长大桥梁作为一种重要基础设施,提供安全、可靠的通行环境对生产、运输、交通、军事等方面至关重要。为保障桥梁安全稳定的运作,需要对桥梁进行实时监控,从而尽早发现异常情况以及时采取应对措施。桥梁监控具有实时性要求高、监控对象数量多、数据量庞大等特点。因此,本文采用Kafka分布式消息队列、Storm实时处理技术、HBase分布式数据库等大数据处理技术设计实现了长大桥梁实时监控平台,以向用户提供实时的桥梁监控服务以及及时的异常预警服务。本文首先对平台的系统架构方面进行了介绍。然后按照数据采集、监控数据实时分析、桥梁实时监控的顺序对平台的核心处理模块进行了详细设计。其中,在数据采集部分,通过Kafka分布式消息队列对数据传输消息进行缓存,从而实现了监控数据安全、有序、高效、稳定的传输;在监控数据实时分析中,通过Storm实时处理技术和Redis分布式缓存技术完成监控数据的数据解析、分析预警、数据缓存以及数据持久化等处理,一方面向用户提供了异常数据的报警服务,另一方面为实时监控服务提供了数据支持;为了向用户提供桥梁实时监控服务,本文采用echarts脚本框架将监控数据实时分析模块所提供的缓存数据以桥梁为单位进行动态可视化展示,使得用户可以方便快捷的针对指定桥梁进行实时监控。本平台的数据种类多样,既包括桥梁信息、监控传感器信息、异常事件等基本信息,又包括海量的桥梁监控数据,为了能够保证平台高效、稳定的运作,本文摒弃单一的关系型数据库,采用关系型数据库+非关系型数据库的存储模式,设计了适合桥梁监控的、能够处理海量数据的存储架构。在实际测试中,通过模仿同时监控3架桥梁的应用场景,验证了本平台能够满足用户对多架桥梁同时进行监控及异常预警方面的需求。桥梁实时监控可低延迟动态展示指定桥梁的多个维度的状态;分析预警可及时对异常数据进行报警,进而向用户提供了全方位桥梁监控预警服务。