官宣!MongoDB Atlas再添新功能!进一步简化构建现代应用程序

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介: 利用数据简化高响应性应用程序的构建过程

亮点前瞻

● MongoDB Atlas Stream Processing全面可用,开发者能够更轻松地使用实时数据,在统一环境中构建事件驱动型应用程序
●MongoDB Atlas Search Nodes上线 Microsoft Azure,组织能够隔离和扩展生成式AI工作负载,并将查询速度提高60%且降低成本
● MongoDB Atlas Edge Server助力客户在云端、边缘或两者之间无缝运行离最终用户更近的分布式应用程序
● Acoustic公司、博世数字技术、埃尼集团、福布斯、融文集团等数以万计的客户在使用MongoDB Atlas构建现代应用程序

MongoDB (纳斯达克股票代码:MDB) 近日在MongoDB用户大会纽约站 (MongoDB.local NYC) 上发布一系列MongoDB Atlas 新功能,进一步赋能开发者更快速、更轻松地构建、部署和运行满足组织所需的性能与规模的现代应用程序。

作为世界上分布极为广泛的开发者数据平台,MongoDB Atlas具有行业领先的数据库和集成数据服务,帮助数以万计的客户和数以百万计的开发者在各大云平台上为业务关键型应用程序提供支持。

MongoDB Atlas Stream Processing已面向广大用户发布可用版本,进一步简化了利用来源不同的实时数据运行高响应性应用程序。

Microsoft Azure上的MongoDB Atlas Search Nodes使组织获得了更大的灵活性,以优化驱动大规模智能应用程序的生成式AI工作负载的性能和成本。

MongoDB Atlas Edge Server简化了分布式应用程序数据管理,这些应用程序跨越从云到内部、再到边缘设备的多个位置。

MongoDB首席产品官Sahir Azam

“众多客户表示他们之所以喜欢MongoDB Atlas是因为它在同一个平台上提供了一整套集成的功能,可以在所有应用程序中存储和处理组织的数据。客户还告诉我们,MongoDB高度灵活和可扩展的文档数据模型非常适合支持能够利用生成式AI和其实时专有数据的现代应用程序。我们针对MongoDB Atlas发布的最新服务不仅有助于更便捷地构建、部署和运行现代应用程序,还有助于更轻松优化性能,同时降低成本。”

借助此次推出的MongoDB Atlas新功能,各行业内不同规模的组织都能够构建、部署和运行具备安全性、灵活性和耐用性的下一代应用程序,以满足当今业务环境的需求:

利用数据简化高响应性应用程序的构建过程

现已全面上线的MongoDB Atlas Stream Processing使得开发者可以利用动态数据和落盘数据来支持事件驱动型应用程序,从而对不断变化的条件做出响应。

流数据 (来自物联网设备、用户浏览行为和库存馈送等来源) 对现代应用程序至关重要,因为凭借这些数据,组织能够随着最终用户行为或条件的变化来创建动态体验。然而,流数据是高度动态的,缺乏灵活性的数据模型不适合构建需根据现实世界不断调整的事件驱动型应用程序。由于其建立在灵活、可扩展的数据模型上,MongoDB Atlas Stream Processing使得组织能够构建可分析动态和静态数据的应用程序,并在几秒钟内对业务逻辑进行调整。

例如,组织可以构建基于天气条件和供应链数据馈送的、可动态优化运输路线的应用程序,或者可以持续分析金融交易数据馈送和购买历史记录,借助AI技术近乎实时地进行欺诈检测。通过使用MongoDB Atlas Stream Processing,组织能以更少的时间和更低的运营成本来处理更多的数据。

优化生成式AI应用程序的性能和效率

MongoDB Atlas Search Nodes (通常在AWS和Google Cloud上提供,现在也提供Microsoft Azure预览版) 为使用MongoDB Atlas Vector Search和MongoDB Atlas Search的生成式AI和基于相关性的搜索工作负载提供了专用的基础设施。

MongoDB Atlas Search Nodes独立于核心数据库节点,使客户能够隔离工作负载,降低成本,并将查询时间减少60%。除了有助于提升性能和降低成本,MongoDB Atlas Search Nodes还使组织能够为要求最苛刻的应用程序大规模运行高可用的生成式AI工作负载和基于相关性的搜索工作负载。

