Systemüberwachung

Überblick

Die Überwachung von PlantPulse besteht aus drei Schichten. Durch die gemeinsame Nutzung der Tools in jeder Schicht können Sie Probleme frühzeitig erkennen und schnell reagieren.

Schicht	Verantwortung	Häufigkeit
L1 Host/Stack	Container-Status·Health, Ressourcennutzung, Health-Responses	Jede Minute~5 Min. (automatisch/manuell)
L2 Plattform integriert	Modulweise Geschäftsmetriken (Durchsatz, Lag, Warteschlangentiefe, JVM)	Echtzeit
L3 Externe Überwachung	Langzeittrends, Alarme, konsolidierte Mehrhost-Ansicht	Echtzeit

Plattform-Servicemodule

PlantPulse besteht aus mehreren Servicemodullen mit dem Präfix plantpulse-. Module und Container sind nicht 1:1 — sechs Anwendungen haben jeweils ihren eigenen Container, während die restlichen Infrastrukturmodule gemeinsam in einem plantpulse-datalake-Container laufen.

Wo sich das befindet	Module
Eigener Container	plantpulse-server-web · plantpulse-batch-web · plantpulse-warehouse · plantpulse-plugin-opcua-server · plantpulse-plugin-aasx-server · plantpulse-ha
Innerhalb des plantpulse-datalake-Containers	storage · messaging · analytics · timeseries · workflow · cep · data-gateway · sql · monitor · backup

Den Status pro Container auf dem Host sehen Sie mit bin/status.sh, den Status pro Modul innerhalb des Datalake in status.sh. Die unten aufgeführten «Ports» sind diejenigen, die dieses Modul innerhalb des Containers öffnet; nur ein Teil davon wird auf dem Host geöffnet → Portkonfiguration

Kernservicemodule

Modul	Port	Beschreibung
plantpulse-server	80 / 443 / 7443	Webserver und Admin-Konsole, REST API
plantpulse-cep	7400 / 7401	CEP-Engine (Esper)
plantpulse-batch	9500	Batch-Verarbeitungsserver
plantpulse-data-gateway	5500	Data Gateway (HTTP REST-basierte Datenabfrage)
plantpulse-sql	4000	SQL-Abfrage-Tool
plantpulse-monitor	4950 (HTTPS)	System-Überwachungsagent. Der einzige Health-Port, der auf dem Host veröffentlicht wird
plantpulse-warehouse	9600	Data Warehouse
plantpulse-plugin-opcua-server	11004 / 11005	OPC-UA-Server-Plugin
plantpulse-plugin-aasx-server	(nicht auf Host freigegeben)	AASX-Server-Plugin
plantpulse-ha	10210	Redundanz-Wiederherstellungs-Daemon
plantpulse-proxy	80 / 443 / 1883 / 1884	Der einzige Eingang für Benutzer und Anlagen

Messaging-Module (plantpulse-messaging)

Service	Port	Beschreibung
Kafka	9092	Verteiltes Message-Streaming
MQTT	1883	IoT Lightweight Message Protocol
MQTT Enterprise	-	MQTT Enterprise Edition

Storage-Module (plantpulse-storage)

Service	Port	Beschreibung
Cassandra 6.0	9042	Zeitreihendatenbank (CQL)
PostgreSQL	5432	Metadaten-Relationaldatenbank
Valkey (Redis)	6379	In-Memory-Cache
MinIO	9000	Objektspeicher (S3-kompatibel)
JanusGraph	-	Graphdatenbank
RustFS / WeedFS	-	Verteiltes Dateisystem

Analytics-Module (plantpulse-analytics)

Service	Port	Beschreibung
Spark Master	7077	Verteilte Analytics-Engine
Spark UI	4440	Spark-Admin-Konsole
Kyuubi	10000	Verteiltes SQL-Gateway (JDBC/Thrift)
Gravitino	19001	Datenkatalog
Hadoop	-	Verteiltes Dateisystem
Hive	-	Data Warehouse Query Engine

Zeitreihen-Module (plantpulse-timeseries)

Service	Port	Beschreibung
Zeitreihen-Engine	7800	Zeitreihen-Datenverarbeitungs-Engine
Zeitreihen UI	3000	Zeitreihen-Datenvisualisierungs-UI

Workflow-Module (plantpulse-workflow)

Service	Port	Beschreibung
Temporal	7233	Verteilte Workflow-Engine (Web UI 8233)
Kestra	8380	Workflow-Orchestrierung / Scheduler

