New
EMQ Introduces EMQX Tables: A Native Time-Series Database for IoT Data → データ統合の迷路にうんざりしていませんか？
複雑なアーキテクチャ
MQTT ブローカーと独立したデータベースサービスの間で処理を行うことで、複雑さとメンテナンスのオーバーヘッドが増加します。
高い TCO
複数のベンダー、別々の請求書、複雑なセキュリティポリシーの管理により、総所有コスト（TCO）が高くなります。
市場投入までの遅延
サードパーティのデータサービスの評価、統合、メンテナンスという追加作業により、プロジェクト開発が遅れます。
分断された体験
ブローカーとデータベースの管理コンソールを頻繁に切り替えることで、ワークフローが断片化されます。
IoT スタックを瞬時に簡素化
EMQX Tables は独立したデータベースソリューションを不要にし、1 つのプラットフォーム内でインジェストからクエリまでの統一されたデータフローを提供します。
複雑なアプローチ
複数のベンダーと請求書
複雑なネットワークとセキュリティ
高いメンテナンスオーバーヘッド
1 つのプラットフォーム、無限の可能性
シームレスな統合
ルールまたは直接シンク経由で MQTT トピックから直接データをインジェスト。コード不要、手間なし。
IoT 専用設計
高頻度の書き込みとスキーマオンザフライにより、IoT データストリームの非構造化され進化し続ける性質に完璧に対応。
簡素化された運用
フルマネージドサービスとして、スケーリング、メンテナンス、インフラストラクチャを当社が処理するため、お客様はデータに集中できます。
TCO の削減
単一ベンダーは単一請求書を意味します。時間ベースのデータ保持とダウンサンプリングポリシーでコストを最適化。
強力なクエリと統合
SQL、PromQL、または InfluxDB Line Protocol を使用。Grafana、Metabase、その他の BI ツールとネイティブに接続し、強力な可視化を実現。
統一された体験
統一されたセキュリティモデルで、同じコントロールプレーンからブローカーとデータベースを管理。
3 つの簡単なステップで開始
インジェスト
デバイステレメトリを EMQX トピックにパブリッシュ。ルールエンジンでトピックを選択。
保存
ルールエンジンまたは直接データシンクを使用して、永続化する MQTT トピックを指定。スキーマは自動的に推論されます。
クエリと可視化
お気に入りのツール（Grafana など）を接続するか、SQL を使用して時系列データをすぐにクエリおよび分析。
Step 2 of 0
IoT データの可能性を引き出す
リアルタイムデバイス監視
ダッシュボードを構築して、IoT デバイス全体のステータスとパフォーマンスをリアルタイムで追跡。
産業用 IoT（IIoT）分析
生産ラインのセンサーデータを分析し、メンテナンスニーズを予測し、運用効率を最適化。
コネクテッドビークルテレメトリ
コネクテッドビークルからの大量の位置情報、速度、診断データをインジェストおよびクエリし、フリート管理とユーザー行動分析に活用。
お気に入りのツールと連携
プロトコル
InfluxDB
InfluxDB Line Protocol
PromQL
SQL クライアントとドライバー
PostgreSQL
MySQL
MindsDB
DBeaver
BI ツール
Metabase
データ可視化ツール
Grafana
Streamlit