システムモニタリング

概要

PlantPulse のモニタリングは 3 階層 で構成されています。各階層のツールを組み合わせて使用することで、問題を早期に発見し、迅速に対応できます。

階層	責務	頻度
L1 ホスト/スタック	コンテナ状態·ヘルス、リソース使用量、ヘルス応答	毎分～5分 (自動/手動)
L2 プラットフォーム組込	モジュール別ビジネスメトリクス (スループット、ラグ、キュー深度、JVM)	リアルタイム
L3 外部モニタリング	長期トレンド、アラーム、マルチホスト統合ビュー	リアルタイム

プラットフォームサービスモジュール

PlantPulse は plantpulse- プレフィックスで始まる複数のサービスモジュールで構成されています。モジュールとコンテナは 1:1 ではありません — アプリケーション 6 つはそれぞれコンテナを持ち、残りのインフラモジュールは plantpulse-datalake コンテナ 1 つ内で協働します。

どこにあるか	モジュール
独立コンテナ	plantpulse-server-web · plantpulse-batch-web · plantpulse-warehouse · plantpulse-plugin-opcua-server · plantpulse-plugin-aasx-server · plantpulse-ha
plantpulse-datalake コンテナ内	storage · messaging · analytics · timeseries · workflow · cep · data-gateway · sql · monitor · backup

コンテナ単位の状態はホストから bin/status.sh で、データレイク内のモジュール単位の状態はコンテナ内の status.sh で確認します。以下の «ポート» はそのモジュールが コンテナ内で 開くポートであり、ホストに公開されるのはその一部です → ポート設定情報

コアサービスモジュール

モジュール	ポート	説明
plantpulse-server	80 / 443 / 7443	ウェブサーバーおよび管理コンソール、REST API
plantpulse-cep	7400 / 7401	複合イベント処理エンジン (Esper)
plantpulse-batch	9500	バッチ処理サーバー
plantpulse-data-gateway	5500	データゲートウェイ (HTTP REST ベースのデータ照会)
plantpulse-sql	4000	SQL クエリツール
plantpulse-monitor	4950 (HTTPS)	システムモニタリングエージェント。ホストに公開される唯一のヘルスポート
plantpulse-warehouse	9600	データウェアハウス
plantpulse-plugin-opcua-server	11004 / 11005	OPC-UA サーバープラグイン
plantpulse-plugin-aasx-server	(ホスト非公開)	AASX サーバープラグイン
plantpulse-ha	10210	冗長化復旧デーモン
plantpulse-proxy	80 / 443 / 1883 / 1884	ユーザー·設備が接する唯一の入口

メッセージングモジュール (plantpulse-messaging)

サービス	ポート	説明
Kafka	9092	分散メッセージストリーミング
MQTT	1883	IoT 軽量メッセージプロトコル
MQTT Enterprise	-	MQTT エンタープライズエディション

ストレージモジュール (plantpulse-storage)

サービス	ポート	説明
Cassandra 6.0	9042	時系列データベース (CQL)
PostgreSQL	5432	メタデータリレーショナルデータベース
Valkey (Redis)	6379	インメモリキャッシュ
MinIO	9000	オブジェクトストレージ (S3 互換)
JanusGraph	-	グラフデータベース
RustFS / WeedFS	-	分散ファイルシステム

分析モジュール (plantpulse-analytics)

サービス	ポート	説明
Spark Master	7077	分散分析エンジン
Spark UI	4440	Spark 管理コンソール
Kyuubi	10000	分散 SQL ゲートウェイ (JDBC/Thrift)
Gravitino	19001	データカタログ
Hadoop	-	分散ファイルシステム
Hive	-	データウェアハウスクエリエンジン

時系列モジュール (plantpulse-timeseries)

サービス	ポート	説明
時系列エンジン	7800	時系列データ処理エンジン
時系列 UI	3000	時系列データ可視化 UI

ワークフローモジュール (plantpulse-workflow)

サービス	ポート	説明
Temporal	7233	分散ワークフローエンジン (Web UI 8233)
Kestra	8380	ワークフローオーケストレーション / スケジューラ

ユーティリティモジュール

モジュール	説明
plantpulse-datalake-cli (pd)	データレイク起動/停止/再起動·設定·ノード管理 CLI
plantpulse-setup	初期セットアップツール (モデル、CSV 設定)
plantpulse-backup	バックアップサービス
plantpulse-recovery	データ復旧ツール
plantpulse-exporter	アセットデータエクスポートツール
plantpulse-migrator	データマイグレーションツール (Spark ベース)
plantpulse-mirror-maker	データレプリケーションツール
plantpulse-simulator	データシミュレーター (テスト用)
plantpulse-api	REST API クライアントライブラリ