例如,一家航空公司可以使用MongoDB Atlas Search Nodes来提升性能,并通过无缝隔离向量搜索工作负载和扩展所需的基础设施来扩展使用量激增的AI订票代理,而无需调整其运营数据库工作负载所需的计算或内存资源。

部署从云到边缘无缝连接的应用程序多个CPU内核

MongoDB Atlas Edge Server现已推出公共预览版,使开发者能够在云端与边缘部署和操作分布式应用程序。MongoDB Atlas Edge Server为MongoDB的本地场景提供了一个同步服务器。该服务器在本地或远程基础架构上运行,这大大降低了在边缘环境中管理应用程序所涉及的复杂性和风险。借助MongoDB Atlas Edge Server,即使与云端的连接发生中断,应用程序也能访问运营数据。

例如,医院系统可以将MongoDB Atlas Edge Server作为辅助工具使用,以确保在停电和连接中断期间,医疗设备上的应用程序能够正常运行。借助Atlas Edge Server,一旦连接恢复,设备上的数据将能够自动同步。MongoDB Atlas Edge Server还支持数据分层,以优先将关键数据同步到云端,从而减少网络拥塞。

此外,MongoDB Atlas Edge Server还可维护本地数据层,以减少延迟并基于实时数据更快地进行操作。借助MongoDB Atlas Edge Server,组织可以简化方式,无缝运行更接近最终用户的高可用性现代应用程序。

MongoDB客户期待通过新功能进一步简化构建现代应用程序

image.png

Acoustic是一家以客户为中心的营销技术公司,致力于开发易于使用的强大工具。

Acoustic工程执行副总裁John Riewerts表示:“在Acoustic,我们旨在为各大品牌提供行为洞察,帮助他们创造激动人心的个性化客户体验。借助Atlas Stream Processing,我们的工程师可以利用在Atlas中处理数据时已经掌握的技能来持续处理新数据,确保我们的客户能够获得实时的洞察。”

image.png

博世数字技术 (Bosch Digital) 为整个博世集团 (Bosch Group) 及其所有业务部门实施数字化业务和可扩展解决方案提供支持和咨询。

博世数字技术物联网数据管理高级专家Steffen Gürtler表示:“在博世数字技术,我们不用做任何理论性工作,因为我们可以通过MongoDB充分利用过去积累的经验。由于不必从头开始,我们可以更省力、更快速地进行创新。”

image.png

总部位于意大利的埃尼集团 (Eni) 是一家领先的综合能源公司,业务遍布69个国家和地区,共拥有30,000多名员工。

埃尼集团地球科学高级AI解决方案架构师Sabato Severino表示:“MongoDB Atlas易于集成,可以轻松从其他系统中获取数据并删除重复数据。传输中的数据和静态数据的身份验证、授权和加密等高级安全功能对于保护数据和降低丢失风险至关重要。自从迁移到MongoDB Atlas以来,得益于该平台精简的管理功能和用户友好型仪表板,我们大大缩短了开发时间,这为我们的组织节省了大量成本。”

image.png

福布斯集团 (Forbes) 通过对于成功人士和渴望成功的人士的报道来传播成功。

福布斯集团技术部高级副总裁Sameer Patwardhan表示:“MongoDB Atlas给我们带来的最大裨益是加快了分片、维护和灾难恢复速度。与任何其他解决方案相比,MongoDB Atlas灵活的数据结构支持更快的迭代开发和更大的创新。”

image.png

融文集团 (Melwater) 致力于为各大公司提供涵盖媒体、社交网络、消费者和销售智能的综合解决方案。通过每天分析多达10亿条内容并将其转化为重要洞察,融文集团可带来有助取得成果的竞争优势。

融文集团软件工程师Cody Perry表示:“MongoDB Atlas Stream Processing使我们能够在将数据发送到AWS的消息架构之前对其进行处理、验证和转换,从而在我们的整个平台上实现由事件驱动的更新。凭借Atlas Stream Processing的可靠性和卓越性能,我们提高了工作效率,改善了开发者体验,并降低了基础设施成本。”

