挽回像是重新追求，但又不是，一开始追求一个人的时候，对方对你不存在任何负面印象的；而挽回的时候，你得先消除这些负面印象。挽回的过程中随时会碰壁，心态好的人会重头再来，心态不好的人会自我怀疑，爱得卑微。而这种卑微是自己让自己卑微，没有任何人觉得你卑微。挽回是因为爱，不是因为不甘、离不开、舍不得，有些人因为被分手，想报复对方，就通过挽回，复合然后再甩掉对方的方式让自己得到心理安慰，如果你是这么想的，我劝你，省省时间吧，即便是满足了你的报复心理又能怎么样呢，对方只会觉得你是没长大只会浪费自己的傻子。根据吸引力法则，当你坚定地朝着目标积极努力的时候，你的挽回就会变得越来越顺。#如何快速挽回前任前男友##怎么挽回前男友前任异地恋异国恋婚姻家庭##婚恋百问#
【金融业分布式数据库选型及HTAP场景实践】作为数据基础设施的重要组成部分，数据库在其中扮演着重要的角色。近些年来，数据库整体发展也呈现出较之以往很大的不同。其一、是开源数据库受到更为广泛的关注，从多家机构的最新报告来看，开源数据库无论从产品数量还是受关注程度都超过商业数据库。开源这一新模式，正成为未来数据库发展的主流。其二、是云计算成为未来主要资源供给方式得到普遍共识。已经有越来越多的企业选择在云上构建基础环境，包括云上数据库的发展速度也远高于非云环境。据乐观估计，在未来5~10年云数据库将占据整体数据库市场的七成以上。此外，对迁移到公有云、使用多云环境等问题，也普遍被企业所接受。其三、是数据融合趋势，针对数据多场景应用，使用融合技术简化访问，提升效率。作为数据使用高地，金融行业一方面对数据库有着极高的要求，一方面又面临很多来自数据新的挑战，诸如海量规模、高并发、数据安全、实时分析等诉求亟待解决。分布式数据库的出现，迎合这一发展趋势，对于金融企业解决上述问题带来新的解决思路。本文从金融用户角度入手，对如何选择分布式数据库及选型后的最优实践进行阐述。
1. 金融业数据库选型背景
随着企业数字化转型深入，对于数据使用场景也呈现多元化趋势，正有越来越多数据被企业利用起来。金融行业作为数据库应用“高地”，这一趋势表现更为明显。同时我们也看到，近些年来数据库领域也发展迅速，有分布式数据库、多模数据库、云数据库为代表的产品不断涌现。这些新兴数据库在特定场景有很好的使用前景。基于上面两种趋势，金融行业很多企业都在面临选择数据库的问题。
1).选型技术层面要素分析
从技术角度来看，在数据库选型中有哪些要素需要考虑呢？下面以近期比较关注的分布式数据库的选型为例，说明下重点考量的技术要素。
分布式事务
分布式架构，自然会带来分布式事务的问题。由于需要跨节点的网络交互，因此较单机事务会有很多损耗。随之带来的是事务处理时间较长、事务期间的锁持有时间也会增加，数据库的并发性和扩展性也会受到影响。针对单笔事务来说，分布式事务执行效率是肯定会有降低的，分布式带来的更多是整体处理能力的提升。
性能
由于分布式数据库通常使用的二阶段提交和各节点之间的网络交互会有性能损耗，分布式数据库优势不是单个简单SQL的性能，而是大数据量的SQL查询，每个节点会将过滤之后的数据集进行返回，会提升性能，并且分布式数据库的优势是并发，大量的SQL并发也会比单机数据库强大，应用需要做分布式架构的适配，将串行执行机制尽量都改造成并发处理。对于含有需要节点间数据流动的SQL语句的事务，OLTP类的分布式数据库处理效率一般较差，事务处理时间会较长，事务期间的锁持有时间也会增加，数据库的并发性和扩展性也会受到影响。建议尽量改造存在跨节点数据流动的SQL语句（主要是多表关联）的事务。
数据备份
分布式数据库的一致性保证通过内部时钟机制所提供的全局时间戳，所有节点都会遵循该机制，所以备份恢复的增量也是基于全局时间戳，但是分布式数据库的备份解决方案最重要的标志为是否支持物理级的备份，物理级的备份会比逻辑的备份性能吞吐大很多，还有就是是否支持一些分布式备份方案，比如S3协议接口，是否支持压缩等功能。分布式数据库基本都具备备份和恢复方案，通常从备节点进行连续备份（全量+日志），恢复的时候指定节点进行恢复到指定时间点，整个过程可配置自动任务、自动执行。
高可用
分布式数据库大多都是基于多数派协议，同城双中心不适合多数派的要求，同城数据级多活建议采用三中心部署。如果同城主备可以采用集群级的异步复制，异地建议采用集群级的binlog异步复制，建议实例的主备节点设置在同城两个双活数据中心，仲裁节点三机房部署；异地灾备单独启实例与本地实例进行数据库间同步，也可以将本地备份文件T+1恢复到异地灾备。
