Part 2: 系统架构

文档定位：从宏观视角阐述 AIoT 平台的顶层设计，涵盖逻辑架构、业务架构、技术架构及数据架构，为系统建设提供全景蓝图。

2.1 总体架构蓝图 (Logical Architecture)

本平台遵循标准的物联网四层架构模型，自下而上构建“感知-连接-平台-应用”的完整生态闭环。

graph TD
    subgraph AppLayer [应用层 Application]
        A1[智慧物业<br>Smart Property]
        A2[智慧园区<br>Smart Campus]
        A3[数据大屏<br>Dashboard]
        A4[移动端<br>Mobile App]
    end

    subgraph PlatformLayer [平台层 Platform]
        P1[<b>业务中台</b><br>用户/权限/流程/消息]
        P2[<b>IoT中台</b><br>设备/规则/告警/指令]
        P3[<b>数据中台</b><br>时序存储/数据清洗/分析]
    end

    subgraph NetworkLayer [网络层 Network]
        N1[IoT Gateway<br>协议适配]
        N2[API Gateway<br>流量分发]
        N3[Edge Node<br>边缘计算节点]
    end

    subgraph PerceptionLayer [感知层 Perception]
        S1[传感器<br>Sensors]
        S2[智能设备<br>Smart Devices]
        S3[控制器<br>Controllers]
        S4[工控机<br>IPC]
    end

    PerceptionLayer -->|MQTT/TCP/HTTP| NetworkLayer
    NetworkLayer -->|RPC/MQ| PlatformLayer
    PlatformLayer -->|REST/WS| AppLayer

核心分层定义

感知层 (Perception)：物理世界的数字触角，包含各类环境传感器、视频监控、门禁闸机及边缘网关。
网络层 (Network)：连接物理与数字的桥梁，负责多协议（TCP/MQTT/HTTP）的统一接入与边缘协同。
平台层 (Platform)：系统的核心大脑，提供设备管理、规则引擎、业务逻辑编排及数据治理能力。
应用层 (Application)：面向最终用户的业务场景，如安保巡更、保洁排班、设施维保等 SaaS 应用。

2.2 业务架构 (Business Architecture)

平台采用 “以台促用” 的建设思路，概括为 “一个底座，两大中心，N个应用”。

2.2.1 两大核心中心

IoT 连接中心 (IoT Center)
- 核心能力：解决设备“连得入、存得下、管得住”的问题。
- 功能模块：物模型定义、设备生命周期管理、规则引擎、OTA 升级。
业务运营中心 (Business Center / Ops)
- 核心能力：解决业务“流程化、标准化、智能化”的问题。
- 功能模块：
  - 保洁条线：智能排班、耗材管理、公厕异味监测。
  - 安保条线：电子巡更、应急报警、视频 AI 联动。
  - 工程条线：设备台账、预防性维保、工单流转。

2.3 技术架构 (Technical Architecture)

基于 Spring Cloud Alibaba 微服务体系，采用存算分离与读写分离设计，确保系统的高可用与高扩展。

2.3.1 微服务分层实现

分层	服务组件 (Service)	关键技术	职责说明
网关层	`viewsh-gateway`	Spring Cloud Gateway	HTTP 流量入口，鉴权、限流、路由。
	`viewsh-module-iot-gateway`	Netty / Vert.x	以及高性能设备接入，支持 TCP/MQTT 长连接。
业务层	`viewsh-module-system`	Spring Boot	统一认证 (OAuth2)、RBAC 权限、多租户管理。
	`viewsh-module-ops`	Spring Boot + Flowable	业务逻辑处理，集成工作流引擎处理复杂工单。
	`viewsh-module-iot`	Spring Boot	设备元数据管理，指令下发，规则计算。
支撑层	`viewsh-module-infra`	MinIO / XXL-Job	文件存储、定时任务、通知服务 (SMS/Mail)。

2.3.2 关键技术决策

通信框架：采用 Netty/Vert.x 构建高性能物联网关，解决百万级设备并发连接问题。
异步解耦：引入 RocketMQ，将设备上报数据与业务处理逻辑解耦，实现削峰填谷。
分布式事务：使用 Seata 保证跨服务的业务数据一致性。

2.4 数据架构 (Data Architecture)

数据是 AIoT 平台的资产核心，采用 “冷热分离 + 时序优化” 的混合存储策略。

2.4.1 数据流向图

[设备 Device] 
     ↓ (Telemetry Data)
[IoT Gateway]
     ↓ (MQ Message)
[数据清洗/规则引擎] 
     │
     ├─(实时热数据/告警)─> [Redis] ──> [实时大屏/Web推送]
     │
     ├─(设备历史日志)───> [TDengine] (时序数据库)
     │
     └─(业务状态/元数据)─> [MySQL] (关系型数据库)

2.4.2 存储选型

时序数据 (Time-Series)：使用 TDengine 存储设备上报的高频遥测数据（如温度、电压），利用其超级表特性实现高性能写入与聚合查询。
业务数据 (Relational)：使用 MySQL (或国产达梦/人大金仓) 存储用户、设备档案、工单记录等强一致性业务数据。
缓存数据 (Cache)：使用 Redis 存储设备在线状态、Token 令牌及高频配置，保障低延迟访问。

2.5 部署架构

支持纯容器化 (Docker-Compose) 与云原生 (K8s) 两种部署模式，具备良好的云中立性。

接入层：支持多节点负载均衡 (SLB -> Nginx -> Gateways)。
服务层：无状态节点，支持 HPA 弹性伸缩。
数据层：支持主从/集群部署，保障数据可靠性。

5.5 KiB Raw Blame History Unescape Escape