Spremljanje in opazljivost sta ključna za ohranjanje zanesljivosti, učinkovitosti in varnosti naprav IoT. Ko so opravljeni pravilno, ponujajo pregled vaših sistemov IoT v realnem času, hkrati pa zagotavljajo tudi dostop do podatkov, ki so potrebni za odpravljanje preteklih težav. Ko pa se soočimo s tisoči različnih naprav IoT, doseganje teh ciljev prinaša številne izzive.

Ali naj spremljam ali naj opazujem?

Najprej revidiramo terminologijo pri spremljanju in opazovanju IoT, saj se besedi »spremljanje« in »opazljivost« kljub razlikam pogosto uporabljata izmenično.

Začnimo z monitoringom, izrazom z bolj ustaljeno zgodovino. V bistvu je namen spremljanja ponuditi vpogled v zdravje in delovanje sistema.

To se začne z zbiranjem in analizo ustreznih meritev. Analiza je običajno predstavljena prek nadzornih plošč. Vendar bi moral razumen sklad za spremljanje preseči vizualno predstavitev, ocenjevanje meritev v realnem času in opozarjanje uporabnikov na morebitne anomalije ali težave.

Toda pri tradicionalnem pristopu k spremljanju je ulov: morate vedeti, kaj morate iskati. Ta metoda lahko ne uspe, če naletite na nove težave.

Tu pride v poštev opazljivost, saj vam lahko pomaga pri obvladovanju tako imenovanih neznanih neznank. Preprosto povedano, sistem je mogoče opazovati, ko lahko odgovorite na vprašanja o njegovem notranjem delovanju izključno iz njegovih rezultatov. Običajni rezultati programske opreme vključujejo dnevnike, metrike in sledi.

Sistem z dobro opazljivostjo ni samo lažji za odpravljanje težav, temveč vam omogoča tudi odkrivanje veliko širšega obsega težav. To pa zato, ker imate veliko boljši vpogled v sistem in tako lažje dobite odgovore na svoja vprašanja, kaj se dejansko dogaja.

Opazljivost je še posebej pomembna v kontekstu IoT, kjer sistemi vključujejo številne naprave in module. Poskus predvidevanja vsake možne kombinacije stanj, ki bi lahko povzročile težave, je v tem obsegu nepraktičen, če ne celo nemogoč.

Bistvene meritve in pristopi spremljanja

Raziščimo podatke, ki jih je vredno slediti, in posebne instrumente, ki so zasnovani za pomoč pri tej nalogi.

Ali dobimo podatke?

Nobena skrivnost ni, da so internet stvari pogosto bolj povezani s podatki kot s stvarmi. Zato je ključnega pomena spremljanje prenosa podatkov vaših naprav. Trdna platforma IoT bi morala pozorno spremljati meritve, kot sta pogostost sporočil in količina prenesenih podatkov.

Vendar ročno spremljanje prometa na tisoče naprav očitno ni pametno početje. Potreba po avtomatskem alarmiranju v tem primeru ni dvomljiva. Najmanj, na kar bi morali biti opozorjeni, je, ko naprava ne pošilja nobenih podatkov, vendar pričakujete, da bo to storila.

Vendar ne pozabite, da naprave IoT pogosto delujejo v nepredvidljivih okoljih, kot so območja z nezanesljivimi internetnimi povezavami. Tako kratka vrzel v prenosu podatkov ne pomeni vedno težave z napravo.

Prav tako je običajna praksa, da sporočila shranite v medpomnilnik bodisi v svoji napravi bodisi na robnem prehodu, tako da ne izgubite nobenih pomembnih podatkov. Bistvo je, da morate biti zelo previdni, da vaši pragovi ne bodo preveč občutljivi. V nasprotnem primeru boste opozorjeni na vsako kolcanje v omrežju, kar neizogibno povzroči utrujenost opozarjanja, opozorilo pa bo izgubilo svoj potencial.

