Praxisnahe Leitfäden zu MQTT, Managed Brokern und vernetzten Produkten vom ConnectMQ-Team.
Ein Tutorial, wie Sie strikte JSON-Schemas für Geräteaktionen definieren, jeden LLM-Tool-Aufruf im Code validieren, das Modell ungültige Aufrufe reparieren lassen und nur geprüfte Befehle über MQTT 5 veröffentlichen.
Der Unterschied zwischen digitalem Modell, digitalem Schatten und digitalem Zwilling hängt davon ab, in welche Richtung die Daten fließen. Sehen Sie jede Stufe anhand konkreter MQTT-Telemetrie- und Befehls-Topics.
Mit einem verwalteten MQTT-Broker betreiben Sie IoT-Messaging, ohne sich selbst um Server, Zertifikate oder Patches zu kümmern. Vergleichen Sie verwalteten und selbst betriebenen Broker, wählen Sie ein Betriebsmodell und verbinden Sie Ihren ersten Client in fünf Minuten.
So bauen Sie einen Baum aus Stillstandsgründen, der kurz, präzise und umsetzbar bleibt, plus einen Eingabeablauf für Bediener, der Gründe per MQTT neben automatisch erkannten Maschinenzuständen veröffentlicht.
Aktivieren Sie 1-Wire auf einem Raspberry Pi, schließen Sie mehrere DS18B20-Temperaturfühler an einen GPIO-Pin an, lesen Sie sie ohne zusätzliche Bibliotheken aus Python aus und veröffentlichen Sie benannte, validierte Messwerte per MQTT.
Ersetzen Sie fragile Punkt-zu-Punkt-Schnittstellen zum MES durch einen ereignisgesteuerten MQTT-Namespace. Topic-Struktur, Payload-Verträge und ein funktionierender Adapter für Aufträge, Stückzahlen und Prüfergebnisse.
Ein vollständiger MQTT-Gerätesimulator in Python, der Hunderte virtuelle Sensoren mit Drift, Rauschen, Fehlern und Aussetzern modelliert, sie innerhalb der Rate-Limits des Brokers taktet und an broker.connectmq.com veröffentlicht.
Vergleichen Sie die beiden wichtigsten Java-MQTT-Bibliotheken, Eclipse Paho und den HiveMQ MQTT Client, und implementieren Sie mit beiden Publish/Subscribe über TLS mit MQTT 5.
Um einen Sparkplug-Host oder ein Dashboard zu testen, sollte keine SPS nötig sein. Dieses Tutorial baut einen Sparkplug B Edge-Node-Simulator in Python mit Births, Daten, Deaths und Rebirth-Behandlung, der gegen einen echten MQTT Broker läuft.
Ein vollständiges Python-Tutorial zum Dekodieren von Sparkplug B Payloads: Klassen aus sparkplug_b.proto generieren, mit paho-mqtt 2.x abonnieren, Metrik-Aliase aus Birth-Nachrichten auflösen und vorzeichenbehaftete Ganzzahlen korrekt behandeln.
Konfigurieren Sie die Ignition-Module MQTT Transmission und MQTT Engine gegen einen externen Broker, veröffentlichen Sie Tags als Sparkplug B, nutzen Sie sie wieder als Ignition-Tags und prüfen Sie die dekodierten Payloads in einem Broker-Portal.
Warum ESP32-MQTT-Sketches Task-Watchdog-Resets auslösen, wie Sie die task_wdt-Meldung lesen und wie Sie Reconnect-Schleifen, Callbacks und blockierenden Code so umbauen, dass der Watchdog ruhig bleibt.
Ein umfassender Leitfaden zur offiziellen ArduinoMqttClient-Bibliothek: die Verbindungs-API, warum poll() so wichtig ist, Senden und Empfangen per Stream, QoS- und Retain-Flags, Will Messages und alle connectError()-Codes.
Ein praxisnaher Leitfaden zum Testen von MQTT im Browser: wie Web-Clients sich über WebSockets verbinden, eine Schritt-für-Schritt-Sitzung mit dem Client im ConnectMQ-Portal, ein winziger eigener MQTT.js-Client und Lösungen für häufige Verbindungsfehler.
MQTT kennt nur 15 Control-Pakettypen. Diese Referenz erklärt jeden davon, von CONNECT bis AUTH, mit Typnummer, Richtung, erstem Byte und seinem Erscheinungsbild in Debug-Logs bei der Fehlersuche.
