現代通用資料庫平台領導品牌 MongoDB, Inc.(NASDAQ: MDB)發表一系列採用 MongoDB Cloud 平台的產品,不論資料位置在哪裡,都可為開發者提供更佳資料處理方式。隨著 MongoDB 4.4 推出以及 Atlas Data LakeAtlas Search  與 MongoDB Realm  的正式運作,MongoDB Cloud 提供最適合開發者的雲端至行動裝置平台,讓組織能夠避免資料孤島和 API 分散情形。

「現在的開發者必須在完全不同系統間運用各種技術、資料模型、API 和語言,以在現代應用中支援使用者所需交易、搜尋與分析功能。雲端運算為科技產業帶來革命性改變,除了擁有各種經實證的優點外,也成功降低市場進入成本並沒有規模的上限。但多數雲端移轉仍沿襲了傳統資料中心的少許複雜性與缺點。」MongoDB 總裁暨執行長 Dev Ittycheria 表示。「運用 MongoDB Cloud,開發者終於可將資料孤島與蔓延等負擔拋在腦後,統一開發體驗並創造資料的真實價值。」

適合各種工作負載的現代資料庫領導品牌

不論是複雜的階層式物件、簡單索引鍵/值組和表格還是相連圖形,只要利用 MongoDB 的文件資料模型,開發者即可依應用所需自由進行資料建構,並以單一 API 進行查詢。如此一來,開發者便可在各種工作負載中擁有一致且具高度生產力的體驗。以 MongoDB 執行商業重要交易與分析應用的領導組織遍佈各種產業,其中包括:金融服務業、健康照護產業、通訊產業、保險產業、遊戲產業等。

隨著 MongoDB 4.4 的發布,該企業持續提供開發者現代化通用資料庫領導產品的目標也往前再邁進一步。MongoDB 4.4 提供 MongoDB 社群最需要的功能與強化,讓使用者能以比其他資料庫更快速有效的方式,來建立交易、營運與分析應用。MongoDB 4.4 讓開發者可將應用規模擴大到全球,並擁有隨時依需求變化而定義和微調資料分布的靈活性,同時於雲端獲得最完整的延遲、修復與安全控制。

重要新功能包括以下:

  • 聯集:提供使用者更豐富、快速的分析結果以幫助決策,同時降低對脆弱 ETL 程序與昂貴資料庫的依賴。

  • 可調整分片金鑰:除了讓 MongoDB 延展變得更加簡單外,還可隨時依應用與商業需求改變,進行資料分佈調整。

  • Hedged reads:即使在部分節點未以最佳方式運作的情況下,透過自動將讀取要求送至多個複本,並在最快節點回應時將結果傳回用戶端,即可提供一致且可預測的性能。

一致化的搜尋與分析體驗

透過增加 Atlas Data Lake 與 Atlas Search,MongoDB Cloud 平台可簡化現代資料架構、以豐富的搜尋體驗擴展應用,並可充分發揮存放在資料湖泊中資料的分析能力。Atlas Data Lake 採用與 MongoDB 廣受開發者喜愛的相同 MongoDB 查詢語言(MQL)和資料模型,不論是 Atlas 全球雲端資料庫中的即時交易資料,還是以 Atlas Search 進行的相關性搜尋查詢,或是對物件儲存中的資料執行長時間分析查詢,使用者都可進行查詢並讓資料傳回。運用 MongoDB Cloud,開發者不需再於多種技術、查詢語言和資料模型間來回切換,進而大幅減少開發者的認知負擔。

「過去十年間,現代應用中整合的資料庫與資料來源數量與類型顯著增加,開發者面臨需了解多種介面的新挑戰。」RedMonk 首席分析師 Stephen O’Grady 表示。「為因應此現象,重視速度的組織不斷尋求可在多個後端間成為單一介面的抽象概念。而这正是MongoDB的舞台。」

Atlas Data Lake 讓使用者只要在 MongoDB Atlas UI 上按幾下,便可連接至現有 S3 儲存槽,並可利用 MQL 功能進行查詢與資料探索。Atlas Data Lake 完全無伺服器,因此無需設置基礎結構、管理或進行最佳化;此外,客戶只需在實際處理資料時,針對已執行的查詢進行支付。

