⚡ EdgeLiteGateway

开源轻量级边缘AI网关 —— 让设备接入像插U盘一样简单，让边缘节点会"思考"

🧠 国内首个开源边缘AI网关 | 🎯 28种工业协议+AI推理开箱即用 | 📹 传感器AI+视觉AI双确认 | 🪶 轻量Python架构 | 🚀 10分钟Docker部署

快速开始 · 在线演示 · AI功能 · 功能特性 · 安装部署 · 技术架构 · 版本对比 · 技术支持

English

🚀 快速开始

🎯 不想部署？先体验演示站点：https://edgelite.jjtt.net/　用户名 admin / 密码 Edgelite123

只需安装 Docker，无需 Node.js / Python

⚠️ Windows 用户：请使用 PowerShell（不要用 CMD），右键开始菜单 → Windows PowerShell

# 1. 克隆仓库
git clone https://gitee.com/suoten/EdgeLiteGateway.git && cd EdgeLiteGateway

# 2. 生成配置文件（Windows PowerShell 用 Copy-Item 替代 cp）
cp docker/.env.example docker/.env

# 3. 构建并启动（首次约 3-5 分钟，之后秒启）
#    中国大陆用户如构建卡住/超时，请在 Docker Desktop 设置中配置镜像加速器
#    Settings → Docker Engine → 添加 "registry-mirrors": ["https://docker.1ms.run"]
cd docker && docker compose build edgelite && docker compose up -d

# 4. 查看启动日志
docker compose logs -f edgelite        # 看到 "Uvicorn running" 即成功，Ctrl+C 退出

打开浏览器访问 http://localhost:8080 ，账号 admin / 密码 admin123（首次登录需修改密码）。

📡 断网缓存配置（可选）

MQTT断网缓存功能默认关闭，启用后断网时消息自动持久化到SQLite，网络恢复按序重传：

登录后进入 系统管理 → MQTT Server
开启 启用断网缓存 开关
配置参数：
- 离线数据库路径：默认 data/mqtt_offline.db
- 最大缓存条数：默认 10000
- 最大重试次数：默认 5
- 重传间隔(ms)：默认 5000
点击保存即可，网络中断时消息自动缓存，恢复后自动重传

⚙️ v1.0.2 新增配置项（点击展开）

scheduler 配置段（configs/config.yaml）：

scheduler:
  max_concurrent_collects: 50    # 最大并发采集数
  error_rate_threshold: 0.1      # 帧错误率告警阈值（10%）
  watchdog_interval: 10          # 看门狗周期数（超时自动重启Task）

InfluxDB 保留策略：

influxdb:
  retention_days: 30             # 数据保留天数（默认30天）

测点可选字段（跳变检测 + 范围校验）：

# 测点配置中可新增：
jump_threshold: 10.0             # 跳变阈值（超过标记quality=suspect）
min_value: 0.0                   # 最小值（低于标记quality=out_of_range）
max_value: 100.0                 # 最大值（高于标记quality=out_of_range）

🖥️ 已安装 Node.js？用混合模式（本地构建前端 + Docker 跑后端）

如果你本地有 Node.js 18+，可以先构建前端再用 Docker 启动，这样访问 http://localhost:3000 （Nginx 提供前端，速度更快）：

git clone https://gitee.com/suoten/EdgeLiteGateway.git && cd EdgeLiteGateway
cd web && npm install && npm run build && cd ..
cp docker/.env.example docker/.env
cd docker && docker compose --profile nginx up -d

🎯 一键部署做了什么？（点击展开）

步骤	操作	耗时	说明
1	克隆代码	几秒	`git clone` 下载项目
2	生成配置	瞬间	`cp .env.example .env` 创建环境变量
3	构建镜像	3-5 分钟	Docker 内自动安装依赖、构建前后端
4	启动容器	30 秒	`docker compose up -d` 后台启动网关/InfluxDB/MQTT

