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2016 年是金发华职业生涯的分水岭，那一年他从一位出色的技术领导者转变为一位优秀的创业者、企业家。 云计算的蓬勃发展，让金发华洞察到客户对软件的整体性能、大规模以及弹性伸缩等方面的测试需求，2016 年他离开工作长达十年的 IBM 中国开发中心，创业打造了大规模性能测试云平台 XMeter.net。 同年，金发华在一次市场活动中结识了 EMQ 创始人李枫，开发理念与产品项目的契合让彼此在之后的创业路上逐渐形成合力。金发华回忆与李枫结识的场景时表示，李枫分享其主导的开源大规模分布式物联网 MQTT 消息服务器 EMQX ，当时 EMQX 已经达到百万的并发量，而 XMeter 刚好能够提供超大并发量下的软件性能测试服务。性能测试工具是产品规模化应用中必不可少的一环，在保障开源软件的性能和稳定性上发挥着关键的作用，同时也可以更好地满足企业级生产需求，提升用户使用体验。 在成功开展几次合作后，2018 年金发华正式加入了 EMQ，与李枫团队合力打造面向未来的高性能、高可用、高安全的开源软件产品。 开源模式有着天然的全球化属性，聚集全球社区顶尖的技术人才，加速产品反馈和创新，提高软件可靠性，为创新软件提供最佳的土壤。
据金发华介绍，早在 2013 年，EMQ 就在 Github 上发布了物联网 MQTT 消息服务器 EMQX 的开源版本。目前 EMQX 已完成了 200+ 版本的迭代，在物联网 MQTT 消息服务器垂直领域做到了全球第一，EMQX 单集群可支持 1 亿物联网并发设备连接，是全球最具扩展性的物联网消息服务器，连接了超过 1 亿台的物联网设备接入，全球下载量超 2000 万次，同时拥有 2 万多用户和 1 万多的 Github star 数。 后来 EMQ 又陆续研发并开源了多个软件项目，包括物联网边缘超轻量级 MQTT 消息服务器 NanoMQ、存储和实时处理海量物联网流数据的云原生流数据库软件 HStreamDB、工业协议网关软件 Neuron 等，并将开源项目物联网边缘流式分析引擎 eKuiper 捐献并托管在 LF Edge 基金会 。 在 EMQ 后面发起的开源项目中，也践行着开源软件的精神。比如专门为物联网边缘侧打造的轻量级物联网数据分析 / 流处理软件——eKuiper，在项目创立初始阶段便积极与 EdgeX Foundry、KubeEdge 和 OpenYurt 等开源边缘计算软件社区合作，并与 VMware 、 Intel 、华为和阿里等社区成员一起推动 eKuiper 项目的发展。目前，eKuiper 在工业物联网、车联网等领域得到了越来越广泛的应用。在 LF Edge 基金会加入后， eKuiper 项目将更加中立，并按照标准的开源项目治理方式积极推进项目的发展。 开源项目的可持续发展，也离不开商业化 。EMQ 针对企业级功能和高并发需求，为客户提供商业版软件产品及技术服务，采购后会部署到客户私有环境中，接入物联网设备，对接后台的大数据和 AI 系统，从而挖掘数据中蕴含的商业价值。EMQ 产品可直接部署在华为云、阿里云、AWS 等众多公有云厂商，由 EMQ 提供底层的资源管理、调度以及运维服务，企业可以更快捷地开启物联网业务。
EMQ 围绕其核心产品 EMQX，在云端推出 HStreamDB 云原生流数据库，在边缘端又分别布局了 eKuiper、Neuron 和 NanoMQ。HStreamDB 主要是在云端做支持大规模物联网流数据存储和实时分析。 Neuron 的定位是在边缘端的物联网工业协议网关软件，处理工业数据接入，将工业协议的海量异构数据转换为标准的 MQTT 协议，并将数据统一上传到云端工业物联网平台，实现对工业设备的数据采集、远程控制、配置更新、设备资产管理等。 eKuiper 可以提供在边缘端的数据分析、存储和处理功能，将数据问题在边缘端就近处理。解决了数据处理长时延的问题，降低了数据传输和储存的成本，同时又规避了部分敏感数据传输风险等安全性隐患。 EMQX 将边缘端的 Neuron、eKuiper 采集分析的数据进行统一汇聚，数据推送到数据库及大数据系统进行持久化存储、分析、处理等。