程中的一些技术,欢迎查阅我的另外几篇文章,文末附有两篇数据采集文章的链接。先看下面三张图:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    三张图,不同的时间段,对应的日采集数据量分别在10万,30万,110万,不断刷新自己创下的单日采集数据量记录,可能有人会好奇,为什么最后两天采集到的数据量有暴增的趋势,偷偷告诉你们,这两天是新架构设计方案完成之后,开始测试的两天,第一天轻松达到了53W数据,超过之前极大值近两倍,而第二天更是突破了100W,所以,前面的凹槽,就是新架构开发测试的时间了。图片出自数据采集监控大屏,完整图如下:
    在这里插入图片描述
    通过以上截图可以得知,目前数据平台总共采集了近700W数据,而最多一天采集数据达到了110W以上,日处理任务量达到30W以上,还能查看到不同业务通道采集到的不同数据的数据量。这个大屏建设的初衷就是为了监控数据采集平台各方面的性能,在采集平台性能优化的同时,监控大屏也在不断优化自身的性能,占用越来越少的平台资源,其中最大的优化算是每日采集数据量统计图。而随着数据量的不断增加,不仅平台压力越来越大,监控大屏性能也越来越差,统计到的阻塞数量也越来越多,这个阻塞数目,监控的是内存中线程的阻塞数,如果这个数量越来越多,最直接的后果就是死机。而每天的数据量还在增加,业务也在扩大,硬件资源就那么多,急需寻找新的解决办法,在这种场景下,数据采集平台2.0架构设计横空出世,解决所有阻塞问题,而且将日采集数据量从30万提升到110万,理论值从50万提升到160万。数据采集平台2.0架构设计为将来的数据暴增预留了位置,支持分布式的横向扩展,这样,随着以后数据的增长,升级就变得非常简单了,接下来本篇文章主要介绍这款监控大屏。

    监控大屏简介

    监控大屏主要运用数据可视化技术,对采集平台进行监控,定时刷新平台运行数据,通过这款监控大屏,曾经发现了平台的一个死锁问题,当时问题非常隐蔽,平台没有报错,数据还在增加,通过大屏,意识到数据增长变得有一点慢了,有几张表没入库数据,后来开始排查,发现了平台死锁问题。如果该问题没被发现,后续造成的损失将变得不可控制。监控大屏功能如下:

    1.每日采集数据量:统计平台近期,每天采集到的数据量,以此来判断平台在一段时间内的健康状况和负载情况。可根据该指标制定性能测试计划。
    在这里插入图片描述
    2.各主机执行任务统计:统计当前小时,各台机器执行任务的数量,以此来判断各个机器的性能以及资源配置。
    在这里插入图片描述
    3.全网数据量:统计整个平台实时数据量,以此来判断平台压力,确定是否需要升级新架构。
    在这里插入图片描述
    4.当前时间采集数据量:统计当前小时,每张表增加的数据量,对每一类数据是否正确入库做监控。
    在这里插入图片描述
    5.全网数据分布:统计平台所有表的数据量,以此来判断各表压力,为后续分库分表提供依据。
    在这里插入图片描述
    6.阻塞数统计:统计个主机中,各个程序阻塞的线程数,以此来判断各机器的性能,阻塞越多,内存占用越多,最终将导致机器宕机。理想情况是,此处为空白,即程序运行不阻塞。
    在这里插入图片描述
    7.各类任务执行数:统计不同种类任务,不同状态任务的数量,以此来判断平台执行任务的速度以及正确率。
    在这里插入图片描述
    8.采集速度监控,采用仪表盘监控当前实时的数据采集速度,以及监控过程中出现的采集速度峰值,以此来判断平台实时的效率。
    在这里插入图片描述
    通过以上八部分实时数据,即可监控整个数据采集平台运行状况。目前该大屏运行超过两个月,以下列举几个常见问题案例:

    案例1

    如下图所示,待执行任务有1440个,正在执行任务16个,主机执行任务统计图为空,且数据超过1分钟未刷新。
    在这里插入图片描述
    解析:任务无法执行,当前小时已经没有任务结束
    原因及解决方案:
    1.任务复杂,短时间内无法执行完成(几乎不可能有这种情况)
    2.程序挂起,无法执行任务。需要重启程序
    3.内存不足,程序自动结束。需要重启程序
    4.机器宕机。需要重启机器。

