物联网 · 设备管理

物联网设备监控平台

统一的物联网设备管理平台,集成边缘节点数据,提供设备远程监控、故障诊断、远程控制等完整的IoT解决方案

全面的IoT设备管理能力

海量设备接入、实时监控、远程控制、数据分析

🌐

海量设备接入

支持百万级设备并发接入,兼容MQTT、CoAP、HTTP等主流物联网协议

📊

实时数据监控

毫秒级数据采集,实时展示设备运行状态和关键指标,支持可视化大屏

🎮

远程控制

支持设备远程配置、固件升级、指令下发等远程管理功能

🔔

智能告警

灵活的告警规则配置,支持多渠道通知,故障快速定位和预警

🔗

边缘计算

支持边缘节点部署,本地数据处理和过滤,降低云端负载

📈

数据分析

设备数据统计分析,运行报表生成,支持数据导出和API对接

现代化技术栈

高可用、可扩展的IoT平台架构

前端
Vue 3
Grafana
ECharts
后端
Spring Boot
EMQ X
Kafka
数据存储
TimescaleDB
Redis Cluster
PostgreSQL

项目开发详情

从架构设计到生产部署的完整IoT平台建设

📋项目背景

该项目是为某智慧园区开发的物联网设备监控平台,园区内部署了5000+个各类传感器和智能设备,包括环境监测、安防监控、能耗管理、停车管理等多个子系统。项目目标是建立统一的IoT管理平台,打破数据孤岛,实现园区智慧化运营。

⚙️技术实现

采用云边协同架构,边缘侧部署数据采集网关,云端构建统一的设备管理和数据分析平台。使用EMQ X作为MQTT消息中间件,支持海量设备并发连接。

  • 设备接入层:EMQ X集群支持10万级设备并发连接,兼容多种物联网协议
  • 消息处理层:Kafka集群处理设备数据流,支持每秒百万级消息吞吐
  • 数据存储层:TimescaleDB存储时序数据,PostgreSQL存储设备元数据
  • 边缘计算层:部署边缘网关进行本地数据过滤和预处理,降低云端压力
  • 应用服务层:Spring Boot微服务架构,提供设备管理、告警、分析等功能

🎯技术难点与解决方案

难点1:海量设备并发接入

5000+设备同时在线,每秒产生数万条数据,对系统并发能力要求高。

解决方案:EMQ X采用分布式集群部署,支持水平扩展。设计设备分组策略,按区域和类型分配到不同的MQTT节点。使用连接池和消息队列削峰,保证系统稳定性。

难点2:多协议设备兼容

园区设备来自不同厂商,使用MQTT、Modbus、HTTP等多种协议,数据格式不统一。

解决方案:设计统一的设备模型和数据标准化层。边缘网关负责协议转换,将各种协议数据统一转换为平台标准格式。建立设备类型库,支持快速配置新设备接入。

难点3:时序数据高效存储查询

每日产生数亿条时序数据,传统数据库难以满足存储和查询性能需求。

解决方案:选用TimescaleDB时序数据库,利用自动分区和压缩功能。设计数据保留策略,热数据保留在SSD,冷数据自动迁移到HDD。使用连续聚合预计算常用指标,查询响应时间控制在200ms以内。

📊项目成果

  • 成功接入5200+台设备,涵盖12个子系统,设备在线率达99.5%
  • 消息处理能力达到每秒10万条,数据延迟小于100ms
  • 每日存储数据量2亿+条,历史数据查询响应时间平均150ms
  • 告警响应时间小于5秒,故障定位效率提升80%
  • 园区能耗降低15%,设备维护成本降低30%
  • 为园区智慧化运营提供了坚实的数据基础

💡项目亮点

  • 云边协同架构,边缘节点可离线运行,网络恢复后自动数据同步
  • 设备影子机制,即使设备离线也能获取最后状态和进行配置
  • 规则引擎支持复杂告警条件,无需编码即可配置业务规则
  • Grafana可视化大屏,支持拖拽式自定义仪表盘
  • 完善的API接口,支持与第三方系统集成

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