Praxisnahe Leitfäden zu MQTT, Managed Brokern und vernetzten Produkten vom ConnectMQ-Team.
Komponenten-, Asset-, System- und Prozesszwillinge unterscheiden sich in Umfang, Datenrate und den Fragen, die sie beantworten. Sehen Sie Beispiele für jede Art und das passende MQTT-Topic- und Payload-Design für jede Ebene.
Verbinden Sie den Arduino UNO R4 WiFi mit WiFiS3 und ArduinoMqttClient mit einem MQTT-Broker, senden Sie Analogwerte, steuern Sie die LED-Matrix vom Laptop aus und steigen Sie auf TLS über Port 8883 um.
Bauen Sie in Python einen Store-and-Forward-Publisher für MQTT, der jeden Messwert zuerst in SQLite schreibt und die Warteschlange nach der Wiederverbindung in der richtigen Reihenfolge mit QoS-1-Bestätigungen nachsendet.
Richten Sie Zigbee2MQTT auf einen TLS-gesicherten Cloud-MQTT-Broker aus, damit Sie Zigbee-Lampen, -Sensoren und -Steckdosen von überall überwachen und schalten können, ohne Ports an Ihrem Router zu öffnen.
Bauen Sie eine React Native MQTT App mit MQTT.js über sicheren WebSocket: ein wiederverwendbarer Hook, Live-Gerätedaten, Befehle und korrektes Reconnect-Handling beim Wechsel zwischen Hintergrund und Vordergrund.
Sie erhalten „[SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED]“, wenn sich Ihr Python-MQTT-Client auf Port 8883 verbindet? So finden Sie die genaue Ursache und beheben sie auf jeder Plattform richtig, ohne die Prüfung zu deaktivieren.
Eine ausschreibungsfertige MQTT-Broker-Checkliste mit den Fragen, die zählen, warum jede wichtig ist, wie eine gute Antwort aussieht und, als durchgespieltes Beispiel, wie ConnectMQ sie beantwortet, einschließlich dessen, was es nicht kann.
Ein praxisnaher Vergleich BACnet vs Modbus zu Datenmodellen, Transport, Discovery, Sicherheit und typischen Einsatzfeldern, mit einem klaren Muster, um beide Protokolle in MQTT-Topics für einen Cloud-Broker zu übersetzen.
Modbus-RTU-Geräte über RS-485 und Modbus-TCP-Geräte über Ethernet mit pymodbus vom Raspberry Pi abfragen, skalierte Werte und 32-Bit-Float-Register korrekt dekodieren und sauberes JSON an einen MQTT-Broker veröffentlichen.
MQTT-3.1.1-Broker beantworten jedes CONNECT mit einem CONNACK-Rückgabecode von 0 bis 5. Erfahren Sie, was jeder Code bedeutet, wie er in Mosquitto, Paho und MQTT.js aussieht und wie Sie jede Ablehnung am schnellsten beheben.
Was MQTT-Zugriffskontrolllisten sind, wie Broker wie Mosquitto Lese- und Schreibregeln auf Topic-Ebene ausdrücken, wie sich abgelehnte Operationen verhalten und wie Sie Topic-Namespaces so entwerfen, dass die Autorisierung einfach bleibt.
Sparkplug 3.0 behält Payload und Topic-Namespace bei, verschärft aber die Regeln für Host-Zustand, bdSeq und Sessions. Dieser Vergleich erklärt jede Änderung und liefert eine praktische Upgrade-Checkliste für Edge Nodes und Host-Anwendungen.
Holen Sie ein trainiertes Edge-Impulse-Modell aus dem Studio in ein echtes System: Exportieren Sie es als Arduino-Bibliothek oder als Linux-.eim-Datei, führen Sie die Inferenz auf dem Gerät aus und veröffentlichen Sie jede Vorhersage über MQTT.
Ein praxisnaher Leitfaden zum digitalen Zwilling in der Produktion mit Produkt-, Prozess- und Produktionszwillingen, Anwendungsfällen mit hohem Nutzen und einem Schritt-für-Schritt-Plan für die MQTT-Datenbasis.
Ein vollständiges docker-compose-Setup für Telegraf, InfluxDB 2 und Grafana, das einen MQTT-Broker abonniert, Sensordaten speichert und mit provisionierter Datenquelle und Dashboard startet, dazu die Fallstricke, an denen erste Starts scheitern.
Ein eigener MQTT-Broker wirkt günstig, bis Sie Patches, Zertifikate, Monitoring und Rufbereitschaft mitrechnen. Dieser Vergleich wägt Aufwand, Kosten und Risiko ab und liefert eine Entscheidungsmatrix für Ihr eigenes Projekt.