数据一致性
分布式数据库大多都是通过获取全局时钟时间戳，采用二阶段提交，可以实现一致性的保证，分库分表架构对于事务的一致性，需要应用层考虑，比如通过合理的分区键设计来规避。部分分布式数据库对于跨节点事务目前还是实现的最终一致，对于全局一致性读，一般通过引入类似全局时间戳的组件统一管理全局事务，在数据库选型时可以重点关注厂商对这一块的实现。如果目前暂时无法提供全局一致性读的分布式数据库，对于要依赖分布式事务“中间状态”的业务，优先进行业务改造进行规避，其次通过合理的数据分片设计让其在单节点内完成。
数据分析
分布式数据库，多采用存算分离架构。针对数据分析场景，需要对数据从下层存储节点上移到计算节点，这对分布式数据库提出了更高的要求。一方面可通过算子下推等技术，减少需传输到计算节点的数量；一方面针对汇聚后的结果需要通过流式处理等方式，规避诸如OOM的问题；此外也可采用如MPP等并行处理技术，加速数据分析过程。
2).选型过程问题痛点分析
在选型过程中，会遇到来自以下几方面的痛点。
一是由于分布式数据库整体架构还比较新，也是近十年来逐步发展完善的。针对新型架构的诸多特点，包括厂商和用户还都在不断摸索积累之中，还需要有个长期实践的过程。此外，新架构也需要有个逐步成熟完善的过程。
二是大量产品来自国内数据库厂商，其发展周期相对较短，还需要在产品成熟度、稳定性、周边生态等方面不断完善。对于用户来说，一方面需面临产品多、技术栈多的现状；另一方面还需面对成熟度不足等问题，存在较多痛点。
三是近些年金融行业发展迅速，各种新的业态产品不断涌现，这些对作为底层数据基础的数据库也提出了更高的要求。
四是随着内外部环境的变化，自主可控等问题受到更多的关注。金融行业首当其冲，针对上述问题也需要引起足够的重视。在数据库选型问题上，也需要考虑这一因素。这无疑对用户选择带来一定困难。
2. 数据库选型技术架构
1).分布式路线分析
针对分布式数据库的发展路线，大体可分为两种：
分布式中间件
这种架构是从中间件路线演进而来。其采用存储与计算分离架构，底层采用标准单机数据库，副本间基于数据库主从复制机制。上层承担计算，并可将部分计算下推到存储节点执行。这种架构在分布式事务、全局MVCC等方面，往往存在一定难点，各厂商也有各自解决之道。
原生分布式
这种架构正是受到Google论文影响演进而来。其采用存储与计算分离架构，底层采用单机库(不一定是关系型)，副本间采用分布式一致性协议完成复制，支持多数派提交。上层承担计算，并可将部分计算下推到存储节点执行。
2).重点需求满足情况
针对上述遇到的痛点，两类产品实现逻辑也所有不同。
3). 路线场景分析
从数据使用场景来讲，可大致按下面进行划分：
针对不同的场景，不同分布式数据库路线产品各有所长。
针对事务类场景下，强调高并发联机交易、对分析能力要求不高的场景比较适合分布式中间件路线产品。
针对事务类及事务/分析混合类场景，既要满足常规联机交易场景的同时，还需满足分析类的一部分能力，这种情况比较适合原生分布式产品。基于原生分布式的 HTAP 数据库，用一个数据平台应对规模化交易和实时分析，提升业务决策的时效性，降低数据技术栈的复杂性，越来越多的混合负载需求推动了 HTAP 在金融场景的落地。
3. 金融业 HTAP 应用场景实践
1). 金融场景下 HTAP 的分析
在金融企业数字化转型的过程中，各类业务对“海量、实时、在线”的数据需求变得愈发迫切。在金融企业运营场景中，实时推荐、精准营销是企业提升竞争力的一大因素。在企业风险控制场景中，实时风控、反欺诈等业务开展可以更早地识别和阻断风险可以让企业减少损失，HTAP正是基于上述背景诞生出的需求，为各类实时数据处理需求提供了解决方案。
2).某金融用户 HTAP 的架构设计和实践
随着金融市场同业业务的蓬勃发展，业务部门对于交易数据的实时统计分析和展现有了急切的需求。基于大数据技术栈的 T+1 报表模式，已无法满足业务部门通过实时分析交易发生情况来防范风险以及提供决策的需求，迫切的需要找到一种能让数据实时变现的解决方案。结合金融行业特点，在技术选型过程中，重点考察待选产品如下能力：包括承载业务复杂查询处理、海量数据容量存储、应用透明无侵入、开发协议可适配及混合负载下的表现等。经过测试，选择 TiDB 作为基础数据库平台。通过一段时间上线使用，满足业务场景，基于其 HTAP 的特性，打造金融市场实时数据平台，目前已投产了灵活报表和交易对手分析等功能。整个处理流程包括：