🛠️ 前提条件（必看）

在部署之前，请确认你的环境满足以下要求。如果不满足，下面的步骤会报错。

软件	最低版本	检查命令	安装方法
Docker	20.10+	`docker --version`	Windows/Mac: Docker Desktop；Linux: `curl -fsSL https://get.docker.com \| sudo sh`
Git	2.30+	`git --version`	Git 下载
Node.js (仅混合模式需要)	18+	`node --version`	Node.js 官网下载 LTS 版本
Python (仅开发模式需要)	3.11+	`python --version`	Python 官网下载 3.11 或 3.12

💡 Windows 用户特别注意：Windows 自带 CMD 不支持 && 连接命令，请使用 PowerShell（右键开始菜单 -> Windows PowerShell）或安装 Git Bash。cp 命令在 PowerShell 中可用，等同于 Copy-Item。

⚠️ 常见问题速查（撞墙自救指南）

遇到错误不要慌，按下面的对照表处理：

报错信息	可能原因	解决办法
`docker: command not found`	没装 Docker	去 Docker 官网下载安装
`Docker Desktop is not running`	Docker 没启动	双击桌面 Docker 图标启动，等鲸鱼图标稳定后再执行命令
`INFLUXDB_TOKEN is not set`	没复制 `.env` 文件	执行 `cp docker/.env.example docker/.env`
`node: command not found`	没装 Node.js（混合模式才需要）	改用默认的纯容器模式，无需 Node.js
`npm ERR! code EACCES`	没权限	Windows 用管理员运行 PowerShell，Linux 加 `sudo`
`port 3000 is already in use`	端口被占用	关闭占用端口的程序，或修改 `docker/docker-compose.yml` 中的端口
`port 8080 is already in use`	后端端口被占用	同上，Tomcat/Jenkins 通常占用 8080
`Error: ENOSPC: System limit`	Linux 文件监听限制	执行 `echo fs.inotify.max_user_watches=524288 \| sudo tee -a /etc/sysctl.conf && sudo sysctl -p`
页面打开白屏/一直在加载	前端没构建或其他原因	→ 看这里，分步诊断
`npm run build` 报内存不足	Node.js 内存限制	执行 `set NODE_OPTIONS=--max-old-space-size=4096 && npm run build`
登录时提示"用户名或密码错误"	忘了密码	首次启动查看日志获取临时密码，如修改过请删除 `data/edgelite.db` 重新启动

如果上面没有你的错误，请去 GitHub Issues 搜索或提交新问题。

🔍 页面打不开怎么办？（逐步诊断）

这是最常见的求助问题。不要慌，按下面顺序一条条跑，每一步都会告诉你问题出在哪里。

💡 Windows PowerShell 用户注意：下面命令中的 ls 换成 dir，curl 换成 curl.exe，其他不变。以下命令均从项目根目录执行。

# 诊断 1：Docker 容器在不在？
cd docker && docker compose ps

✅ 正常：3 个容器（edgelite / influxdb / mosquitto）状态全是 Up 或 healthy ❌ 异常有容器 Exited → 执行 docker compose logs <容器名> 看错误日志

# 诊断 2：后端是否在运行？
curl http://localhost:8080/health

✅ 正常：返回 {"status":"ok"} ❌ 无响应 → 后端容器挂了，执行 docker compose logs edgelite --tail 30 看崩溃原因

# 诊断 3：InfluxDB 是否健康？
curl http://localhost:8086/health

✅ 正常：返回 {"status":"pass"} ❌ → 等 30 秒再试，或 docker compose restart influxdb

以上 3 步全部通过后，浏览器打开 http://localhost:8080，用 admin / admin123 登录。

💡 还不行？ 终极重装法（注意这会清空所有数据）：

Linux / Mac：

cd docker && docker compose down -v && rm -rf ../data/ && cp .env.example .env && docker compose build edgelite && docker compose up -d

Windows PowerShell：

cd docker; docker compose down -v; Remove-Item -Recurse -Force ../data/; Copy-Item .env.example .env; docker compose build edgelite; docker compose up -d

