基于CentOS Stream 8的物联网数据采集与展示方案

系统架构全景图

图表

一、系统平台优化（CentOS Stream 8）

1. 系统基础配置

bash

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# 1. 系统更新与加固
sudo dnf update -y
sudo dnf install epel-release -y sudo dnf install fail2ban firewalld -y # 2. 创建专用运维账户 sudo useradd -m -s /bin/bash iotadmin sudo passwd iotadmin sudo usermod -aG wheel iotadmin # 3. SSH安全加固 sudo sed -i 's/^PermitRootLogin yes/PermitRootLogin no/' /etc/ssh/sshd_config sudo sed -i 's/^PasswordAuthentication yes/PasswordAuthentication no/' /etc/ssh/sshd_config sudo systemctl restart sshd # 4. 防火墙配置 sudo systemctl enable --now firewalld sudo firewall-cmd --permanent --add-port=1883/tcp # MQTT sudo firewall-cmd --permanent --add-port=8883/tcp # MQTT/SSL sudo firewall-cmd --permanent --add-port=9092/tcp # Kafka sudo firewall-cmd --permanent --add-port=3000/tcp # Grafana sudo firewall-cmd --reload

2. 内核参数优化（/etc/sysctl.conf）

conf

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# 网络性能优化
net.core.somaxconn = 65535
net.core.netdev_max_backlog = 65536
net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 65536

# 文件句柄限制
fs.file-max = 2097152
fs.nr_open = 2097152

# MQTT连接优化
net.ipv4.tcp_keepalive_time = 600
net.ipv4.tcp_keepalive_probes = 3
net.ipv4.tcp_keepalive_intvl = 15

二、MQTT Broker集群部署（EMQX企业版）

1. 集群化部署

bash

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# 安装EMQX企业版
curl -s https://assets.emqx.com/scripts/install-emqx-rpm.sh | sudo bash sudo dnf install emqx-enterprise -y # 配置集群（3节点示例） # 节点1（10.0.0.1）： echo "cluster.name = iot_platform" >> /etc/emqx/emqx.conf echo "node.name = [email protected]" >> /etc/emqx/emqx.conf # 节点2（10.0.0.2）： emqx_ctl cluster join [email protected]

2. 安全加固配置

bash

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# 1. 启用TLS加密
sudo mkdir /etc/emqx/certs
sudo certbot certonly --standalone -d mqtt.example.com sudo cp /etc/letsencrypt/live/mqtt.example.com/* /etc/emqx/certs/ # 2. 配置EMQX（/etc/emqx/emqx.conf） listeners.ssl.default { bind = "0.0.0.0:8883" max_connections = 100000 ssl_options { keyfile = "/etc/emqx/certs/privkey.pem" certfile = "/etc/emqx/certs/fullchain.pem" } } # 3. 设备级认证 emqx_ctl users add device_001 $6$rounds=10000$somesalt$hashed_password

3. 主题权限控制

conf

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# /etc/emqx/acl.conf
{allow, {user, "device_001"}, publish, ["sensors/001/#"]}
{allow, {user, "backend"}, subscribe, ["sensors/#"]}
{deny, all}

三、数据处理与存储架构

1. 消息队列缓冲（Kafka）

bash

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# 安装Kafka
wget https://downloads.apache.org/kafka/3.4.0/kafka_2.13-3.4.0.tgz
tar -xzf kafka_2.13-3.4.0.tgz

# 配置集群（3节点）
# server.properties broker.id=1 listeners=PLAINTEXT://:9092 advertised.listeners=PLAINTEXT://node1:9092 zookeeper.connect=node1:2181,node2:2181,node3:2181

2. 时序数据库（TimescaleDB）

bash

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# 安装PostgreSQL 15 + TimescaleDB
sudo dnf install https://download.postgresql.org/pub/repos/yum/reporpms/EL-8-x86_64/pgdg-redhat-repo-latest.noarch.rpm
sudo dnf module disable postgresql
sudo dnf install postgresql15-server postgresql15-contrib timescaledb-2-postgresql-15 # 初始化数据库 sudo /usr/pgsql-15/bin/postgresql-15-setup initdb sudo systemctl enable --now postgresql-15 # 创建超级表 CREATE TABLE sensor_data ( time TIMESTAMPTZ NOT NULL, device_id TEXT NOT NULL, value DOUBLE PRECISION NOT NULL ); SELECT create_hypertable('sensor_data', 'time');

3. 数据清洗服务（Python示例）

python

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from kafka import KafkaConsumer
import psycopg2

# Kafka消费者
consumer = KafkaConsumer( 'raw_sensor_data', bootstrap_servers=['kafka1:9092', 'kafka2:9092'], security_protocol='SSL', ssl_cafile='ca.pem' ) # TimescaleDB连接 conn = psycopg2.connect("dbname=tsdb user=tsdbadmin") cursor = conn.cursor() for message in consumer: data = json.loads(message.value) # 数据验证 if not validate_sensor_data(data): continue # 数据清洗 cleaned = clean_data(data) # 写入数据库 cursor.execute( "INSERT INTO sensor_data (time, device_id, value) VALUES (%s, %s, %s)", (cleaned['timestamp'], cleaned['device_id'], cleaned['value']) ) conn.commit() # 更新缓存 redis.set(f"latest:{cleaned['device_id']}", json.dumps(cleaned))

四、安全加固体系

1. 传输层安全

协议	端口	加密方式	证书管理
MQTT	8883	TLS 1.3	Let's Encrypt自动更新
HTTPS	443	TLS 1.3	企业级证书
Database	5432	TLS双向认证	自签名CA