    案例2

    如下图,丢弃任务暴增。
    在这里插入图片描述
    解析:大量任务已达到重试最大次数,或者出现大量已重置用户
    原因及解决方案:
    1.出现大量已重置用户。检查是否真的出现了大量重置用户,如确实如此,可不处理,平台会定时处理该类数据,只需等待20分钟即可。
    2.接口被官方反爬,采集不到数据了。需要升级采集代码,优化采集策略。

    案例3

    如下图,当前时间采集数据量中,只有一两个表采集到数据且长时间没有新表加入。
    在这里插入图片描述
    解析:其他表在当前时间都没有数据入库
    原因及解决方案:
    1.当前为定向采集时间,只采集指定类型的数据。正常,无需处理。
    2.其他类型的数据解析过程出错。检查数据,查看是否会有超长数据,空数据出现,导致解析失败。如:前期采集到重置用户时,导致解析器报错,现已适配。
    3.历史数据中已经存在了采集过的数据,数据没有新增。正常,无需处理。
    4.个别表锁表。需要排查数据库,杀死死锁进程。

    案例4

    如下图,各机器整体阻塞较高
    在这里插入图片描述
    解析:该部分统计每个机器上面每一类程序的阻塞情况
    原因及解决方案:
    1.同一任务阻塞较高。该任务代码性能不足,需要升级代码性能
    2.同一机器不同任务阻塞较高。该机器硬件不足,需要减少任务量或者升级机器性能。

    案例5

    如下图,机器处理任务不平均,有机器“偷懒”。
    在这里插入图片描述
    解析:该机器执行任务相对其他机器明显偏少
    原因及解决方案:
    1.机器硬件性能较其他机器低。升级机器,使用相同配置机器。
    2.该机器处理任务较复杂。优化取任务策略,不同类型任务随机获取
    3.该机器的进程假死。需要重启该机器上运行的进程。

    案例6

    大屏数据更新正常,处理任务正常,但是数据增量较慢。
    解析:数据增长较慢,但是处理任务速度正常,应该怀疑是否是由于丢数据引起
    原因及解决方案:
    1.有数据未解析,直接跳过。需要排查未处理数据的类型。
    2.锁表。需要手动释放锁,修改代码,所有的写操作均用主键ID

    以上为这两个多月时间中,见过的一些常见案例,此类问题均由该监控大屏抛出,并以解决。

    本次文章就介绍到这里,主要介绍了自主研发的这款监控神器,下次介绍平台的架构演化,看看日采集数据是怎么从10W增加到100W的。

    ·end·

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    往期回顾

    数据可视化大屏的价值——从超市实时营业额作战平台说起
    实时大屏如何支撑海量数据处理——超市实时监控大屏V2.x
    数据平台初试(技术篇)——抖音数据采集(初级版)
    数据平台初试(技术篇)——抖音数据采集(高级版)
    在这里插入图片描述

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  • 今天谈下自定义报表和可视化监控大屏设计方面的内容,准备分三个部分来讲,第一是先看下当前主流的商用报表工具的功能特点,其次分别谈下报表设计和可视化监控大屏设计。 商用报表工具的实现思路 图片来源网络 ...

    今天谈下自定义报表和可视化监控大屏设计方面的内容,准备分三个部分来讲,第一是先看下当前主流的商用报表工具的功能特点,其次分别谈下报表设计和可视化监控大屏设计。

    商用报表工具的实现思路

    图片来源网络

    最近在网上搜索自定义报表,监控大屏制作,搜索到了FineReport报表制作工具。

    FineReport报表软件是一款纯功能于一身的企业级web报表工具,它“专业、简捷、灵活”的特点和无码理念,仅需简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表,搭建数据决策分析系统。

    这款报表制作工具还是相对的火,你能够想到的常见报表自定义,报表的多维度分析,统计汇总,上钻和下钻,图形可视化等基本都能够实现。可以对接各种关系型数据库作为数据源,同时也支持你手工填报数据上来进行采集后汇总,然后报表呈现。关键是该报表很多能力基于Excel来完成,只有你有基础的Excel使用技能,并不需要太多的编码能力就能够完成报表的开发和制造。

    而对于监控大屏制作,是今年来报表的一个扩展关键能力,FinedReport刚好提供了该能力。

    可以看如下这篇文章介绍:http://bbs.fanruan.com/thread-94898-1-1.html

    相信大家看了这篇文章,会发现监控大屏制作可以这么容易,在没有这个工具的时候我们也在考虑如何做监控大屏,包括选择类似百度Echart做相关的图表,找美工进行整体界面风格的设计和配色,确定需要在监控大屏上显示的内容等。