🎯 什么时候需要 EdgeLite？

边缘AI异常检测：你希望网关不只采集数据，还能在边缘侧用AI模型实时检测异常、预测趋势，数据不出厂，延迟低于100ms，而不是把所有数据传到云端再分析。

传感器+视觉双确认：你的产线需要传感器AI+视觉AI双确认——温度传感器异常后自动调取摄像头画面，视觉AI确认是否真的冒烟，而不是只靠单一数据源告警频繁误报。

工厂设备采集：你的车间里跑着西门子、三菱、Modbus 等各种协议的设备，你希望一个网关统一采集、阈值超限自动告警、数据直接上报 MES，而不是每个协议写一套采集程序。

园区能源 + 视频联动：你需要把电表水表数据和 GB28181 摄像头画面接到同一个平台，在 3D 可视化大屏上实时看能耗和监控，而不是能源系统和视频系统各搞一套。

远程串口运维：你需要远程调试现场的串口设备（PLC、仪表），但不想给每个现场部署 VPN，通过 EdgeLite 的串口透传功能就能直接访问。

📋 功能特性

设备接入 / 协议适配

类别	协议	说明
通用工业	Modbus TCP/RTU	最广泛使用的工业协议，几乎兼容所有 PLC/传感器
通用工业	Siemens S7 (S7-200/300/400/1200/1500)	西门子 PLC 全系列
通用工业	Mitsubishi MC (iQ-R/Q/L/FX)	三菱 PLC 全系列
通用工业	Omron FINS (CJ/CP/NJ)	欧姆龙 PLC
通用工业	Allen-Bradley CIP/PCCC	罗克韦尔 AB PLC
通用工业	OPC-UA Client	跨平台工业互操作标准
通用工业	OPC-DA Client	传统 Windows OPC 兼容
通用工业	MQTT Client (Sparkplug B)	Sparkplug B — MQTT Sparkplug B 工业规范协议，支持工业MQTT数据标准化发布与订阅
通用工业	Profinet / DCP	西门子工业以太网协议，支持运动控制、分布式IO设备发现与配置 (新增)
通用工业	EtherCAT	Beckhoff高速工业以太网协议，支持亚毫秒级运动控制、分布式IO (新增)
通用工业	DNP3	电力/水务SCADA分布式网络协议，支持配电自动化、远程终端单元 (新增)
电力/能源	IEC 60870-5-104	电力远动规约，变电站/配电自动化
电力/能源	DL/T 645-2007	国家电能表通信规约
楼宇自动化	BACnet/IP	ASHRAE 135 标准楼宇自控协议，支持HVAC/照明/门禁控制 (新增)
楼宇自动化	KNXnet/IP	EN 50090 欧洲楼宇自动化标准，支持HVAC/照明/安防控制 (新增)
机器人/CNC	ABB RWS (Web Services)	ABB 机器人 REST API
机器人/CNC	FANUC FOCAS	发那科 CNC 数控系统
机器人/CNC	KUKA Ethernet KRL	库卡机器人 XML
称重/仪表	Toledo MT-SICS	梅特勒-托利多称重仪表
视频	ONVIF / PyGBSentry / HTTP	IP 摄像头 / 视频边缘分析（企业版支持）
扩展	HTTP Webhook / Serial / Simulator	自定义拉取、串口原始数据、虚拟设备调试

📡 查看完整通信架构图

flowchart LR
    subgraph 南向设备["设备 & 传感器"]
        A1["PLC (S7/MC/FINS)"]
        A2["Modbus 设备"]
        A3["CNC / Robot"]
        A4["电力仪表 IEC104/DLT645"]
        A5["摄像头 ONVIF"]
        A6["MQTT 子设备"]
        A7["BACnet/KNX 楼宇设备"]
        A8["Profinet IO设备"]
        A9["EtherCAT 运动控制"]
        A10["DNP3 水务/配电"]
    end

    subgraph EdgeLite["EdgeLiteGateway"]
            direction LR
            B0[🧠 ONNX AI推理引擎]
            B1[协议驱动层 26 plugins]
            B2[规则引擎]
            B3[预处理管线]
            B4[时序数据缓存]
            B5[🌀 流计算引擎 CEP]
            B6[🔄 协议转换网关]
    end

    subgraph 北向对接["北向平台与存储"]
        direction TB
        C1["IoTSharp"]
        C2["ThingsBoard"]
        C3["ThingsCloud"]
        C4["ThingsPanel"]
        C5["Huawei IoTDA"]
        C6["Custom MQTT"]
        D[("InfluxDB 时序库")]
    end