運用 Atlas Data Lake,使用者可存取以下功能:

  • Atlas 線上封存:資料會在完整管理的資料庫與雲端物件儲存中分層存放,並可透過單一查詢流暢地進行資料查詢。透過歷史資料自動封存,客戶可節省交易資料庫儲存成本,同時能輕鬆進行資料查詢。

  • 同盟查詢:使用者可在 Atlas 與 Amazon S3 歷史資料中執行單一查詢,並傳回單一結果,進而省去資料移動和轉換之成本與複雜性 。

  • 保存彙總至 Amazon S3 與 Atlas:為使用者提供更多靈活性,可將複雜的彙總結果保存在想要的儲存層,並以具成本效益的方式,為即時應用提供新的資料型深入解析。

搜尋功能已成為各種應用檯面上的籌碼,但開發者與營運的艱難挑戰仍舊存在。Atlas Search 透過一致 API 與 Atlas 雲端資料庫深入整合,使用者無需啟動另一個搜尋引擎,在不同資料孤島間同步資料移動。使用 Atlas UI 或 API 建立索引後,開發者即可利用 MQL 執行複雜的搜尋查詢,節省大量時間、精力與金錢。

「在沒有相關性搜尋功能下打造現代應用使用者體驗,是幾乎無法想像的情況。可惜這仍是一項需開發者啟動搜尋資料庫、維持資料同步,並以記錄核心資料庫獨立縮放的複雜任務。」MongoDB 產品長 Sahir Azam 說明。「Atlas Search提供與核心資料庫採用相同語言與資料模型的搜尋引擎,為開發者解決這些頭痛的問題。MongoDB 相信搜尋功能是打造現代應用的基礎層相關延伸,因此我們讓開發者能夠輕鬆使用此功能。使用者只需查詢資料,剩下的就讓我們來煩惱。」

與 Atlas 同步之最佳行動資料庫

使用者期望現代行動應用能具高度回應能力及可靠性,可離線作業或在不穩定網路連線下運作,並可在行動裝置用戶端或後端發生變更時立即同步資料。此外,使用者希望應用不會耗盡電池壽命、當機或需要過多網路資料。因此,開發優秀行動應用所需花費的時間與精力也十分龐大。

MongoDB 在 2019 年宣布收購廣受歡迎的開源行動資料庫與同步平台 Realm.io,幫助開發者以更快速度打造豐富的行動應用。MongoDB Realm 現已正式運作,透過整合 MongoDB Stitch無伺服器平台,為開發者提供統一且方便的方式,處理前端到後端整個應用生命週期間的資料。

新功能 Realm Sync 是 MongoDB Realm 強大能力中的一個範例。此功能可在前端 Realm 行動裝置客戶端與後端 Atlas 進行雙向資料同步,讓資料能在裝置與備用資料庫間流暢地共享,無需複雜的衝突解決方式與整合程式碼。

藉由 MongoDB Realm,7-Eleven 運用 Realm Sync 功能建置了一套庫存管理系統。

「我們打造的系統極富創新。將這套建立在 MongoDB Realm 上的應用推廣至北美 8,500 家店面後,我們便可以近乎即時的方式,進行 20,000 個以上裝置資料同步。」7-Eleven 數位科技總監 Srikanth Gandra 表示。「我們從各家店經理得到許多正面回饋。各店可立即開始使用裝置,首次啟動時也不像過去需等待數分鐘下載資料。另外資料準確性也有顯著提升,特別是在銷售發生或貨品運送抵達時的庫存狀況。」

其他資源:

關于MongoDB

MongoDB 是現代通用資料庫平台的領導品牌,專為協助開發者與其打造之應用軟體及資料最大效能而設計。MongoDB 總部位於紐約,在 100 多個國家中擁有超過18,400 個客戶。MongoDB 資料庫平台已被下載超過 1億1千萬次,MongoDB 大學目前擁有 1 百萬個以上註冊使用者。


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