サービス状態確認

ホストから スタック全体の状態を最初に確認します。

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

インフラモジュールのポート単位の状態は データレイクコンテナ内 で確認します。

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

出力例:

==============================================================================================================
 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

上記リストにアプリコンテナが表示されない理由

データレイク内の status.sh はそのコンテナ内のモジュールのみを確認します。PP_SERVER · PP_BATCH · PP_WAREHOUSE · PP_PLUGIN 項目が STOPPED と表示されたり、まったく表示されなくても障害ではありません — それらのアプリはそれぞれのコンテナで実行されており、判定はホストの bin/status.sh が行います。

環境変数

ホスト側の値は /opt/kopens/plantpulse-platform-docker/bin/env.sh で、コンテナが実際に見る値は compose/docker-compose.yml で調整されます。詳細な関係と優先順位は 環境変数リファレンス に記載されています。以下はコンテナ内で有効な名前です。

変数	説明	例
PP_SCHEME	スキーマ名	PP
PP_MODE	実行モード	MASTER
PP_HOST_IP	内部 IP	192.168.0.41
PP_SERVICE_IP	サービス IP	192.168.0.41
PP_MASTER_IP	マスターノード IP	192.168.0.41
PP_DATA_DIR	データディレクトリ	/data1/pp-data
PP_TEMP_DIR	テンポラリディレクトリ	/data1/pp-temp
PP_BACKUP_DIR	バックアップディレクトリ	/data1/pp-backup
PP_CLUSTER_CORES	クラスター CPU コア数	16
PP_CLUSTER_MEMORY_BY_CORE	コア当たりメモリ	2G
PP_OPTIONS	追加オプション (JSON)	{"use-infra":true,"use-app":true}

モニタリング対象

PlantPulse プラットフォームでモニタリングすべき主要対象と項目は以下の通りです。各項目を定期的に確認することで、安定した運用の維持に役立ちます。

対象	モニタリング項目
アプリケーションサーバー	CPU、メモリ、ディスク、スレッド
JVM	ヒープメモリ、GC、クラスローディング
PostgreSQL	コネクションプール、クエリ性能、ディスク
Cassandra	クラスター状態、レイテンシ、コンパクション
Redis	メモリ、ヒット率、接続数
エンジン	パイプラインスループット、キュー深度、エラー率
ネットワーク	OPC 接続、WebSocket、レイテンシ

ウェブコンソールモニタリング

システムモニタリング画面

パス: /monitoring/index

リアルタイムシステム状態をダッシュボード形式で表示します。各指標が下表の「正常範囲」を超える場合、パフォーマンス低下の原因となる可能性があるため確認してください。

指標	説明	正常範囲
CPU 使用率	サーバー CPU 負荷	< 70%
JVM ヒープメモリ	ヒープ使用量/最大	< 80%
アクティブスレッド	動作中スレッド数	< 500
MPS (Messages/sec)	1 秒当たりのメッセージ処理数	設定された rate limit 以下
パイプラインキュー	待機中のメッセージ数	< 10,000
DB 接続	アクティブな DB 接続数	< プール最大値

サーバーステータス

パス: /server/status

項目	説明
サーバー稼働時間	Uptime
エンジン状態	RUNNING / STOPPED / ERROR
最終起動時刻	エンジン最終起動日時
バージョン情報	プラットフォームバージョン

ログモニタリング

ログはシステムの動作状態を記録するテキストファイルです。問題が発生した場合、ログを確認することで原因の特定に大きく役立ちます。

ホストから — logs.sh

コンテナが 8 個あるため、どのコンテナに問題があるか不明な場合は引数なしで 実行するのが最速です。

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)

デフォルトは 最後の N 行 (デフォルト 200) を出力して終了 です。リアルタイムで追跡するには -f を追加してください。

コンテナ内のログファイル

# 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

ログをホストに一括コピーするには ./tools/copy-log-to-local.sh を、サポート要求用バンドルは ./doctor.sh を使用します。

ログレベル

レベル	説明
INFO	正常動作情報です
WARN	警告メッセージです (パフォーマンス低下、リトライなどの状況)
ERROR	エラーが発生しました (処理失敗、接続エラーなど)