Flink 消费交易系统产生的实时增量数据，对部分事实表进行拉宽处理并写入TiDB
维表和其他明细表直接写入 TiDB
BI 工具直接连接 TiDB，提供秒级的实时计算和分析能力
这一案例中，构建千万及以上数据规模、超过五张表的复杂关联实时查询能力，让业务人员在极短的时间内（大部分报表执行时间为几十到几百毫秒、个别报表秒级别）获得实时交易的详情。
3).未来 HTAP 的场景发展
实时数据处理技术还以某些具体的应用场景为主，从现状来看以事件驱动类、流式管道数据计算类为代表的场景，已经开始使用 HTAP 场景的。未来随着 HTAP 计算能力进一步的提升，实时全量数据的计算将带来更多场景。
4. 面向未来的架构趋势
1).云原生
从未来的发展趋势来看，云方向是一个大的趋势。
从上图可见，云数据库的发展经历了几个阶段，从云托管、云服务、云原生之路。
云托管，是最接近传统数据库系统的部署模式。本质是将原本部署于IDC机房内物理服务器上的传统数据库软件部署在了云主机上。这种模式下，云平台提供诸如高可用、异地灾备、备份恢复、数据安全、SQL审计、性能优化和状态监测等企业级数据库管理能力，用户可减少运维投入即可享受之前同等的服务水平。
云服务，之前的托管架构中，受限于传统数据库架构的局限，未能完全发挥云计算的优势。在诸如弹性扩展、高性能、高可用等方面，均有不足。到了云服务时代，充分利用云基础设施的底层能力，提供定制化的数据库产品。
云原生，与之前的云服务架构不同，这一阶段产品将更为充分地利用云基础设施的能力，通过多层资源解耦，可享受云带来的弹性扩展、按需供给、超大规模能力。真正做到了数据库与云的深度结合。从长期来看，金融机构逐渐把业务和技术向云原生演进，实现传统应用迁移上云和云原生改造是重要的方向。在这个过程中需要考虑分布式数据库对 K8s、微服务应用的支持，提供高效、弹性调度能力，同时需要兼顾开发运维和敏捷度。
2).多云方向
云作为未来主流的资源供给方式，多云必然是企业不得不考虑的问题。多云通常指金融机构同时采用多种不同的云环境组合来满足业务需求的多样性和金融业监管的要求。如何围绕数据打造面向未来的多云 IT 架构，满足在多云之间提供数据服务能力，摆脱单一供应商的弊端，是必须考虑的问题。多云架构对分布式数据库的考察重点聚焦于跨地域、跨公有私有云、跨本地 IDC 和 K8S 的部署、服务提供与统一运维能力等。
1. 金融业数据库选型背景
随着企业数字化转型深入，对于数据使用场景也呈现多元化趋势，正有越来越多数据被企业利用起来。金融行业作为数据库应用“高地”，这一趋势表现更为明显。同时我们也看到，近些年来数据库领域也发展迅速，有分布式数据库、多模数据库、云数据库为代表的产品不断涌现。这些新兴数据库在特定场景有很好的使用前景。基于上面两种趋势，金融行业很多企业都在面临选择数据库的问题。
1).选型技术层面要素分析
从技术角度来看，在数据库选型中有哪些要素需要考虑呢？下面以近期比较关注的分布式数据库的选型为例，说明下重点考量的技术要素。
分布式事务
分布式架构，自然会带来分布式事务的问题。由于需要跨节点的网络交互，因此较单机事务会有很多损耗。随之带来的是事务处理时间较长、事务期间的锁持有时间也会增加，数据库的并发性和扩展性也会受到影响。针对单笔事务来说，分布式事务执行效率是肯定会有降低的，分布式带来的更多是整体处理能力的提升。
性能
由于分布式数据库通常使用的二阶段提交和各节点之间的网络交互会有性能损耗，分布式数据库优势不是单个简单SQL的性能，而是大数据量的SQL查询，每个节点会将过滤之后的数据集进行返回，会提升性能，并且分布式数据库的优势是并发，大量的SQL并发也会比单机数据库强大，应用需要做分布式架构的适配，将串行执行机制尽量都改造成并发处理。对于含有需要节点间数据流动的SQL语句的事务，OLTP类的分布式数据库处理效率一般较差，事务处理时间会较长，事务期间的锁持有时间也会增加，数据库的并发性和扩展性也会受到影响。建议尽量改造存在跨节点数据流动的SQL语句（主要是多表关联）的事务。
数据备份
分布式数据库的一致性保证通过内部时钟机制所提供的全局时间戳，所有节点都会遵循该机制，所以备份恢复的增量也是基于全局时间戳，但是分布式数据库的备份解决方案最重要的标志为是否支持物理级的备份，物理级的备份会比逻辑的备份性能吞吐大很多，还有就是是否支持一些分布式备份方案，比如S3协议接口，是否支持压缩等功能。分布式数据库基本都具备备份和恢复方案，通常从备节点进行连续备份（全量+日志），恢复的时候指定节点进行恢复到指定时间点，整个过程可配置自动任务、自动执行。