Utility-Module

Modul	Beschreibung
plantpulse-datalake-cli (pd)	Datalake-Start/Stop/Neustart, Konfiguration, Knoten-Management CLI
plantpulse-setup	Initialisierungs-Tool (Modelle, CSV-Konfiguration)
plantpulse-backup	Backup-Service
plantpulse-recovery	Datenwiederherstellungs-Tool
plantpulse-exporter	Asset-Daten-Export-Tool
plantpulse-migrator	Datenmigrations-Tool (Spark-basiert)
plantpulse-mirror-maker	Datenreplikations-Tool
plantpulse-simulator	Datensimulator (zu Testzwecken)
plantpulse-api	REST-API-Client-Bibliothek

Servicestatus prüfen

Auf dem Host prüfen Sie zunächst den Status des gesamten Stacks.

cd /opt/kopens/plantpulse-platform-docker/bin
./status.sh          # 0 = 정상 / 2 = 비정상
./ops-check.sh       # 헬스 + 최근 critical log

Den Status pro Port der Infrastruktur-Module innerhalb des Datalake-Containers sehen Sie so:

./shell.sh
/opt/kopens/plantpulse-platform/plantpulse-datalake-cli/bin/pd status

Ausgabebeispiel:

==============================================================================================================
 PLANTPULSE PLATFORM - ALL SERVICE STATUS
 2026-03-01 12:00:00
==============================================================================================================

<SYSTEM RESOURCE OVERVIEW>
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 포트   서비스                     상태
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 9092   PP_MESSAGING[KAFKA]        ● RUNNING
 1883   PP_MESSAGING[MQTT]         ● RUNNING
 9042   PP_STORAGE[CASSANDRA]      ● RUNNING
 5432   PP_STORAGE[POSTGRESQL]     ● RUNNING
 6379   PP_STORAGE[REDIS]          ● RUNNING
 9000   PP_STORAGE[MINIO]          ● RUNNING
 7077   PP_ANALYTICS[SPARK-MASTER] ● RUNNING
 4440   PP_ANALYTICS[SPARK-UI]     ● RUNNING
 10000  PP_ANALYTICS[KYUUBI]       ● RUNNING
 19001  PP_ANALYTICS[GRAVITINO]    ● RUNNING
 7233   PP_WORKFLOW[ENGINE]        ● RUNNING
 8380   PP_WORKFLOW[BATCH]         ● RUNNING
 7800   PP_TIMESERIES[ENGINE]      ● RUNNING
 3000   PP_TIMESERIES[UI]          ● RUNNING
 7400   PP_CEP                     ● RUNNING
 5500   PP_DATA_GATEWAY            ● RUNNING
 4000   PP_SQL                     ● RUNNING
 4950   PP_MONITOR                 ● RUNNING
 60000  PP_AGENT                   ● RUNNING
 80     PP_SERVER                  ● RUNNING
 9500   PP_BATCH                   ● RUNNING
 9600   PP_WAREHOUSE               ● RUNNING
 11004  PP_PLUGIN[OPCUA]           ● RUNNING

Die obige Liste enthält keine App-Container

Das status.sh im Datalake prüft nur die Module in diesem Container. Wenn PP_SERVER · PP_BATCH · PP_WAREHOUSE · PP_PLUGIN als STOPPED angezeigt werden oder ganz fehlen, ist dies kein Fehler — diese Apps laufen in ihren eigenen Containern, und die Bewertung erfolgt durch bin/status.sh auf dem Host.

Umgebungsvariablen

Die Werte auf dem Host werden von /opt/kopens/plantpulse-platform-docker/bin/env.sh gesetzt, die Werte, die der Container tatsächlich sieht, werden von compose/docker-compose.yml bestimmt. Die detaillierte Beziehung und Priorität finden Sie unter Umgebungsvariablen-Referenz. Im Folgenden finden Sie die Namen, die innerhalb des Containers gültig sind.

Variable	Beschreibung	Beispiel
PP_SCHEME	Schema-Name	PP
PP_MODE	Ausführungsmodus	MASTER
PP_HOST_IP	Interne IP	192.168.0.41
PP_SERVICE_IP	Service-IP	192.168.0.41
PP_MASTER_IP	Master-Knoten-IP	192.168.0.41
PP_DATA_DIR	Datenverzeichnis	/data1/pp-data
PP_TEMP_DIR	Temp-Verzeichnis	/data1/pp-temp
PP_BACKUP_DIR	Backup-Verzeichnis	/data1/pp-backup
PP_CLUSTER_CORES	Cluster-CPU-Kerne	16
PP_CLUSTER_MEMORY_BY_CORE	Speicher pro Kern	2G
PP_OPTIONS	Zusätzliche Optionen (JSON)	{"use-infra":true,"use-app":true}

Überwachungsziele

Die wichtigsten Überwachungsziele und -elemente der PlantPulse-Plattform sind wie folgt. Eine regelmäßige Überprüfung dieser Elemente trägt zu einem stabilen Betrieb bei.