主要ログパターン

以下のログパターンが表示される場合、対応する処置を実行してください:

パターン	意味
Engine started successfully	エンジンが正常に起動されました
Pipeline queue overflow	パイプラインキューが超過しました — 処理速度を確認してください
Cassandra connection failed	Cassandra 接続に失敗しました — クラスター状態を確認してください
OPC connection lost	OPC サーバー接続が切断されました — ネットワークおよび OPC サーバーを確認してください
Rate limit exceeded	処理率が超過しました — engine.pipeline.ratelimit 値を調整してください

データベースモニタリング

データベースの状態を定期的にモニタリングすることで、パフォーマンス低下や障害を事前に予防できます。

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 状態コード:

状態	説明
UN	Up / Normal — 正常状態です
DN	Down / Normal — ノードがダウンしている状態です
UJ	Up / Joining — クラスターに参加中です
UL	Up / Leaving — クラスターから離脱中です

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 モニタリング

お知らせ: JMX(Java Management Extensions)は Java アプリケーションの内部状態を外部から監視するための技術です。PlantPulse は JMX を通じて 150 個以上の属性を提供しています。

JMX 接続

# 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
• カテゴリ: engine、cache、storage、network、pipeline、cep、scheduler、monitoring など 12 個

主要 JMX 属性

属性	説明
engine.status	エンジン状態
engine.uptime	稼働時間
pipeline.queue.size	パイプラインキューサイズ
pipeline.mps	1 秒当たりのメッセージ処理数
cache.tag.count	キャッシュされたタグ数
storage.cassandra.status	Cassandra 接続状態

Codahale Metrics

お知らせ: Codahale Metrics はアプリケーションのパフォーマンス指標を収集するライブラリです。PlantPulse では 70 個以上のメトリクスが収集され、/admin/tool/metrics パスで照会できます。

メトリクスタイプ

タイプ	説明
Counter	累積カウンターです (イベント数、エラー数など)
Timer	処理時間を測定します (平均、p95、p99)
Histogram	値の分布を表示します (キュー深度、バッチサイズ)
Gauge	現在時点の値を表示します (アクティブ接続、メモリ)

標準ヘルスチェック API

ウェブアプリ / プラグインサービスはプラットフォーム共通仕様のヘルスチェックエンドポイント GET /api/health を提供します。 主要ウェブアプリ(server / batch / cep / sql / data-gateway)において、このエンドポイントは readiness の意味 です — プロセス(コンテキスト)が生きているだけでは UP を報告せず、内部エンジン / 主要依存関係が正常でトラフィックを受ける準備ができた場合のみ UP を返します (2026-06 プラットフォーム設計決定)。

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 — 準備完了時のみ 200 UP。起動進行中は 503 STARTING、起動完了後の依存関係部分障害は 503 DEGRADED で区別報告されます。
• 依存関係ピングなし — checks は各サービスが既に保持する インメモリ状態フラグのみ を読みます (ライブ DB クエリ / ネットワークピング禁止 — ポーリングがデータストアに負荷をかけません)。
• 匿名アクセス — 認証なしで呼び出せます (運用点検 / デプロイ自動検証用)。
• キャッシュなし — Cache-Control: no-cache シリーズヘッダが常に含まれます。
• 応答フィールドは status / service(アーティファクト名) / ts(epoch ms) + readiness 昇格サービスの checks(サービス別チェック詳細)です。

サービス	ヘルス URL	意味	checks / 備考
server	http://HOST:80/api/health	readiness	engine — エンジンライフサイクル状態(全段階起動完了 RUNNING の場合のみ UP)
batch	http://HOST:9500/api/health	readiness	timer(バッチパイプライン稼働) / redis(InMemory 接続)
cep	http://HOST:7400/api/health	readiness	engine(CEP エンジン+コンシューマ+復旧完了) / redis(InMemory 接続)
sql	https://HOST:4001/api/health	readiness	database_manager(DB マネージャー初期化完了) — HTTPS で提供
data-gateway	http://HOST:5500/api/health	readiness	database / inmemory / query_log — このパスのみ HTTPS 強制(CONFIDENTIAL)から除外、localhost HTTP プローブ許可
warehouse (s3 サービス)	http://HOST:9600/api/health	readiness	temporal — Temporal ワーカー登録完了。未登録の場合は STARTING + 503 (ウェブサーバーが先に起動し、ワーカーが後続するため、起動直後 503 は正常)。共通 3 フィールド + システム/JVM メトリクス含む
plugin — AAS V3	http://HOST:8090/api/health	liveness	readiness 非昇格
plugin — OPC-UA Browse UI	http://HOST:12780/api/health	liveness	ポートは opc.ua.browser.ui.port 設定 (デフォルト 12780)