高可用
分布式数据库大多都是基于多数派协议，同城双中心不适合多数派的要求，同城数据级多活建议采用三中心部署。如果同城主备可以采用集群级的异步复制，异地建议采用集群级的binlog异步复制，建议实例的主备节点设置在同城两个双活数据中心，仲裁节点三机房部署；异地灾备单独启实例与本地实例进行数据库间同步，也可以将本地备份文件T+1恢复到异地灾备。
数据一致性
分布式数据库大多都是通过获取全局时钟时间戳，采用二阶段提交，可以实现一致性的保证，分库分表架构对于事务的一致性，需要应用层考虑，比如通过合理的分区键设计来规避。部分分布式数据库对于跨节点事务目前还是实现的最终一致，对于全局一致性读，一般通过引入类似全局时间戳的组件统一管理全局事务，在数据库选型时可以重点关注厂商对这一块的实现。如果目前暂时无法提供全局一致性读的分布式数据库，对于要依赖分布式事务“中间状态”的业务，优先进行业务改造进行规避，其次通过合理的数据分片设计让其在单节点内完成。
数据分析
分布式数据库，多采用存算分离架构。针对数据分析场景，需要对数据从下层存储节点上移到计算节点，这对分布式数据库提出了更高的要求。一方面可通过算子下推等技术，减少需传输到计算节点的数量；一方面针对汇聚后的结果需要通过流式处理等方式，规避诸如OOM的问题；此外也可采用如MPP等并行处理技术，加速数据分析过程。
2).选型过程问题痛点分析
在选型过程中，会遇到来自以下几方面的痛点。
一是由于分布式数据库整体架构还比较新，也是近十年来逐步发展完善的。针对新型架构的诸多特点，包括厂商和用户还都在不断摸索积累之中，还需要有个长期实践的过程。此外，新架构也需要有个逐步成熟完善的过程。
二是大量产品来自国内数据库厂商，其发展周期相对较短，还需要在产品成熟度、稳定性、周边生态等方面不断完善。对于用户来说，一方面需面临产品多、技术栈多的现状；另一方面还需面对成熟度不足等问题，存在较多痛点。
三是近些年金融行业发展迅速，各种新的业态产品不断涌现，这些对作为底层数据基础的数据库也提出了更高的要求。
四是随着内外部环境的变化，自主可控等问题受到更多的关注。金融行业首当其冲，针对上述问题也需要引起足够的重视。在数据库选型问题上，也需要考虑这一因素。这无疑对用户选择带来一定困难。
2. 数据库选型技术架构
1).分布式路线分析
针对分布式数据库的发展路线，大体可分为两种：
分布式中间件
这种架构是从中间件路线演进而来。其采用存储与计算分离架构，底层采用标准单机数据库，副本间基于数据库主从复制机制。上层承担计算，并可将部分计算下推到存储节点执行。这种架构在分布式事务、全局MVCC等方面，往往存在一定难点，各厂商也有各自解决之道。
原生分布式
这种架构正是受到Google论文影响演进而来。其采用存储与计算分离架构，底层采用单机库(不一定是关系型)，副本间采用分布式一致性协议完成复制，支持多数派提交。上层承担计算，并可将部分计算下推到存储节点执行。
2).重点需求满足情况
针对上述遇到的痛点，两类产品实现逻辑也所有不同。
3). 路线场景分析
从数据使用场景来讲，可大致按下面进行划分：
针对不同的场景，不同分布式数据库路线产品各有所长。
针对事务类场景下，强调高并发联机交易、对分析能力要求不高的场景比较适合分布式中间件路线产品。
针对事务类及事务/分析混合类场景，既要满足常规联机交易场景的同时，还需满足分析类的一部分能力，这种情况比较适合原生分布式产品。基于原生分布式的 HTAP 数据库，用一个数据平台应对规模化交易和实时分析，提升业务决策的时效性，降低数据技术栈的复杂性，越来越多的混合负载需求推动了 HTAP 在金融场景的落地。
3. 金融业 HTAP 应用场景实践
1). 金融场景下 HTAP 的分析
在金融企业数字化转型的过程中，各类业务对“海量、实时、在线”的数据需求变得愈发迫切。在金融企业运营场景中，实时推荐、精准营销是企业提升竞争力的一大因素。在企业风险控制场景中，实时风控、反欺诈等业务开展可以更早地识别和阻断风险可以让企业减少损失，HTAP正是基于上述背景诞生出的需求，为各类实时数据处理需求提供了解决方案。
2).某金融用户 HTAP 的架构设计和实践
