随着有价值的用例的出现，物联网(IoT)正得到越来越多的关注。然而，一个关键的挑战是整合设备和机器来实时和大规模地处理数据。Apache Kafka®及其周边的生态系统，包括Kafka Connect、Kafka Streams和ksqlDB，已经成为集成和处理这类数据集的首选技术。
在Kafka客户端api(如Java、Python、.NET和C/ c++)之外，需要注意的是:
- Kafka连接源和接收连接器，它们在两个方向上与MQTT代理集成
- 汇合式MQTT代理，它从物联网设备中摄取数据，而不需要MQTT代理
- Confluent REST代理用于简单但功能强大的基于http的集成
在我更详细地讨论这些问题之前，让我们先看一看目前在物联网项目中使用Confluent Platform和Confluent Cloud的一些常见用例。
物联网技术和事件流平台的用例
Confluent Platform和Confluent Cloud已经被用于许多物联网部署，包括消费者物联网和工业物联网(IIoT)。大多数场景都需要可靠、可伸缩和安全的端到端集成，从而支持实时的双向通信和数据处理。一些具体的用例是:
联网的汽车基础设施:
汽车彼此和远程数据中心或云进行通信，以执行实时交通建议、预测维护或个性化服务。
例如:Audi
智能城市和智能家居:
建筑、交通灯、停车场等很多东西都相互连接，以实现更高的效率，提供更舒适的生活方式。能源供应商将房屋连接起来，买卖自己的太阳能，并提供额外的数字服务。
例如:E.ON
智能零售和客户360:
客户的移动应用程序与CRMs、忠诚度系统、地理位置和天气信息等后端服务之间的实时集成，创建了特定上下文的客户视图，并允许更好的交叉销售、促销和其他面向客户的服务。
例如: Target
智能制造:
工业企业将机器和机器人集成在一起，优化业务流程，降低成本，比如提前报废零部件，或者提前进行预防性维护，在机器部件损坏之前更换它们。数字服务和订阅服务提供给客户，而不仅仅是向他们销售产品。
例如:Severstal
在这些用例中，机器学习发挥了巨大的作用，无论行业是什么，您可以使用Apache Kafka阅读来推动尖端的机器学习，以获得更多的见解。
现在让我们来看看一个健壮的物联网集成架构。
端到端企业集成架构
物联网集成架构需要将edge(设备、机器、汽车等)与数据中心(on-premises、cloud和hybrid上)集成，以便能够处理物联网数据。