MongoDB, Inc. anunció en su conferencia para desarrolladores MongoDB.local NYC nuevas capacidades de la base de datos NoSQL más popular del mundo para construir aplicaciones modernas más rápido y con menos trabajo pesado. Las nuevas herramientas anunciadas permiten a los desarrolladores hacer su mejor trabajoincluyendo soporte adicional de lenguajes de programación para utilizar infraestructura como código (IaC) para desplegar MongoDB Atlas en AWS y construir aplicaciones del lado del servidor con Kotlin, capacidades simplificadas para MongoDB Atlas Kubernetes Operator, y la disponibilidad general de la librería PyMongoArrow para un análisis de datos más eficiente utilizando Python. Juntas, estas nuevas capacidades amplían la misión de MongoDB de ir al encuentro de los desarrolladores allí donde se encuentran, integrando las herramientas que más les gustan en una única plataforma de datos para desarrolladores para que sea más rápido y sencillo crear aplicaciones.

Decenas de miles de clientes y millones de desarrolladores confían cada día en MongoDB Atlas como su plataforma de datos para desarrolladores preferida para potenciar aplicaciones debido a su modelo de datos flexible, su velocidad para desplegar nuevas funciones y su rendimiento a escala. A los desarrolladores también les encanta utilizar MongoDB Atlas porque elimina la pesada carga indiferenciada de la gestión de infraestructuras y permite pasar rápidamente de la idea a la innovación con una plataforma de datos para desarrolladores unificada. Sin embargo, para determinados casos de uso, los desarrolladores desean utilizar herramientas especializadas con MongoDB Atlas para integrar mejor sus flujos de trabajo establecidos y tener un control más granular sobre la experiencia operativa.

Por ejemplo, los desarrolladores que prefieren aprovisionar clústeres de MongoDB Atlas con IaC en AWS o crear aplicaciones del lado del servidor quieren utilizar su lenguaje de programación preferido. Además, muchos desarrolladores desean utilizar la interfaz de línea de comandos (CLI) de MongoDB Atlas para más tareas en sus flujos de trabajo específicos, mientras que otros desarrolladores desean poder utilizar lenguajes de programación adicionales para la ciencia de datos, el aprendizaje automático y el análisis impulsado por aplicaciones. Las nuevas funciones e integraciones anunciadas refuerzan el compromiso de MongoDB de ofrecer la mejor experiencia al desarrollador para construir e iterar sobre ideas en lugar de pelearse con herramientas: Opciones adicionales para desplegar MongoDB Atlas en AWS: Los desarrolladores pueden ahora utilizar lenguajes de programación adicionales para crear, administrar y actualizar recursos de MongoDB Atlas utilizando IaC con el kit de desarrollo en la nube de AWS (CDK).

MongoDB proporciona soporte para IaC en AWS con el registro público de AWS CloudFormation, las implementaciones de soluciones de socios de AWS y el CDK de AWS. Sin embargo, muchos desarrolladores desean utilizar lenguajes de programación adicionales más allá de Javascript y Typescript. Ahora, los desarrolladores pueden utilizar IaC con el CDK de AWS para administrar los recursos de MongoDB Atlas con C#, Go, Java y Python, facilitando a los desarrolladores la optimización de los flujos de trabajo mediante una mayor variedad de lenguajes de programación y reduciendo la cantidad de tiempo que dedican a administrar la infraestructura.

Soporte ampliado de lenguajes de programación para Kotlin en el lado del servidor:Â El controlador Kotlin para MongoDB permite ahora a los desarrolladores crear aplicaciones de alto rendimiento en el lado del servidor de MongoDB utilizando Kotlin. Anteriormente, los desarrolladores podían utilizar el SDK Kotlin de MongoDB Realm para el desarrollo del lado del cliente, pero los desarrolladores del lado del servidor dependían de un controlador creado por la comunidad sin soporte oficial de MongoDB o tenían que escribir un extenso código personalizado. Como resultado, los desarrolladores se enfrentaban a ciclos de desarrollo de software más largos para crear aplicaciones Kotlin del lado del servidor en MongoDB y arriesgaban la fiabilidad de la aplicación sin un controlador Kotlin de MongoDB totalmente compatible.

Ahora, con el controlador Kotlin para MongoDB, los desarrolladores pueden utilizar una experiencia Kotlin de primera clase para el desarrollo de aplicaciones del lado del servidor y pasar de la idea a la producción de forma más rápida y fiable. Funcionalidad agilizada de MongoDB Atlas Kubernetes Operator:Â Los desarrolladores utilizan MongoDB Atlas Kubernetes Operator para gestionar proyectos y clústeres de bases de datos, reducir el esfuerzo necesario para automatizar la configuración y la gestión de MongoDB Atlas y aprovechar las ventajas del desarrollo de aplicaciones en contenedores. Sin embargo, los desarrolladores desean una forma más sencilla de instalar y configurar el Operador Kubernetes de MongoDB Atlas para reducir la fricción y gestionar las aplicaciones con mayor rapidez.

Mediante la CLI de MongoDB Atlas, los desarrolladores pueden ahora instalar el Operador Kubernetes de MongoDB Atlas y generar credenciales de seguridad para una configuración rápida y sencilla que reduzca la sobrecarga operativa. A continuación, los desarrolladores tienen la opción de importar proyectos y despliegues existentes de MongoDB Atlas con un solo comando. Esta nueva mejora simplifica drásticamente la forma en que los desarrolladores utilizan Kubernetes con MongoDB Atlas y agiliza sus flujos de trabajo proporcionando una mayor velocidad al trabajar con contenedores.

Procesamiento de datos y análisis más sencillos en MongoDB utilizando Python: Con la disponibilidad general de la biblioteca de código abierto PyMongoArrow mantenida por MongoDB, los desarrolladores y analistas de datos pueden utilizar una pila de análisis basada en Python para extraer información de los datos en MongoDB y crear aplicaciones basadas en datos más rápidamente. Construir aplicaciones modernas e inteligentes que aprovechen la analítica impulsada por aplicaciones requiere aprovechar las percepciones de los datos de las aplicaciones e incorporarlas de nuevo a las aplicaciones para ajustar la lógica empresarial en tiempo real. La librería PyMongoArrow permite a los desarrolladores convertir de forma eficiente los datos almacenados en MongoDB utilizando marcos populares (por ejemplo, Apache Arrow Tables, Pandas DataFrames o Numpy Arrays) y recibirá un desarrollo y soporte continuos por parte de MongoDB a medida que evolucionen las necesidades de las pilas analíticas basadas en Python.

Con PyMongoArrow, los desarrolladores, los científicos de datos y los profesionales del aprendizaje automático disponen de las herramientas que necesitan para manipular y analizar datos de forma más eficiente en MongoDB con Python para reducir la fricción en el desarrollo de software. Plataforma de datos MongoDB para desarrolladores: MongoDB Atlas es la plataforma de datos para desarrolladores líder en múltiples nubes que acelera y simplifica la construcción con datos. MongoDB Atlas proporciona un conjunto integrado de servicios de datos y aplicaciones en un entorno unificado para permitir a los equipos de desarrolladores construir rápidamente con las capacidades, el rendimiento y la escala que requieren las aplicaciones modernas.