EMQ 整体产品线打通上下游全链路，搭建了“云 - 边 - 端”完整产品矩阵，为企业构建物联网项目奠定了强劲的底层数据架构体系。 谈及如何借助产品进行云边协同，金发华介绍道，EMQ 对于整个产品的布局围绕物联网数据展开，可以把它分成 5 个阶段——接入、移动、存储、处理与分析。首先要把物联网数据进行接入或连接，从而实现数据的移动。比如在工厂中，可能是把数据从生产线迁移到车间或从车间迁移到的云端；对于车联网场景，可能是从车的网关迁移到云端。接下来就需要解决海量数据的存储、处理与分析，为应用提供针对动态连续数据流的数据库支撑。 在物联网的领域，从软件的部署维度来看，可以分为边缘计算和云端计算。原因是物联网在某些场景下需要高安全、低时延、低成本的数据传输。例如工厂的生产线出现问题时，传统方法是把生产现场数据采集下来放到云端，在云端算法分析发现问题后，返回结果来指导生产线的操作，整个时延会比较长，无法满足场景需求。并且生产线产生的数据可以达到一秒几百条，但往往是重复性的，这时就没必要同步所有数据，只报告异常的数据即可。 引入边缘计算后则可以在边缘端部署，直接利用车间里的计算单元处理数据并指导生产线的行为操作，具备实时和高并发的数据吞吐能力，可以有效缩短数据传输时间、降低数据量，从而提高问题处理效率。 数字化浪潮滚滚而来，几乎席卷全部行业，物联网设备产生的海量数据成了企业最具价值的资产之一，是企业实现业务创新和战略规划的重要依据。EMQ 从数据的感知与采集开始，到洞察分析，建立了完整的物联网全数据链，发挥数据决策价值，从而帮助企业构建智能化、高效化的运营体系。 金发华介绍了 EMQ 过往合作的客户中的两个客户案例。通用汽车 GM 是北美主要汽车制造商之一，也是 EMQ 在车联网领域的典型合作客户。在与 GM 深度合作后，EMQ 为客户打造了近实时的 Back Office 和车机之间的安全双向消息交换机制，确保在全球范围内实现高可扩展性、高可用性的消息连接处理，以确保高峰时段无数据丢失，其中数据交互安全性须符合 GM 安全标准和协议要求。EMQ 的 MQTT 的现代车联网架构充分满足了客户对系统数据吞吐量的高要求，即在任何时候系统都能支持 6 百万在线车辆，每小时处理 40 万条消息，单消息在 4KB 上下，每月消息吞吐量在 860GB 上下。 在双碳目标提出后，我国大力投入新能源发电，某大型智慧电力企业也是 EMQ 的合作伙伴之一。在风力发电设备电池集装箱的管理中，做好安全防护隔离，保障电池组安全尤为重要。解决方案通过低代码、可配置等方式实现储能系统数据接入、存储和分析等功能，在边缘实现预测性维护算法，云端实现模型、参数的优化，从而实现云边协同的可预测维护系统，助力新能源企业安全高效运营。 谈及当今物联网的主流协议 MQTT ，金发华提到 MQTT 凭借着轻巧高效、可靠安全、双向通讯等特性在诸多物联网关键应用中得到了广泛的应用。而在车联网中，EMQ 基于 MQTT 协议弱网条件下表现不佳的问题，在业界率先提出了 MQTT over QUIC 的概念。 QUIC 是下一代互联网协议 HTTP/3 的底层传输协议，与 TCP/TLS 协议相比，它减少连接开销与消息延迟，在具体场景中能够侦测到地址改变，自动采用 0-RTT 的方式重连，使客户端和服务端对于 IP 地址的变动无感知，从而打造更加高效、稳定、低延迟的物联网数据传输体验，改善弱网与不固定网络场景下的消息传输问题。EMQ 作为 OASIS MQTT 技术委员会最高级别的成员单位，已向 OASIS 提议，将基于弱网的支持功能放到下一代标准 MQTT 6.0 中，为构建更适应行业需求的物联网通信协议贡献力量。 金发华表示 「作为通用产品，如何把客户需求转化为通用产品的能力是较大的挑战，这就需要深入调查不同行业客户的需求以及理解他们对需求的表述。通过用户需求不断迭代 MQTT 性能和产品功能，是互利共赢的。」 不仅如此，EMQ 与各类数据库厂商、云原生技术企业以及边缘计算软件企业也有着十分紧密的合作。金发华表示，EMQ 将始终保持开源初心，持续提供有竞争力的产品与服务，与合作伙伴、用户一起携手向前。 |
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