3. 移动巡检系统架构：四层架构解析

数字工地移动巡检系统采用分层解耦的四层架构，从终端到数据存储形成完整闭环。每一层承担独立职责，并通过标准化接口进行通信，保障系统在高并发、弱网环境下的稳定运行与续航表现。

3.1 四层架构总览

系统架构自下而上分为：物联网设备接入层、数据层、后端服务层、前端移动端。各层之间通过 RESTful API、MQTT 消息队列、WebSocket 等协议进行数据交换。

3.2 各层职责与关键技术

3.3 前端移动端架构详解

移动端是巡检人员直接操作的界面，其架构设计直接影响用户体验和设备续航。移动端内部采用 MVVM 模式，分为视图层、视图模型层、数据层。

• 视图层（View）：负责 UI 渲染，包括巡检任务列表、表单填写、拍照上传、轨迹地图等组件。
• 视图模型层（ViewModel）：处理业务逻辑，如任务状态变更、表单校验、数据同步策略。
• 数据层（Model）：管理本地数据库（SQLite）、网络请求（Axios / Fetch）、离线队列。

3.4 后端服务层架构详解

后端服务层是系统的中枢，负责处理来自移动端的请求，并调度工作流引擎执行巡检任务。该层采用微服务架构，主要包含以下核心服务：

1. 工作流引擎服务：基于 BPMN 2.0 标准，管理巡检任务的创建、流转、审批、关闭等生命周期。
2. 任务调度服务：定时生成巡检计划，根据人员排班和地理位置分配任务。
3. 数据聚合服务：将来自物联网设备的数据与巡检记录关联，生成综合报告。
4. 消息推送服务：通过 WebSocket 或 MQTT 向移动端推送任务变更、告警信息。

3.5 数据层架构详解

数据层采用混合存储方案，根据数据类型选择最优存储引擎：

• 关系数据库（PostgreSQL）：存储巡检任务、用户信息、工作流实例、审批记录等结构化数据。
• 时序数据库（InfluxDB）：存储物联网设备上报的连续监测数据，如温度、振动、噪声等。
• 对象存储（MinIO）：存储巡检现场拍摄的照片、视频、PDF 报告等非结构化文件。
• 缓存（Redis Cluster）：缓存热点任务数据、用户会话、设备最新状态，降低数据库查询压力。
• 消息队列（RabbitMQ）：异步处理设备数据上报、任务状态变更通知、日志采集等。

3.6 物联网设备接入层架构详解

物联网设备接入层负责与工地现场各类传感器、智能终端进行通信，实现数据采集和设备控制。该层采用边缘计算架构，在靠近设备端进行数据预处理。

3.7 架构对移动巡检续航的影响

四层架构的设计直接决定了移动端在巡检过程中的能耗表现。以下是各层对续航影响的关键因素：

1. 网络请求频率：后端服务层提供的批量接口和推送机制，可减少移动端轮询次数，降低射频模块功耗。
2. 本地缓存策略：数据层的缓存设计和移动端的离线存储，避免重复下载相同数据。
3. 数据压缩传输：物联网设备接入层采用二进制协议（如 MQTT over TLS），减少数据传输量。
4. 后台任务管理：后端服务层的工作流引擎支持延迟推送，移动端可在系统空闲时批量处理。