用途は 2 つです。

1. 運用点検 — 手動確認、crontab / 外部モニタリングの readiness プローブ
2. CI デプロイ自動検証 — deploy:dev ジョブがデプロイ後このURL をポーリング(DEPLOY_HEALTH、240秒)して起動を確認します (設定およびデプロイガイド参照)。readiness の意味のため 起動中の 503 は正常 でありポーリングが UP 転換を待ちます。

役割分担: plantpulse-monitor(:4950)はホスト / JVM / モジュール指標を収集·公開する インフラモニタリングエージェント であり、/api/health は各ウェブアプリ自身が提供する readiness エンドポイント です。相互置換関係ではなく補完関係です。

コンテナ環境では各アプリの readiness を compose の healthcheck が既に判定しているため、運用者は bin/status.sh 1 行で 8 コンテナの判定をまとめて得られます。

ヘルスチェックスクリプト

ヘルスチェックスクリプトを活用することで、プラットフォームの主要サービスが正常に動作しているかを自動で確認できます。

自動ヘルスチェック

以下は主要サービスの状態を自動で点検するスクリプト例です:

#!/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

crontab に登録して定期実行できます:

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

Grafana モニタリングダッシュボード

プラットフォームモニタリングは Grafana を通じて可視化されます。接続 URL: http://localhost:3000/

お知らせ: Grafana はオープンソースのデータ可視化ツールで、PlantPulse の各種メトリクスをグラフとチャートで表示します。PLANTPULSE フォルダ配下に 5 つのダッシュボードがデフォルトで提供されます。

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1. PlantPulse - サーバー

プラットフォームサーバーの全体状態を一目で把握できるコアダッシュボードです。

SUMMARY (サマリ)

パネル	種類	説明
VERSION	Stat	プラットフォームバージョン情報
サーバー起動日	Stat	エンジン最初の起動日時
CPU 負荷	Gauge	サーバー CPU 使用率
メモリ使用率	Gauge	サーバーメモリ使用率
1 秒当たり受信件数	Stat	1 秒当たりのメッセージ受信数 (MPS)
全体保存件数	Stat	累積保存データ件数
ネットワーク遅延	Stat	メッセージ受信ネットワーク遅延(ms)
診断	Stat	診断イベント状態

SERVER-METRICS (サーバーメトリクス)

パネル	種類	説明
CACHE / MQTT / KAFKA / WEBSOCKET / DATABASE / TSE	Stat	各サービス接続状態
サーバー CPU 使用率	Graph	CPU 使用率の時系列推移
サーバーメモリ使用量	Graph	メモリ使用量の時系列推移
JAVA ヒープ使用量	Graph	JVM ヒープメモリ使用量
データ DISK R/W 状況	Graph	ディスク読み書きトラフィック
プロトコル別メッセージ受信件数	Graph	OPC、MQTT、Kafka などプロトコル別受信数
メッセージ受信ネットワーク遅延	Graph	ネットワーク遅延の時系列
全体メッセージ受信量	Graph	累積メッセージ受信量
メッセージ受信件数 BY 1SEC	Graph	1 秒当たりのメッセージ受信推移
パイプラインウェイティングキュー	Graph	パイプラインキュー深度
パイプラインオフロードキューサイズ	Graph	RocksDB オフロードキュー
パイプラインバリデーション失敗件	Graph	有効性検証失敗件数
パイプラインワーカー処理時間	Graph	ワーカー処理所要時間
タイムアウトメッセージバックアップ処理	Graph	タイムアウトメッセージバックアップ件数
パイプラインコレクター	Graph	コレクター動作状況
ストレージ保存バッファ	Graph	保存バッファサイズ
ストリーミング処理件数	Graph	WebSocket ストリーミング処理量
ストリーミング動作スレッド件数	Graph	ストリーミングアクティブスレッド
ストリーミングウェイティングキュー件数	Graph	ストリーミングキュー待機件数
ストレージ保存件数	Graph	DB 保存件数
ストレージバッチ件数	Graph	バッチ保存件数
ストレージワーカー件数	Graph	保存ワーカー数
DDS 処理件数	Graph	Kafka DDS 配分件数
非同期スレッドアクティブカウント	Graph	非同期実行アクティブスレッド
非同期スレッドプールサイズ	Graph	スレッドプールサイズ
診断エラー件数	Graph	診断エラー発生推移
ロギング例外	Graph	例外ログ発生推移
GC 時間	Graph	JVM GC 所要時間
DISK 使用量	Graph	ディスク使用量推移

