EMQX Enterprise 5.2.0 版本現已正式發佈！
新版本帶來了一系列重磅更新，最令人矚目的是可拖拽的可視化 Flow 設計器，它可以幫助企業快速創建、測試和部署數據集成。同時，我們新增了對 Amazon Kinesis 和 Azure Event Hubs 的支持，實現了海量物聯網設備數據與雲服務的無縫連接。此外，新版本還進行了多項改進以及 BUG 修復，進一步提升了整體性能和穩定性。
Flow 設計器，拖拽和可視化界面快速創建、測試和部署數據集成
Flow 設計器是一個可視化界面，它在早些發佈的數據集成可視化查看工具 Flows 基礎上，增加了創建和編輯的能力。
它允許用戶使用更簡單的方式，通過拖拽的方式自由編排規則和數據橋接，在幾分鐘內即可實現消息與事件的實時處理，並與外部 40 餘種數據系統的集成。創建完成後，用戶可以通過統一的視圖清晰地管理數據集成流程，並監控每個處理節點的狀態。
Flow 設計器底層仍使用規則 SQL 與數據橋接，繼承了 EMQX 強大的數據處理能力和優異性能。同時，它還允許用戶在 UI 和 SQL 編輯器之間自由切換，既保留了習慣的 SQL 編輯方式，也提供了更簡單快速的上手能力。相比之前的版本，現在用戶無需熟悉 EMQX 規則 SQL 語法，就可以通過簡單的 UI 進行業務開發，這有助於用戶更輕鬆地應用 EMQX 的數據處理能力實現業務創新。
獨立的 Webhook 頁面，簡化配置流程
Webhook 是 EMQX 最常用的數據集成方式之一。爲進一步降低使用門檻，EMQX 最新版本新增了獨立的 Webhook 配置頁面，可大幅簡化將數據發送到外部 HTTP 服務器的配置流程。
過去，實現這一功能需要編寫規則 SQL 並配置數據橋接，這要求用戶對 SQL 語法比較熟悉，特別是在處理客戶端事件時，需要了解事件在 SQL 語句中的映射關係（如下列 SQL 所示），增加了學習難度。
SELECT * FROM "$events/client_connected"
全新的 Webhook 配置頁支持純表單操作，用戶可通過簡單的點選方式選擇需要發送的消息或事件。這樣極大地降低了使用門檻，用戶無需理解 EMQX 的內部規則語言就可以快速建立事件或消息到外部 Web 服務的連接。
簡化數據橋接配置參數，專注業務流程
EMQX 的數據橋接提供了豐富和全面的參數配置，以便滿足企業級消息消息中間件對性能、穩定性以及不同業務場景下靈活配置的需求。通過調整對應功能的參數，可以實現時延與寫入速度之間的平衡，或者增加更多的連接實現更高吞吐（相應的對外部數據服務的壓力會更大）。
但是我們也注意到，對於大多數場景來說，一些參數並不需要進行調整，使用 EMQX 提供的默認值即可。因此在此次版本中，我們將高級設置的方式摺疊了這些參數配置。用戶只需專注在業務流程和邏輯設置上，當遇到特定的性能瓶頸或場景需求時，可以打開高級設置進行參數微調。
下圖是簡化後的 Timescale 數據橋接創建頁面，用戶僅需關注連接與數據寫入流程配置：
此舉在降低學習曲線的同時，仍然保留了 EMQX 對複雜場景的適應能力，讓 EMQX 的數據橋接功能對用戶更加友好。
Amazon Kinesis 集成
Kinesis 是 AWS 上完全託管的實時流數據處理服務，可以輕鬆地進行流數據的收集、處理和分析。它可以經濟高效地處理任意規模的實時流數據，並具有高度的靈活性，能夠低時延的處理來自數十萬個來源的任意數量的流數據。
EMQX 與 Amazon Kinesis 結合使用，能夠實現海量 IoT 設備連接，進行實時消息進行採集、傳輸，並通過 EMQX 數據集成連接到 Amazon Kinesis Data Streams，進行實時分析與複雜的流處理。
利用 Kinesis 構建的流數據管道，可以大幅降低 EMQX 與 AWS 平臺之間的接入難度，爲用戶提供更豐富、靈活的數據處理方案。夠助力 EMQX 用戶在 AWS 上構建功能完備、性能卓越的數據驅動型應用。
Azure Event Hubs 集成
Event Hubs 是由 Azure 提供的是一種簡單、可信且可擴縮的完全託管型實時數據引入服務。每秒能夠處理數百萬個流式事件，從而構建動態數據管道並迅速應對業務挑戰。Event Hubs 支持根據使用需求動態調整吞吐量按需付費，並提供了強大的安全和隱私保護。
Event Hubs 可作爲 EMQX 與 Azure 豐富的雲服務應用之間的數據通道，將物聯網數據集成到 Azure Blob Storage、Azure Stream Analytics 以及部署在 Azure 虛擬機上的各類應用和服務當中。
藉助 Event Hubs 構建的低延遲傳輸通道，可以簡化 EMQX 與 Azure 平臺之間的接入，幫助用戶快速實現海量物聯網設備數據與 Azure 的連接。讓用戶更便捷的獲得雲計算帶來的數據分析和智能化能力，構建功能強大的數據驅動型應用。
HStream 集成
HStream 是 EMQ 專爲物聯網數據存儲和實時處理而推出的開源、雲原生分佈式流數據平臺。
它通過專門設計的分佈式容錯日誌存儲集羣，能夠可靠地存儲數百萬個設備數據流，並提供一級訂閱支持，可以實時推送最新數據流到您的應用。並在需要時隨時回放和消費數據流。
HStream 獨特的融合架構設計，結合 EMQX 海量設備和多協議接入能力，允許用戶能夠在一個平臺上高效完成對所有實時消息、事件以及其他數據流的攝取、存儲、處理和分發，爲物聯網數據流的運維管理和實時應用開發提供了便捷性。
GreptimeDB 集成
GreptimeDB 是一個開源、分佈式、雲原生時序數據庫，融合時序數據處理和分析能力。GreptimeDB 專爲雲而生，充分利用雲的優勢，如彈性、可擴展性和高可用性。