    A1 & A2 & A3 & A4 & A5 & A6 & A7 & A8 & A9 & A10 --> B1
    B0 --> B2
    B1 --> B3 --> B4
    B1 --> B5 --> B4
    B5 -.-> B6
    B4 --> D
    B4 --> C1 & C2 & C3 & C4 & C5 & C6
    B2 <-.-> B4

🧠 边缘AI推理引擎

这是 EdgeLite 与所有传统网关的核心差异——在边缘侧完成AI推理，数据不出厂，延迟<100ms

ONNX Runtime 推理引擎：原生支持 .onnx 模型，边缘侧实时推理，单次延迟 < 100ms
8个预置AI模型开箱即用：异常检测、趋势预测、动态阈值、振动分析、能耗预测、质量检测、电池健康、泄漏检测
模型热加载：不重启网关即可替换模型，运维零中断
AI → 规则引擎联动：AI推理结果直接驱动告警规则，传感器异常 → AI确认 → 自动告警
AI推理看板：实时统计推理次数/延迟/错误率，可视化AI运行状态
传感器AI + 视觉AI 双确认：EdgeLite传感器AI检测异常 → 调用PyGBSentry视觉AI二次确认 → 高置信告警

⚙️ 启用AI推理引擎（点击展开）

AI推理引擎默认启用，但需要安装 ONNX Runtime 依赖：

# 安装 AI 推理依赖（在虚拟环境中执行）
pip install -e ".[ai]"

# 或安装全部可选依赖
pip install -e ".[all]"

Docker 部署时已自动包含 ONNX Runtime，无需额外操作。

如需关闭 AI 引擎，在 configs/config.yaml 中设置：

ai_inference:
  enabled: false

flowchart LR
    A[设备数据] --> B[ONNX推理引擎]
    B --> C{异常分数 > 阈值?}
    C -->|是| D[AI告警触发]
    C -->|否| E[正常数据]
    D --> F[PyGBSentry视觉确认]
    F --> G[高置信告警+通知]

边缘计算引擎

规则引擎：阈值告警 / 死区过滤 / 变化检测 / 条件动作（P1）
数据预处理：缩放 / 死区 / 限幅 / 开方 / 累积（P1）
告警服务：钉钉 / 邮件 (SMTP) / 企业微信 / Webhook 多渠道通知
MQTT断网缓存与自动重传：断网时消息自动持久化到SQLite，网络恢复后按序重传，确保数据零丢失（P1）
RPC反向控制：支持从北向平台（ThingsBoard/IoTSharp等）下发RPC指令反向控制设备，实现远程调参/启停（P1）
Sparkplug B协议：支持Sparkplug B工业物联网协议，标准化工农业MQTT数据发布与订阅（P1）
多网关级联发现：基于mDNS自动发现邻居网关并构建级联拓扑，支持大规模部署场景的网关互联（P1）
流计算引擎 (CEP)：实时数据流处理，支持滚动窗口/滑动窗口/会话窗口、移动平均/极值统计、上升沿/下降沿检测、变化率监控、基于统计的异常检测 (新增)
协议转换网关：多协议桥接，支持Modbus↔OPC UA数据映射、类型转换(int16→float32/scale/offset)、配置化映射规则 (新增)
边缘AI推理引擎：ONNX Runtime 推理 / 预置模型（异常检测/趋势预测/动态阈值）/ 模型热加载 / AI规则联动 / AI推理看板（P2）

平台与系统

认证鉴权：JWT (Access + Refresh) + RBAC admin / operator / viewer
审计日志：全操作留痕，设备/规则/告警/登录 全维度
南向：MQTT Broker (内置 amqtt) / Modbus Slave / Serial Bridge（P2）
北向：自定义 MQTT Broker 把 EdgeLite 变成协议转换中台（P2）
MCP Server：Model Context Protocol 把实时数据暴露给 AI Agent（P2）
TLS安全：双向TLS认证 (mTLS)、设备证书管理、CA自签名证书生成、OPC UA/MQTT HTTPS加密连接（新增）
Prometheus监控：/metrics端点，CPU/内存/磁盘/网络/设备采集指标，支持Grafana集成（新增）