Splošne informacije o stanju naprave

Spremljanje zdravja naprave vključuje sledenje različnim ključnim meritvam. Pomislite lahko na CPE, porabo pomnilnika in omrežni promet. Dostop do teh meritev lahko pomaga pri prepoznavanju težav z zmogljivostjo, odkrivanju programskih napak ali celo razkriva zunanje napade.

Obstaja veliko načinov, kako te meritve izpostaviti. Vendar pa je inženirska skupnost trenutno očarana nad zmogljivostmi OpenTelemetry.

Ena od njihovih glavnih prodajnih točk je njihov pristop, ki ne odstopa od prodajalca. To pomeni, da lahko izbirate med veliko število ozadij za opazovanje za shranjevanje in nadaljnjo analizo. To je vodilo do izdelave vseh vrst orodij za delo z njim.

Torej, ne glede na to, kateri jezik ali sistem uporabljate, ste pokriti. To je zelo priročno, zlasti v divjem svetu IoT, kjer lahko vsaka naprava uporablja svojo edinstveno programsko opremo.

OpenTelemetry podpira tri glavne vrste signalov: metrike, dnevnike in sledi. Za večino primerov, opisanih v tem razdelku, morajo naprave preprosto izpostaviti več ustreznih meritev, kot je njihova trenutna poraba pomnilnika.

Nato je treba te meritve prenesti v oblak, kjer jih lahko vizualizirate, nastavite opozarjanje itd. Ta pot je že tlakovana za primere uporabe interneta stvari s projekti, kot sta OpenTelemetry Collector ali Telegraf, ki vam lahko pomagajo pri zbiranju meritev iz vaših naprav interneta stvari.

Drugi signali, specifični za domeno

Poleg splošnih značilnosti pošiljanja podatkov in uporabe virov boste morda morali slediti nekaterim vrednostim, specifičnim za domeno. To lahko vključuje pošiljanje dnevnikov, sledi ali preprostih sporočil, ki vsebujejo vsebino, specifično za aplikacijo.

Za dnevnike in sledi se lahko spet zanesete na ekosistem OpenTelemetry. To vam omogoča analizo dnevnikov in sledi z vašimi prednostnimi zaledji, kot sta Grafana Loki/Tempo ali sklad Elastic Observability, brez dodatnega napora! Po drugi strani pa je sporočanje osrednja funkcionalnost vsake razumne platforme IoT. Z drugimi besedami, ti pristopi bi morali biti trivialni za izvajanje v večini scenarijev.

Preprostost dnevnikov

Razmislite na primer o avtonomnem žetvenem stroju. Morda boste želeli spremljati njegove dejavnosti. Preprost način za to je, da pošljete dnevnik, ko se je dejavnost začela z dodatnimi metapodatki.

Enako lahko storite, ko se aktivnost konča in za druge pomembne dogodke. V bistvu je vsak zapis v dnevniku le strukturiran dogodek z več zahtevanimi lastnostmi. Spodaj je primer dnevnika, poslanega, ko kombajn začne zaporedje priklopa:

Poleg primarnih polj, kot sta časovni žig in telo, lahko sporočilo vsebuje dodatne atribute, ki podrobneje opisujejo dogodek. Ti dodatni deli so lahko priročni, ko iščete hrošče. Zato poskrbite, da boste vključili vse pomembne informacije.

Globoki kontekstualni vpogledi s sledmi

Če želite malo bolj podrobne vpoglede, lahko uporabite tudi sledenje. Sled ustreza eni logični operaciji sistema in je implicitno definirana s svojimi razponi. Razpon predstavlja eno enoto dela te operacije. Opredeljen je z začetnim in končnim časom, atributi in neobvezno nadrejenim razponom.

Zahvaljujoč nadrejenim referencam sled tvori usmerjen graf, ki opisuje določeno operacijo in njene podprograme. Poleg tega lahko razponi vsebujejo več razponskih dogodkov, ki opisujejo dogodek, ki se je zgodil v določenem trenutku.