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2. PlantPulse - データレイクハウス

データベースおよびストレージ層のパフォーマンスと状態をモニタリングするダッシュボードです。

DATA-GATEWAY (データゲートウェイ)

パネル	説明
TOTAL_QUERY	全体クエリ件数
QPS	1 秒当たりのクエリ処理量 (Gauge)
QUERY_LATENCY	クエリ遅延の時系列
QUERY_LATENCY_MAX	最大クエリ遅延
SUCCESS / ERROR	成功およびエラー件数

CACHE (REDIS)

パネル	説明
CLIENTS	Redis クライアント接続数
ALLOCATOR	メモリアロケーター状態
KEY_COUNT	保存キー数
FRAGMENTATION	メモリ断片化率

CEP (ESPER)

パネル	説明
JAVA_HEAP_USED	CEP エンジンヒープメモリ
EVENT_INGESTION_RATE	イベントインジェスト比率
EQL_CPU_TIME	EPL クエリ CPU 時間
EQL_MAP_COUNT	EPL マップカウント
EVENT_INGEST_DIFF	イベントインジェスト差分
EVENT_DELAY_HISTOGRAM	イベント遅延分布
CEP_STATEMENT_MATCH_RATE	ステートメントマッチング比率
EQL_STATEMENT_OUTPUT_RATE	ステートメント出力比率

META-STORE (POSTGRES)

パネル	説明
TOTAL_CONNECTIONS	全体接続数
QUERY_LATENCY	クエリ遅延
TOTAL_READS_HITS	読取ヒット件数
TOTAL_DB_SIZE	全体 DB サイズ

EVENT-STORE (CASSANDRA)

パネル	説明
NATIVE_CLIENT	ネイティブクライアント接続
LATENCY	読取/書込遅延
READ_PER_SECONDS / WRITE_PER_SECONDS	1 秒当たりの読取/書込
HEAP / DIRECT_MAPPED_MEMORY	JVM メモリ
CACHE / CACHE_HIT_RATE	キャッシュおよびヒット率
TOTAL_DATA_SIZE	全体データサイズ
MEMTABLE	Memtable 状態
COMPACTION / COMPACTION_BYTES	コンパクション状況
TABLE_COMPACTIONS / TABLE_SSTABLE_COUNT	テーブル別コンパクション及び SSTable
BLOOM_FILTER_FALSE_RATIO	ブルームフィルター誤検出率
TABLE_READ_LATENCY / TABLE_RANGE_LATENCY / TABLE_WRITE_LATENCY	テーブル別遅延
PENDINGS / FLUSH / THREAD_POOL	待機、フラッシュ、スレッドプール
STATEMENT / COMMITLOG / EXCEPTION / MUTATION	内部メトリクス
COMPRESSION / TOTAL_SSTABLE	圧縮および SSTable 状況

TIMESERIES-STORE (TSE)

パネル	説明
TSE_MEMORY	時系列エンジンメモリ
TSE_HTTP_TIME	HTTP 応答時間
TSE_DATASTORE	データストア状態
TSE_QUEUE_PROCESS_COUNT	キュー処理件数

ANALYTICS-STORE (SPARK)

パネル	説明
MEMORY_USED	Spark メモリ使用量
CONNECTION	接続数
OPERATION	操作数
REQUEST_RATE	リクエスト比率

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3. PlantPulse - エッジゲートウェイ

エッジデバイスの状態、PLC 接続、データ受信状況をモニタリングするダッシュボードです。

サマリパネル

パネル	説明
全体エッジゲートウェイ	登録されたエッジゲートウェイ数
電源 (正常/異常)	電源状態正常および異常件数
PLC	PLC 接続数
全体データ容量	収集された全体データサイズ
1 秒当たり受信合計件数	全体エッジの 1 秒当たり受信合計 (Gauge)
データ受信最大遅延	最大受信遅延(ms) (Gauge)
ログ	ログ状態

PLC STATUS (PLC 状態)

