Praxisnahe Leitfäden zu MQTT, Managed Brokern und vernetzten Produkten vom ConnectMQ-Team.
Verbinden Sie einen SCD41-CO2-Sensor und einen PMS5003-Feinstaubsensor mit einem ESP32, veröffentlichen Sie die Messwerte als JSON über MQTT und richten Sie Lüftungsalarme ein, wenn die Luft verbraucht oder staubig wird.
Die Durchsatzplanung für MQTT läuft auf wenige Formeln und eine ehrliche Messung hinaus. Erfahren Sie, wie Sie eingehende und ausgehende Nachrichten pro Sekunde abschätzen, Spitzen berücksichtigen und das Ergebnis einem Broker-Plan zuordnen.
Eine praxisnahe Einführung in TensorFlow Lite for Microcontrollers: Modell, Op-Resolver, Tensor-Arena und Interpreter erklärt, ein vollständiges Beispiel auf einem ESP32-S3-Board und eine Seriell-zu-MQTT-Bridge, die mit jedem Board funktioniert.
Wie Machine Learning digitale Zwillinge, die mit MQTT-Daten gespeist werden, um Vorhersage, Anomalieerkennung und Optimierung ergänzt, mit Architektur, lauffähigem Anomaliedetektor und praktischen Stolpersteinen.
Ein praxisnaher Leitfaden zur Erkennung von Anomalien in Sensordatenströmen: welche Methoden zu welchen Signalen passen, ob sie auf dem Gerät, an der Edge oder in der Cloud laufen sollten und wie MQTT Detektoren und Alarme verbindet.
Ein realistischer Blick darauf, wo generative KI in der Werkhalle hilft – von Schichtzusammenfassungen bis zu Assistenten für die Fehlersuche – und wie Sie jede Antwort auf live per MQTT gestreamte Maschinendaten stützen.
Vom frisch ausgepackten ESP32 zum sicheren, mit der Cloud verbundenen Temperatursensor: Einrichtung der Arduino IDE, WLAN, ein DHT22, MQTT Publish und Subscribe, LED-Fernsteuerung und TLS auf Port 8883.
Nutzen Sie das integrierte Bluetooth des Raspberry Pi, die Bibliothek bleak und paho-mqtt, um BLE-Advertisements von Sensoren zu scannen, Temperatur und Luftfeuchte zu dekodieren und gedrosselte Messwerte per MQTT zu veröffentlichen.
Installieren Sie Mosquitto auf einem Raspberry Pi, sichern Sie ihn mit Passwörtern und einer durchdachten Listener-Konfiguration ab, testen Sie ihn mit mosquitto_pub und mosquitto_sub und erfahren Sie, wann ein lokaler Broker per Bridge an einen Cloud-MQTT-Broker angebunden werden sollte.
Eine Schritt-für-Schritt-Strategie mit zwei parallelen Zugangsdaten, um MQTT-Benutzernamen und -Passwörter in einer Geräteflotte zu rotieren: neue Zugangsdaten bereitstellen, mit Fallback umschalten, prüfen und erst dann die alten widerrufen.
MQTT und CoAP zielen beide auf eingeschränkte IoT-Geräte, verfolgen aber gegensätzliche Ansätze: Broker-basiertes Pub/Sub über TCP gegenüber RESTful Request/Response über UDP. So schneiden sie im Vergleich ab, und so wissen Sie, wann Sie welches einsetzen.
Vierzig MQTT-Interviewfragen mit prägnanten Antworten zu Grundlagen, QoS, Sessions, Retained Messages, Last Will, MQTT 5 und Sicherheit, dazu Wege, jedes Konzept auf broker.connectmq.com zu üben.
Ein MQTT-Broker und eine Message Queue sitzen beide zwischen Produzenten und Konsumenten, liefern Nachrichten aber grundlegend verschieden aus. Lernen Sie die Semantik beider Modelle kennen und wann ein Cloud-MQTT-Broker der richtige Baustein ist.
Wo Ihr Broker läuft, bestimmt einen großen Teil der Ende-zu-Ende-Latenz von MQTT. Erfahren Sie, was zur Verzögerung beiträgt, wie Sie Round Trips von Ihren eigenen Standorten aus messen und wie Sie einen Bereitstellungsort wählen.
Wie viele Bytes kostet eine MQTT-Nachricht wirklich? Gehen Sie den Overhead von Connect, Keep Alive und Publish auf jeder QoS-Stufe durch, ergänzen Sie TCP und TLS und erstellen Sie eine monatliche Datenschätzung für Mobilfunk-IoT-Geräte.
