EMQX Enterprise 5.2.0 版本现已正式发布！
新版本带来了一系列重磅更新，最令人瞩目的是可拖拽的可视化 Flow 设计器，它可以帮助企业快速创建、测试和部署数据集成。同时，我们新增了对 Amazon Kinesis 和 Azure Event Hubs 的支持，实现了海量物联网设备数据与云服务的无缝连接。此外，新版本还进行了多项改进以及 BUG 修复，进一步提升了整体性能和稳定性。
Flow 设计器，拖拽和可视化界面快速创建、测试和部署数据集成
Flow 设计器是一个可视化界面，它在早些发布的数据集成可视化查看工具 Flows 基础上，增加了创建和编辑的能力。
它允许用户使用更简单的方式，通过拖拽的方式自由编排规则和数据桥接，在几分钟内即可实现消息与事件的实时处理，并与外部 40 余种数据系统的集成。创建完成后，用户可以通过统一的视图清晰地管理数据集成流程，并监控每个处理节点的状态。
Flow 设计器底层仍使用规则 SQL 与数据桥接，继承了 EMQX 强大的数据处理能力和优异性能。同时，它还允许用户在 UI 和 SQL 编辑器之间自由切换，既保留了习惯的 SQL 编辑方式，也提供了更简单快速的上手能力。相比之前的版本，现在用户无需熟悉 EMQX 规则 SQL 语法，就可以通过简单的 UI 进行业务开发，这有助于用户更轻松地应用 EMQX 的数据处理能力实现业务创新。
独立的 Webhook 页面，简化配置流程
Webhook 是 EMQX 最常用的数据集成方式之一。为进一步降低使用门槛，EMQX 最新版本新增了独立的 Webhook 配置页面，可大幅简化将数据发送到外部 HTTP 服务器的配置流程。
过去，实现这一功能需要编写规则 SQL 并配置数据桥接，这要求用户对 SQL 语法比较熟悉，特别是在处理客户端事件时，需要了解事件在 SQL 语句中的映射关系（如下列 SQL 所示），增加了学习难度。
SELECT * FROM "$events/client_connected"
全新的 Webhook 配置页支持纯表单操作，用户可通过简单的点选方式选择需要发送的消息或事件。这样极大地降低了使用门槛，用户无需理解 EMQX 的内部规则语言就可以快速建立事件或消息到外部 Web 服务的连接。
简化数据桥接配置参数，专注业务流程
EMQX 的数据桥接提供了丰富和全面的参数配置，以便满足企业级消息消息中间件对性能、稳定性以及不同业务场景下灵活配置的需求。通过调整对应功能的参数，可以实现时延与写入速度之间的平衡，或者增加更多的连接实现更高吞吐（相应的对外部数据服务的压力会更大）。
但是我们也注意到，对于大多数场景来说，一些参数并不需要进行调整，使用 EMQX 提供的默认值即可。因此在此次版本中，我们将高级设置的方式折叠了这些参数配置。用户只需专注在业务流程和逻辑设置上，当遇到特定的性能瓶颈或场景需求时，可以打开高级设置进行参数微调。
下图是简化后的 Timescale 数据桥接创建页面，用户仅需关注连接与数据写入流程配置：
此举在降低学习曲线的同时，仍然保留了 EMQX 对复杂场景的适应能力，让 EMQX 的数据桥接功能对用户更加友好。
Amazon Kinesis 集成
Kinesis 是 AWS 上完全托管的实时流数据处理服务，可以轻松地进行流数据的收集、处理和分析。它可以经济高效地处理任意规模的实时流数据，并具有高度的灵活性，能够低时延的处理来自数十万个来源的任意数量的流数据。
EMQX 与 Amazon Kinesis 结合使用，能够实现海量 IoT 设备连接，进行实时消息进行采集、传输，并通过 EMQX 数据集成连接到 Amazon Kinesis Data Streams，进行实时分析与复杂的流处理。
利用 Kinesis 构建的流数据管道，可以大幅降低 EMQX 与 AWS 平台之间的接入难度，为用户提供更丰富、灵活的数据处理方案。够助力 EMQX 用户在 AWS 上构建功能完备、性能卓越的数据驱动型应用。
Azure Event Hubs 集成
Event Hubs 是由 Azure 提供的是一种简单、可信且可扩缩的完全托管型实时数据引入服务。每秒能够处理数百万个流式事件，从而构建动态数据管道并迅速应对业务挑战。Event Hubs 支持根据使用需求动态调整吞吐量按需付费，并提供了强大的安全和隐私保护。
Event Hubs 可作为 EMQX 与 Azure 丰富的云服务应用之间的数据通道，将物联网数据集成到 Azure Blob Storage、Azure Stream Analytics 以及部署在 Azure 虚拟机上的各类应用和服务当中。
借助 Event Hubs 构建的低延迟传输通道，可以简化 EMQX 与 Azure 平台之间的接入，帮助用户快速实现海量物联网设备数据与 Azure 的连接。让用户更便捷的获得云计算带来的数据分析和智能化能力，构建功能强大的数据驱动型应用。
HStream 集成
