EMQX 6.1.0 新特性:可回放的 MQTT 消息流、增强的多租户能力与更多数据集成
EMQX 6.1.0 正式发布,引入原生可回放的 MQTT 消息流,全面增强多租户命名空间与数据集成能力,助力大规模 IoT 与事件驱动系统实现企业级稳定运行与历史数据处理。

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本文将带您深入了解 NeuronEX 的仪表盘功能,让您能够通过简单的拖拽和配置,轻松创建数据可视化看板。

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NeuronEX 3.8.0 推出基于 LLM 的 SQL 自动生成功能,帮助工业边缘计算领域的 OT 工程师通过自然语言快速生成数据处理规则,大幅降低 SQL 学习门槛并提升规则开发与维护效率。

EMQX Cloud 全新升级:支持原生 Flashduty 告警自助集成,提升实时事件响应效率;SSE MQTT 网关预览版上线,通过 HTTP 实时订阅 MQTT 数据流,助力 Web、移动端与 AI 智能体无缝接入物联网数据。

该版本核心亮点包括:新增 SNMP、GE Historian 和 OPC AE 三大驱动,使 NeuronEX 能够覆盖从网络设备监控、历史数据访问到报警事件管理的全场景需求;新增北向应用导入导出、标签管理、AI 智能化规则编写、内置 Modbus TCP 模拟器等功能,显著提升了配置效率和智能化水平。

本文将向您展示如何仅使用 curl 工具连接 MQTT broker、发布消息及订阅主题。

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Azure IoT Hub 在大规模物联网部署中因固定容量单元与 4KB 消息计费机制导致成本非线性飙升,本文从架构与定价逻辑出发,解析其真实成本陷阱,并对比原生 MQTT 架构如何实现更可预测、可扩展的成本效率。

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本文将从 Physical AI 的技术架构出发,深入探讨 EMQX 如何赋能 AIoT 场景,以及如何通过构建稳健的数据基础设施,驱动物理世界的智能化升级,全面释放 Physical AI 的商业潜力。

本文将深入对比 Azure IoT Hub 与 EMQX 在架构设计、协议支持、消息路由、扩展性、存储、设备状态、文件传输、安全性及运营限制等方面的差异,帮助架构师与技术决策者理解两个平台的适用场景、核心区别以及大规模部署时可能面临的技术选型问题。

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