Ziel	Überwachungselemente
Anwendungsserver	CPU, Speicher, Festplatte, Threads
JVM	Heap-Speicher, GC, Klassenladung
PostgreSQL	Verbindungspools, Abfrageleistung, Festplatte
Cassandra	Clusterstatus, Latenz, Komprimierung
Redis	Speicher, Hit-Rate, Verbindungen
Engine	Pipeline-Durchsatz, Warteschlangentiefe, Fehlerrate
Netzwerk	OPC-Verbindungen, WebSocket, Latenz

Webkonsolen-Überwachung

Systemüberwachungsbildschirm

Pfad: /monitoring/index

Zeigt den Echtzeit-Systemstatus in Dashboardform an. Wenn jeder Indikator außerhalb der «normalen Reichweite» in der Tabelle unten liegt, kann dies zu Leistungsabfällen führen. Bitte überprüfen Sie diese.

Indikator	Beschreibung	Normaler Bereich
CPU-Auslastung	Server-CPU-Last	< 70%
JVM Heap-Speicher	Heap-Nutzung/Maximum	< 80%
Aktive Threads	Anzahl laufender Threads	< 500
MPS (Meldungen/Sek.)	Nachrichten pro Sekunde	Unterhalb des konfigurierten Rate Limit
Pipeline-Warteschlange	Anzahl wartender Nachrichten	< 10.000
DB-Verbindung	Aktive Datenbankverbindungen	< Maximale Poolgröße

Serverstatus

Pfad: /server/status

Element	Beschreibung
Server-Betriebszeit	Uptime
Engine-Status	RUNNING / STOPPED / ERROR
Letzte Startzeit	Letzte Engine-Startzeitpunkt
Versionsinformationen	Plattformversion

Log-Überwachung

Logs sind Textdateien, die den Betriebszustand des Systems aufzeichnen. Die Überprüfung der Logs bei Problemen ist sehr hilfreich bei der Fehlersuche.

Auf dem Host — logs.sh

Da es acht Container gibt, ist es am schnellsten, ohne Argumente zu starten, wenn Sie nicht wissen, welcher Container problematisch ist.

cd /opt/kopens/plantpulse-platform-docker/bin

./logs.sh                              # 여덟 컨테이너를 시간순으로 한 화면에 (서비스 이름 접두)
./logs.sh plantpulse-server-web -n 200 # 웹 서버 컨테이너
./logs.sh cassandra                    # 데이터레이크 안 컴포넌트 로그 파일
./logs.sh --list                       # 볼 수 있는 대상 전체 (그 시점의 실제 목록)
./logs.sh -f plantpulse-server-web     # 계속 따라가기 (Ctrl-C 로 종료)

Standard ist die letzten N Zeilen (Standard 200) auszugeben und zu beenden. Um sie zu verfechten, hängen Sie -f an.

Log-Dateien im Container

# 웹 서버 — 자기 컨테이너 안에 있습니다
./shell.sh plantpulse-server-web
tail -f /opt/kopens/plantpulse-platform/plantpulse-server/logs/system.log
grep -i "ERROR\|EXCEPTION" /opt/kopens/plantpulse-platform/plantpulse-server/logs/system.log | tail -100

# 인프라 — 데이터레이크 컨테이너 안
./shell.sh
tail -f /opt/kopens/plantpulse-platform/plantpulse-storage/db/cassandra/logs/system.log

Um Logs auf einmal auf den Host zu kopieren, verwenden Sie ./tools/copy-log-to-local.sh, für Support-Anfragen verwenden Sie ./doctor.sh.

Log-Level

Level	Beschreibung
INFO	Normale Betriebsinformationen
WARN	Warnmeldung (Leistungsverschlechterung, Wiederholung usw.)
ERROR	Ein Fehler ist aufgetreten (Verarbeitungsfehler, Verbindungsfehler usw.)

Wichtige Log-Muster

Wenn die folgenden Log-Muster erscheinen, führen Sie bitte die entsprechende Maßnahme durch:

Muster	Bedeutung
Engine started successfully	Die Engine ist normal gestartet
Pipeline queue overflow	Die Pipeline-Warteschlange wurde überschritten — bitte überprüfen Sie die Verarbeitungsgeschwindigkeit
Cassandra connection failed	Cassandra-Verbindung fehlgeschlagen — bitte überprüfen Sie den Clusterstatus
OPC connection lost	OPC-Serververbindung unterbrochen — bitte überprüfen Sie das Netzwerk und den OPC-Server
Rate limit exceeded	Verarbeitungsrate überschritten — bitte passen Sie den Wert engine.pipeline.ratelimit an

Datenbanküberwachung

Eine regelmäßige Überwachung des Datenbankstatus kann Leistungsverschlechterungen oder Ausfälle verhindern.

