概述
人工智能（AI）
人工智能（AI）和机器学习（ML）仍然是技术发展的重要趋势，能助力任务自动化、更好地预测和个性化体验。AI 和 ML 也正被更广泛的应用于从医疗保健、金融到娱乐等各个行业。
物联网（IoT）
随着联网设备的数量持续增长，物联网解决方案的需求也随之增加。这些解决方案能够优化数据收集和分析，提高效率，并实现远程监控等新功能。
5G 技术
5G 技术正在以更快的速度和更低的延迟彻底改变移动连接。这使得自动驾驶汽车和远程手术等实时应用成为可能，并增强了物联网和边缘计算的能力。
边缘计算
在自动驾驶或远程手术等应用中，对实时处理和低延迟的需求变得至关重要，因此边缘计算日益受到关注。这一技术可在更靠近数据产生地的地方处理数据，减少延迟和带宽使用。
解决方案
优势
多协议接入
通过开放标准 MQTT、OPC UA、CoAP/LwM2M、WebSocket 或工业专有协议，可跨网络连接任何物联网设备。
千万级连接
轻松连接数百万物联网设备，实现大规模电信级应用。在连接的设备和云之间，可靠地传输百万级 TPS 消息数据。
实时数据处理
支持实时数据流和处理，允许电信运营商实时收集、分析和处理来自各种设备和传感器的数据。
安全、高可用
支持 TLS / DTLS / 国密加密认证，提供 ACL 鉴权机制，保障物联网消息接入安全。分布式集群架构保障业务的高可用。
无缝企业集成
使用可视化数据流设计器，与现有电信基础设施和企业系统集成，包括 Kafka、SQL、NoSQL 和时序列数据库。
云边协同架构
利用 5G 、 MEC 、 IoT 边缘工业网关和流处理引擎增强边缘功能，同时支持边缘设备和云应用之间的无缝协作。
应用场景
DMP / AEP 平台
融合 5G 、 MEC 、 AIoT 等先进技术，为运营商提供云边协同的消息与流数据处理解决方案，帮助运营商构建 DMP/AEP 的核心能力平台，赋能产业数字化发展。
设备管理
MQTT 平台使电信公司能够高效地管理和监控现场设备。借助基于 MQTT 的命令和消息，实现远程调配、配置和更新设备固件。这简化设备管理，减少人工干预，提高运营效率。
遥测和数据收集
电信网络中的设备、传感器和基础设施组件会产生大量数据。MQTT 支持实时数据收集和遥测，使电信公司能够收集有关网络性能、设备状态和环境条件的信息。这些数据可用于网络优化、预测性维护和分析驱动决策。
远程监控
MQTT 可促进对电信基础设施（如基站、信号塔和电力系统）的远程监控。利用基于 MQTT 的通信，运营商可以实时监控这些资产的状态、健康状况和性能。他们还可以远程控制和配置设备，执行诊断，并触发行动以检测和解决故障。
警报和事件管理
MQTT 可在电信行业实现高效的警报和事件管理。设备和网络组件可向 MQTT 服务器发布警报信息，然后由相应的应用程序或系统进行处理。运营商可以接收实时通知，确定警报的优先级，并触发自动工作流，以便及时解决事件和进行维护。
用户服务和消息推送
MQTT 可用于在电信行业中的用户服务和消息传递。例如，电信运营商可使用 MQTT 向用户设备发送推送通知、短信提醒和空中更新。MQTT 的轻量级特性和高效的发布-订阅模式适用于同时向大量设备发送消息。
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