Was Sensorfusion ist, wie Komplementär- und Kalman-Filter verrauschte Sensoren kombinieren, wann die Fusion an der Edge und wann in der Cloud erfolgen sollte, plus funktionierende ESP32- und Python-Beispiele, die fusionierte Werte per MQTT veröffentlichen.
Ein praxisnahes PubSubClient-Tutorial für ESP32 und ESP8266: Bibliothek installieren, mit einem MQTT-Broker verbinden, Callbacks verarbeiten, Puffer dimensionieren, Keep Alive einstellen und mit echten Zugangsdaten auf TLS umsteigen.
Bauen Sie eine Edge-Vision-Pipeline auf einem NVIDIA Jetson: GPU-beschleunigte Erkennung ausführen, kompakte JSON-Ergebnisse und Gerätezustand per MQTT mit TLS veröffentlichen und das Ganze als Dienst betreiben, der Neustarts übersteht.
Ein praxisnahes Tutorial zur IoT-Zeitreihenprognose: Sensordaten aus MQTT erfassen, neu abtasten, ein statistisches Modell mit einem Machine-Learning-Modell vergleichen, ehrlich backtesten und Prognosen zurück an den Broker publizieren.
Strukturieren Sie ein ESP32-PlatformIO-MQTT-Projekt mit getrennten Entwicklungs- und Produktionsumgebungen, beim Build eingefügten Broker-Einstellungen, Secrets außerhalb der Versionsverwaltung und fest gepinnten Bibliotheksversionen.
Machen Sie aus einem ESP32 und einem 3,3-V-RS485-Transceiver einen kleinen Modbus-RTU-Master, der Zähler und Sensoren abfragt, Registerwerte skaliert und sie als JSON per MQTT veröffentlicht.
Ein praxisnaher Vergleich zwischen IoT-Modellen auf Geräten und in der Cloud, mit einer Entscheidungs-Checkliste und einer hybriden Architektur, in der Edge-Ergebnisse über MQTT zu Cloud-Modellen fließen.
Tablets, Smartwatches und Liniendisplays werden deutlich nützlicher, wenn sie Live-Ereignisse empfangen. Lernen Sie Connected-Worker-Anwendungsfälle, das MQTT-Topic-Design und einen Browser-Client kennen, der Aufgaben über sicheres WebSocket empfängt.
Es gibt fünf gängige Wege, einen MQTT Broker zu hosten, jeweils mit unterschiedlichem Aufwand, unterschiedlichen Kosten und unterschiedlicher Kontrolle. Dieser Vergleich stellt sie nebeneinander und zeigt, welche Option zu welchem Projekt passt.
Wie die Restlebensdauer-Vorhersage funktioniert, welche Modellfamilien es gibt, welche Datenhistorie jede von MQTT-angebundenen Assets benötigt und wie Sie RUL-Schätzungen mit Unsicherheit publizieren.
Industrie 5.0 ersetzt Industrie 4.0 nicht. Sie ergänzt dieselben vernetzten Technologien um menschzentrierte, nachhaltige und resiliente Ziele. Dieser Vergleich erklärt die Unterschiede und warum Live-Werksdaten das Fundament für beide bleiben.
Ein IIoT-Edge-Gateway verbindet Maschinen, die Modbus, OPC UA oder proprietäre Protokolle sprechen, mit MQTT und der Cloud. Lernen Sie seine Kernaufgaben, gängige Architekturen und die richtige Auswahl kennen.
So bauen Sie einen HLK-Digital-Twin, der Lüftungsgeräte und Kältemaschinen in Echtzeit abbildet, mit BACnet-zu-MQTT-Gateways, einem Cloud-MQTT-Broker und einfacher Python-Analytik zur Energieoptimierung.
Zwölf praxisnahe Beispiele für digitale Zwillinge aus Fabriken, Stromnetzen, Gebäuden, Städten und Krankenhäusern, jeweils aufgeschlüsselt nach Datenquellen, Aktualisierungsraten und der Topic-Struktur, die sie zum Laufen bringt.
Konfigurieren Sie die CODESYS IIoT MQTT Client Library, um SPS-Variablen als JSON zu veröffentlichen, prüfen Sie sie auf broker.connectmq.com und wechseln Sie dann zu einem privaten Broker mit Zugangsdaten und TLS.
Konto anlegen, Broker-Zugangsdaten erhalten und das erste Gerät verbinden — ohne Server, die installiert, gepatcht oder skaliert werden müssen.
