监控告警数据存储分析（监控告警数据存储分析方案）

本篇文章给大家谈谈监控告警数据存储分析，以及监控告警数据存储分析方案对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享监控告警数据存储分析的知识，其中也会对监控告警数据存储分析方案进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、隧道安全监控报警系统有什么作用？
• 2、再不懂时序就OUT啦！阿里云数据库InfluxDB正式商业化
• 3、一般监控数据能保存多久
• 4、电气火灾监控报警系统的作用有哪些？
• 5、Prometheus的工作原理是什么？

隧道安全监控报警系统有什么作用？

1.告警精确度高
智能视频分析系统内置智能算法，能排除气候与环境因素的干扰，有效弥补人工监控的不足，减少视频监控系统整体的误报率和漏报率。
2.实时识别报警
基于智能视频分析和深度学习神经网络技术，对隧道监控区域内的异常行为进行监测，报警信息可显示在监控客户端界面，也可将报警信息推送到移动端。
3.全天候运行 稳定可靠
智能视频监控系统可对监控画面进行7×24不间断的分析，大大提高了视频资源的利用率，减少人工监控的工作强度。
4.告警存储功能
对隧道监控区域内的异常行为实时识别预警，并将报警信息存储到服务器数据库中，包括时间、地点、快照、视频等。

再不懂时序就OUT啦！阿里云数据库InfluxDB正式商业化

阿里云数据库 InfluxDB® 版已于近日正式启动商业化 。 云数据库 InfluxDB® 是基于当前最流行的开源数据库 InfluxDB 提供的在线数据库服务，相比较开源具有免运维，稳定可靠，可弹性伸缩的优势，广泛应用于互联网基础资源监控，容器监控，业务运营监控分析，物联网设备远程实时监控，工业安全生产监控，生产质量评估和故障回溯。提供时序数据自动化采集，压缩存储，类SQL查询，多维聚合计算和数据可视化分析能力。点击关注，InfluxDB 商业化活动

时序数据和企业业务密切相关，不可或缺。任何一家企业都需要一套高效的运维系统保证实时发现应用和业务问题，通过监控，故障告警的手段，进行故障定位，保证在线业务的稳定，减少不可用时常。业务运营人员依赖运营系统，保证有充足的数据进行业务分析判断，便于更准确的做出业务决策。物联网企业和工业企业都需要能够实时掌握设备的运行状态，对生产过程进行监控，实时判故障预警，故障定位，故障回溯以及业务。以上业务场景都需要时序数据作为“数据证据”来表示指标“变化”过程，进而达到告警，诊断，修复和预测的业务目的。

时序数据很简单，构成具有三个要素，主体，时间戳，和指标数据。比如： xxx公司（主体）2019年8月26日上午10时，11时， 12时（时间戳）的股价分别是：160 USD，165 USD，180 USD（指标值）。概括来说，区别于关系数据库关心的是“最终结果”。时序数据表示的是资产或者过程是如何随着时间变化的，体现的是“变化”的过程价值。

时序数据主要应用在：运维监控，运营分析，设备监控，BI分析，工业安全生产监控场景。这些场景上，产生的核心数据是时序数据，业务特征表现在 写多读少 ，无事务性要求，数据分析强关联时间维度，且实时性要求高。

时序数据库针对时序数据业务特征进行针对性的数据存储结构设计，以及存储方式的优化，在监控等时序业务场景下数据的写入，读取，分析能力相比较传统的关系型数据库如 MySQL ，具有百倍的性能提升。

从数据存储架构上看，关系数据库通常按照行来记录一条时间记录数据，且顺序记录之间无主体关联性，单个主体的记录数据随机分散在多行，如果是分布式数据库甚至分布在多个分分库上，记录之间也没有时间顺序组织数据，连续时间戳的数据，分散在不连续的存储上，这样就造成按照主体和时间维度的数据写入和存储的效率大大降低。

而时序数据库按照主体为维度进行数据存储和索引，完全按照业务使用场景组织数据，相同主体指标数据组织在一起，并且按照时间为度进行分片存储，只需要获取主体信息和时间分片信息就可以顺序进行写入和读取操作。单次IO请求磁盘寻道的时间和获取数据量比关系数据库寻道的效率和获取数据量都要高，查询的时间区间越大，查询主体越多，数据越多，效率差异越大，整体性能比关系数据库要高出十倍甚至百倍。

云InfluxDB® 相比较开源InfluxDB 优势明显。 云InfluxDB 提供云服务的方式，有行业顶级的专家支持服务，具有 免安装，免运维，稳定性高，数据高可靠的优势。使用云存储的方案，数据多副本存储，数据可靠性达到99.9999% 。

自建快速迁移上云

云 InfluxDB 提供了快速迁云的工具，只需动动鼠标就可以完成自建InfluxDB 到 云 InfluxDB 的迁移。

类SQL 开发友好，快速上手

阿里云 InfluxDB 完全兼容开源 InfluxDB ，面向开发友好， 为了方便传统关系数据库开发者能够快速适应Influx DB开发， 提供给了类 SQL的查询语言 InfluxQL，在提供强大的时序分析能力的基础上，最大程度的沿用了SQL的开发模式，使得学习成本大大降低。

集成数据采集，搭建监控更简单

阿里云数据库 InfluxDB 继承了 Influx DB 良好的开源生态，具有完整的数据采集，存储和数据可视化监控告警体系 TICK Stack 支撑。 同时相比较开源产品，提供了产品化的数据采集服务，只需在控制台进行几步简单操作，“0” 代码完成各类监控源的监控数据自动采集。