随着金融市场同业业务的蓬勃发展，业务部门对于交易数据的实时统计分析和展现有了急切的需求。基于大数据技术栈的 T+1 报表模式，已无法满足业务部门通过实时分析交易发生情况来防范风险以及提供决策的需求，迫切的需要找到一种能让数据实时变现的解决方案。结合金融行业特点，在技术选型过程中，重点考察待选产品如下能力：包括承载业务复杂查询处理、海量数据容量存储、应用透明无侵入、开发协议可适配及混合负载下的表现等。经过测试，选择 TiDB 作为基础数据库平台。通过一段时间上线使用，满足业务场景，基于其 HTAP 的特性，打造金融市场实时数据平台，目前已投产了灵活报表和交易对手分析等功能。整个处理流程包括：
Flink 消费交易系统产生的实时增量数据，对部分事实表进行拉宽处理并写入TiDB
维表和其他明细表直接写入 TiDB
BI 工具直接连接 TiDB，提供秒级的实时计算和分析能力
这一案例中，构建千万及以上数据规模、超过五张表的复杂关联实时查询能力，让业务人员在极短的时间内（大部分报表执行时间为几十到几百毫秒、个别报表秒级别）获得实时交易的详情。
3).未来 HTAP 的场景发展
实时数据处理技术还以某些具体的应用场景为主，从现状来看以事件驱动类、流式管道数据计算类为代表的场景，已经开始使用 HTAP 场景的。未来随着 HTAP 计算能力进一步的提升，实时全量数据的计算将带来更多场景。
4. 面向未来的架构趋势
1).云原生
从未来的发展趋势来看，云方向是一个大的趋势。
从上图可见，云数据库的发展经历了几个阶段，从云托管、云服务、云原生之路。
云托管，是最接近传统数据库系统的部署模式。本质是将原本部署于IDC机房内物理服务器上的传统数据库软件部署在了云主机上。这种模式下，云平台提供诸如高可用、异地灾备、备份恢复、数据安全、SQL审计、性能优化和状态监测等企业级数据库管理能力，用户可减少运维投入即可享受之前同等的服务水平。
云服务，之前的托管架构中，受限于传统数据库架构的局限，未能完全发挥云计算的优势。在诸如弹性扩展、高性能、高可用等方面，均有不足。到了云服务时代，充分利用云基础设施的底层能力，提供定制化的数据库产品。
云原生，与之前的云服务架构不同，这一阶段产品将更为充分地利用云基础设施的能力，通过多层资源解耦，可享受云带来的弹性扩展、按需供给、超大规模能力。真正做到了数据库与云的深度结合。从长期来看，金融机构逐渐把业务和技术向云原生演进，实现传统应用迁移上云和云原生改造是重要的方向。在这个过程中需要考虑分布式数据库对 K8s、微服务应用的支持，提供高效、弹性调度能力，同时需要兼顾开发运维和敏捷度。
2).多云方向
云作为未来主流的资源供给方式，多云必然是企业不得不考虑的问题。多云通常指金融机构同时采用多种不同的云环境组合来满足业务需求的多样性和金融业监管的要求。如何围绕数据打造面向未来的多云 IT 架构，满足在多云之间提供数据服务能力，摆脱单一供应商的弊端，是必须考虑的问题。多云架构对分布式数据库的考察重点聚焦于跨地域、跨公有私有云、跨本地 IDC 和 K8S 的部署、服务提供与统一运维能力等。
构建IoT新生态：万物智联时代下EMQ的开源商业化探索
随着人工智能、大数据、5G这些新技术与物联网的不断融合演进，加速了万物智联时代的到来。拥抱开源、共建开源成了新时代下全球技术创新的主流模式。开源技术，颠覆了传统软件开发与服务的方式，进一步推动了我国基础软件的蓬勃发展。
目前，国内开源技术服务提供商持续为行业用户的IT基础架构带来了极大的敏捷和灵活性。致力于开源物联网数据基础设施软件领域的EMQ映云科技（以下简称EMQ）正是这样一家开源技术领军企业，其交付的开源云原生分布式MQTT 消息服务器EMQX与流处理数据库HStreamDB，为企业海量物联网数据提供了高性能、高可靠的实时处理与分析等能力。EMQ以构建「面向未来」的物联网平台与应用为使命，通过领先的开源数据基础设施软件，全方位助力企业加速实现数字化转型，迎接亿级物联网连接时代的到来。
近日，由上海开源信息技术协会联合开源产业实践赋能社区OpenTEKr以及40+开源生态中坚力量开启的“2022砺夏行动”中，EMQ联合创始人兼CPO金发华先生介绍了EMQ开源IoT基础设施软件与开源软件治理模式，就开源商业化发展路径发表了建设性观点，为听众开拓了思路，同时也为企业用户数字化转型的开源实践提供了参考。
开源潮涌，EMQ实力助推企业数字化转型
海量数据持续在云、数据中心和边缘流动，如何以高性能、高可靠、高安全的方式将设备数据采集上云，实现多云数据管理成了企业构建物联网平台及应用所面临的一大挑战。