GreptimeDB 與 EMQX 集成使用，能夠實現海量物聯網數據的長期存儲與實現查詢，以及隨業務發展的靈活擴展。無限的歷史數據存儲，針對時序數據優化的 SQL，兩者能夠滿足對長時間範圍內海量數據集的探索與挖掘。用戶可以隨時查詢任意時間段的歷史數據，並通過 SQL 即時洞察時序趨勢，從繁雜數據中提取核心業務價值，並實現數據驅動的智能決策。
規則引擎支持 Sparkplug B 消息編解碼
Sparkplug 是工業物聯網領域熱門的一個開源規範，它基於 MQTT 提供的一套明確定義的 Payload 和狀態管理體系，實現了互操作性和一致性。
Sparkplug B 簡化了 MQTT 命名空間，用於監控、控制、和數據採集系統（SCADA）、實時控制系統以及設備。它採用 Protobuf 編碼數據，以實現輕便、高效和靈活的數據交換。 EMQX 的最新版本在規則引擎 SQL 中添加了 Sparkplug B 消息編解碼函數，使得在 EMQX 中，用戶可以直接使用 sparkplug_encode 和 sparkplug_decode 函數，從而更加便捷地進行 Sparkplug B 消息到 JSON 格式的編碼和解碼。
解碼後的 JSON 數據可以通過規則引擎其他函數進行復雜處理，並集成到外部數據橋接中，以實現豐富的業務集成。這有助於簡化工業物聯網中不同設備的互操作性，提高開發效率，構建靈活可擴展的物聯網應用。
OpenTelemetry 指標集成
OpenTelemetry 是 CNCF 下的一個開源可觀測性框架，旨在於使用標準化的數據格式，將程序中的 traces、metrics 和 logs 等可觀察性數據發送到後端組件。
本次發佈中 EMQX 添加了對 metrics 集成的支持，爲 EMQX 提供開箱即用的監控能力。有助於更好地觀察、分析和診斷 EMQX 集羣運行狀況。
未來版本中，EMQX 計劃進一步支持 OpenTelemetry 的 traces 與 logs 集成，通過分佈式鏈路追蹤與日誌關聯，直觀分析請求在 EMQX 中的處理情況，實現端到端的分佈式診斷能力。這將進一步豐富 EMQX 的監控數據，幫助用戶更全面和細緻地監測系統運行狀態，快速定位並解決異常。
性能提升
性能始終是 EMQX 關注的一部分，本次發佈中我們進行了以下提升：
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更新 Mria 版本，通過合併索引更新提升了保留消息發佈速度。
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規則引擎使用主題索引加速規則匹配，大幅提升了 EMQX 處理大量規則的性能。
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新增節點池和通道池配置，調優這些配置在高延遲的集羣互聯網路可顯著提升 EMQX 性能。
更多新功能
除了前面介紹的主要功能外，各組件均有針對性功能升級，滿足用戶日常運維和使用需求：
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認證、授權以及數據橋接中的 Redis 連接支持設置用戶名，以便連接到如 AWS MemoryDB 等需要用戶名的 Redis 服務中。
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Kafka 數據橋接新增消費者模式動態設置MQTT主題功能，可以實現更靈活的 Kafka-MQTT 主題映射，動態控制數據下發的 MQTT 目標主題。
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GCP PubSub 數據橋接現在支持設置 PubSub 消息的屬性和排序鍵，可以利用這些特徵實現更豐富的消息路由和有序傳輸。
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爲 RabbitMQ 數據橋接添加 TLS 連接支持。
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更新了
jq依賴版本，修復了一些小的安全問題。 -
客戶端認證與授權支持使用 LDAP 作爲數據源。
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發佈了適用於 Amazon Linux 2023 與 Debian 12 的安裝包。
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優化了 Prometheus 指標集成時消息、過載保護、授權、認證等功能的指標，使其更加清晰豐富。
BUG 修復
以下是主要 BUG 修復列表：
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修復了 EMQX 關閉過程中記錄無關錯誤日誌的問題。#11065
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修復了啓用 debug/trace 時客戶端無法發送包含大尺寸 payload 消息的問題。 #11279
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修復了在發送帶有非零
ack_flag的 CONNACK 數據包時packets_connack_sent指標未增加的問題。#11520 -
添加了對 API 中時間戳的最大值的檢查，以確保它是有效的 Unix 時間戳。#11424
更多功能變更和 BUG 修復請查看 EMQX Enterprise 5.2.0 更新日誌。