在物联网数据爆炸式增长的今天，企业面临实时决策滞后、云端带宽压力大、敏感数据隐私泄露等问题。Maxdoop 物联网全栈开发平台，以AI 边缘网技术为核心引擎，通过 “边缘节点本地化处理 + 云边协同智能调度” 架构，将数据处理与 AI 推理能力下沉至设备端或本地网关，在降低云端依赖、减少传输延迟的同时，为企业打造 “实时响应、安全可控、智能高效” 的物联网业务闭环。

一、技术栈支撑：

Maxdoop 的技术栈设计深度适配 AI 边缘网的 “端 - 边 - 云协同” 需求，确保边缘智能从 “技术概念” 落地为 “业务能力”。

后端技术栈：

基于 SpringBoot、Dubbo、SpringCloud 构建微服务架构，结合 MyBatis-Plus 数据访问层优化与 Shiro+JWT 权限体系，保障边缘节点与云端平台的安全通信。支持容器化部署，可灵活适配边缘节点的轻量化硬件环境。

前端技术栈：

采用 Vue+Element-Plus+TypeScript 构建响应式界面，搭配Vite 构建工具提升加载速度，完美适配边缘场景下 “实时数据高频刷新” 的需求。支持 PC / 平板 / 移动端多端协同，管理人员可通过可视化大屏实时查看边缘节点的 AI 推理结果，或通过移动端接收边缘告警推送，实现 “边缘事件 - 云端监控 - 人工干预” 的无缝衔接。

二、核心优势：

1.AI 边缘网技术：

以边缘节点为计算核心，支持在设备端或本地网关部署 AI 模型，实现数据本地化处理与推理。通过云边协同架构，云端仅接收边缘节点的分析结果，降低传输带宽消耗的同时，避免敏感数据上传云端导致的隐私泄露风险。支持边缘模型 OTA 更新，无需现场操作即可迭代 AI 算法。

2. 多协议设备接入：

提供 MQTT、TCP、UDP、CoAP、WebSocket 等协议组件，兼容自定义消息协议，覆盖边缘场景下各类设备的接入需求，无论是低功耗传感器NB-IoT/LoRaWAN的零星数据上报，还是高清摄像头WiFi/5G的视频流传输，均可通过 Maxdoop 实现 “协议归一化”，为边缘 AI 推理提供统一数据输入。

3. 云边协同运维：

配套边缘专属调试工具，支持实时监控边缘节点的 CPU / 内存占用、数据链路状态、AI 模型推理耗时，异常时自动触发告警。提供原始数据调试功能，可回溯边缘节点的推理过程，助力工程师快速定位问题，保障边缘智能的稳定运行。

4. 可视化大屏服务：

内置多行业大屏模板工业监控 / 智慧园区 / 能源管理，支持定制化开发边缘 AI 数据专题大屏，直观呈现边缘节点的核心指标：如 “某厂区边缘摄像头的当日异常逗留次数”“变电站边缘 AI 检测的设备高温预警趋势”，帮助管理层快速掌握边缘智能带来的业务改善效果。

5. 权限与业务解耦的多租户管理：

菜单、按钮及数据权限与业务逻辑完全分离，支持多租户模式 —— 不同企业 / 部门的边缘节点数据独立存储、权限独立配置，确保 A 租户的边缘 AI 推理结果不会被 B 租户访问，满足跨组织协作场景下的边缘数据安全需求。

6. 代码生成工具：

提供代码生成器，可自动生 Controller、Service、Dao等底层代码，减少 70% 以上的重复开发工作量，工程师可聚焦边缘算法调优，而非基础代码编写，加速边缘智能的业务落地。

7. 多数据库兼容适配：

支持 MySQL、PostgreSQL、达梦等数据库，可直接对接企业现有数据存储环境。边缘节点的 AI 推理结果可实时写入本地数据库，或同步至云端中心数据库，避免数据迁移成本，保障 “边缘 - 云端” 数据一致性。

三、界面预览：

结语：

Maxdoop 通过将 AI 边缘网技术深度融入物联网全栈能力，重新定义了企业物联网的价值边界：不再是 “简单的数据采集工具”，而是 “实时响应、安全可控、智能协同” 的业务决策中枢。无论是工业场景的设备异常预警、智慧园区的人员行为管控，还是能源领域的边缘能耗优化，Maxdoop 都能通过 “边缘实时处理 + 云端全局调度”，帮助企业以更低成本、更高效率拥抱物联网智能化转型，让每一个边缘节点都成为 “业务价值创造的起点”。