EMQ基于旗下核心开源项目EMQX，同时也是全球最具扩展性的物联网MQTT消息服务器，所打造的全托管MQTT消息云服务EMQX Cloud，可支持海量设备连接上云，提供设备与设备、设备与应用之间稳定可靠的双向通信能力。为客户提供全托管的物联网消息接入，同时支持主流公有云的提供商，用户可选择不同云平台上轻松部署 MQTT 服务，以简单、可靠和可扩展的方式快速构建面向物联网领域的关键应用。
通过这种方式，极大地简化用户在搭建自己物联网平台过程当中需要面临的诸如安装部署、版本升级等问题。此外，EMQX Cloud还支持多种安全认证方式，有效防止伪造设备攻击、设备密钥被破解、监听或篡改关键信息等攻击。
很多传统企业在构建物联网应用时面临着设备协议接入量大、数据运维管理难等方面的问题。尤其针对连接规模大，对并发、管理需求高的车联网、工业物联网等领域，EMQ打造了可支持千万级车联网MQTT消息架构的车云一体化平台和云边协同工业物联网解决方案。
金发华提到，纵观EMQ整个产品矩阵，都是围绕超高性能的EMQX Broker所延伸和扩展的。EMQX Broker主要解决的就是海量数据的连接、处理问题，在最新的5.0版本中，可以做到单集群支持1亿的物联网设备并发连接，同时消息分发时延低于1 毫秒。目前，EMQX在同类型开源项目中排名全球第一，全球下载量已超 2000 万次，连接了超过 1 亿台的物联网设备，每月全球活跃集群部署超过 3 万个。
以EMQX为主线，EMQ 陆续启动研发并开源了多个软件项目，包括物联网边缘工业协议网关软件 Neuron、超轻量边缘 MQTT 消息服务器 NanoMQ、流数据库 HStreamDB 以及物联网边缘数据流式分析引擎 eKuiper 等多条协同产品线，满足包括车联网、工业物联网在内的各类传统企业数字化转型场景应用。
对于工业方面数据协议比较多的情况下，EMQ Neuron产品可以提供一些灵活的接入方式，接入各种各样的工业协议，让用户非常方便地把海量异构的协议转换成标准的MQTT协议。
对于云边协同、数据安全性、高实时性方面的需求，EMQ提供边缘计算的一些解决方案，让用户在足不出车、不出厂、不出园区的情况下，将用户的数据在边缘端就近处理，对一些处理结果，可通过云边协同的方式实现，把处理结果从边发送到云，完成从云到边的管理性的工作。如需要对一些工业协议的配置参数的更改，或者需要对车端、边缘端的数据业务处理规则进行升级，EMQ提供了从云端到边的管理平台，可更方便地让用户实时实现对整个业务处理规则的变更，快速实现开发出符合条件的应用，帮助用户实现海量物联网数据的连接、移动、处理与分析，形成一站式的解决方案。
EMQ 开源技术创新，探索极致用户体验
EMQX 5.0的重磅升级引来了业界对开源项目的关注热潮，新版本实现了诸多技术上的创新，那么这些创新技术为用户提供了哪些实质性的价值？
实际上，EMQX最核心的竞争力正是EMQ团队创新能力的写照，EMQ凭借着开源的天然全球化属性，吸引到了全球范围内顶尖的物联网消息服务器开发者，来共同推进产品的技术研发和创新迭代。EMQX5.0是全球首个将下一代互联网协议 HTTP/3 的底层传输协议 QUIC 引入 MQTT 的开创性产品，为各类物联网MQTT 消息传输应用场景提供更加高效、低成本、高性能的稳定数据连接能力。特别是在严重受限的硬件设备和低带宽、高延迟的网络上实现稳定传输，在弱网与不固定的网络通路中有效提升用户体验。
金发华举例说: 目前在车联网或一些移动的物联网设备上，客户会遇到诸如此类问题，比如车行驶到立交桥下，穿越隧道，或者是到信号不太好的地方，车速较快的时候，基站会经常切换，这会导致车到云端的数据连接断开，数据无法采集，对此，用户体验是非常糟糕的。对于切换基站，此前的协议实现方式就会导致连接断开、重连，而EMQX5.0有一个功能，即使在信号不好的场景，都可自动切换到另一个信号稍好的场景，可实现无需重拨电话，同时保持连接，极大程度上改善了用户体验。由于重新建立连接这个过程是比较耗时耗资源的， EMQ通过对MQTT协进的升级，在弱网情况下，也可保证业务的持续稳定性。
QUIC：0RTT 快速重连
还有一些应用场景，例如把EMQ软件装到自动行驶车辆上，当自动行驶车辆开到某个角落，信号比较差就可能无法行驶出来，这种情况也很影响客户的体验。EMQ则可通过MQTT Over QUIC功能，提升车联网用户体验。金发华还提到，MQTT当前协议的标准是5.0，EMQ已经在和MQTT技术委员会OASIS 提议，将基于弱网的支持功能放到MQTT 6.0，也就是下一代标准中。据悉，EMQ自2020年加入OASIS技术委员会，作为全球仅有的两家最高级别成员单位之一，持续努力推动MQTT协议在物联网行业和场景中的应用，为构建更加完善、适应行业需求的物联网通信协议贡献创新之力。