PostgreSQL

# 활성 연결 확인
psql -h HOST -U plantpulse -d pp -c "
SELECT count(*) as active_connections
FROM pg_stat_activity
WHERE state = 'active';"

# 느린 쿼리 확인
psql -h HOST -U plantpulse -d pp -c "
SELECT pid, now() - pg_stat_activity.query_start AS duration, query
FROM pg_stat_activity
WHERE state != 'idle' AND now() - pg_stat_activity.query_start > interval '5 seconds'
ORDER BY duration DESC;"

# 테이블 크기 확인
psql -h HOST -U plantpulse -d pp -c "
SELECT relname, pg_size_pretty(pg_total_relation_size(relid))
FROM pg_catalog.pg_statio_user_tables
ORDER BY pg_total_relation_size(relid) DESC
LIMIT 10;"

Cassandra

# 클러스터 상태
nodetool status

# 테이블별 통계
nodetool tablestats pp

# 컴팩션 상태
nodetool compactionstats

# GC 로그 확인
nodetool gcstats

# 지연 히스토그램
nodetool tablehistograms pp tm_tag_point

Cassandra-Statuscodes:

Status	Beschreibung
UN	Up / Normal — normaler Zustand
DN	Down / Normal — Knoten ist ausgefallen
UJ	Up / Joining — wird gerade dem Cluster beigetreten
UL	Up / Leaving — wird gerade aus dem Cluster entfernt

Redis

# Redis 상태 확인
redis-cli -a 설치-시-변경 INFO

# 메모리 사용량
redis-cli -a 설치-시-변경 INFO memory

# 키 수 확인
redis-cli -a 설치-시-변경 DBSIZE

# 슬로우 로그
redis-cli -a 설치-시-변경 SLOWLOG GET 10

JMX-Überwachung

Hinweis: JMX (Java Management Extensions) ist eine Technologie, die es ermöglicht, den internen Status von Java-Anwendungen von außen zu überwachen. PlantPulse stellt über JMX über 150 Attribute zur Verfügung.

JMX-Verbindung

# JMX 포트 활성화 (setenv.sh에 추가)
export JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS \
  -Dcom.sun.management.jmxremote \
  -Dcom.sun.management.jmxremote.port=9090 \
  -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false \
  -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false"

JMX MBean

• ObjectName: plantpulse:name=MBean
• Kategorien: engine, cache, storage, network, pipeline, cep, scheduler, monitoring und 4 weitere (insgesamt 12)

Wichtige JMX-Attribute

Attribute	Beschreibung
engine.status	Engine-Status
engine.uptime	Betriebszeit
pipeline.queue.size	Pipeline-Warteschlangengröße
pipeline.mps	Nachrichten pro Sekunde
cache.tag.count	Anzahl gecachter Tags
storage.cassandra.status	Cassandra-Verbindungsstatus

Codahale Metrics

Hinweis: Codahale Metrics ist eine Bibliothek zur Erfassung von Anwendungsleistungskennzahlen. PlantPulse erfasst über 70 Metriken und diese können unter dem Pfad /admin/tool/metrics abgerufen werden.

Metrik-Typen

Typ	Beschreibung
Counter	Kumulative Zähler (Ereignisanzahl, Fehleranzahl usw.)
Timer	Misst die Verarbeitungszeit (Durchschnitt, p95, p99)
Histogram	Zeigt die Verteilung von Werten (Warteschlangentiefe, Batch-Größe)
Gauge	Zeigt den aktuellen Wert (aktive Verbindungen, Speicher)

Standard Health-Check API

Web-Apps / Plugin-Services stellen einen Health-Check-Endpunkt GET /api/health nach Platform-Standard-Spezifikation bereit. Für die wichtigsten Web-Apps (server / batch / cep / sql / data-gateway) hat dieser Endpunkt die Bedeutung von Readiness — nur weil der Prozess (Kontext) lebt, bedeutet das nicht, dass es UP anzeigt; es wird nur UP zurückgegeben, wenn interne Engine / kritische Abhängigkeiten normal sind und bereit, Traffic zu empfangen (Plattform-Designentscheidung 2026-06).

curl -fsS http://127.0.0.1:9500/api/health
# 준비 완료:           200 {"status":"UP","service":"plantpulse-batch-web","ts":1765500000000,"checks":{"timer":true,"redis":true}}
# 기동 진행 중:         503 {"status":"STARTING",...}
# 기동 후 의존성 다운:   503 {"status":"DEGRADED",...,"checks":{...}}

• readiness — nur bereit, wenn 200 UP. Während des Bootens 503 STARTING, nach erfolgreichem Boot wenn einige Abhängigkeiten ausfallen 503 DEGRADED mit Unterscheidung.
• Keine Abhängigkeitsprüfung — checks liest nur in-memory Zustandsflags, die jeder Service bereits verwaltet (keine Live-DB-Abfrage / Netzwerk-Ping — Polling belastet den Datenspeicher nicht).
• Anonymer Zugriff — kann ohne Authentifizierung aufgerufen werden (Ops-Überprüfung / automatische Bereitstellungsüberprüfung).
• Kein Cache — Cache-Control: no-cache-Header-Familie ist immer enthalten.
• Antwortonlyfelder sind status / service (Artefaktname) / ts (Epoch ms) + für Readiness-Promotion-Services checks (Service-spezifische Check-Details).