    而看了上面这篇文章,给我最大的感受就是,做任何事情我们都可以从大量的特殊性和差异化中抽象中共性化的特征,同时将差异点进行参数化和模板化,以完成对这类事情的普适化模板和套路设计。

    拿监控大屏来说,你要达到上面的能力,首先你就需要有大量的监控到设计和开发实践,或者至少观察了大量的监控屏实现例子。其次你需要具备足够的抽象化能力,找寻共性,并完成从特殊到一般的过程。从FineReport体现的监大屏制作能力,该思路也完全适用于我们日常的产品化规划和设计工作。

    所谓的软件产品化,也就是是一个从大量个性化业务场景中进行共性能力抽取,个性能力参数化的过程而已。

    再回来看监控大屏实现,你会发现进行抽象和模板化后整个实现过程本身很简单。

    1. 选择布局和排版,这个本身可以表格化和模板化,足够解决问题。
    2. 选择基本的配色体系,在前面我们可以预设常用的配色体系,供选择即可。
    3. 选择每个Panel里面的数据呈现方式(文字,数字,表格,各种图形,地图,关系等)
    4. 为每个Panel的数据呈现配置相应的数据源
    5. 实现一些最后的点缀,动态实时效果等。

    而上面这些步骤也是我们自己进行监控大屏开发的时候常用的方法和步骤,只是FineReport把这个过程进一步参数化和模板化了而已。难的地方就在于大量观察和实践后,这种通用模型和能力的抽象。

    最后对于FineReport报表本身的简单易用性,强大的功能,网上有些总结,而这些总结本身体现的就是长期在一个专业方向或领域的持续不断的积累,对简单易用产品哲学的坚持,对用户使用场景的深刻洞察,对各种产品细节的不断优化,而所有上面的这些都缺一不可。

    一个产品要能够做成功,往往需要的就是这种长期的坚持和努力,不断优化改进,对一线用户使用需求的积极响应和分析。我们很多时候产品没有做好,一个是脱离用户,一个就是迎合潮流和赶时髦,很多产品做到中途由于推广的不好就放弃,又换一个新产品进行研发,和猴子掰玉米本质上并没有大的区别。

    真正的产品成功之道,里面最重要的就是长期的坚持和积累,不轻言放弃。真正好用的产品往往都是你对用户需求的重视,由用户需求帮你不断打磨和抽象出来的模型。

    FineReport网址:http://www.fanruan.com/finemax/

    自定义报表功能设计思路

    对于自定义报表,在前面讲的商用报表平台或工具来实现大屏展示,而实际上一谈到报表大家谈的比较多的还是BI分析应用中常用的各种报表类工具,类似水晶报表,国内的FineReport等。一个商用的报表平台或工具可以看到功能会很强大,但是总结来说还是数据采集,设计,呈现几个部分内容。

    1. 数据采集:从结构化数据库,各类文件数据源,也包括直接提供手工填报端的自动生成。
    2. 报表设计器:提供独立的报表设计器能力,支持类似分组,切片,钻取等各类复杂场景,支持各类图表。
    3. 报表展示:报表展示支持各类图表的展示,支持自定义参数查询,支持类似监控大屏等。

    在这里不打算详细讨论商用自定义报表能力。对于我们大部分业务系统来说,需要的报表能力往往并不需要类似BI系统报表这么强大,更多的可以理解为自定义查询能力 可定制的图表展现。那么我们在实现自定义报表的时候就应该从这两个方面来考虑一个报表如何实现。

    在考虑这个问题的时候,我们先考虑报表设计器的问题。对于最终的报表展现效果我们看到,分为自定义查询条件部分,和报表内容展示区域。报表内容展示区域可以理解为一个个的独立Widget面板,每个面板就展示一个内容,可以是一个曲线图,也可以是一个表格,Panel面板里面的内容可以自己进行定制。

    整体展示效果类似如下:

    下面来拆分下几个关键的功能。

    1. 数据源的定义

    数据源定义关键就是通过数据源形成可在报表界面上展示的数据集。因此该功能建议不仅仅是简单定义数据源,同时包括数据集或数据对象的定义。因为数据集本身也是可复用的,不需要重复设计。

