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Richten Sie Grafana für Edge ein SiteWise - AWS IoT SiteWise
Konfigurieren Sie die Datenquelle

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Richten Sie Grafana für Edge ein SiteWise

Mit Grafana® können Sie lokale Echtzeit-Überwachungs-Dashboards für Ihre Industriedaten erstellen. Durch die Visualisierung der in InfluxDB® gespeicherten Daten können Sie den Bedienern sofortige Einblicke in die Geräteleistung, Prozesseffizienz und potenzielle Probleme geben. Diese Transparenz am Netzwerkrand ist wichtig für zeitkritische Abläufe und die Aufrechterhaltung der Kontinuität bei Netzwerkunterbrechungen.

Konfigurieren Sie die Datenquelle

Durch die Verbindung von Grafana mit Ihrer InfluxDB-Datenbank entsteht eine leistungsstarke Visualisierungsebene für Ihre Industriedaten. Diese Verbindung ermöglicht Dashboards zur Echtzeitüberwachung, mit denen Betreiber fundierte Entscheidungen ohne Cloud-Abhängigkeiten treffen können.

  1. Greifen Sie lokal auf Ihre Grafana-Instanz zu, indem Sie in Ihrem Browser zu http://127.0.0.1:3000 navigieren. Wenn die Aktivierung von TLS erforderlich ist, finden Sie in der Grafana LabsDokumentation Informationen unter Grafana HTTPS für sicheren Webverkehr einrichten.

  2. Fügen Sie eine InfluxDB-Datenquelle hinzu, die auf den InfluxDB-Zeitreihen-Bucket verweist, in den Node-RED Daten schreibt. Beispiel, WindFarmData. Diese Verbindung stellt die Verbindung zwischen Ihren gespeicherten Daten und der Visualisierungsplattform her.

  3. Detaillierte Anweisungen finden Sie unter Konfiguration der InfluxDB-Datenquelle in der Grafana Labs Dokumentation.

Erstellen Sie ein Grafana-Dashboard für SiteWise Edge-Daten

Die Erstellung eines Dashboards ist der letzte Schritt beim Aufbau Ihrer lokalen Überwachungslösung. Dashboards bieten visuelle Darstellungen Ihrer Industriedaten, sodass Trends, Anomalien und potenzielle Probleme auf einen Blick leichter erkannt werden können.

  • Folgen Sie der Anleitung, um ein Dashboard zu erstellen. Weitere Informationen finden Sie in der Grafana LabsDokumentation unter Erstellen Sie Ihr erstes Dashboard. Bei dieser Vorlage wird davon ausgegangen, dass Ihr Bucket benannt ist WindFarmData und die MessungTurbineData.

    Sie können auch die Schnellstartanleitung verwenden, indem Sie die mitgelieferte Beispiel-Dashboard-Vorlage importieren, um schnell ein Dashboard mit einem Zeitreihendiagramm für die Daten zu erstellen, die Node-RED im vorherigen Abschnitt generiert hat. Diese Vorlage bietet einen Ausgangspunkt, den Sie an Ihre spezifischen Überwachungsanforderungen anpassen können.

    {
  "__inputs": [
    {
      "name": "DS_WINDFARM-DEMO",
      "label": "windfarm-demo",
      "description": "",
      "type": "datasource",
      "pluginId": "influxdb",
      "pluginName": "InfluxDB"
    }
  ],
  "__elements": {},
  "__requires": [
    {
      "type": "grafana",
      "id": "grafana",
      "name": "Grafana",
      "version": "11.6.0-pre"
    },
    {
      "type": "datasource",
      "id": "influxdb",
      "name": "InfluxDB",
      "version": "1.0.0"
    },
    {
      "type": "panel",
      "id": "timeseries",
      "name": "Time series",
      "version": ""
    }
  ],
  "annotations": {
    "list": [
      {
        "builtIn": 1,
        "datasource": {
          "type": "grafana",
          "uid": "-- Grafana --"
        },
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        "hide": true,
        "iconColor": "rgba(0, 211, 255, 1)",
        "name": "Annotations & Alerts",
        "type": "dashboard"
      }
    ]
  },
  "editable": true,
  "fiscalYearStartMonth": 0,
  "graphTooltip": 0,
  "id": null,
  "links": [],
  "panels": [
    {
      "datasource": {
        "type": "influxdb",
        "uid": "${DS_WINDFARM-DEMO}"
      },
      "fieldConfig": {
        "defaults": {
          "color": {
            "mode": "palette-classic"
          },
          "custom": {
            "axisBorderShow": false,
            "axisCenteredZero": false,
            "axisColorMode": "text",
            "axisLabel": "",
            "axisPlacement": "auto",
            "barAlignment": 0,
            "barWidthFactor": 0.6,
            "drawStyle": "line",
            "fillOpacity": 0,
            "gradientMode": "none",
            "hideFrom": {
              "legend": false,
              "tooltip": false,
              "viz": false
            },
            "insertNulls": false,
            "lineInterpolation": "linear",
            "lineWidth": 1,
            "pointSize": 5,
            "scaleDistribution": {
              "type": "linear"
            },
            "showPoints": "auto",
            "spanNulls": false,
            "stacking": {
              "group": "A",
              "mode": "none"
            },
            "thresholdsStyle": {
              "mode": "off"
            }
          },
          "mappings": [],
          "thresholds": {
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              {
                "color": "green"
              },
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                "color": "red",
                "value": 80
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            ]
          }
        },
        "overrides": []
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      "gridPos": {
        "h": 8,
        "w": 12,
        "x": 0,
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      },
      "id": 1,
      "options": {
        "legend": {
          "calcs": [],
          "displayMode": "list",
          "placement": "bottom",
          "showLegend": true
        },
        "tooltip": {
          "hideZeros": false,
          "mode": "single",
          "sort": "none"
        }
      },
      "pluginVersion": "11.6.0-pre",
      "targets": [
        {
          "datasource": {
            "type": "influxdb",
            "uid": "${DS_WINDFARM-DEMO}"
          },
          "query": "from(bucket: \"WindFarmData\")\n  |> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)\n  |> filter(fn: (r) => r[\"_measurement\"] == \"TurbineData\")\n  |> filter(fn: (r) => r[\"_field\"] == \"value\")\n  |> filter(fn: (r) => r[\"name\"] == \"/Renton/WindFarm/Turbine/WindSpeed\")\n  |> filter(fn: (r) => r[\"quality\"] == \"GOOD\")\n  |> aggregateWindow(every: v.windowPeriod, fn: mean, createEmpty: false)\n  |> yield(name: \"mean\")",
          "refId": "A"
        }
      ],
      "title": "Panel Title",
      "type": "timeseries"
    }
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  "templating": {
    "list": []
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  "time": {
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    "to": "now"
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