基于时标量测的实时预警方案挺实用的,尤其是电网这种对响应速度要求高的场景。时序数据库的支持让量测数据有时标、有结构,起来方便多了。
脚本驱动的告警规则,灵活度还不错。你可以自定义规则逻辑,调起来就像写前端自动化脚本那种感觉,反应也快,改动方便。
分流的系统架构蛮关键,避免了单点瓶颈,稳定性提升不少。就像拆分前后端项目一样,把压力分摊出去,运行起来更轻盈。
运行状态预测这个思路挺像做 A/B 测试后的趋势判断,它能用历史数据去挖潜在问题,比如频繁波动或突发异常,提前给你打个预警。
告警结果的展示也下了点功夫,不是单纯一个“红灯警报”。它会把图表、历史比对一起列出来,辅助决策做得还蛮丰富的。
如果你在搞和时序数据相关的可视化或者监控系统,可以参考下这些相关资源:
- openGemini 1.2.0 时序数据库:支持高吞吐写入,稳定性挺强
- OpenTSDB 写入方法:适合和 HBase 打配合
- pyculiarity 异常检测:偏向数据方向
- Redis 作为时序数据库:比较轻量级,适合小项目
- 时序数据异常检测综述:适合初学者入门
如果你也在搞电力相关的系统监控,或者对时序数据有兴趣,不妨研究下这个方案,蛮有参考价值的。