Service	Health URL	Bedeutung	checks / Hinweise
server	http://HOST:80/api/health	readiness	engine — Engine-Lebenszyklus-Status (nur UP wenn alle Bootphasen abgeschlossen sind RUNNING)
batch	http://HOST:9500/api/health	readiness	timer (Batch-Pipeline aktiv) / redis (InMemory-Verbindung)
cep	http://HOST:7400/api/health	readiness	engine (CEP-Engine+Consumer+Recovery abgeschlossen) / redis (InMemory-Verbindung)
sql	https://HOST:4001/api/health	readiness	database_manager (DB-Manager initialisiert) — über HTTPS bereitgestellt
data-gateway	http://HOST:5500/api/health	readiness	database / inmemory / query_log — nur dieser Pfad von HTTPS-Erzwingung ausgenommen (CONFIDENTIAL), localhost HTTP-Probe zulässig
warehouse (s3 service)	http://HOST:9600/api/health	readiness	temporal — Temporal Worker-Registrierung abgeschlossen. Wenn nicht registriert, STARTING + 503 (Webserver startet zuerst, Worker folgt, daher 503 kurz nach dem Booten ist normal). Gemeinsame 3 Felder + System/JVM-Metriken enthalten
plugin — AAS V3	http://HOST:8090/api/health	liveness	readiness nicht hochgestuft
plugin — OPC-UA Browse UI	http://HOST:12780/api/health	liveness	Port ist nach opc.ua.browser.ui.port Konfiguration (Standard 12780)

Es gibt zwei Anwendungsfälle.

1. Ops-Überprüfung — manuelle Überprüfung, crontab / externe Überwachungs-Readiness-Prüfung
2. CI-Bereitstellungsautovalidierung — deploy:dev Job polling diese URL nach der Bereitstellung (DEPLOY_HEALTH, 240 Sekunden), um das Booten zu überprüfen. Da es readiness bedeutet, ist 503 während des Bootens normal; das Polling wartet auf die UP-Änderung.

Rollentrennung: plantpulse-monitor (:4950) ist ein Infrastruktur-Überwachungsagent, der Infrastruktur- / JVM- / Modulmetriken erfasst und exponiert, während /api/health der Readiness-Endpunkt ist, den jede Web-App selbst bereitstellt. Sie sind nicht austauschbar, sondern ergänzend.

In einer Container-Umgebung beurteilt das Healthcheck bereits jeden App-Readiness in der Compose, daher erhält der Operator mit bin/status.sh einer Zeile das Urteil für alle acht Container zusammen.

Health-Check-Skripte

Mit Health-Check-Skripten können Sie automatisch überprüfen, ob die Hauptservices der Plattform normal funktionieren.

Automatische Health-Checks

Hier ist ein Beispielskript zur automatischen Überprüfung des Status der Hauptservices:

#!/bin/bash
# healthcheck.sh

# 표준 헬스체크 (GET /api/health)
BODY=$(curl -fsS -m 5 http://localhost/api/health 2>/dev/null)
case "$BODY" in
  *'"status":"UP"'*) : ;;  # 정상
  *) echo "[ALERT] PlantPulse server is not responding: ${BODY:-no response}"
     # 알림 발송 로직 추가
     ;;
esac

# PostgreSQL 체크
pg_isready -h HOST -p 5432 -U plantpulse
if [ $? -ne 0 ]; then
    echo "[ALERT] PostgreSQL is not responding"
fi

# Cassandra 체크
nodetool status | grep -q "^UN"
if [ $? -ne 0 ]; then
    echo "[ALERT] Cassandra node is down"
fi

# Redis 체크
redis-cli -a 설치-시-변경 ping | grep -q "PONG"
if [ $? -ne 0 ]; then
    echo "[ALERT] Redis is not responding"
fi

Sie können es bei Crontab registrieren und regelmäßig ausführen:

# 5분마다 헬스체크
*/5 * * * * /opt/scripts/healthcheck.sh >> /var/log/plantpulse-healthcheck.log 2>&1

Grafana-Überwachungs-Dashboard

Die Plattformüberwachung wird visuell über Grafana bereitgestellt. Zugriffs-URL: http://localhost:3000/

Hinweis: Grafana ist ein Open-Source-Datenvisu alisierungs-Tool, das verschiedene Metriken von PlantPulse als Graphen und Diagramme anzeigt. Unter dem Ordner PLANTPULSE werden standardmäßig 5 Dashboards bereitgestellt.