💡 优先级划分：P0 = v1.0 必需 · P1 = v1.0 目标 · P2 = v1.1+

可视化与交互

看板：设备/点位总数、在线率、今日数据量（P0）
SCADA 编辑器：拖拽绑定测点 + 实时数据（P2）
数字孪生：Three.js 3D 模型绑定 / 测点映射 / 视角同步（⚠️ 实验性）
数据查询：多维度图表 / 自定义时间范围（P1）
PWA 离线：Service Worker 离线可用 / 推送通知（P2）

📸 界面预览

仪表盘	规则管理

组态编辑器	服务管理

截图来自社区版 v1.0.2

📦 安装部署

三种部署方式分别适合不同场景，对号入座：

方式	适合谁	一句话说明
Docker 纯容器（推荐）	🟢 新手推荐	只需 Docker，克隆 → 构建镜像 → 浏览器打开
Docker + 本地前端	🟡 有 Node.js，想要 Nginx 加速	本地构建前端，Docker 跑后端
Python 本地部署	🔵 开发者/二次开发	需要 Python 3.11 + Node.js，启动开发服务

方式一：Docker Compose + 本地前端

适用于本地有 Node.js、想要 Nginx 提供前端（访问 http://localhost:3000）的场景。

# 1. 克隆仓库
git clone https://gitee.com/suoten/EdgeLiteGateway.git && cd EdgeLiteGateway

# 2. 构建前端页面（需要 Node.js 18+）
cd web && npm install && npm run build && cd ..

# 3. 配置环境变量
cp docker/.env.example docker/.env

# 4. 启动全部服务（-d = 后台运行，--profile nginx 启用 Nginx 前端）
cd docker && docker compose --profile nginx up -d

# 5. 查看日志（确认启动成功）
docker compose logs -f edgelite    # 后端日志

# 6. 浏览器打开 http://localhost:3000，账号 admin，密码 admin123（首次登录需修改密码）

端口	服务	说明
`3000`	前端 (Nginx)	Web UI
`8080`	后端 (FastAPI)	REST API + WebSocket
`8086`	InfluxDB	时序数据库（仅 localhost）
`1883`	Mosquitto MQTT	MQTT Broker

停止服务：docker compose down
完全清除（含数据）：docker compose down -v

方式二：Python 本地部署（开发模式）

适用于二次开发、调试驱动、修改源码。

# 前置：必须 Python 3.11+ 且 Node.js 18+

# 1. 克隆
git clone https://gitee.com/suoten/EdgeLiteGateway.git && cd EdgeLiteGateway

# 2. 创建 Python 虚拟环境（重要！避免污染系统 Python）
python -m venv .venv

# 3. 激活虚拟环境
.venv\Scripts\activate        # Windows PowerShell
source .venv/bin/activate     # Linux / Mac

# 4. 安装后端依赖
pip install -e ".[dev]"

# 5. 准备配置文件
cp configs/config.example.yaml configs/config.yaml

# 6. 启动后端（新开一个终端）
python main.py --port 8080

# 7. 新终端启动前端开发服务器（新开一个终端）
cd web
cp .env.example .env          # 前端环境变量
npm install
npm run dev                    # Vite dev server, 默认 http://localhost:5173

# 8. 浏览器打开 http://localhost:5173
#    首次登录：admin / admin123

💡 为什么需要虚拟环境？ 隔离项目依赖，避免和系统Python其他项目冲突。如果你已激活虚拟环境，终端前面会显示 (.venv)。

📦 可选：安装 InfluxDB 和 Mosquitto（点击展开）

时序数据和 MQTT 功能需要额外安装：

# Ubuntu/Debian
sudo apt install influxdb mosquitto

# 或用 Docker 单独启动：
docker run -d --name influxdb -p 8086:8086 influxdb:2.7
docker run -d --name mosquitto -p 1883:1883 eclipse-mosquitto:2