相关实践学习
MongoDB数据库入门
MongoDB数据库入门实验。
快速掌握 MongoDB 数据库
本课程主要讲解MongoDB数据库的基本知识,包括MongoDB数据库的安装、配置、服务的启动、数据的CRUD操作函数使用、MongoDB索引的使用(唯一索引、地理索引、过期索引、全文索引等)、MapReduce操作实现、用户管理、Java对MongoDB的操作支持(基于2.x驱动与3.x驱动的完全讲解)。 通过学习此课程,读者将具备MongoDB数据库的开发能力,并且能够使用MongoDB进行项目开发。   相关的阿里云产品:云数据库 MongoDB版 云数据库MongoDB版支持ReplicaSet和Sharding两种部署架构,具备安全审计,时间点备份等多项企业能力。在互联网、物联网、游戏、金融等领域被广泛采用。 云数据库MongoDB版(ApsaraDB for MongoDB)完全兼容MongoDB协议,基于飞天分布式系统和高可靠存储引擎,提供多节点高可用架构、弹性扩容、容灾、备份回滚、性能优化等解决方案。 产品详情: https://www.aliyun.com/product/mongodb
相关文章
|
21天前
|
NoSQL Cloud Native atlas
探索云原生数据库:MongoDB Atlas 的实践与思考
【10月更文挑战第21天】本文探讨了MongoDB Atlas的核心特性、实践应用及对云原生数据库未来的思考。MongoDB Atlas作为MongoDB的云原生版本,提供全球分布式、完全托管、弹性伸缩和安全合规等优势,支持快速部署、数据全球化、自动化运维和灵活定价。文章还讨论了云原生数据库的未来趋势,如架构灵活性、智能化运维和混合云支持,并分享了实施MongoDB Atlas的最佳实践。
|
22天前
|
NoSQL Cloud Native atlas
探索云原生数据库:MongoDB Atlas 的实践与思考
【10月更文挑战第20天】本文探讨了MongoDB Atlas的核心特性、实践应用及对未来云原生数据库的思考。MongoDB Atlas作为云原生数据库服务,具备全球分布、完全托管、弹性伸缩和安全合规等优势,支持快速部署、数据全球化、自动化运维和灵活定价。文章还讨论了实施MongoDB Atlas的最佳实践和职业心得,展望了云原生数据库的发展趋势。
|
30天前
|
存储 人工智能 NoSQL
使用 MongoDB 构建 AI:Gradient Accelerator Block 如何在几秒钟内让您从零开发 AI
借助 MongoDB,开发者可以存储任何结构的数据,然后使用单一查询 API 和驱动程序将这些数据用于 OLTP、文本搜索和向量搜索处理。
|
30天前
|
人工智能 NoSQL 测试技术
使用 MongoDB 构建 AI:Patronus 如何自动进行大语言模型评估来增强对生成式 AI 的信心
若需了解更多MongoDB Atlas相关内容,可前往:https://www.mongodb.com/zh-cn/atlas
使用 MongoDB 构建 AI:Patronus 如何自动进行大语言模型评估来增强对生成式 AI 的信心
|
30天前
|
人工智能 自然语言处理 NoSQL
|
30天前
|
存储 NoSQL MongoDB
小川科技携手阿里云数据库MongoDB:数据赋能企业构建年轻娱乐生态
基于MongoDB灵活模式的特性,小川实现了功能的快速迭代和上线,而数据库侧无需任何更改
|
30天前
|
人工智能 NoSQL 机器人
MongoDB Atlas与YoMio.AI近乎完美适配:推理更快速、查询更灵活、场景更丰富
随着MongoDB的新发布和革新,YoMio.AI的“闪电式发展”值得期待。
|
1月前
|
JavaScript NoSQL 前端开发
使用 Node.js 和 MongoDB 构建实时聊天应用
【10月更文挑战第2天】使用 Node.js 和 MongoDB 构建实时聊天应用
|
3月前
|
人工智能 NoSQL atlas
MongoDB Atlas与大语言模型的梦幻联动:如何瞬间提升企业级AI应用的构建效率?
【8月更文挑战第8天】在大数据时代,企业需挖掘数据价值。MongoDB Atlas作为云端数据库服务,以灵活性著称,减轻运维负担并支持全球数据分布。大语言模型(LLMs)革新AI构建方式,擅长处理自然语言。本文通过对比展示如何整合Atlas与LLMs,构建高效企业级AI应用:Atlas确保数据高效存储管理,LLMs提供语言理解与生成能力,二者结合加速AI应用开发并激发创新潜能。
63 1
|
1月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
一个项目用5款数据库?MySQL、PostgreSQL、ClickHouse、MongoDB区别,适用场景
一个项目用5款数据库?MySQL、PostgreSQL、ClickHouse、MongoDB——特点、性能、扩展性、安全性、适用场景比较