GrilloGrillo 如何使用 Grafana 可视化其地震检测系统
Andres Meira 在 2010 年 7.0 级地震重创海地之前和之后都曾住在那里。在为克林顿基金会帮助海地重建工作了两年后，他于 2017 年搬到墨西哥——那一年，墨西哥遭受了三次 6 级及以上的地震袭击。
尽管看起来如此，Meira 并不是在“追逐”地震。但在过去三年里，作为 Grillo 的 CEO 和创始人，他一直致力于为世界上一些最偏远、最脆弱地区的人们提供有效、经济实惠的地震检测系统。
世界上只有两个国家拥有全国性的地震早期预警系统，分别在日本和台湾。墨西哥有一个系统，但只是部分覆盖。智利在 1960 年发生了历史上最大的 9.5 级地震，但智利没有这样的系统。这就是为什么我们今年去了那里。
Andres Meira, Grillo 首席执行官兼创始人
Grillo 是一家社会企业初创公司，主要由国际开发援助机构 USAID 资助，其地震检测技术基于物联网构建。“我们创建了自己的传感器、软件以及驱动传感器的固件，然后将来自传感器的数据发送到云端，”Meira 说。
Meira 说，借助包括 Grafana 在内的云技术，“这些技术非常、非常经济实惠，而且非常可伸缩，我们得以创造出历史上需要数百人团队才能完成的事情。”更不用说可能耗资数亿美元；日本的地震预警系统耗资 10 亿美元建造。
在墨西哥本地…
Grillo 的五十个传感器被放置在墨西哥沿太平洋海岸断层线的一些最贫困、最农村地区，位于学校、医院、消防站和政府大楼等任何有稳定互联网连接的地方。（智利目前也有大约 10 个传感器。）Meira 说：“一旦我们建立了这个网络，我们所有的传感器每秒都会传输大量数据。”利用团队中四位博士和数学家编写的算法，Grillo 系统可以确定“它是地震还是路过的卡车，”他说。
如果是地震，将通过 Twitter (@GrilloAlerta) 和 Grillo.app 发送警报。Grillo.app 是一个网站，但具有应用的用户体验，可在智能手机和台式机上轻松访问。（两国智能手机普及率都很高。）该公司还可能与地方政府合作，通过扬声器或其他方式发布警报。Grillo 目前正与一个包含 20,000 名用户的测试组合作，希望很快向公众发布产品。
Meira 计划将业务扩展到墨西哥和智利之外。“一旦我们创建了传感器、软件和云系统，我想我们可以将其推广到任何地方，”他说。当然，“安装一个传感器本身就是一项巨大的挑战。这不像去洛杉矶或纽约，那里能找到数百万人。你是在一个只有三个人的小村庄，那里没有人有互联网，所以你必须去下一个地方。”
安装一个传感器本身就是一项巨大的挑战。这不像去洛杉矶或纽约，那里能找到数百万人。你是在一个只有三个人的小村庄，那里没有人有互联网。
Andres Meira, Grillo 首席执行官兼创始人
…以及云端
团队持续努力的一件事是保持尽可能低的延迟。Meira 说：“通过我们编写的软件，我们确保现场记录的所有数据都能正确地传输到云端，并且在传输过程中不会丢失任何数据，如果断电，也能正确恢复并在时间上始终同步。”“我们确保以尽可能低的延迟处理数据，这样一旦发生地震，我们就不会浪费任何毫秒。”
这是因为每一毫秒都可能产生影响。“地震并不特别快：它每秒移动大约 4 公里，而通过互联网发送的东西则以光速传播，”Meira 解释道。“当我们的一个传感器在瓦哈卡检测到地震时，我们会立即通过云端发送警报。从人们收到警报开始，地震波大约需要 80 秒才能传到墨西哥城，因为它必须传播这段距离。如果地震发生在阿卡普尔科，距离更近，你可能只有 60 秒的提前时间。”
目前，使用 Microsoft Azure 云，Grillo 系统的延迟为 70 毫秒。“数据中心只需要尽可能靠近传感器，”他说。“我们甚至可能在当地设置服务器，但我们更喜欢使用云。每秒的数据量并不多；除了遥测数据的体积，我们更关心可靠性，这非常困难。墨西哥的雨季通常意味着互联网信号会变得有点不稳定。而在智利，我们通常使用的以太网不太好，所以我们使用 4G，那里的 4G 非常棒。”
数据传输到云端后，原始数据存储在一个大型数据库中。它也会被放入 InfluxDB 数据库，“因为这在 Grafana 中效果很好，”Meira 说。
可视化数据
地震在可视化时非常独特：地震仪显示清晰的波形。但在很长一段时间里，Grillo 团队并没有定期可视化他们正在汇编的数据。Meira 说：“我们能够使用一些 Python 代码绘制出波形，但我们没有将其自动化，也没有一直在做。”当他们决定寻找一个可视化解决方案时，Meira 发现了 Grafana，并喜欢它看起来非常灵活和轻量级。
Meira 说：“我们想，‘看看它能处理多少数据。’所以我们推送了所有的传感器数据。我们大约有 60 个传感器，每个传感器每秒发送大约 90 个读数。这是一个巨大的数据负载，在 IoT 中通常不常见。实际上，它运行得非常好。所以现在我们在办公室里有一些面板，向我们展示不同站点的状态以及所有实时地震数据流。显然，我们不使用这个来发送地震检测警报。我们只是在办公室里将其用作视觉检查。”
Meira 和他的团队正从墨西哥城的办公室里，努力突破 IoT 世界和科学研究领域的界限。Meira 说：“通常创建这些地震检测系统的是政府，他们拥有庞大的研究机构和巨额预算。但有了像 Grafana、云以及我们使用的所有 IoT 可用技术这样的工具，我们认为我们可以自己做得更好。对我们来说，我们所做工作的‘影响力’是关键驱动力。”