Eine veraltete Retained Message begrüßt jeden neuen Subscriber mit alten Daten. So löschen Sie eine Retained Message in MQTT mit einem leeren Retained-Publish, per Kommandozeile, Python, JavaScript und Browser-Client.
Verbinden Sie Anemometer, Regenmesser und BME280 mit einem ESP32, veröffentlichen Sie Wind, Regen, Temperatur, Luftfeuchte und Luftdruck als MQTT-JSON und protokollieren und visualisieren Sie die Daten mit einem kurzen Python-Skript.
Mit OPC UA Part 14 können OPC-UA-Publisher Daten über jeden standardkonformen MQTT Broker senden. Lernen Sie die PubSub-Bausteine, JSON- vs. UADP-Kodierung, Konventionen für Topics und Metadaten kennen und veröffentlichen und dekodieren Sie Nachrichten selbst.
Ein Praxisleitfaden zur Mapping-Schicht eines Digital Twins: wie Sie IoT-Daten an ein 3D-Modell binden, indem Sie MQTT-Topic-Werte auf glTF-Knoten, Materialien, Morph Targets und Animationsclips abbilden – mit Binding-Definitionen direkt im Modell.
Eine praxisnahe Härtungs-Checkliste für Raspberry-Pi-IoT-Geräte: Benutzerkonten, SSH-Schlüssel, Firewall-Regeln, Updates, systemd-Sandboxing, Geheimnisse und TLS-verschlüsselte MQTT-Verbindungen.
So lösen Sie Alarme aus, wenn MQTT-Sensorwerte einen sicheren Bereich verlassen: Regeln im ConnectMQ-Portal, ein Node-RED-Flow für Benachrichtigungen und ein Python-Alarmdienst mit Hysterese und Entprellung gegen Alarmfluten.
Bauen Sie eine Pipeline für MQTT-Daten in TimescaleDB: Ein Python-Subscriber schreibt Gerätenachrichten per COPY gebündelt in eine PostgreSQL-Hypertable, und Continuous Aggregates, Kompression und Aufbewahrungsregeln halten Abfragen schnell und den Speicherbedarf klein.
Mit Federated Learning verbessern IoT-Geräte ein gemeinsames Modell, während ihre Rohdaten lokal bleiben. Dieser Beitrag erklärt die Funktionsweise, die Einsatzgebiete und die Fallstricke und zeigt, wie ein MQTT-Broker Modell-Updates zwischen Geräten und einem Koordinator transportiert.
Verbinden Sie einen ESP32 mit WiFiClientSecure und PubSubClient über TLS auf Port 8883 mit einem MQTT-Broker, prüfen Sie den Server mit der richtigen Root-CA, synchronisieren Sie die Uhrzeit und behalten Sie den Heap-Verbrauch im Griff.
Ein praxisnahes Reifegradmodell für digitale Zwillinge in sechs Stufen, mit den Fähigkeiten, der Dateninfrastruktur und den MQTT-Mustern jeder Stufe sowie einer Selbsteinschätzung für Ihren nächsten Schritt.
Anbieter verwalteter MQTT-Broker rechnen in sehr unterschiedlichen Einheiten ab: Verbindungen, Sitzungsminuten, Nachrichten, Traffic oder dedizierte Kapazität. Erfahren Sie, wie jedes Modell funktioniert, welche Workloads es begünstigt und wie Sie Ihre Nutzung abschätzen, bevor Sie Angebote vergleichen.
Schließen Sie eine kapazitive Bodenfeuchtesonde an einen ESP32 an, kalibrieren Sie Trocken- und Nasspunkt, veröffentlichen Sie die Feuchte in Prozent über MQTT mit Deep Sleep und lösen Sie entprellte Gießalarme aus.
So nutzen Sie MQTT für Bohrlochköpfe, Pipelines und Tanklager über Mobilfunk- und Satellitenstrecken, mit Keep-Alive-, Session-, QoS- und Report-by-Exception-Einstellungen, die auf teure, unterbrochene Verbindungen abgestimmt sind.
Schluss mit fest codierten Zugangsdaten: Lassen Sie Nutzer WLAN sowie MQTT-Host, Port, Client ID, Benutzername und Passwort in einem WiFiManager-Captive-Portal eingeben, speichern Sie alles mit Preferences und verbinden Sie standardmäßig mit broker.connectmq.com.
Konto anlegen, Broker-Zugangsdaten erhalten und das erste Gerät verbinden — ohne Server, die installiert, gepatcht oder skaliert werden müssen.
