案例分享:Zabbix数据可视化在物联网监控领域的应用分享

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QU!CK Scan & Go(以下简称QU)是一家自助服务市场的初创公司,它需要一个能够全面了解并查看运营情况的监控系统,Zabbix为它们提供了一整套监控运维解决方案并对他们的运营和财务产生了积极的影响,极大降低财务成本,提升运营效能。

案例公司背景介绍

全天候供应主食的便利性是是 QU 能够快速崛起的原因。自 2021 年以来,QU一直在开发自助迷你市场系统,可在住宅区和公司大楼中使用。

每周 7 天、每天 24 小时均可开放使用,并提供100%自助服务。客户选择他们想要的产品,通过扫描条形码确认价格,然后使用信用卡或虚拟钱包在自己的应用程序中完成购买。

QU是第一家在阿根廷运营的自助服务市场公司,目前,他们在阿根廷有 25 家自助服务店,在美国有 2 家自助服务店。

1、面临挑战

随着QU业务的快速增长,公司需要能够轻松地进行可视化查看并操作,以便处理环境问题并避免因外部因素导致的产品损失。例如,在停电的情况下,冰箱和冰柜将无法正常工作,这个问题可能需要相当长的时间和精力来解决。

这种情况不是一个抽象的假设——停电在阿根廷是一个反复出现的问题。2021 年和 2022 年,平均停电时间为 5 小时。对于储存冰淇淋、冷冻加工食品和其他易腐物品等产品的冷冻室来说,这足以让产品解冻并无法使用,从而导致严重的经济损失。

2、解决方案

针对这个挑战和需求,QU积极地寻找解决方案,他们通过CTL Information Technology(Zabbix在阿根廷的认证合作伙伴)找到了Zabbix。CTL首席执行官胡安·吉多·卡马尼奥认为:Zabbix可以为QU提供完美的监控解决方案。

“Zabbix是我们的第一、第二和第三选择,因为我们在该工具方面拥有丰富的经验。我们不相信会有更好的选择。

——Juan Guido Camaño, CEO of CTL– 胡安·吉多·卡马尼奥,CTL首席执行官

在实施项目开始时,CTL 确定了监控所需的所有可能变量,这些变量在发生异常事件时应产生警报。其中包括:

※停电

※网络连接状态

※打开的机器门

※环境温度和空调温度

※冰箱和冰柜温度

在 2021 年和 2022 年,CTL 的团队按照分阶段的计划,在第一批自助服务市场进行了概念验证和Zabbix监控工具的实施。

首先,他们需要在监控设备上配置Zabbix Agent;之后,根据数据收集和警报触发需求,创建一个标准监控模型,供所有分支机构使用。随后对警报进行了调整,并根据确定的每个变量实施了可能的响应。最终,形成一个数据可视化的仪表盘,并展示在一个外部系统中有了这个仪表盘,需要关注的各个变量及其动态一目了然。

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由于实施了物联网设备来控制温度和门的打开和关闭,如果发生异常:例如温度过高或过低、门在没有监督的情况下打开以及冰箱门打开时间超过规定时间等问题,会向Zabbix发送警报,运营人员能够迅速响应、及时解决异常情况,避免造成服务中断等情况,提升运营效率和用户满意度。

3、获得成效

自从在QU在自助服务市场中实施Zabbix项目以来,QU的各种优势已经显现出来,在自助服务市场的竞争力再次提升,包括:

※加强对自助服务场所的监控把控

※更快地解决事件

※提高操作的可视化效果

※提高服务的可用性

更重要的是:QU在财务层面得到了最大的投资回报,通过停电监控和快速纠正措施,易腐产品的损失减少了 75%。

“由于持续监控和在停电期间发生事故时立即发出警报,冷藏产品的损失不再是一个问题。”

——胡安·吉多·卡马尼奥,CTL首席执行官

此外,通过运营的实时可视化和业务监控,冷藏产品在停电事件期间的盈利能力提高了100%。目前,QU就营业额而言,已经成为阿根廷自助服务市场的领先公司,品牌价值迅速增长。

“在 100% 自助服务商业模式中,对事件识别技术的投资对公司的业绩有直接影响。”

—— Marcos Acuña, QU!CK Scan & Go

4、后续规划

尽管已经取得了初步的成功,由CTL和QU共同实施的Zabbix项目还大有可为,远未完成。公司在实施Zabbix的速度与新分支机构的开设速度一样快,并且提议继续通过数据可视化迁移到Zabbix来扩展整个监控项目。

“已经设法确保了与 QU 相关的服务的可用性!CK运营,我们现在专注于持续的基础设施优化。”

——Marcos Acuña,  QU的创始人

对于 QU来说,Zabbix已经不仅仅是一个IT基础设施监控提供商,Zabbix的解决方案改善了他们的业务,并为他们的品牌带来了许多的附加值。

“使用Zabbix,开设新地点后的投资回报比之前提升了50%。”

