軌跡分析平台設計：基站數據入庫、地圖繪制與分析架構

整體架構

[基站/設備] → [網關/協議解析] → [消息隊列 Kafka] → [流處理 Flink/Spark Streaming] → [時序數據庫 InfluxDB / PostgreSQL+TimescaleDB]
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[Web 前端 Leaflet/OpenLayers/Mapbox GL] ← [API 服務 Spring Boot/Node.js] ← [數據服務]

關鍵模塊

1. 數據接入：MQTT/HTTP/TCP 接入，協議解析（Protobuf/JSON），寫入 Kafka 主題 raw_location。
2. 清洗入庫：流任務解析 device_id, lat, lng, timestamp, signal，去噪（Kalman/簡單半徑過濾），寫入時序表 device_track（分區按 device_id + 天）。
3. 軌跡生成：定時任務或流式聚合，按 device_id、時間窗口排序點序列，生成 LineString 存入 PostGIS 或輸出 GeoJSON。
4. 地圖展示：前端用 Leaflet + Canvas/Vector Tile 渲染大量軌跡，支持時間軸播放、熱力圖、聚合點。
5. 分析功能：停留點檢測（DBSCAN）、路徑相似度、越界報警、里程統計。

技術選型建議

起步建議

1. 先跑通「單設備軌跡點 → 數據庫 → API → 地圖顯示」最小閉環。
2. 使用 Docker Compose 快速搭建 PG+PostGIS+Kafka+Flink 開發環境。
3. 前端直接調用公共瓦片（OpenStreetMap/高德/天地圖）降低地圖服務搭建成本。