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1. PlantPulse - Server

Ein Dashboard zum Überblick über den Gesamtstatus des Plattformservers.

SUMMARY (Zusammenfassung)

Panel	Typ	Beschreibung
VERSION	Stat	Plattformversionsinformationen
Serverstartdatum	Stat	Engine-Erste-Start-Zeitstempel
CPU-Last	Gauge	Server-CPU-Auslastung
Speichernutzung	Gauge	Speichernutzung des Servers
Empfangene Einträge pro Sekunde	Stat	Nachrichten pro Sekunde (MPS)
Gesamtspeicherung	Stat	Kumulative gespeicherte Datensätze
Netzwerkverzögerung	Stat	Nachrichtenempfangs-Netzwerkverzögerung (ms)
Diagnose	Stat	Diagnoseereignisstatus

SERVER-METRICS (Server-Metriken)

Panel	Typ	Beschreibung
CACHE / MQTT / KAFKA / WEBSOCKET / DATABASE / TSE	Stat	Verbindungsstatus der einzelnen Services
Server-CPU-Auslastung	Graph	CPU-Auslastungs-Zeitreihen-Trend
Speichernutzung des Servers	Graph	Speichernutzungs-Zeitreihen-Trend
JAVA Heap-Nutzung	Graph	JVM Heap-Speichernutzung
Datendatenträger-Lese-/Schreibstatus	Graph	Datenträgerlese-/Schreibverkehr
Protokollweise empfangene Nachrichtenzahl	Graph	Empfangsmengen nach OPC, MQTT, Kafka usw.
Netzwerkverzögerung beim Nachrichtenempfang	Graph	Netzwerkverzögerungs-Zeitreihe
Gesamte empfangene Nachrichtenmenge	Graph	Kumulativ empfangene Nachrichten
Nachrichtenempfang pro Sekunde	Graph	Trend der pro Sekunde empfangenen Nachrichten
Pipeline-Warteschlangen-Wartebestand	Graph	Pipeline-Warteschlangentiefe
Größe der Pipeline-Offload-Warteschlange	Graph	RocksDB Offload-Warteschlange
Fehlerhafte Validierung der Pipeline	Graph	Validierungsfehler
Verarbeitungszeit des Pipeline-Workers	Graph	Worker-Verarbeitungslatenz
Backup-Verarbeitung von Timeout-Meldungen	Graph	Backup-Verarbeitete Einträge
Pipeline-Sampler	Graph	Sammler-Betriebsstatus
Speicherpuffer für Speicherung	Graph	Speicherpuffergröße
Streaming-Verarbeitete Einträge	Graph	WebSocket-Streaming-Durchsatz
Aktive Threads für Streaming-Betrieb	Graph	Streaming-aktive Threads
Streaming-Warteschlange Wartebestand	Graph	Streaming-Warteschlangen-Wartebestand
Speichergeschäfte	Graph	Datenbankgespeicherte Einträge
Speicher-Batch-Anzahl	Graph	Batch-gespeicherte Einträge
Anzahl der Speicherarbeiter	Graph	Speicher-Worker-Anzahl
DDS-Verarbeitung	Graph	Kafka DDS-Verteilungsanzahl
Aktive Threads des asynchronen Pools	Graph	Asynchron aktive Threads
Asynchrone Thread-Pool-Größe	Graph	Thread-Pool-Größe
Fehleranzahl der Diagnose	Graph	Diagnose-Fehler-Trend
Protokollierungsausnahmen	Graph	Ausnahmelog-Trend
GC-Zeit	Graph	JVM GC-Latenz
Datenträgerbelegung	Graph	Datenträgerbelegungs-Trend

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2. PlantPulse - Data Lake House

Dashboard für Überwachung von Leistung und Status von Datenbankschicht und Speicherschicht.

