利用ASP.NET Core开发智能制造工业物联网平台-源码库

从零到一：利用ASP.NET Core构建智能制造工业物联网平台实战

大家好，作为一名在工业软件领域摸爬滚打多年的开发者，我深知将传统制造升级为“智能制造”的痛点和机遇。其中，一个稳定、可扩展的工业物联网平台是核心基石。今天，我想和大家分享如何利用ASP.NET Core，一步步搭建一个属于我们自己的、轻量级但功能完整的智能制造IIoT平台核心。这个过程，我踩过不少坑，也积累了许多实战经验，希望能帮你少走弯路。

一、项目规划与技术栈选型

在动手写代码之前，清晰的蓝图至关重要。我们的平台核心需要处理几个关键任务：海量设备连接与数据采集、实时数据流处理、历史数据存储与查询，以及对外提供统一的API接口。

我的技术栈选择如下：

后端框架: ASP.NET Core 6.0/8.0 (长期支持版本，生态和性能俱佳)。
通信协议: MQTT (用于设备上行数据与指令下发，轻量、异步，非常适合物联网场景)。我们使用 MQTTnet 这个优秀的库来集成MQTT Broker。
实时数据: SignalR (用于向Web前端实时推送设备状态、报警信息)。
数据存储: 时序数据库 InfluxDB (专门为时间序列数据优化，读写性能远超传统关系型数据库) + PostgreSQL (存储设备元数据、用户信息等关系型数据)。
容器化: Docker (保证环境一致性，便于部署)。

踩坑提示: 初期我曾尝试用SQL Server存时序数据，在设备量上来后，插入和聚合查询性能急剧下降。切换到InfluxDB后，问题迎刃而解。术业有专攻，选对数据库是关键。

二、搭建项目骨架与MQTT集成

首先，创建一个空的ASP.NET Core Web API项目。

dotnet new webapi -n SmartFactory.IIoTPlatform
cd SmartFactory.IIoTPlatform

然后，通过NuGet安装核心包：

dotnet add package MQTTnet.AspNetCore
dotnet add package MQTTnet
dotnet add package InfluxDB.Client

接下来，在Program.cs中集成MQTT服务。我们将ASP.NET Core自身作为一个内嵌的MQTT Broker，简化架构。

// Program.cs
using MQTTnet.AspNetCore;
using MQTTnet.Server;

var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);

// 添加MQTT服务
builder.Services.AddHostedMqttServer(mqttServer => {
    mqttServer.WithoutDefaultEndpoint(); // 不使用默认TCP端口，我们用自定义的
})
.AddMqttConnectionHandler()
.AddConnections();

// 配置MQTT端点
builder.WebHost.ConfigureKestrel(serverOptions => {
    serverOptions.ListenAnyIP(1883, listenOptions => listenOptions.UseMqtt()); // MQTT TCP端口
    serverOptions.ListenAnyIP(5000); // HTTP API端口
});

var app = builder.Build();

// 使用MQTT
app.UseMqttServer(mqttServer => {
    // 订阅客户端连接事件，这里是处理设备上线、消息接收的核心
    mqttServer.ClientConnectedAsync += async e => {
        Console.WriteLine($"设备客户端 [{e.ClientId}] 已连接。");
        await Task.CompletedTask;
    };

    mqttServer.InterceptingPublishAsync += async e => {
        // 接收到设备发布的消息，e.ApplicationMessage 包含主题和载荷
        var payload = System.Text.Encoding.UTF8.GetString(e.ApplicationMessage.PayloadSegment);
        Console.WriteLine($"主题: {e.ApplicationMessage.Topic}, 数据: {payload}");
        
        // 这里可以调用服务，将数据转发到数据处理管道（如写入InfluxDB）
        // await _dataProcessingService.ProcessMessageAsync(e.ApplicationMessage.Topic, payload);
        
        await Task.CompletedTask;
    };
});

app.MapControllers();
app.Run();

