J'aime le fait que HiveMQ puisse traiter l'énorme quantité de messages envoyés par notre réseau de capteurs sans le moindre ralentissement. Il est important d'avoir la capacité de recevoir de manière fiable des données sur des milliers de moniteurs environnementaux distants. Cela simplifie également l'établissement de connexions sécurisées pour de nouveaux appareils à un point incroyable.

Avant de passer à HiveMQ, nous vivions un cauchemar constant pendant les heures de pointe quotidiennes, lorsque des centaines de milliers de véhicules de notre flotte se reconnectaient tous simultanément. Notre ancien courtier s'étouffait, ce qui entraînait d'énormes arriérés de données et une perte de visibilité en temps réel. Avec l'architecture de clustering sans maître de HiveMQ, c'est une différence radicale. Nous pouvons voir des millions de connexions simultanées et la mise en mémoire tampon intelligente des messages signifie que lorsqu'un véhicule se déconnecte et se reconnecte quelques instants plus tard, nous ne perdons pas ces données critiques de télémétrie du moteur ou de localisation.

La facilité avec laquelle HiveMQ peut être utilisé pour prendre en charge un groupe extrêmement large et disparate de dispositifs IoT, allant de simples capteurs à des actionneurs complexes, a été transformative pour notre entreprise. Nous apprécions particulièrement que son architecture de sujets soit suffisamment flexible pour diviser les données de la ville selon chaque département à un niveau granulaire comme /traffic/sensors ou /waste/bins, sans qu'aucune pénalité de performance ne soit encourue. Nos lacs de données cloud fonctionnent ensemble de manière assez fluide, donc le placement des données dont nous avons besoin pour l'analyse est très facile à réaliser.