MongoDB, Inc. anunció en su conferencia para desarrolladores MongoDB.local NYC cinco nuevos productos y características para su plataforma de datos para desarrolladores, MongoDB Atlas, que hacen significativamente más rápido y fácil para los clientes construir aplicaciones modernas, para cualquier carga de trabajo o caso de uso. Procese flujos de datos complejos a gran velocidad con MongoDB Atlas: El procesamiento de flujos de MongoDB Atlas transforma la forma en que las organizaciones pueden procesar los datos en flujo para atraer a los usuarios finales y acelerar las operaciones. Los datos de flujo en tiempo real (por ejemplo, datos procedentes de dispositivos IoT, comportamientos de navegación de los usuarios finales, feeds de inventario) son fundamentales para las aplicaciones modernas porque ofrecen a las organizaciones la capacidad de atraer a los usuarios finales con experiencias en tiempo real a medida que cambian los comportamientos y optimizar las operaciones empresariales a medida que cambian las condiciones.

Los datos en flujo son ricos, heterogéneos y cambian constantemente, por lo que requieren un modelo de datos flexible y escalable que pueda evolucionar rápidamente a medida que cambian las condiciones. Por este motivo, los esquemas de datos relacionales rígidos e inflexibles son menos idóneos para trabajar con datos en tiempo real que puedan seguir el ritmo de la verdad sobre el terreno. Para incorporar ahora los datos en flujo a las aplicaciones, muchos equipos de desarrolladores deben utilizar lenguajes de programación especializados, bibliotecas, interfaces de programación de aplicaciones (API) y controladores atornillados a las pilas tecnológicas existentes.

Esto crea una experiencia de desarrollo compleja y fragmentada en la que los equipos tienen que aprender a utilizar diferentes herramientas para casos de uso siempre cambiantes, lo que conlleva ciclos de desarrollo más largos y mayores costes. Como resultado, los desarrolladores que trabajan con datos de flujo a menudo se enfrentan a un nivel de complejidad que conduce a un ritmo más lento de la innovación y un riesgo para el negocio de caer detrás de la competencia. Con MongoDB Atlas Stream Processing, los clientes disponen ahora de una interfaz única para extraer fácilmente información de datos de flujo de gran velocidad y volumen.

Atlas Stream Processing de MongoDB funciona con cualquier tipo de datos y, gracias a su modelo de datos flexible, permite a los clientes crear aplicaciones muy atractivas que pueden analizar los datos en tiempo real para ajustar el comportamiento de las aplicaciones e informar de las operaciones empresariales (por ejemplo, ofertas promocionales altamente personalizadas, gestión de inventarios en tiempo real, prevención del fraude). El modelo de datos flexible de MongoDB también puede modificarse fácilmente con el tiempo, a medida que evolucionan las necesidades, para garantizar que las aplicaciones ofrezcan siempre una experiencia optimizada a los usuarios finales y hagan más eficientes las operaciones empresariales. Con MongoDB Atlas Stream Processing, las organizaciones pueden ahora hacer mucho más con sus datos en menos tiempo y sin grandes esfuerzos.

Escale con mayor flexibilidad gracias a las colecciones de series temporales de MongoDB: La escalabilidad de las cargas de trabajo y la flexibilidad de los datos para las colecciones de series temporales de MongoDB facilitan ahora la gestión de las cargas de trabajo de series temporales a escala empresarial y ofrecen la opción de modificar los datos que ya se han ingestado. Las cargas de trabajo de series temporales pueden crecer rápidamente en casos de uso en los que, por ejemplo, millones de dispositivos envían datos a una base de datos para su procesamiento. Una vez que se ingieren los datos, las bases de datos de series temporales no suelen permitir su modificación.

Si hubiera un error en los datos antes de que se ingirieran en la base de datos, eso significaría que los análisis futuros serían defectuosos. Además, dado que los datos de series temporales evolucionan a medida que cambian las condiciones del mundo real, se necesita un modelo de datos flexible para garantizar que puedan utilizarse de forma eficaz con la capacidad de trazar rápidamente nuevas relaciones entre los datos, generar previsiones y actualizar la lógica empresarial de las aplicaciones o hacer que las operaciones sean más eficientes. Ahora, las colecciones de series temporales de MongoDB ofrecen mejoras de escalado y la capacidad de modificar los datos de series temporales, lo que proporciona a los clientes un mayor control sobre sus datos a escala.

Estas nuevas capacidades se traducen en una mayor eficiencia de almacenamiento y una mejora de la velocidad de consulta para las cargas de trabajo de series temporales más exigentes, al tiempo que ayudan a los clientes a cumplir los estrictos requisitos de gobernanza de datos. En conjunto, estas nuevas mejoras de las colecciones de series temporales de MongoDB proporcionan a los clientes la escalabilidad y flexibilidad necesarias para las cargas de trabajo de series temporales de misión crítica. Clasifique y consulte datos en Microsoft Azure con MongoDB Atlas Online Archive y Atlas Data Federation: Las nuevas opciones multicloud aportan compatibilidad con Microsoft Azure a MongoDB Atlas Online Archive y Atlas Data Federation, además de con Amazon Web Services (AWS).

En la actualidad, los clientes utilizan MongoDB Atlas Online Archive para escalonar automáticamente las bases de datos Atlas a la opción de almacenamiento de objetos en la nube más rentable, conservando al mismo tiempo la capacidad de realizar consultas. Al añadir la compatibilidad con Microsoft Azure, ahora los clientes pueden mantener más fácilmente todas sus cargas de trabajo en la misma nube. Atlas Data Federation proporciona una forma fluida de leer y escribir datos desde las bases de datos Atlas y los almacenes de objetos en la nube.

Esto simplifica drásticamente el modo en que los clientes pueden generar conjuntos de datos desde Atlas para alimentar aplicaciones y sistemas posteriores que aprovechan el almacenamiento en la nube. Ahora, al añadir compatibilidad con Microsoft Azure Blob Storage, los clientes pueden trabajar con datos de Azure además de AWS.