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物联网技术的核心价值在于利用设备数据实现智能运营、预测性维护和突破性的 AI 应用。长期以来,运营技术(OT)的实时数据流与大数据和 IT 的分析之间存在难以逾越的鸿沟。

OT 领域依赖实时流数据运转,而 IT 领域的分析与 AI 则需要结构化、可查询的数据集。传统方式需要通过复杂、脆弱且昂贵的 ETL(提取、转换、加载)管道来实现数据互通。

随着EMQX 5.10.0 的发布,我们推出了一项突破性功能——与 Amazon S3 Tables 的原生数据集成,彻底打破这一壁垒。

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EMQX 数据集成 - S3 Tables

挑战:从数据流到数据湖

将原始 MQTT 数据流式传输至标准 Amazon S3 存储桶是数据采集的常见步骤。但这些原始数据无法直接用于分析,必须经过结构化处理、模式管理,并针对 Amazon Athena、Spark、Presto 等查询引擎进行优化。传统批量处理作业不仅带来延迟和成本,更增加了系统复杂性,严重阻碍关键洞察的获取。

解决方案:与可分析的 S3 Tables 直接集成

基于开源引擎 Apache Iceberg 构建的 Amazon S3 Tables 通过高性能开放表格式完美解决了这一难题。

现在,EMQX 可无缝地将数据流注入 S3 Tables 中,构建起连接 MQTT 实时数据流与分析生态的强大桥梁。EMQX 不只是简单地转储原始文件,而是持续地将物联网数据流式写入结构化、高性能且立即可分析的表格中。

EMQX 与 S3 Tables 集成的核心优势

  • OT 与 IT 无缝融合:

    建立从联网设备到数据湖的最直接路径,实现信息流统一,让数据分析师能即时处理 OT 数据。

  • 消除复杂的 ETL 管道:

    数据从源头就以可供分析的格式写入,减少甚至彻底消除中间数据处理和转换的环节。数据架构化繁为简,运维成本显著降低,实现降本增效。

  • 加速大数据和 AI 计划:

    借助 S3 Lakehouse 中即时可用且可查询的数据,您的团队可以加速工作流程。无论是构建仪表板、运行临时分析查询,还是基于最新数据训练机器学习模型,洞察时间都将显著缩短。

  • 开放架构、面向未来、极致性能:

    S3 Tables 基于Apache Iceberg 构建,采用开放标准,彻底摆脱供应商锁定。该格式专为海量数据集的高速查询而设计,支持事务一致性和架构演化等功能,确保您的数据湖能够随业务需求灵活调整,始终保持稳定可控。

工作原理:简化的工作流程

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S3 Tables Sink 作为 EMQX 数据集成引擎的核心部分,配置流程非常简单:

  1. **设备连接到 EMQX:**物联网设备通过 MQTT 连接到 EMQX 并开始发布遥测数据。
  2. **选择您的数据源:**在 EMQX 仪表板中,选择您想要捕获的 MQTT 主题,例如 telemetry/+/data
  3. **数据转换:**EMQX 规则引擎可以对消息 payloads 进行过滤、转换或增强,使其完美适配目标 Iceberg 表的结构。
  4. **创建 S3 Tables Sink:**向您的数据规则添加一个新的接收器并选择「Amazon S3 Tables」。
  5. **配置和连接:**提供您的 AWS 凭证,指定 S3 Tables ARN、命名空间和表名。EMQX 通过 Iceberg REST 端点管理元数据,高效缓冲消息并以 Iceberg 格式写入 S3 Tables。

提交后,您的数据可立即供任何兼容 Iceberg 的服务进行查询和分析。

未来基础

EMQX 与 Amazon S3 Tables 的深度集成是构建现代实时数据策略的基础。它通过统一实时数据和分析数据,帮助企业最终释放其物联网数据的全部潜力。

准备好构建从 OT 到 AI 的桥梁了吗?

  • 立即下载 EMQX Enterprise 5.10.0
  • 查看 S3 Tables 集成文档中的分步教程。
  • 联系我们的团队进行个性化演示。
http://www.dtcms.com/a/502445.html

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