云InfluxDB® 金融高可用版即将推出

服务的高可靠和数据一致性对金融类企业至关重要，开源的InfluxDB 没有提供高可靠的HA 版本，阿里云InfluxDB 针对金融，保险，银行，涉及数据和服务高可靠的研发了 HA高可用版本， 目前正在商业化上线的过程中，不久就可上线提供服务。

云InfluxDB® 商业化限时优惠

一般监控数据能保存多久

综述：公共场所的录像一般会保存一周左右，一般娱乐场所会保存15天，金融行业会保存26天，银行则会保存3个月到半年。具体的保存时间由监控视频的录制格式和监控系统采用的存储空间大小决定。 

监控：

监控系统是安防系统中应用最多的系统之一，现在市面上较为适合的工地监控系统是手持式视频通信设备，视频监控现在是主流。 在IP技术逐步统一全球今天，我们有必要重新认识视频监控系统发展历史。从技术角度出发，视频监控系统发展划分为第一代模拟视频监控系统(CCTV)，到第二代基于"PC+多媒体卡"数字视频监控系统(DVR)，到第三代完全基于IP网络视频监控系统(IPVS)。

电气火灾监控报警系统的作用有哪些？

电气火灾监控系统主要由电气火灾互联网云、集中监控部分、信号采集处理部分、传感器部分组成监控告警数据存储分析，这些组成部分是如何通过各自监控告警数据存储分析的功能协同起来，完成这一系列监控报警信息存储及通知通告功能 的呢？下面我们就给出答案：

电气火灾互联网云：LN6电气火灾监控系的数据通过网络的形式把数据传送到 云数据库，通过APP 事实的监控信息；集中监控部分： LN6H电气火灾监控设备：是系统的主机，集中监控报警； 信号采集处理部分：LN6A、LN6M、复合式电气火灾监控探测器：处理LN6C、LN6K、LN6R、LN6T 传送回来的数据，LN6A 故障电弧探测器，进行分析报警，然后通过CAN总线把数据传送给 LN6H； 传感器部分：LN6C 、LN6K 、LN6R 、LN6T 电气火灾传感器：连接到 LN6A 、LN6M提供原始数据。

通过以上组成部分的协同作用，LN6电气火灾监控系统能实现以下几个功能：

1. 报警功能：对故障剩余电流、故障过电流、故障过电压、温度、故障电弧进行报警。

2. 报警设置：剩余电流 55-1000mA步进1mA，温度 55 - 150℃ 步进 1℃。

3. 报警记录：系统的读取、保存和自动清除。

4. 故障报警：响应时间 < 5s ，故障声报警 80db。

5. 历史记录：报警记录、事件记录、故障记录。

6. 打印功能：报警记录、故障记录等。

7. 监测功能：可以实时监测系统各供电线路的故障剩余电流、故障过电流、故障过电压、温度、故障电弧。

8. 自检功能：系统自动检测故障，定期排查自身外设故障。

9. 系统连接：可以与消防控制室图形显示装置、火灾自动报警设备、配电自动化系统连接。

10 智能分析：图形显示、报表生产、用户管理、分布点远程控制、通过internet 使用APP监控。

11.电源功能：工业控制机 UPS备电，具备主备电自动切换。

12.标准化接口：通用专业接口、与总数据库进行网路连接。

13.状态指示：故障指示灯、报警状态指示、消音指示灯。

14.通信功能：LN6探测器到LN6H电气火灾监控设备使用CAN-bus、 MODBUS-RTU协议，LN6H电气火灾设备到云服务器使用internet。

15.远程功能：可以通过手机APP 或者 PC 软件远程监控 LN6H。

16.数据分析：LN6H实时给云数据发送数据，可通过云数据大量的储存数据进行数据分析得到更好的电力安全方案。

Prometheus的工作原理是什么？

Prometheus 最开始是由 SoundCloud 开发的开源监控告警系统，是 Google BorgMon 监控系统的开源版本。在 2016 年，Prometheus 加入 CNCF，成为继 Kubernetes 之后第二个被 CNCF 托管的项目。随着 Kubernetes 在容器编排领头羊地位的确立，Prometheus 也成为 Kubernetes 容器监控的标配。

监控系统的总体架构大多是类似的，都有数据采集、数据处理存储、告警动作触发和告警，以及对监控数据的展示。下面是 Prometheus 的架构：

Prometheus Server 负责定时从 Prometheus 采集端 Pull(拉) 监控数据。Prometheus 采集端可以是实现了 /metrics 接口的服务，可以是从第三方服务导出监控数据的 exporter，也可以是存放短生命周期服务监控数据的 Pushgateway。相比大多数采用 Push(推) 监控数据的方式，Pull 使得 Promethues Server 与被采集端的耦合度更低，Prometheus Server 更容易实现水平拓展。对于采集的监控数据，Prometheus Server 使用内置时序数据库 TSDB 进行存储。同时也会使用这些监控数据进行告警规则的计算，产生的告警将会通过 Prometheus 另一个独立的组件 Alertmanager 进行发送。Alertmanager 提供了十分灵活的告警方式，并且支持高可用部署。对于采集到的监控数据，可以通过 Prometheus 自身提供的 Web UI 进行查询，也可以使用 Grafana 进行展示。

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