不安装也能跑——系统会自动降级为缓存模式。

服务管理命令（备忘）

以下命令在 docker/ 目录下执行：

# 查看容器状态
docker compose ps

# 查看所有日志
docker compose logs -f

# 重启网关
docker compose restart edgelite

# 删除所有数据（慎用！不可恢复）
docker compose down -v
rm -rf ../data/ ../logs/

🏛️ 技术架构


┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      北向平台对接                          │
│  ThingsBoard  IoTSharp  ThingsCloud  ThingsPanel          │
│  Huawei IoTDA  Custom MQTT  ↑ MQTT/HTTP/REST              │
├──────────────────────────────────────────────────────────┤
│                    核心引擎 (EventBus)                     │
│  ┌─────────────────┐  ┌──────────────────┐                │
│  │  MQTT Forwarder │  │   规则引擎        │                │
│  │  预处理管线      │  │  告警/通知服务    │                │
│  └─────────────────┘  └──────────────────┘                │
├──────────────────────────────────────────────────────────┤
│                     数据抽象层 (SOR)                       │
│  ┌──────────────────────────────────────────────┐        │
│  │   SQLite ORM  │  InfluxDB 2.x Client       │        │
│  │   离线Cache   │  Tags: device,tenant,asset  │        │
│  └──────────────────────────────────────────────┘        │
├──────────────────────────────────────────────────────────┤
│                     API & WebSocket                        │
│  REST /api/v1/*  │  WS /ws/v1/{realtime,alarm,device}     │
├──────────────────────────────────────────────────────────┤
│                     驱动管理层 (Registry)                  │
│  28 Protocols: S7 / MC / FINS / AB / IEC104 / DLT645 / DNP3     │
│  BACnet / KNX / Profinet / EtherCAT / Modbus TCP/RTU / OPC UA / OPC DA / MQTT / ...  │
├──────────────────────────────────────────────────────────┤
│                  视频接入层 (VideoProvider)                │
│  RTSP → PyGBSentry Analytics → MQ Events                  │
│  ONVIF Camera (PTZ, Preset, Snapshot URI)                 │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘

🤔 为什么选择 EdgeLite？

EdgeLite 定位为全栈边缘计算网关——不仅完成工业协议采集，更将规则引擎、告警通知、视频接入、Web 组态、3D 数字孪生融为一体，让边缘侧从"数据搬运工"升级为"智能决策节点"。

维度	EdgeLite Gateway	IoTGateway
核心语言	Python 3.11+	.NET 8 (C#)
工业协议数量	28 种	32+ 种
规则引擎	✅ 阈值告警 / 条件组合 / 持续时间 / 变化检测	❌ 无内置
告警通知	✅ 钉钉 / 企微 / 邮件 / Webhook	❌ 无内置
视频接入 (GB28181)	✅ ONVIF + GB28181 + 视频分析	❌ 不支持
Web 组态 / 3D 数字孪生	✅ 拖拽组态 + Three.js 3D	❌ 不支持
时序数据存储	✅ InfluxDB 2.x + 离线缓存续传	⚠️ 需自行对接
内置 MQTT Server	✅ aMQTT 内置 Broker	❌ 需外部部署
内存占用	⚠️ ~80-150 MB	✅ ~30-60 MB
二次开发语言门槛	Python（低门槛，生态丰富）	C# / .NET（中等门槛）

💡 IoTGateway 是优秀的工业采集网关，在 .NET 生态下协议覆盖广、性能出色。EdgeLite 在其基础上增加了规则引擎、告警、视频、组态等企业级功能，适合需要"采集 + 计算 + 展示"一体化方案的场景。

📊 版本与路线图

更新日期：2026-05-25

v1.1.0 新增功能 (2026-05-25)