DATA-GATEWAY (Daten-Gateway)

Panel	Beschreibung
TOTAL_QUERY	Gesamtabfragen
QPS	Abfragesätze pro Sekunde (Gauge)
QUERY_LATENCY	Abfrageverzögerungs-Zeitreihe
QUERY_LATENCY_MAX	Maximale Abfrageverzögerung
SUCCESS / ERROR	Erfolgs- und Fehleranzahl

CACHE (REDIS)

Panel	Beschreibung
CLIENTS	Redis-Clientverbindungen
ALLOCATOR	Speicherzuteilungs-Status
KEY_COUNT	Anzahl gespeicherter Keys
FRAGMENTATION	Speicherfragmentierungsquote

CEP (ESPER)

Panel	Beschreibung
JAVA_HEAP_USED	CEP-Engine Heap-Speicher
EVENT_INGESTION_RATE	Ereignis-Ingestion-Rate
EQL_CPU_TIME	EPL-Anfrage CPU-Zeit
EQL_MAP_COUNT	EPL Map-Anzahl
EVENT_INGEST_DIFF	Ereignis-Ingestion-Differenz
EVENT_DELAY_HISTOGRAM	Ereignisverzögerungs-Verteilung
CEP_STATEMENT_MATCH_RATE	Statement-Match-Rate
EQL_STATEMENT_OUTPUT_RATE	Statement-Output-Rate

META-STORE (POSTGRES)

Panel	Beschreibung
TOTAL_CONNECTIONS	Gesamtverbindungen
QUERY_LATENCY	Abfrageverzögerung
TOTAL_READS_HITS	Read-Hit-Anzahl
TOTAL_DB_SIZE	Gesamte Datenbankgröße

EVENT-STORE (CASSANDRA)

Panel	Beschreibung
NATIVE_CLIENT	Native Client-Verbindungen
LATENCY	Lese-/Schreibverzögerung
READ_PER_SECONDS / WRITE_PER_SECONDS	Lese-/Schreibvorgänge pro Sekunde
HEAP / DIRECT_MAPPED_MEMORY	JVM-Speicher
CACHE / CACHE_HIT_RATE	Cache und Hit-Rate
TOTAL_DATA_SIZE	Gesamtdatengröße
MEMTABLE	Memtable-Status
COMPACTION / COMPACTION_BYTES	Komprimierungsstatus
TABLE_COMPACTIONS / TABLE_SSTABLE_COUNT	Tabellen-Komprimierung und SSTable
BLOOM_FILTER_FALSE_RATIO	Bloom-Filter False-Ratio
TABLE_READ_LATENCY / TABLE_RANGE_LATENCY / TABLE_WRITE_LATENCY	Tabellen-Verzögerung
PENDINGS / FLUSH / THREAD_POOL	Ausstehend, Flush, Thread-Pool
STATEMENT / COMMITLOG / EXCEPTION / MUTATION	Interne Metriken
COMPRESSION / TOTAL_SSTABLE	Komprimierung und SSTable-Status

TIMESERIES-STORE (TSE)

Panel	Beschreibung
TSE_MEMORY	Zeitreihen-Engine-Speicher
TSE_HTTP_TIME	HTTP-Antwortzeit
TSE_DATASTORE	Datenspeicher-Status
TSE_QUEUE_PROCESS_COUNT	Warteschlangen-Verarbeitungsanzahl

ANALYTICS-STORE (SPARK)

Panel	Beschreibung
MEMORY_USED	Spark-Speichernutzung
CONNECTION	Verbindungsanzahl
OPERATION	Operationsanzahl
REQUEST_RATE	Anfragerate

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3. PlantPulse - Edge Gateway

Dashboard für Überwachung von Edge-Geräte-Status, PLC-Verbindung und Datenempfangsstatus.

Zusammenfassung-Panels

Panel	Beschreibung
Gesamte Edge-Gateways	Anzahl registrierter Edge-Gateways
Stromversorgung (normal/abnormal)	Anzahl normaler und abnormaler Stromversorgungsstatus
PLC	Anzahl PLC-Verbindungen
Gesamte Datengröße	Gesamtgröße erfasster Daten
Empfang pro Sekunde Summe	Gesamte Empfangsrate aller Edges (Gauge)
Maximale Empfangsverzögerung	Maximale Empfangsverzögerung (ms) (Gauge)
Log	Log-Status

PLC STATUS (PLC-Status)

Panel	Beschreibung
PLC Ping-Fehleranzahl	PLC-Verbindungs-Ping-Fehler-Trend
PLC verbunden / getrennt	PLC-Verbindungsstatus-Trend
PLC-Datenlese-Erfolgsanzahl	Datenleseerfolgs-Trend
PLC-Datenlese-Fehleranzahl	Datenlesefehler-Trend
Systemfehlerzahl-Trend	System-Fehler-Trend

DATA POINT (Datenpunkt)

Panel	Beschreibung
Gesamte Sendung pro Sekunde SUM(MPS)	Gesamtsenderate aller Edges pro Sekunde
Punkt-Übertragungsanzahl	Punkt-Übertragungsanzahl-Trend
Übertragene Punkt-Bytes	Übertragene Datenbytes
Empfangsverzögerung min/avg/max	Empfangsverzögerungs-Verteilung

EDGE H/W (Edge-Hardware)

Panel	Beschreibung
CPU	Edge-Geräte-CPU-Auslastung
Speicher	Speichernutzung
Datenträger (SSD)	Datenträgernutzung
Netzwerk Upload/Download	Netzwerkverkehr
Temperatur	Gerätetemperatur

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4. PlantPulse - Statistiken

Dashboard für Verfolgung langfristiger Statistiken wie täglich wachsende Datenmenge und Systemressourcen-Spitzenwerte. Nützlich zum Verständnis langfristiger Wachstumstrends des Systems.

