介紹Atlas Stream Processing - 簡化實現回應式、靈活的事件驅動應用

很高興 Atlas Stream Processing 在今天進入封閉測試！

世界進步越來越快，應用程式也需要跟上前進的腳步。有了反應快速的事件導向應用程式，可以為客戶帶來全新的數位體驗，同時加速產出商業洞見和決策。想想看以下情境：

• 送貨狀態更新時，客戶可以馬上收到通知

• 攔阻付款過程可能出現的詐騙交易

• 即時分析感測器進行遙測時產出的資料，偵測和修復潛在的裝置失效狀況，避免發生代價高昂的停機問題。

在以上的情境中，只要差一秒鐘的時間，資料就會失去價值。需要在低延遲的速度下，不間斷地進行查詢和處理資料。為了達成這個目的，許多開發者轉向運用串流資料的事件導向應用程式，才有辦法在這個變化快速的世界中迅速作出反應。而 Atlas Stream Processing 可以加快開發者轉移至事件導向應用程式的流程。

MongoDB 資料庫多年來受到開發者青睞，因為它的應用彈性高、文件模型容易使用，而且透過 MongoDB Query API，開發者可以把資料做為編碼使用。MongoDB 的基本特色大幅度降低開發軟體和應用程式的困難度。而今天我們將這些特色應用在串流資料上，Atlas Stream Processing 將會重新定義開發者在處理輸出輸入快且快速變化的串流資料時的體驗，並統一開發者使用動態及靜態資料的方式。

市面上有不少產品和技術，在串流及串流處理方面有著許多創新功能，不過我們認為樣樣具備的 MongoDB 可以幫助開發者處理一些既有的主要挑戰。這些挑戰包含使用計量、大量及輸出輸入快速的資料時會遇到的阻礙；學習新工具、語言和 API 時的背景間接成本，以及引進集點技術至複雜應用程式堆疊時，所造成的碎片化及額外營運維護。