パネル	説明
PLC ピング失敗件数	PLC 接続ピング失敗推移
PLC 接続済み / 接続切断	PLC 接続状態推移
PLC 値読取成功件数	データ読取成功推移
PLC データ読取失敗件数	データ読取失敗推移
システムエラー件数トレンド	システムエラー推移

DATA POINT (データポイント)

パネル	説明
1 秒当たり全体送信件数 SUM(MPS)	全体エッジ 1 秒当たり送信合計
ポイント送信件	ポイント送信件数推移
送信ポイントバイト	送信データバイト
受信最低/平均/最大遅延	受信遅延分布

EDGE H/W (エッジハードウェア)

パネル	説明
CPU	エッジデバイス CPU 使用率
メモリ	メモリ使用量
ディスク (SSD)	ディスク使用量
ネットワークアップロード/ダウンロード	ネットワークトラフィック
温度	デバイス温度

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4. PlantPulse - 統計

日別データ増加量、システムリソースピーク値などの長期統計を追跡するダッシュボードです。システムの長期的な成長トレンドを把握するのに有用です。

パネル	説明
全体データ容量	全体保存データサイズ
日別データ全体容量	日別データ容量推移
日別メッセージ送信量	日別メッセージ送信件数
日別データ増加量	日別データ増加推移
メッセージ受信件数	メッセージ受信件数推移
ネットワーク遅延平均/最大値	ネットワーク遅延統計
SSTABLE 増加量	Cassandra SSTable 増加推移
最大 DB クライアント接続	DB 接続最大値
非同期スレッド最大実行件数	非同期処理ピーク
JAVA 最大 GC 時間	GC 最大所要時間
CQL 準備最大件数	CQL Prepared Statement 最大値
最大パーティションサイズ	Cassandra パーティション最大サイズ
JAVA ヒープ最小余裕サイズ	JVM ヒープ余裕最小値
非同期スレッド最大待機件数	非同期キュー最大待機
最大メモリバッファサイズ	メモリバッファ最大値
バックアップメッセージ処理件数	バックアップ処理件数

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5. PlantPulse - メッセージング

MQTT、Kafka、WebSocket メッセージブローカーの状態をモニタリングするダッシュボードです。

SUMMARY (サマリ)

パネル	説明
MQTT / KAFKA / WEBSOCKET	各ブローカー接続状態
CPU	サーバー CPU 使用率
JAVA_HEAP	JVM ヒープ使用量
NETWORK_READ_BYTES	ネットワーク受信バイト

MQTT

パネル	説明
CPU_USED	MQTT ブローカー CPU (Gauge)
MEMORY_USED	メモリ使用量
CONNECTIONS	クライアント接続数
NETWORK IN/OUT	ネットワーク入出力
GC_COUNT / GC_TIME_MS	GC 回数および所要時間
THREAD_COUNT	スレッド数
INCOMMING / OUTGOING	受信および送信メッセージ数
RETAINED_COUNT	Retained メッセージ数
SUBSCRIPTIONS	サブスクリプション数
TOTAL_MESSAGE	全体メッセージ数

KAFKA

パネル	説明
CPU_USED	Kafka ブローカー CPU (Gauge)
MEMORY_USED	メモリ使用量
GLOBAL_TOPIC	グローバルトピック状況
NETWORK IN/OUT	ネットワーク入出力
TOPIC_BYTE_IN/OUT_PER_SEC	トピック別 1 秒当たりバイト
MESSAGE_PER_SEC_MEAN_RATE / 1M_RATE	1 秒当たりのメッセージ処理量
NETWORK_REQUEST_FETCH	Fetch リクエスト件数
OFFLINE_PARTITION_COUNT	オフラインパーティション数
ACTIVE_CONTROLLER_COUNT	アクティブコントローラー数

WEBSOCKET

パネル	説明
CPU_USED	WebSocket サーバー CPU (Gauge)
MEMORY_USED	メモリ使用量
CONNECTION_COUNT	WebSocket 接続数
ENQUEUE / DEQUEUE	キュー入出力件数

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モニタリングツール連携

ELK Stack

コンテナログを Filebeat → Logstash → Elasticsearch → Kibana パイプラインで収集し、ログ検索および分析環境を構築できます。大規模運用環境でログを効率的に管理したい場合は、導入検討をお勧めします。コンテナ標準出力は docker ロギングドライバーで、コンテナ内のファイルログはホストマウント(PLANTPULSE_LOG_DIR)で収集します。