Panel	Beschreibung
Gesamte Datengröße	Gesamtgröße der gespeicherten Daten
Tägliche Datengesamtgröße	Täglicher Datengröße-Trend
Tägliche Nachrichtenmenge	Tägliche Nachrichtenübertragungsanzahl
Tägliche Datensteigmenge	Täglicher Datensteig-Trend
Nachrichtenempfangsanzahl	Nachrichtenempfangsanzahl-Trend
Durchschnittliche/maximale Netzwerkverzögerung	Netzwerkverzögerungs-Statistiken
SSTABLE-Steigmenge	Cassandra SSTable-Steig-Trend
Maximale DB-Client-Verbindung	Maximale DB-Verbindungen
Maximale Anzahl asynchroner Thread-Ausführungen	Asynchroner Verarbeitungs-Spitzenwert
Maximale JAVA GC-Zeit	Maximale GC-Latenz
Maximale CQL-Vorbereitung	Maximale CQL Prepared Statement
Maximale Partitionsgröße	Maximale Cassandra-Partitionsgröße
Minimale verfügbare JAVA-Heap-Größe	Minimale JVM-Heap-Verfügbarkeit
Maximale asynchrone Thread-Wartezahl	Asynchrone Warteschlangen-Spitzenwert
Maximale Speicherpuffergröße	Speicherpuffer-Maximumwert
Anzahl verarbeiteter Backup-Meldungen	Backup-Verarbeitungsanzahl

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5. PlantPulse - Messaging

Dashboard für Überwachung von MQTT, Kafka und WebSocket Message Broker Status.

SUMMARY (Zusammenfassung)

Panel	Beschreibung
MQTT / KAFKA / WEBSOCKET	Verbindungsstatus der einzelnen Broker
CPU	Server-CPU-Auslastung
JAVA_HEAP	JVM Heap-Nutzung
NETWORK_READ_BYTES	Netzwerk-Empfangsbytes

MQTT

Panel	Beschreibung
CPU_USED	MQTT Broker-CPU (Gauge)
MEMORY_USED	Speichernutzung
CONNECTIONS	Client-Verbindungsanzahl
NETWORK IN/OUT	Netzwerk-Ein-/Ausgang
GC_COUNT / GC_TIME_MS	GC-Anzahl und Latenz
THREAD_COUNT	Thread-Anzahl
INCOMMING / OUTGOING	Empfangs- und Sendenarichtenanzahl
RETAINED_COUNT	Anzahl Retained-Meldungen
SUBSCRIPTIONS	Abonnementanzahl
TOTAL_MESSAGE	Gesamte Nachrichtenanzahl

KAFKA

Panel	Beschreibung
CPU_USED	Kafka Broker-CPU (Gauge)
MEMORY_USED	Speichernutzung
GLOBAL_TOPIC	Globales Thema-Status
NETWORK IN/OUT	Netzwerk-Ein-/Ausgang
TOPIC_BYTE_IN/OUT_PER_SEC	Bytes pro Sekunde nach Thema
MESSAGE_PER_SEC_MEAN_RATE / 1M_RATE	Nachrichtenthroughput pro Sekunde
NETWORK_REQUEST_FETCH	Fetch-Anfragenzahl
OFFLINE_PARTITION_COUNT	Offline-Partitionsanzahl
ACTIVE_CONTROLLER_COUNT	Aktive Controller-Anzahl

WEBSOCKET

Panel	Beschreibung
CPU_USED	WebSocket Server-CPU (Gauge)
MEMORY_USED	Speichernutzung
CONNECTION_COUNT	WebSocket-Verbindungsanzahl
ENQUEUE / DEQUEUE	Warteschlangen-Ein-/Ausgang

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Integration von Überwachungstools

ELK Stack

Sie können Container-Logs über die Filebeat → Logstash → Elasticsearch → Kibana-Pipeline erfassen und eine Log-Such- und Analysisfumgebung aufbauen. Wenn Sie in einer Großumgebung Logs effizient verwalten möchten, sollten Sie eine Implementierung erwägen. Die Container-Standardausgabe wird vom Docker-Logging-Treiber erfasst, Datei-Logs im Container von Host-Mounts (PLANTPULSE_LOG_DIR).