多年来，EMQ开源项目的商业化探索道路一直在不断推进，核心开源产品EMQX的企业客户目前已覆盖全球50+国家和地区，全球企业用户数达20000+，包括300多家付费客户以及大量各行业Top10企业，已沉淀形成车联网、工业互联网、电信、电力、能源、金融等多个行业的成熟解决方案，帮助全球大量企业实现了数字化转型目标。
金华发提到，“开源技术不仅缩短了世界的边界，也逐渐成为商业化的基石。
一般来说，开源项目会开放一些软件的核心功能、架构设计。对于自身基础能力比较强的互联网企业或者是有技术能力的公司，可以基于开源软件来搭建自己的系统，这也可以成为实现核心业务的重要能力。有些公司可能更看重产品的易用性、可管理性、可监控性，比如需要类似异地灾备、高可用、跨数据中心等比较高级的功能场景，在这种情况下，我们就可以通过商业化版本的方式满足客户这些需求。所以说开源和商业化是可以互相补充的。开源为终端的用户获取软件、评估软件以及对软件反馈，提供了快捷方便的渠道，同时商业化又可以为开源软件投入更加多的研发力量，更好地促进项目发展。”
针对EMQ未来的产品规划，金发华表示：EMQ将基于用户业务场景持续创新，不断地做性能优化，开发更多实用的新功能以增强用户体验。
随着人工智能、大数据、5G这些新技术与物联网的不断融合演进，加速了万物智联时代的到来。拥抱开源、共建开源成了新时代下全球技术创新的主流模式。开源技术，颠覆了传统软件开发与服务的方式，进一步推动了我国基础软件的蓬勃发展。
目前，国内开源技术服务提供商持续为行业用户的IT基础架构带来了极大的敏捷和灵活性。致力于开源物联网数据基础设施软件领域的EMQ映云科技（以下简称EMQ）正是这样一家开源技术领军企业，其交付的开源云原生分布式MQTT 消息服务器EMQX与流处理数据库HStreamDB，为企业海量物联网数据提供了高性能、高可靠的实时处理与分析等能力。EMQ以构建「面向未来」的物联网平台与应用为使命，通过领先的开源数据基础设施软件，全方位助力企业加速实现数字化转型，迎接亿级物联网连接时代的到来。
近日，由上海开源信息技术协会联合开源产业实践赋能社区OpenTEKr以及40+开源生态中坚力量开启的“2022砺夏行动”中，EMQ联合创始人兼CPO金发华先生介绍了EMQ开源IoT基础设施软件与开源软件治理模式，就开源商业化发展路径发表了建设性观点，为听众开拓了思路，同时也为企业用户数字化转型的开源实践提供了参考。
开源潮涌，EMQ实力助推企业数字化转型
海量数据持续在云、数据中心和边缘流动，如何以高性能、高可靠、高安全的方式将设备数据采集上云，实现多云数据管理成了企业构建物联网平台及应用所面临的一大挑战。
EMQ基于旗下核心开源项目EMQX，同时也是全球最具扩展性的物联网MQTT消息服务器，所打造的全托管MQTT消息云服务EMQX Cloud，可支持海量设备连接上云，提供设备与设备、设备与应用之间稳定可靠的双向通信能力。为客户提供全托管的物联网消息接入，同时支持主流公有云的提供商，用户可选择不同云平台上轻松部署 MQTT 服务，以简单、可靠和可扩展的方式快速构建面向物联网领域的关键应用。
通过这种方式，极大地简化用户在搭建自己物联网平台过程当中需要面临的诸如安装部署、版本升级等问题。此外，EMQX Cloud还支持多种安全认证方式，有效防止伪造设备攻击、设备密钥被破解、监听或篡改关键信息等攻击。
很多传统企业在构建物联网应用时面临着设备协议接入量大、数据运维管理难等方面的问题。尤其针对连接规模大，对并发、管理需求高的车联网、工业物联网等领域，EMQ打造了可支持千万级车联网MQTT消息架构的车云一体化平台和云边协同工业物联网解决方案。
金发华提到，纵观EMQ整个产品矩阵，都是围绕超高性能的EMQX Broker所延伸和扩展的。EMQX Broker主要解决的就是海量数据的连接、处理问题，在最新的5.0版本中，可以做到单集群支持1亿的物联网设备并发连接，同时消息分发时延低于1 毫秒。目前，EMQX在同类型开源项目中排名全球第一，全球下载量已超 2000 万次，连接了超过 1 亿台的物联网设备，每月全球活跃集群部署超过 3 万个。
以EMQX为主线，EMQ 陆续启动研发并开源了多个软件项目，包括物联网边缘工业协议网关软件 Neuron、超轻量边缘 MQTT 消息服务器 NanoMQ、流数据库 HStreamDB 以及物联网边缘数据流式分析引擎 eKuiper 等多条协同产品线，满足包括车联网、工业物联网在内的各类传统企业数字化转型场景应用。