——Marcos Acuña,  QU的创始人

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<think>嗯,用户想找可视化运维监控平台的实现代码或开源项目,需要结合提供的站内引用和之前对话的隐藏信息来分析需求。用户引用的资料跨度很大,从国产商业平台到开源工具链都有,但核心诉求很明确——想要可落地的技术方案而非纯理论。用户可能是个运维工程师或技术负责人,正在选型监控平台。引用里多次提到的"自定义SQL监控""历史趋势图""网络拓扑图"说明用户关注数据可视化和定制能力,特别是引用4详细罗列的监控指标(CPU/磁盘/进程等)暗示用户需要企业级全覆盖方案。有趣的是引用2和3都强调"集成"概念,用户可能面临多云或混合环境的管理痛点。深层需求其实有两个维度:一是技术层面希望开箱即用的可视化组件(如Grafana仪表盘),二是工程层面要能灵活扩展(类似引用2说的用Terraform管理AWS)。用户没明说但引用5提到的"电力系统"暗示可能需要工业场景支持,这点要特别注意。对比主流方案:WGCLOUD(引用4)胜在国产化和功能全面,但开源版功能受限;Prometheus+Grafana(引用2)生态强大可定制高;NetData更适合轻量级监控。用户如果重视自主可控可推WGCLOUD,若追求定制化就该突出Grafana插件体系。开源项目推荐要补充关键指标——比如Sentry虽能监控但可视化弱于Grafana,而Zabbix需要二开才能满足用户想要的"自定义SQL监控"。突然想到引用3的OMS项目描述最接近用户需求:"资产管理+任务调度+日志管理+监控告警"四位一体架构。但github上类似命名的项目混乱,需要强调docker-compose部署的all-in-one方案(如spug/spug)才符合用户"快速搭建"的预期。电力行业案例可补充ShinnyLink这种工业物联网方案,其组态图功能比通用工具更专业。</think> 基于您的需求,以下是可视化运维监控平台的核心开源技术方案和实现代码参考: ### 一、主流技术栈推荐 #### 1. **监控数据采集** ```python # Prometheus Exporter 示例(Python) from prometheus_client import start_http_server, Gauge import random import time CPU_USAGE = Gauge('cpu_usage_percent', '当前CPU使用率') MEM_USAGE = Gauge('mem_usage_percent', '当前内存使用率') def collect_metrics(): while True: CPU_USAGE.set(random.uniform(0, 100)) MEM_USAGE.set(random.uniform(10, 80)) time.sleep(15) if __name__ == '__main__': start_http_server(8000) collect_metrics() ``` #### 2. **数据存储方案** - **时序数据库**:Prometheus(轻量级)、InfluxDB(高写入性能) - **日志存储**:Elasticsearch + Logstash - **配置中心**:Nacos 或 Consul #### 3. **可视化层实现** ```javascript // Grafana 自定义面板示例 (React) import { Panel } from '@grafana/ui'; import { useTimeSeries } from '@grafana/data'; const MyCustomPanel = ({ data }) => { const timeSeries = useTimeSeries(data); return ( <div> <LineChart data={timeSeries} /> <StatusAlert thresholds={{ warning: 70, critical: 90 }} /> </div> ); }; ``` ### 二、推荐开源项目 #### 1. **全栈监控方案** - **Prometheus + Grafana + Alertmanager** 🔹 行业标准组合,支持自定义仪表盘 🔹 告警路由:`routes: - receiver: 'slack' match: severity: critical` #### 2. **一体化平台** - **WGCLOUD**(引用[4]) 🔹 开源地址:github.com/tianshiyeben/wgcloud 🔹 特性: ```yaml # 监控配置示例 (wgcloud-agent) servers: - host: 192.168.1.100 metrics: [cpu, mem, disk, process: nginx] ``` - **Zabbix** 🔹 支持自动发现设备(引用[3]资产管理) 🔹 提供API对接:`zabbix_api.item.create(...)` #### 3. **云原生方案** - **Kubernetes 监控栈** ```bash # 部署方案 helm install prom-stack prometheus-community/kube-prometheus-stack ``` 🔹 包含:Prometheus + Grafana + Node Exporter 🔹 自动生成Pod/Node资源视图 ### 三、关键实现组件 | 功能模块 | 推荐技术 | 适用场景 | |----------------|--------------------------|---------------------------| | 指标采集 | Telegraf/Prometheus Exporter | 服务器/容器监控 | | 日志分析 | Loki + Fluentd | 日志实时检索(引用[3]) | | 拓扑生成 | NetXMS 或 Grafana Flow | 网络自动构图(引用[4]) | | 告警通知 | Prometheus Alertmanager | 多通道推送 | | 自动化任务 | Ansible + Rundeck | 批量运维(引用[3]任务调度)| ### 四、特殊场景实现 #### **电力系统可视化**(引用[5]) ```typescript // 使用ECharts实现供电拓扑图 const option = { series: [{ type: 'sankey', data: [{name: '变电站A'}, {name: '配电站1'}], links: [{source: '变电站A', target: '配电站1', value: 1500}] }] }; // 实时数据对接 socket.on('power_data', (data) => chart.setOption({series: {data}})); ``` ### 五、部署建议 1. **轻量级方案**:WGCLOUD单机部署(支持Docker) 2. **企业级方案**: ```bash # K8s环境部署 kubectl apply -f prometheus-operator kubectl apply -f grafana-dashboard ``` 3. **定制开发**: - 使用Grafana SDK创建业务监控插件(引用[1]SQL自定义监控
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