这样，一个基础的MQTT Broker就运行起来了。设备可以通过tcp://服务器IP:1883连接并上报数据。

三、设计数据模型与InfluxDB集成

设备数据通常是键值对形式，并带有时间戳。我们定义一个简单的数据接收模型。

// Models/TelemetryData.cs
namespace SmartFactory.IIoTPlatform.Models;

public class TelemetryData
{
    public string DeviceId { get; set; } // 设备唯一标识
    public Dictionary Tags { get; set; } // 标签，如生产线、车间
    public Dictionary Fields { get; set; } // 测点字段，如温度、压力、转速
    public DateTime Timestamp { get; set; } // 数据时间
}

然后，创建一个服务来负责将数据写入InfluxDB。首先，在appsettings.json中配置连接信息。

{
  "InfluxDB": {
    "Url": "http://localhost:8086",
    "Token": "your-admin-token",
    "Bucket": "iot_data",
    "Org": "smart_factory"
  }
}

接着，实现数据写入服务：

// Services/InfluxDBService.cs
using InfluxDB.Client;
using InfluxDB.Client.Api.Domain;
using SmartFactory.IIoTPlatform.Models;

namespace SmartFactory.IIoTPlatform.Services;

public interface IInfluxDBService
{
    Task WriteTelemetryAsync(TelemetryData data);
}

public class InfluxDBService : IInfluxDBService
{
    private readonly InfluxDBClient _client;
    private readonly string _bucket;
    private readonly string _org;

    public InfluxDBService(IConfiguration configuration)
    {
        var options = configuration.GetSection("InfluxDB");
        _bucket = options["Bucket"];
        _org = options["Org"];
        _client = InfluxDBClientFactory.Create(options["Url"], options["Token"]);
    }

    public async Task WriteTelemetryAsync(TelemetryData data)
    {
        // 将我们的数据模型转换为InfluxDB的Point数据格式
        var point = InfluxDB.Client.Write.PointData
            .Measurement("device_telemetry") // 测量名称
            .Tag("device_id", data.DeviceId);
        
        // 添加其他标签
        if (data.Tags != null)
        {
            foreach (var tag in data.Tags)
            {
                point = point.Tag(tag.Key, tag.Value?.ToString());
            }
        }

        // 添加字段
        foreach (var field in data.Fields)
        {
            point = point.Field(field.Key, field.Value);
        }

        // 设置时间戳（使用UTC时间）
        point = point.Timestamp(data.Timestamp.ToUniversalTime(), WritePrecision.Ns);

        // 异步写入
        using var writeApi = _client.GetWriteApiAsync();
        await writeApi.WritePointAsync(point, _bucket, _org);
    }

    public void Dispose() => _client?.Dispose();
}

别忘了在Program.cs中注册这个服务为单例：builder.Services.AddSingleton();。

实战经验: InfluxDB的写入性能非常高，但要注意批量写入。在实际生产中，我通常会实现一个缓冲队列，将短时间内收到的多个数据点批量写入，可以极大提升吞吐量并降低数据库压力。

四、构建数据接收API与实时推送

虽然设备主要通过MQTT上报，但我们也可以提供一个HTTP API作为备用或用于模拟数据注入。同时，利用SignalR将重要的状态变化实时推送到监控大屏。

首先，安装SignalR：dotnet add package Microsoft.AspNetCore.SignalR。

创建一个Hub：

// Hubs/MonitoringHub.cs
using Microsoft.AspNetCore.SignalR;

namespace SmartFactory.IIoTPlatform.Hubs;

public class MonitoringHub : Hub
{
    // 客户端可以调用此方法订阅特定设备
    public async Task SubscribeToDevice(string deviceId)
    {
        await Groups.AddToGroupAsync(Context.ConnectionId, deviceId);
    }
}

然后，创建一个控制器，它既接收HTTP上报的数据，又通过Hub广播：

// Controllers/TelemetryController.cs
using Microsoft.AspNetCore.Mvc;
using Microsoft.AspNetCore.SignalR;
using SmartFactory.IIoTPlatform.Hubs;
using SmartFactory.IIoTPlatform.Models;
using SmartFactory.IIoTPlatform.Services;

namespace SmartFactory.IIoTPlatform.Controllers;