对于工业方面数据协议比较多的情况下，EMQ Neuron产品可以提供一些灵活的接入方式，接入各种各样的工业协议，让用户非常方便地把海量异构的协议转换成标准的MQTT协议。
对于云边协同、数据安全性、高实时性方面的需求，EMQ提供边缘计算的一些解决方案，让用户在足不出车、不出厂、不出园区的情况下，将用户的数据在边缘端就近处理，对一些处理结果，可通过云边协同的方式实现，把处理结果从边发送到云，完成从云到边的管理性的工作。如需要对一些工业协议的配置参数的更改，或者需要对车端、边缘端的数据业务处理规则进行升级，EMQ提供了从云端到边的管理平台，可更方便地让用户实时实现对整个业务处理规则的变更，快速实现开发出符合条件的应用，帮助用户实现海量物联网数据的连接、移动、处理与分析，形成一站式的解决方案。
EMQ 开源技术创新，探索极致用户体验
EMQX 5.0的重磅升级引来了业界对开源项目的关注热潮，新版本实现了诸多技术上的创新，那么这些创新技术为用户提供了哪些实质性的价值？
实际上，EMQX最核心的竞争力正是EMQ团队创新能力的写照，EMQ凭借着开源的天然全球化属性，吸引到了全球范围内顶尖的物联网消息服务器开发者，来共同推进产品的技术研发和创新迭代。EMQX5.0是全球首个将下一代互联网协议 HTTP/3 的底层传输协议 QUIC 引入 MQTT 的开创性产品，为各类物联网MQTT 消息传输应用场景提供更加高效、低成本、高性能的稳定数据连接能力。特别是在严重受限的硬件设备和低带宽、高延迟的网络上实现稳定传输，在弱网与不固定的网络通路中有效提升用户体验。
金发华举例说: 目前在车联网或一些移动的物联网设备上，客户会遇到诸如此类问题，比如车行驶到立交桥下，穿越隧道，或者是到信号不太好的地方，车速较快的时候，基站会经常切换，这会导致车到云端的数据连接断开，数据无法采集，对此，用户体验是非常糟糕的。对于切换基站，此前的协议实现方式就会导致连接断开、重连，而EMQX5.0有一个功能，即使在信号不好的场景，都可自动切换到另一个信号稍好的场景，可实现无需重拨电话，同时保持连接，极大程度上改善了用户体验。由于重新建立连接这个过程是比较耗时耗资源的， EMQ通过对MQTT协进的升级，在弱网情况下，也可保证业务的持续稳定性。
QUIC：0RTT 快速重连
还有一些应用场景，例如把EMQ软件装到自动行驶车辆上，当自动行驶车辆开到某个角落，信号比较差就可能无法行驶出来，这种情况也很影响客户的体验。EMQ则可通过MQTT Over QUIC功能，提升车联网用户体验。金发华还提到，MQTT当前协议的标准是5.0，EMQ已经在和MQTT技术委员会OASIS 提议，将基于弱网的支持功能放到MQTT 6.0，也就是下一代标准中。据悉，EMQ自2020年加入OASIS技术委员会，作为全球仅有的两家最高级别成员单位之一，持续努力推动MQTT协议在物联网行业和场景中的应用，为构建更加完善、适应行业需求的物联网通信协议贡献创新之力。
多年来，EMQ开源项目的商业化探索道路一直在不断推进，核心开源产品EMQX的企业客户目前已覆盖全球50+国家和地区，全球企业用户数达20000+，包括300多家付费客户以及大量各行业Top10企业，已沉淀形成车联网、工业互联网、电信、电力、能源、金融等多个行业的成熟解决方案，帮助全球大量企业实现了数字化转型目标。
金华发提到，“开源技术不仅缩短了世界的边界，也逐渐成为商业化的基石。
一般来说，开源项目会开放一些软件的核心功能、架构设计。对于自身基础能力比较强的互联网企业或者是有技术能力的公司，可以基于开源软件来搭建自己的系统，这也可以成为实现核心业务的重要能力。有些公司可能更看重产品的易用性、可管理性、可监控性，比如需要类似异地灾备、高可用、跨数据中心等比较高级的功能场景，在这种情况下，我们就可以通过商业化版本的方式满足客户这些需求。所以说开源和商业化是可以互相补充的。开源为终端的用户获取软件、评估软件以及对软件反馈，提供了快捷方便的渠道，同时商业化又可以为开源软件投入更加多的研发力量，更好地促进项目发展。”
针对EMQ未来的产品规划，金发华表示：EMQ将基于用户业务场景持续创新，不断地做性能优化，开发更多实用的新功能以增强用户体验。
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