HStream 是 EMQ 专为物联网数据存储和实时处理而推出的开源、云原生分布式流数据平台。
它通过专门设计的分布式容错日志存储集群，能够可靠地存储数百万个设备数据流，并提供一级订阅支持，可以实时推送最新数据流到您的应用。并在需要时随时回放和消费数据流。
HStream 独特的融合架构设计，结合 EMQX 海量设备和多协议接入能力，允许用户能够在一个平台上高效完成对所有实时消息、事件以及其他数据流的摄取、存储、处理和分发，为物联网数据流的运维管理和实时应用开发提供了便捷性。
GreptimeDB 集成
GreptimeDB 是一个开源、分布式、云原生时序数据库，融合时序数据处理和分析能力。GreptimeDB 专为云而生，充分利用云的优势，如弹性、可扩展性和高可用性。
GreptimeDB 与 EMQX 集成使用，能够实现海量物联网数据的长期存储与实现查询，以及随业务发展的灵活扩展。无限的历史数据存储，针对时序数据优化的 SQL，两者能够满足对长时间范围内海量数据集的探索与挖掘。用户可以随时查询任意时间段的历史数据，并通过 SQL 即时洞察时序趋势，从繁杂数据中提取核心业务价值，并实现数据驱动的智能决策。
规则引擎支持 Sparkplug B 消息编解码
Sparkplug 是工业物联网领域热门的一个开源规范，它基于 MQTT 提供的一套明确定义的 Payload 和状态管理体系，实现了互操作性和一致性。
Sparkplug B 简化了 MQTT 命名空间，用于监控、控制、和数据采集系统（SCADA）、实时控制系统以及设备。它采用 Protobuf 编码数据，以实现轻便、高效和灵活的数据交换。 EMQX 的最新版本在规则引擎 SQL 中添加了 Sparkplug B 消息编解码函数，使得在 EMQX 中，用户可以直接使用 sparkplug_encode 和 sparkplug_decode 函数，从而更加便捷地进行 Sparkplug B 消息到 JSON 格式的编码和解码。
解码后的 JSON 数据可以通过规则引擎其他函数进行复杂处理，并集成到外部数据桥接中，以实现丰富的业务集成。这有助于简化工业物联网中不同设备的互操作性，提高开发效率，构建灵活可扩展的物联网应用。
OpenTelemetry 指标集成
OpenTelemetry 是 CNCF 下的一个开源可观测性框架，旨在于使用标准化的数据格式，将程序中的 traces、metrics 和 logs 等可观察性数据发送到后端组件。
本次发布中 EMQX 添加了对 metrics 集成的支持，为 EMQX 提供开箱即用的监控能力。有助于更好地观察、分析和诊断 EMQX 集群运行状况。
未来版本中，EMQX 计划进一步支持 OpenTelemetry 的 traces 与 logs 集成，通过分布式链路追踪与日志关联，直观分析请求在 EMQX 中的处理情况，实现端到端的分布式诊断能力。这将进一步丰富 EMQX 的监控数据，帮助用户更全面和细致地监测系统运行状态，快速定位并解决异常。
性能提升
性能始终是 EMQX 关注的一部分，本次发布中我们进行了以下提升：
更新 Mria 版本，通过合并索引更新提升了保留消息发布速度。
规则引擎使用主题索引加速规则匹配，大幅提升了 EMQX 处理大量规则的性能。
新增节点池和通道池配置，调优这些配置在高延迟的集群互联网路可显著提升 EMQX 性能。
更多新功能
除了前面介绍的主要功能外，各组件均有针对性功能升级，满足用户日常运维和使用需求：
认证、授权以及数据桥接中的 Redis 连接支持设置用户名，以便连接到如 AWS MemoryDB 等需要用户名的 Redis 服务中。
Kafka 数据桥接新增消费者模式动态设置MQTT主题功能，可以实现更灵活的 Kafka-MQTT 主题映射，动态控制数据下发的 MQTT 目标主题。
GCP PubSub 数据桥接现在支持设置 PubSub 消息的属性和排序键，可以利用这些特征实现更丰富的消息路由和有序传输。
为 RabbitMQ 数据桥接添加 TLS 连接支持。
更新了
jq依赖版本，修复了一些小的安全问题。客户端认证与授权支持使用 LDAP 作为数据源。
发布了适用于 Amazon Linux 2023 与 Debian 12 的安装包。
优化了 Prometheus 指标集成时消息、过载保护、授权、认证等功能的指标，使其更加清晰丰富。
BUG 修复
以下是主要 BUG 修复列表：
修复了 EMQX 关闭过程中记录无关错误日志的问题。#11065
修复了启用 debug/trace 时客户端无法发送包含大尺寸 payload 消息的问题。 #11279
修复了在发送带有非零
ack_flag的 CONNACK 数据包时packets_connack_sent指标未增加的问题。#11520添加了对 API 中时间戳的最大值的检查，以确保它是有效的 Unix 时间戳。#11424
更多功能变更和 BUG 修复请查看 EMQX Enterprise 5.2.0 更新日志。