[ApiController]
[Route("api/[controller]")]
public class TelemetryController : ControllerBase
{
    private readonly IInfluxDBService _influxService;
    private readonly IHubContext _hubContext;

    public TelemetryController(IInfluxDBService influxService, IHubContext hubContext)
    {
        _influxService = influxService;
        _hubContext = hubContext;
    }

    [HttpPost("upload")]
    public async Task UploadTelemetry([FromBody] TelemetryData data)
    {
        if (data == null || string.IsNullOrEmpty(data.DeviceId))
            return BadRequest("无效的数据格式。");

        // 如果未提供时间戳，使用服务器时间
        if (data.Timestamp == default)
            data.Timestamp = DateTime.UtcNow;

        try
        {
            // 1. 持久化到时序数据库
            await _influxService.WriteTelemetryAsync(data);
            
            // 2. 实时推送到前端（例如，只推送关键指标或报警）
            // 这里示例：如果温度超过阈值，推送报警
            if (data.Fields.TryGetValue("temperature", out double temp) && temp > 100)
            {
                await _hubContext.Clients.Group(data.DeviceId).SendAsync("ReceiveAlert", 
                    new { DeviceId = data.DeviceId, Message = $"温度过高: {temp}°C", Time = data.Timestamp });
            }
            // 也可以推送常规状态更新
            await _hubContext.Clients.Group(data.DeviceId).SendAsync("ReceiveData", data);

            return Ok("数据接收成功。");
        }
        catch (Exception ex)
        {
            // 生产环境应使用结构化日志（如Serilog）
            Console.WriteLine($"写入数据失败: {ex.Message}");
            return StatusCode(500, "数据处理失败。");
        }
    }
}

最后，在Program.cs中注册SignalR：builder.Services.AddSignalR();，并在app.MapControllers();后添加路由：app.MapHub("/monitoringHub");。

五、容器化部署与展望

为了部署方便，我们为每个服务（ASP.NET Core应用、InfluxDB、PostgreSQL）编写Dockerfile，并使用docker-compose.yml编排。

# docker-compose.yml
version: '3.8'

services:
  iot-api:
    build: .
    ports:
      - "5000:5000"
      - "1883:1883"
    depends_on:
      - influxdb
      - postgres
    environment:
      - InfluxDB__Url=http://influxdb:8086
      - ConnectionStrings__DefaultConnection=Host=postgres;Database=iot_metadata;Username=postgres;Password=your_password

  influxdb:
    image: influxdb:2.7
    ports:
      - "8086:8086"
    volumes:
      - influxdb-storage:/var/lib/influxdb2
    environment:
      - DOCKER_INFLUXDB_INIT_MODE=setup
      - DOCKER_INFLUXDB_INIT_USERNAME=admin
      - DOCKER_INFLUXDB_INIT_PASSWORD=your_admin_password
      - DOCKER_INFLUXDB_INIT_ORG=smart_factory
      - DOCKER_INFLUXDB_INIT_BUCKET=iot_data
      - DOCKER_INFLUXDB_INIT_ADMIN_TOKEN=your-super-secret-token

  postgres:
    image: postgres:15
    environment:
      POSTGRES_DB: iot_metadata
      POSTGRES_PASSWORD: your_password
    volumes:
      - postgres-data:/var/lib/postgresql/data

volumes:
  influxdb-storage:
  postgres-data:

运行docker-compose up -d，整个平台就在容器中运行起来了！

至此，我们已经搭建了一个具备设备连接、数据采集、存储和实时推送能力的IIoT平台核心。当然，一个完整的生产平台还需要更多：设备管理、规则引擎（用于复杂事件处理）、数据可视化、安全认证与授权（MQTT和API都需要）、报警管理等。但万变不离其宗，这个核心架构为我们打下了坚实的基础。希望这篇实战指南能为你打开智能制造开发的大门。接下来，你可以基于此，深入探索更多高级特性，构建出更强大的工业物联网系统。

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利用ASP.NET Core开发智能制造工业物联网平台

从零到一：利用ASP.NET Core构建智能制造工业物联网平台实战

一、项目规划与技术栈选型

二、搭建项目骨架与MQTT集成

三、设计数据模型与InfluxDB集成

四、构建数据接收API与实时推送

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