EMQX Enterprise 5.2.0 版本现已正式发布! 新版本带来了一系列重磅更新,最令人瞩目的是可拖拽的可视化 Flow 设计器,它可以帮助企业快速创建、测试和部署数据集成。同时,我们新增了对 Amazon Kinesis 和 Azure Event Hubs 的支持,实现了海量物联网设备数据与云服务的无缝连接。此外,新版本还进行了多项改进以及 BUG 修复,进一步提升了整体性能和稳定性。 Flow 设计器,拖拽和可视化界面快速创建、测试和部署数据集成Flow 设计器是一个可视化界面,它在早些发布的数据集成可视化查看工具 Flows 基础上,增加了创建和编辑的能力。 它允许用户使用更简单的方式,通过拖拽的方式自由编排规则和数据桥接,在几分钟内即可实现消息与事件的实时处理,并与外部 40 余种数据系统的集成。创建完成后,用户可以通过统一的视图清晰地管理数据集成流程,并监控每个处理节点的状态。 Flow 设计器底层仍使用规则 SQL 与数据桥接,继承了 EMQX 强大的数据处理能力和优异性能。同时,它还允许用户在 UI 和 SQL 编辑器之间自由切换,既保留了习惯的 SQL 编辑方式,也提供了更简单快速的上手能力。相比之前的版本,现在用户无需熟悉 EMQX 规则 SQL 语法,就可以通过简单的 UI 进行业务开发,这有助于用户更轻松地应用 EMQX 的数据处理能力实现业务创新。 独立的 Webhook 页面,简化配置流程Webhook 是 EMQX 最常用的数据集成方式之一。为进一步降低使用门槛,EMQX 最新版本新增了独立的 Webhook 配置页面,可大幅简化将数据发送到外部 HTTP 服务器的配置流程。 过去,实现这一功能需要编写规则 SQL 并配置数据桥接,这要求用户对 SQL 语法比较熟悉,特别是在处理客户端事件时,需要了解事件在 SQL 语句中的映射关系(如下列 SQL 所示),增加了学习难度。
全新的 Webhook 配置页支持纯表单操作,用户可通过简单的点选方式选择需要发送的消息或事件。这样极大地降低了使用门槛,用户无需理解 EMQX 的内部规则语言就可以快速建立事件或消息到外部 Web 服务的连接。
简化数据桥接配置参数,专注业务流程EMQX 的数据桥接提供了丰富和全面的参数配置,以便满足企业级消息消息中间件对性能、稳定性以及不同业务场景下灵活配置的需求。通过调整对应功能的参数,可以实现时延与写入速度之间的平衡,或者增加更多的连接实现更高吞吐(相应的对外部数据服务的压力会更大)。 但是我们也注意到,对于大多数场景来说,一些参数并不需要进行调整,使用 EMQX 提供的默认值即可。因此在此次版本中,我们将高级设置的方式折叠了这些参数配置。用户只需专注在业务流程和逻辑设置上,当遇到特定的性能瓶颈或场景需求时,可以打开高级设置进行参数微调。 下图是简化后的 Timescale 数据桥接创建页面,用户仅需关注连接与数据写入流程配置: 此举在降低学习曲线的同时,仍然保留了 EMQX 对复杂场景的适应能力,让 EMQX 的数据桥接功能对用户更加友好。 Amazon Kinesis 集成Kinesis 是 AWS 上完全托管的实时流数据处理服务,可以轻松地进行流数据的收集、处理和分析。它可以经济高效地处理任意规模的实时流数据,并具有高度的灵活性,能够低时延的处理来自数十万个来源的任意数量的流数据。 EMQX 与 Amazon Kinesis 结合使用,能够实现海量 IoT 设备连接,进行实时消息进行采集、传输,并通过 EMQX 数据集成连接到 Amazon Kinesis Data Streams,进行实时分析与复杂的流处理。 利用 Kinesis 构建的流数据管道,可以大幅降低 EMQX 与 AWS 平台之间的接入难度,为用户提供更丰富、灵活的数据处理方案。够助力 EMQX 用户在 AWS 上构建功能完备、性能卓越的数据驱动型应用。
