在企业生产管理过程中，设备运行状态实时分析至关重要，直接与企业生产效率和经济效益挂钩。本文提出一种基于Kafka、Storm、Redis架构实现设备运行状态实时分析系统设计。Kafka+Storm+Redis是一种经典的大数据流式计算框架，可用于实时运行数据分析、实时告警数据分析等，核心思路是将流式计算分解成3个模块。如下图所示：

流式计算框架

设备运行状态实时分析系统主要功能是实时收集设备运行状态数据，并对这些数据实时计算，最后将结果保存起来，以便于展示。具体过程如下：

1、在设备运行状态实时分析系统中，采用Kafka作为数据缓冲。目标是解决数据采集与数据处理速度不一致性问题，另外，考虑到Kafka是一个分布式的，支持多副本的消息队列，因而可用在设备运行状态数据量超大的应用场景。

2、系统采用Storm不断地从Kafka中拉取数据进行实时分析，数据分析过程中可能会检索历史数据（从Redis或其它存储系统中），对当前结果和历史数据合并后进一步写入后端存储系统。

3、Storm将计算产生的结果存储到Redis中，以应对后端高并发查询。如果数据量较大，单机Redis实例无法满足存储和性能要求，则可使用Redis Cluster解决方案。

我们知道，Storm对Kafka和Redis均提供很好的支持，设备运行状态实时分析系统集成示例如下：

Strom集成Kafka和Redis