    数据源连接可以是JDBC方式,也可以是WebService接口方式,而实际上最佳方案是采用WS服务接口方式来获取数据集。这样可以进一步保障后端数据库的安全性。

    为了更好的支撑参数化查询,对于数据集的定义可以带参数化查询条件,由外围传入。

    2. 单数据面板的定义

    单数据面板的定义实际上思路很简单,就是要实现数据集和数据展示组件之间的绑定。数据面板可以是常规的表格,折线图,曲线图,饼图等。当前如果采用百度Echart图表库的话,我们可以做到对Echart图表库的大部分图形展现都支持。

    数据集笼统来说就是一个二维结构的数据对象返回,这个二维结构可以很容易影响到表格,也可以映射为类似折线,曲线,饼图等各种我们希望展示的形状。

    3. 整体查询报表页面的设计和定义

    对整体查询报表的设计实际上可以看到,主要工作就是定义自定义查询面板,定义和选择需要在该报表中展示的单数据面板。确定查询结果面板的具体布局形式。

    对于面板布局采用最简单的Grid布局形式即可,在定义清楚一个标准的Grid布局后,我们就很容易来配置单个面板究竟占有几列几行。同时在单个面板设计的时候,我们还需要将单个面板中的待输入参数项和自定义查询中的查询条件参数进行映射和绑定,完成查询条件的传入工作。

    4. 最终的报表设计内容解析和呈现

    这里有两种实现方式,一种是代码动态生成然后再自动编译为独立的部署包。另外一种方式就是所有报表呈现都只有一套动态代码来执行,即整个页面是基于配置参数完全动态生成的。

    第一种方式性能更好,但是配置变更后需要重新部署;第二种方式性能稍差,但是好在能够完全动态调整。

    最终的单个完整报表的呈现可以理解为就是一个url地址,传入具体的报表id信息。同时单个报表的呈现还需要考虑单点集成,并预留用户id,组织id,姓名等Session相关的全局参数。

    可视化监控大屏的实现

    在网上搜索下,可以看到有不少专门做监控大屏可视化解决方案的,包括一些好的报表平台软件,也专门对监控大屏可视化做了优化,能够很好的做到定制和可配置。而对于监控大屏实现,当前我们完全可以采用百度Echart来定制实现,而这篇文章主要想谈下如何对监控大屏可视化做到灵活可配置。

    首先我们看到监控大屏可视化,实际上跟我们前面谈到的自定义报表相当类似,其核心仍然是单面板设计,多面板组装。基于这个思路我们逐一展开进行描述。

    在讲自定义报表的时候,我们单面板设计数据集和实际的数据呈现是耦合在一起的,而实际上更好的思路是数据集合和数据呈现进行分离。基于这个思路,逐一展开讲关键功能点实现。

    1.数据集设计

    数据源定义,对于数据源定义,最好也进行独立,一个报表前端呈现本身也可能涉及到多个数据源。数据集设计,即返回一个二维的数据集合,可以有多列。我们需要通过配置的方式来实现,即首先选择数据源,然后自定义Sql语句,然后返回具体的数据集对象。在sql过程中我们可以对字段标题名称等进行转义。

    更加解耦的方法是数据集可以直接选择具体的WS服务,由服务返回一个二维的数据集对象。这种方式可以进一步实现报表平台和底层数据库的解耦。

    2.单面板设计

    单面板设计简单来说就是将前端的呈现方式,究竟是折线图,饼图还是雷达图等,和后端的数据集进行绑定。在这个过程中重点是要确认具体的图表呈现的一些关键配置,包括X,Y轴显示,图表名称,图例是否显示等关键配置,都需要在单面板设计的是配置完成。

    单面板设计完成后,最好提供预览功能按钮,可以马上体验到单面板展示的效果。

    3.大屏设计

    对于大屏设计,实际上里面有几个关键点,首先就是大屏展示需要有一个CSS模板,这个模板决定了所有的单面板图表的配色风格,包括具体的底色,前端的色系选择等。选择模板就是确保最终的大屏展示各个单面板风格能够完全保持一致。

    大屏版面设计,仍然采用标准的Grid布局模式即可,可以看到所有的大屏展示基本都采用Grid布局模式。每个单面板你唯一要确定的就是横向跨几行,纵向跨几列即可。类似上面的图,我们采用4*4Grid进行布局,中间的地图展示则是横向跨3行,纵向跨两列。

    4.大屏整体的展示动态刷新能力

    在以上设计完成后,我们整个大屏展示效果也就出来了。在该大屏设计中我们没有考虑动态查询功能。但是大屏监控仍然需要动态进行刷新。因此在设计大屏的时候需要具备动态刷新能力,为了考虑后续具备一定的扩展性,我们需要能够将关键的一些变量参数传递到图表展示中。

    最关键的参数就是当前时间,当前的时间需要能够传递到每一个数据集Sql中,方便我们根据时间进行数据过滤。同时对于大屏我们需要配置定时刷新频率,基于该频率对展示内容进行动态刷新。

     

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  • 智能制造的基础是企业的数字化,当数字化技术渗透到企业生产链的各个环节时,实时采集生产过程中产生的数据,并对这些数据进行监控、分析,将有利于生产决策者做出更加智慧的决策。Smartbi在制造业数字化中的应用,...