Medtem ko so sledenja običajno povezana s spremljanjem porazdeljenih sistemov, je možno uporabiti tudi sledenje v napravah interneta stvari, da vam pomaga razumeti celotno sliko dogajanja na terenu. Recimo, da vas zanima, kako se avtonomni kombajn vrne na svojo priklopno postajo.

Glejte spodnjo sliko, kjer priklop ustreza korenskemu razponu najvišje ravni. Najprej mora kombajn poiskati priklopno postajo, zato pokliče API. Ta operacija ustreza enemu podrejenemu razponu. Primer razponskega dogodka je lahko točka, ko je kombajn zapustil polje. Pri uporabi vseh sledilnih instrumentov skupaj si lahko ogledate celotno sliko delovanja naprave.

Nazaj k osnovam s preprostimi sporočili

V določenih scenarijih je lahko pošiljanje preprostih strukturiranih sporočil bolj praktično kot uporaba signalov OpenTelemetry. Če se vrnemo k primeru avtonomnega kombajna, bi verjetno želeli slediti njegovi lokaciji.

Če želite vizualizirati lokacijo v realnem času, OpenTelemetry trenutno v resnici ne podpira signala, ki bi semantično ustrezal temu scenariju. Najbližje ujemanje bi bil verjetno njihov Event API, ki je še vedno v poskusni fazi (v času pisanja tega članka v prvem četrtletju 1). Namesto tega razmislite o pošiljanju naslednjega sporočila JSON:

V idealnem primeru bi morala biti platforma interneta stvari, ki jo uporabljate, sposobna razčleniti takšna sporočila in jih vnesti v ustrezno bazo podatkov po vaši izbiri. Od tam naprej lahko prosto analizirate in vizualizirate podatke glede na svoje potrebe.

Ta primer smo poustvarili s platformo Spotflow IoT, da pokažemo preprostost. Postavili smo napravo, ki občasno pošilja sporočila s svojo lokacijo in hitrostjo na platformo. Nato smo tok podatkov usmerili v naš vgrajeni izhodni ponor Grafana. In to je to! Platforma zdaj zgrabi vsa sporočila in jih postavi v podatkovno bazo časovnih vrst, po kateri je mogoče poizvedovati v Grafani.

Poleg tega je to odličen primer uporabe za vizualizacijo Grafana Geomap. Omogoča enostavno načrtovanje lokacij vaših naprav. Oglejte si spodnjo sliko, kjer smo uporabili Grafano za vizualizacijo podatkov, prejetih iz naprave.

Ključni izdelki

In to je to! Zdaj ste pripravljeni, da nastavite svoj sklad za opazovanje in začnete spremljati svoje naprave IoT. Radi bi, da ta članek služi kot izhodišče v svetu opazovanja IoT. Zapomnite si naslednje ključne zamisli:

• Spremljajte prenos podatkov: Pozorno spremljajte prenos podatkov iz svojih naprav in bodite pripravljeni na opozorila, da takoj odkrijete morebitne motnje.
• Sledite meritvam zdravja naprave: prikažete relevantne meritve glede zdravja vaše naprave, da zagotovite nemoteno delovanje.
• Pošljite podatke o aplikaciji prek dnevnikov, sledi in strukturiranih sporočil: razmislite o svoji domeni in delovanju naprave ter pošljite vse podatke, ki bodo morda potrebni za prihodnje odpravljanje napak in spremljanje v realnem času.
• Raziščite ekosistem OpenTelemetry: Razmislite o uporabi ekosistema OpenTelemetry v IoT, saj postane standard opazljivosti, ki vam daje veliko možnosti za zaledja opazovanja in služi različnim izvajalnim časom naprav.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.iotforall.com/a-practical-guide-to-monitoring-observability-of-iot-devices