类别	新增功能	说明
楼宇自动化	BACnet/IP	ASHRAE 135标准协议，支持HVAC/照明/门禁设备接入
楼宇自动化	KNXnet/IP	EN 50090欧洲标准协议，支持楼宇自控设备
运动控制	Profinet/DCP	工业以太网协议，支持运动控制设备发现与配置
运动控制	EtherCAT	Beckhoff高速以太网协议，支持亚毫秒运动控制 (新增)
电力/水务	DNP3	IEEE 1815标准协议，支持配电自动化/水务SCADA (新增)
边缘计算	流计算引擎 (CEP)	实时流处理、窗口聚合、模式检测、异常检测
协议转换	协议转换网关	多协议桥接、Modbus↔OPC UA映射、数据类型转换
安全增强	TLS/mTLS	双向认证、证书管理、自签名CA、设备证书
监控集成	Prometheus指标端点	/metrics端点，支持Prometheus采集 (新增)
性能优化	协议驱动数量 22→28	新增6种工业协议驱动

v1.1.1 驱动增强 (2026-05-25)

驱动	增强功能	说明
MTConnect	数据推送模式	增加on_data回调、连接统计、路径浏览
Sparkplug B	命令响应+批量优化	DCMD命令响应、批量发布间隔可配
OPC DA	订阅模式+重连	OPC组订阅、自动重连机制、服务器列表

v1.1.2 驱动增强 (2026-05-25)

驱动	增强功能	说明
BACnet/IP	SubscribeCOV订阅模式	增加COV变化订阅、批量读取优化
KNXnet/IP	事件订阅模式	增加组值变化事件回调、批量读取优化
Mitsubishi MC	批量读取	增加并发批量读取、batch_size配置
Omron FINS	批量读取	增加并发批量读取、batch_size配置
StreamCompute	Scheduler集成	增加EventBus订阅、事件总线集成

版本差异

特性	Community v1.0	Enterprise v1.5
驱动协议	28+	32+ (新增 LoRaWAN, BLE, OPC UA Server)
传感器模板	手动	模板向导 50+
北向平台	4 (IoTSharp/ThingsBoard/ThingsCloud/ThingsPanel)	9+ (新增 AWS IoT Core, Azure IoT Hub, Cumulocity, DMP, OneNET)
视频模块	ONVIF 基础	`PyGBSentry` 视频边缘分析引擎完整版
扩展能力	有限	全 SDK (Go/JS/Python 二次开发) + Cluster 集群
技术支持	Community (Issue / QQ)	7×24 Priority + 远程实施
开源协议	GPL-3.0	需商业授权

🙋 技术支持

渠道	说明
GitHub Issues	提交 bug / 功能建议（中英文均可）
QQ 群: 1094562415	技术交流与解答（加群请注明 "EdgeLite"）
📧 suoten@163.com	商业授权、企业版、定制开发咨询

文档索引

文档	内容
Docker 部署指南	Docker Compose 一键部署
Python 本地部署	开发环境搭建

📄 许可证

EdgeLiteGateway V1.0 Community 采用 GPL-3.0 协议开源。简单来说：

✅ 你可以自由使用、修改、分发源码
✅ 你可以用于商业项目
⚠️ 修改后的代码必须保留 GPL-3.0 协议并开源
💼 对 GPL 有限制的商业场景（如嵌入式 SDK）请联系 suoten@163.com 获取双授权

✨ 贡献者

感谢以下贡献者对 EdgeLiteGateway 项目做出的重要贡献：

🌟 Stargazers over time

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⚡ EdgeLiteGateway

开源轻量级边缘AI网关 —— 让设备接入像插U盘一样简单，让边缘节点会"思考"

🚀 快速开始

🛠️ 前提条件（必看）

⚠️ 常见问题速查（撞墙自救指南）

🔍 页面打不开怎么办？（逐步诊断）

🎯 什么时候需要 EdgeLite？

📋 功能特性

设备接入 / 协议适配

🧠 边缘AI推理引擎

边缘计算引擎

平台与系统

可视化与交互

📸 界面预览

📦 安装部署

方式一：Docker Compose + 本地前端

方式二：Python 本地部署（开发模式）

服务管理命令（备忘）

🏛️ 技术架构

🤔 为什么选择 EdgeLite？

📊 版本与路线图

v1.1.0 新增功能 (2026-05-25)

v1.1.1 驱动增强 (2026-05-25)

v1.1.2 驱动增强 (2026-05-25)

版本差异

🙋 技术支持

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📄 许可证

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