    全球制造业正加快迈向数字化、智能化时代,智能制造对制造业竞争力的影响越来越大。对于中国制造业来说,提高质量效益、转变生产方式是必须要解决的问题,而发展智能制造正是中国制造由大到强的必由之路。

    智能制造的基础是企业的数字化,当数字化技术渗透到企业生产链的各个环节时,实时采集生产过程中产生的数据,并对这些数据进行监控、分析,将有利于生产决策者做出更加智慧的决策。Smartbi在制造业数字化中的应用,也从最初的数据展示,发展到提供数据采集、展示、监控和分析等一站式的解决方案,将生产管理系统(MES)、设备管理系统(FEMS)、企业资源计划系统(ERP) 等业务系统的数据进行有效整合,充分发挥数据价值,帮助决策者随时掌握相关数据以及变化趋势,从而合理配置资源进行事件决策。下面我们以近期Smartbi实施的生产可视化监控大屏案例进行介绍。

    Smartbi监控大屏解决方案:

    1 客户介绍

    该客户是高端营养及健康产业的领导者,在中国婴幼儿营养市场以及草药和矿物补充剂市场均具有领先的地位。

    2 项目背景

    车间仓库大多数手工记录数据信息,容易丢失;

    车间仓库管理系统简单老旧,没有可视化展示,不便于日常工作进展的监控和管理;

    企业为提高核心竞争力,试行生产过程的数字化运营模式。

    3 项目目标

    利用可视化直观地展示车间的生产进度情况,以及仓库的出入货情况,使车间和仓库人员根据情况调整生产计划和工作,确保生产目标的达成;

    规范车间仓库员工的日常工作,推动车间仓库数据入库,减少手工记录数据信息情况,减少信息丢失情况,提高工作效率;

    利用可视化信息,便于领导对车间及仓库工作及时管理。

    4 项目价值

    通过数字化和可视化大屏定时轮播展示生产过程的环节,实现数据化生产目标;

    通过第三方硬件发布系统和软件加密数据,使人员和数据对应,实现数据安全;

    利用可视化信息,便于领导安排生产计划和调配资源,确保生产目标达成。

    5 成果展示

    1、生产计划进度监控:从生产计划到领料开工,再到在制报工,再到完工入库,完全可视化跟踪,并及时监控异常:

    你是我的眼:制造业生产的可视化监控应用

    2、奶粉生产线状态:奶粉产线看板共7个,每条产线分配一个大屏看板,主要展示目前该产线上奶粉的生产情况:

    你是我的眼:制造业生产的可视化监控应用

    3、品质分析:质量是企业的生命线,对质量的严格掌握有利于企业长期的发展。成品检测的指标有:测试不良率、测试合格率、组装合格率:

    你是我的眼:制造业生产的可视化监控应用

    4、生产效率分析:制造企业多为低利润,通过提高内部生产效率,从而达到降低产品成本,提高企业盈利:

    你是我的眼:制造业生产的可视化监控应用

    5、成品库存监控:成品仓看板分为左右两部分。左半部分展示的是仓库的发货详情,右半部分展示的是客户收货及承运商出库的汇总情况。通过可视化大屏展示,仓库员工可以直观查看到仓库目前的总体情况,同时承运商可根据目前的出库完成率规划成品的出库方案,总体提高工作效率:

    你是我的眼:制造业生产的可视化监控应用

    Smartbi监控大屏解决方案——生产可视化监控,可支持多种数据源的采集,支持数据的处理和可视化,将制造企业生产链各个环节的数据进行关联,以流程化、图形化形式进行全方位直观展示,成为生产管理人员的“眼”。通过全过程、多角度的生产数据实时监控,可以看清生产链每一个环节存在的问题并及时采取措施。

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  • 大屏监控html.rar

    2020-03-16 11:58:14
    智慧电商,智慧交通,智慧物联,智慧物流,智慧医疗,智慧运维,智慧政务,html+echart.
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    2021-07-28 16:21:04
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空空如也

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