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构建一个基于Ubuntu22.04的物联网原型系统，包含：1. 模拟传感器数据生成 2. MQTT消息代理 3. 边缘AI推理（使用TensorFlow Lite）4. 数据可视化看板 5. 告警规则引擎。要求使用Python实现，支持Docker一键部署。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
最近在折腾物联网项目时，发现用Ubuntu 22.04做开发环境特别顺手。这个LTS版本不仅稳定性强，对新兴的物联网工具链支持也很完善。今天就来分享下如何用它在5分钟内搭建完整的物联网原型系统，从数据采集到可视化全流程打通。
环境准备
首先在Ubuntu 22.04上安装必备组件：Python 3.10、Docker和Mosquitto。这三个组件分别对应核心开发语言、容器化部署和MQTT通信。用apt-get安装时记得加上--no-install-recommends参数，能避免装一堆不必要的依赖。模拟传感器数据
用Python的random模块模拟温湿度传感器数据，每2秒生成一次读数。这里有个小技巧：给数据加上时间戳和设备ID字段，方便后续追踪。为了更真实，可以给数值添加±0.5的随机波动，模拟实际传感器的微小误差。MQTT消息中枢
Mosquitto作为轻量级MQTT broker，配置起来非常简单。只需修改两处：设置允许匿名连接（开发阶段方便调试），以及修改监听端口为1883。Python端用paho-mqtt库发布数据，记得要处理连接中断后的自动重连逻辑。
边缘AI处理
用TensorFlow Lite做本地推理是个明智的选择。相比完整版TF，它体积小且启动快。我测试过一个预训练的异常检测模型，在树莓派上都能流畅运行。关键点是要做好模型量化，把FP32转为INT8后，模型大小能缩小4倍，推理速度提升3倍。可视化看板
Grafana+InfluxDB的组合堪称黄金搭档。InfluxDB的时序数据存储性能很强，Grafana则提供了丰富的仪表盘模板。通过MQTT订阅获取数据后，用Telegraf中间件写入数据库。建议预先设计好数据看板的布局，把关键指标放在首屏。告警规则引擎
在Grafana上设置阈值告警只是基础玩法。更专业的做法是用Python写个规则引擎，结合多条件判断（比如连续3次超限才触发）。告警信息可以通过SMTP邮件或者Webhook推送到钉钉/企业微信。
整个项目用Docker Compose编排后，部署变得异常简单。所有服务之间的网络连接、端口映射都在YAML文件里定义好。测试时发现个细节：Ubuntu 22.04默认的防火墙规则需要调整，记得开放相关端口。
最近在InsCode(快马)平台上尝试部署类似项目时，发现它的一键部署功能确实省心。不需要手动配置服务器环境，上传Dockerfile后就能自动构建镜像。对于需要快速验证想件的物联网原型开发，这种即开即用的体验特别友好。平台内置的Web终端还能直接调试容器，比本地开发更方便。
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