Azure Event Hubs 集成Event Hubs 是由 Azure 提供的是一种简单、可信且可扩缩的完全托管型实时数据引入服务。每秒能够处理数百万个流式事件,从而构建动态数据管道并迅速应对业务挑战。Event Hubs 支持根据使用需求动态调整吞吐量按需付费,并提供了强大的安全和隐私保护。 Event Hubs 可作为 EMQX 与 Azure 丰富的云服务应用之间的数据通道,将物联网数据集成到 Azure Blob Storage、Azure Stream Analytics 以及部署在 Azure 虚拟机上的各类应用和服务当中。 借助 Event Hubs 构建的低延迟传输通道,可以简化 EMQX 与 Azure 平台之间的接入,帮助用户快速实现海量物联网设备数据与 Azure 的连接。让用户更便捷的获得云计算带来的数据分析和智能化能力,构建功能强大的数据驱动型应用。
HStream 集成HStream 是 EMQ 专为物联网数据存储和实时处理而推出的开源、云原生分布式流数据平台。 它通过专门设计的分布式容错日志存储集群,能够可靠地存储数百万个设备数据流,并提供一级订阅支持,可以实时推送最新数据流到您的应用。并在需要时随时回放和消费数据流。 HStream 独特的融合架构设计,结合 EMQX 海量设备和多协议接入能力,允许用户能够在一个平台上高效完成对所有实时消息、事件以及其他数据流的摄取、存储、处理和分发,为物联网数据流的运维管理和实时应用开发提供了便捷性。 GreptimeDB 集成GreptimeDB 是一个开源、分布式、云原生时序数据库,融合时序数据处理和分析能力。GreptimeDB 专为云而生,充分利用云的优势,如弹性、可扩展性和高可用性。 GreptimeDB 与 EMQX 集成使用,能够实现海量物联网数据的长期存储与实现查询,以及随业务发展的灵活扩展。无限的历史数据存储,针对时序数据优化的 SQL,两者能够满足对长时间范围内海量数据集的探索与挖掘。用户可以随时查询任意时间段的历史数据,并通过 SQL 即时洞察时序趋势,从繁杂数据中提取核心业务价值,并实现数据驱动的智能决策。 规则引擎支持 Sparkplug B 消息编解码Sparkplug 是工业物联网领域热门的一个开源规范,它基于 MQTT 提供的一套明确定义的 Payload 和状态管理体系,实现了互操作性和一致性。 Sparkplug B 简化了 MQTT 命名空间,用于监控、控制、和数据采集系统(SCADA)、实时控制系统以及设备。它采用 Protobuf 编码数据,以实现轻便、高效和灵活的数据交换。 EMQX 的最新版本在规则引擎 SQL 中添加了 Sparkplug B 消息编解码函数,使得在 EMQX 中,用户可以直接使用 解码后的 JSON 数据可以通过规则引擎其他函数进行复杂处理,并集成到外部数据桥接中,以实现丰富的业务集成。这有助于简化工业物联网中不同设备的互操作性,提高开发效率,构建灵活可扩展的物联网应用。 OpenTelemetry 指标集成OpenTelemetry 是 CNCF 下的一个开源可观测性框架,旨在于使用标准化的数据格式,将程序中的 traces、metrics 和 logs 等可观察性数据发送到后端组件。 本次发布中 EMQX 添加了对 metrics 集成的支持,为 EMQX 提供开箱即用的监控能力。有助于更好地观察、分析和诊断 EMQX 集群运行状况。 未来版本中,EMQX 计划进一步支持 OpenTelemetry 的 traces 与 logs 集成,通过分布式链路追踪与日志关联,直观分析请求在 EMQX 中的处理情况,实现端到端的分布式诊断能力。这将进一步丰富 EMQX 的监控数据,帮助用户更全面和细致地监测系统运行状态,快速定位并解决异常。 性能提升性能始终是 EMQX 关注的一部分,本次发布中我们进行了以下提升:
更多新功能除了前面介绍的主要功能外,各组件均有针对性功能升级,满足用户日常运维和使用需求:
BUG 修复以下是主要 BUG 修复列表:
更多功能变更和 BUG 修复请查看 EMQX Enterprise 5.2.0 更新日志。 |
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