Messen Sie den Tankfüllstand mit einem wasserdichten Ultraschallsensor, rechnen Sie die Distanz auf dem ESP32 in Liter und Prozent um und veröffentlichen Sie Retained-MQTT-Messwerte sowie entprellte Warnungen bei niedrigem Pegel.
TinyML ist Machine Learning auf Mikrocontrollern, die mit Milliwatt und Kilobytes auskommen. Dieser Beitrag behandelt die Einschränkungen, die Frameworks, reale Anwendungsfälle und warum winzige Geräte kompakte Inferenzergebnisse über MQTT veröffentlichen.
Eine praxisnahe Referenz zu allen Sparkplug B Datentypen, dem Protobuf-Feld, in dem jeder Typ übertragen wird, Metrik-Properties wie Quality, Metrik-Flags und DataSets, mit dekodierten Beispielen und typischen Umrechnungsfehlern.
Erkennen Sie Bewegung mit einem HC-SR501- oder AM312-PIR am ESP32, entprellen Sie unruhige Auslösungen, veröffentlichen Sie Bewegungsereignisse per MQTT und halten Sie einen Retained-Zeitstempel der letzten Bewegung für Dashboards und Automationen bereit.
Bauen Sie einen batteriefreundlichen ESP32-Sensor, der per Timer aufwacht, sich schnell verbindet, einen retained Messwert veröffentlicht, prüft, ob dieser beim Broker angekommen ist, und wieder in den Deep Sleep geht.
Bauen Sie ein Web-Dashboard für Digital Twins, in dem sich eine Three.js-Szene, KPI-Karten, ein Trenddiagramm und eine Alarmliste eine MQTT-Verbindung und einen State Store teilen – mit Klick-Navigation zur Maschine und Behandlung veralteter Daten.
Lebensmittel- und Getränkewerke leben von Temperatur, Hygiene und Durchsatz. Erfahren Sie, welche IoT-Anwendungsfälle am meisten zählen, wie Sie die MQTT-Daten strukturieren und worauf Sie in nassen, regulierten Umgebungen achten müssen.
Unternehmen bewerten MQTT Broker nach Isolation, Kontrolle über die Bereitstellung, Sicherheit, Betrieb und Support. Dieser Leitfaden macht aus diesen Erwartungen eine konkrete Checkliste.
Lesen Sie Live-Produktionsdaten Ihres PV-Wechselrichters über SunSpec Modbus TCP oder eine lokale API aus, veröffentlichen Sie Leistung, Tagesenergie und Status per MQTT und machen Sie Solardaten für jedes Dashboard und jede Automatisierung im Haus verfügbar.
Netzwerkverbindungen fallen aus, Industriedaten sollten dabei aber nicht verschwinden. Erfahren Sie, wie Store-and-Forward bei MQTT-Edge-Geräten funktioniert, wie Sie den Puffer dimensionieren, die Wiedergabe geordnet und gedrosselt halten und alles mit Python und SQLite umsetzen.
Report by Exception veröffentlicht einen Wert nur, wenn er sich nennenswert ändert. Erfahren Sie, wie Totbänder, Ratenbegrenzungen und Heartbeats zusammenwirken, und betreiben Sie ein Python-Gateway, das RBE vor dem Veröffentlichen an MQTT anwendet.
Machen Sie Ihren vorhandenen Garagentorantrieb smart – mit einem ESP32, einem Relais, das den Wandtaster für Sie drückt, und einem Reedkontakt, der den echten Torzustand als retained MQTT-Nachricht meldet.
Ein praxisnaher Prozess in sieben Schritten für Ihren ersten digitalen Zwilling: Scope festlegen, Asset modellieren, MQTT-Topics entwerfen, Live-Daten streamen, Broker absichern, visualisieren und Historie ergänzen.
Konfigurieren Sie auf einem Raspberry Pi eine Mosquitto-Bridge, die ausgewählte lokale Topics per TLS an einen Cloud-MQTT-Broker weiterleitet, Befehle zurückempfängt, Nachrichten bei Ausfällen puffert und Nachrichtenschleifen vermeidet.
Ein praxisnaher Vergleich von MQTT und HTTP im IoT: Nachrichten-Overhead, Push statt Polling, Akkulaufzeit und Verbindungsmodelle, mit einem kleinen Benchmark, den Sie selbst ausführen können.
Konto anlegen, Broker-Zugangsdaten erhalten und das erste Gerät verbinden — ohne Server, die installiert, gepatcht oder skaliert werden müssen.