2. 数据加密策略

python

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# 设备端数据加密示例
from cryptography.hazmat.primitives.ciphers import Cipher, algorithms, modes from cryptography.hazmat.backends import default_backend def encrypt_data(data, key): iv = os.urandom(12) cipher = Cipher( algorithms.AES(key), modes.GCM(iv), backend=default_backend() ) encryptor = cipher.encryptor() ciphertext = encryptor.update(data) + encryptor.finalize() return iv + encryptor.tag + ciphertext

3. 访问控制矩阵

角色	MQTT权限	DB访问	API权限
设备	发布特定主题	无	无
数据服务	订阅所有主题	只写	内部网络访问
前端应用	无	只读	JWT认证+RBAC
管理员	管理主题	读写	管理员权限

五、运维监控体系

1. 监控组件部署

bash

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# Prometheus安装
sudo dnf install prometheus

# Node Exporter
sudo dnf install node_exporter # Grafana sudo dnf install grafana

2. 关键监控指标

yaml

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# prometheus.yml 片段
scrape_configs:
  - job_name: 'emqx' static_configs: - targets: ['emqx1:18083', 'emqx2:18083'] - job_name: 'postgres' static_configs: - targets: ['db1:9187'] - job_name: 'kafka' static_configs: - targets: ['kafka1:7071']

3. 告警规则示例

yaml

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groups:
- name: MQTT服务
  rules: - alert: EMQX节点离线 expr: up{job="emqx"} == 0 for: 5m labels: severity: critical annotations: summary: "MQTT节点 {{ $labels.instance }} 离线" - alert: 消息积压 expr: kafka_consumergroup_lag > 10000 for: 10m labels: severity: warning

六、设备接入与扩展方案

1. 设备接入流程

图表

2. 设备管理API设计

python

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# 设备注册API
@app.route('/api/v1/devices', methods=['POST']) @jwt_required() def register_device(): data = request.get_json() device_id = generate_device_id() # 创建数据库记录 db.execute(""" INSERT INTO devices (id, name, type, owner) VALUES (%s, %s, %s, %s) """, (device_id, data['name'], data['type'], get_jwt_identity())) # 生成设备凭证 credential = generate_device_credential(device_id) return jsonify({ 'device_id': device_id, 'username': credential['username'], 'password': credential['password'], 'certificate': credential['cert_pem'] }), 201

3. 多协议支持方案

协议	转换方式	适用场景
HTTP	EMQX Webhook	传统设备改造
CoAP	CoAP-MQTT代理网关	低功耗设备
Modbus	边缘计算转换	工业设备
LoRaWAN	网络服务器集成	长距离物联网

七、日常运维手册

1. 备份策略

bash

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# 数据库每日备份
pg_dump -U postgres -Fc tsdb > /backup/tsdb-$(date +%F).dump # 配置文件备份 rsync -av /etc/emqx /backup/configs/emqx rsync -av /etc/kafka /backup/configs/kafka # 证书备份 tar -czf /backup/certs-$(date +%F).tar.gz /etc/letsencrypt/{live,archive}

2. 灾难恢复流程

恢复最新数据库备份
重建EMQX集群
恢复Kafka偏移量
验证数据完整性
逐步恢复设备连接

3. 性能调优命令

bash

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# 查看MQTT连接数
emqx_ctl clients list

# 检查Kafka积压
kafka-consumer-groups.sh --describe --group data_consumers

# 时序数据库维护
timescaledb-tune --quiet --yes

八、扩展架构设计

1. 边缘计算集成

图表

2. 数据管道扩展

python

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# 添加AI处理管道
from kafka import KafkaProducer

ai_producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='kafka:9092') def process_for_ai(data): # 特征提取 features = extract_features(data) # 发送到AI服务队列 ai_producer.send('ai_processing', json.dumps(features).encode()) # 在清洗服务中调用 process_for_ai(cleaned_data)

3. 多区域部署

bash

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# 跨区域EMQX集群
emqx_ctl cluster join [email protected]

# 数据库级联复制
# 主库（欧洲）
CREATE PUBLICATION euro_publication FOR TABLE sensor_data;

# 从库（亚洲） CREATE SUBSCRIPTION asia_subscription CONNECTION 'host=euro-db port=5432 dbname=tsdb' PUBLICATION euro_publication;

九、前端展示系统

1. 实时数据大屏

javascript

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// 使用MQTT.js直接订阅
const client = mqtt.connect('wss://mqtt.example.com:8084/mqtt', { username: 'web_user', password: 'secure_token' }) client.subscribe('sensors/+/status') client.on('message', (topic, payload) => { const data = JSON.parse(payload) updateDashboard(data) })

2. 设备管理界面功能

设备状态监控（在线/离线）
实时数据曲线（Chart.js）
历史数据查询（时间范围选择）
告警管理（阈值设置）
固件OTA升级

3. 移动APP集成

kotlin

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// Android数据获取示例
suspend fun fetchSensorData(deviceId: String): List<SensorData> { return withContext(Dispatchers.IO) { val response = apiService.getDeviceData( deviceId = deviceId, from = Instant.now().minus(1, ChronoUnit.DAYS).toString(), to = Instant.now().toString() ) response.data ?: emptyList() } }

十、持续演进路线

阶段1（基础平台）
- EMQX集群部署
- 核心数据处理流水线
- 基础监控
阶段2（安全加固）
- 设备证书管理
- 数据端到端加密
- 审计日志
阶段3（智能扩展）
- 边缘计算节点
- AI异常检测
- 预测性维护
阶段4（全球化部署）
- 多区域集群
- 数据主权合规
- 跨云架构

本方案基于CentOS Stream 8构建了企业级物联网平台，通过多层次安全加固、全链路监控、弹性扩展架构，支持从数百到数百万设备的平滑扩展，日均处理能力可达亿级数据点，满足工业4.0场景需求。