一、背景：单机房看曲线，多机房看“态势” 

很多团队一开始只在单机房放几个温湿度计，Zabbix 或本地屏看一眼就够。但当机房变成「北京 + 上海 + 深圳」三个点，问题就变了：

单机房解决的是“看得见”，跨城多机房要解决的是：

统一建模、边缘自治、云端集中观测

本文基于一套已落地的轻量架构：

以太网温湿度传感器(PoE/RJ45, Modbus TCP)
        ↓ 502
边缘网关(Linux/工控机, 协议转换+缓存)
        ↓ MQTT over TLS(8883)
腾讯云 IoT Explorer(物模型/规则引擎)
        ↓
CTSDB/CKafka → 云图大屏 + 企业微信告警

二、架构设计：云边端三层解耦 

1. 端侧：H-THRJ45以太网温湿度传感器 

选型要点不是“准不准”，而是“好不好收敛”：

每个机房放一台边缘网关（树莓派 / x86 小主机 / 工控机），只做四件事：

for sensor in sensors:
    raw = modbus_read(sensor.ip, 40001, 2)
    payload = {
        "temperature": raw[0] * 0.1,
        "humidity": raw[1] * 0.1,
        "dew_point": calc_dew_point(t, h),
        "site": "bj-IDC-01",
        "ts": sample_time  # 用采样时间，不用发送时间
    }
    if mqtt_connected:
        publish(payload)
    else:
        local_cache.append(payload)

，否则断网补传后曲线会“瞬移”。

在 IoT Explorer 建一个产品「MultiSite-TH-Gateway」，字段统一：

这样云端不用关心“北京还是上海”，只处理标准事件流。

三、跨城网络与可靠性设计（踩坑重点） 

网关 → 云 MQTT Broker : 8883/TCP 出方向

不需要公网 IP、不需要端口映射、不需要 VPN 打通所有机房。

"q": "cached"   // realtime / cached / repaired

大屏上缓存数据用灰色，实时数据用彩色——运维一眼能看出“这块数据是补的”。

SELECT
  site_id,
  zone,
  temperature,
  humidity
FROM
  $thing/up/property/PRODUCT_ID/+
WHERE
  temperature > 28 OR humidity > 70

触发动作：SCF → 企业微信机器人 + 云图告警角标。

四、云图大屏：从“曲线”到“指挥态势” 

大屏不是堆图表，而是分三层：

五、可运行采集脚本（边缘网关核心版） 

# edge_th_collector.py
import time, json
from pymodbus.client import ModbusTcpClient
from paho.mqtt import client as mqtt

SITE_ID = "bj-IDC-01"
BROKER = "iot-mqtt.example.com"
PORT = 8883
TOPIC = "site/th/upload"

sensors = {
    "cold-01": "192.168.100.10",
    "hot-01":  "192.168.100.11",
    "ups-01":  "192.168.100.12",
}

def dew_point(t, h):
    a, b = 17.27, 237.7
    r = (a * t) / (b + t) + math.log(h / 100.0)
    return round((b * r) / (a - r), 1)

def read_sensor(ip):
    c = ModbusTcpClient(ip, port=502, timeout=2)
    if not c.connect():
        return None
    try:
        rr = c.read_holding_registers(0, 4, slave=1)
        if rr.is_error():
            return None
        t = rr.registers[0] * 0.1
        h = rr.registers[1] * 0.1
        return {
            "temperature": t,
            "humidity": h,
            "dew_point": dew_point(t, h),
            "status": rr.registers[3]
        }
    finally:
        c.close()

def main():
    while True:
        for zone, ip in sensors.items():
            d = read_sensor(ip)
            if not d:
                continue
            payload = {
                "method": "report",
                "params": {
                    "site_id": SITE_ID,
                    "zone": zone,
                    "temperature": d["temperature"],
                    "humidity": d["humidity"],
                    "dew_point": d["dew_point"],
                    "sensor_status": d["status"],
                    "sample_ts": int(time.time())
                }
            }
            # 实际项目里这里加 TLS 证书 + 本地缓存
            print(json.dumps(payload))
        time.sleep(10)

if __name__ == "__main__":
    main()

跨城多机房温湿度监控，本质不是“把温度计连上网”，而是：

当你能在一张云图大屏上，看到北京冷通道 22.4℃、上海热通道 30.1℃、深圳 UPS 室露点异常——

这时候“动环”才真正从“抄表”变成“运维决策”。

跨城多机房统一监控实战：以太网温湿度传感器 + 边缘网关 + 云图大屏

工程师

编程语言

基于PoE以太网传感器与ModbusTCP构建跨城机房动环监控架构，通过边缘网关实现数据采集、协议转换及断网续传，借助MQTT接入腾讯云IoTExplorer统一物模型，支持多站点云端集中观测、实时告警及云图大屏态势展示，解决多机房环境数据分散与协同管理难题。

数据丢失

数据云

TLS证书

SQLite

Linux

JSON

MQTT

让每一个 Agent，都跑在云上

iot-class

ctsdb

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跨城多机房统一监控实战：以太网温湿度传感器 + 边缘网关 + 云图大屏

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