Nuevas experiencias inteligentes para desarrolladores para Compass, Atlas Charts, Relational Migrator y Docs

Hoy, MongoDB anunció una variedad de innovaciones en su plataforma de datos para desarrolladores, creando experiencias de desarrollador nuevas e inteligentes en herramientas familiares como MongoDB Compass, Atlas Charts, Relational Migrator y MongoDB Documentation que simplifican y aceleran radicalmente la forma en que los desarrolladores crean aplicaciones modernas.

Estas nuevas experiencias brindan a los desarrolladores asistencia guiada e inteligente para sus procesos de desarrollo en:

  • MongoDB Compass: donde los desarrolladores pueden utilizar lenguaje natural para componer de todo, desde consultas simples hasta agregaciones sofisticadas de varias etapas.

  • MongoDB Relational Migrator: donde los desarrolladores pueden convertir consultas SQL a la sintaxis de MongoDB Query API.

  • MongoDB Atlas Charts: donde los desarrolladores pueden utilizar lenguaje natural para generar visualizaciones de datos básicos.

  • Documentación de MongoDB: donde los desarrolladores pueden hacer preguntas a un chatbot inteligente, creado sobre MongoDB Atlas y Atlas Vector Search, para permitir el descubrimiento de información y la resolución de problemas ultrarrápidos durante el desarrollo de software.

El tiempo de los desarrolladores es uno de los bienes más preciados de cualquier organización y, dado que las expectativas de las empresas y los clientes siguen aumentando, los desarrolladores se encuentran bajo una presión cada vez mayor para entregar aplicaciones rápidamente. Con experiencias más inteligentes en la plataforma de datos para desarrolladores MongoDB, ahora es más sencillo y fácil que nunca crear aplicaciones modernas para prácticamente cualquier caso de uso.

Consultas en lenguaje natural en Compass

La creación de consultas y agregaciones es uno de los casos de uso de desarrolladores más destacados para Compass, la popular herramienta GUI descargable de MongoDB. La nueva e inteligente experiencia de Compass permite a los desarrolladores utilizar lenguaje natural para componer agregaciones sofisticadas para consultar, transformar y enriquecer datos, reduciendo la complejidad y la curva de aprendizaje para crear consultas en el código de la aplicación.

La nueva experiencia se lanzará en Vista previa pública en la versión 1.40.0 y se implementará de forma incremental para los usuarios desde hoy hasta finales de octubre.

Para comenzar, asegúrese de haber descargado 1.40.0 en su máquina y tener acceso a la función. Luego puede navegar a la pestaña Documentos y hacer clic en el botón Generar consulta en la barra de consulta, que abre una segunda barra debajo de la barra de consulta estándar donde puede ingresar indicaciones en lenguaje natural para generar la sintaxis de la API de consulta para que la ejecute con sus datos. . Asegúrese de presionar el botón "pulgar hacia arriba" o "pulgar hacia abajo" para calificar la utilidad de la consulta generada.

Conversión de consultas SQL en Relational Migrator

Las migraciones son parte del viaje de muchos desarrolladores con MongoDB. A principios de este verano en MongoDB.Local NYC, anunciamos Relational Migrator para ayudar a los equipos con estos proyectos y seguimos facilitando la modernización del código de la aplicación.

Muchos sistemas heredados tienen cientos, si no miles, de consultas SQL que deben modernizarse como parte de cualquier esfuerzo de migración, y eso puede ser una tarea que requiere mucho tiempo, si no desalentadora. Ahora, en la Vista previa privada, los desarrolladores pueden utilizar Relational Migrator para convertir consultas SQL existentes y procedimientos almacenados en una sintaxis de MongoDB Query API lista para el desarrollo.

Con la conversión de consultas SQL, los desarrolladores pueden aprovechar Relational Migrator para eliminar el esfuerzo manual de crear consultas MongoDB a escala, acelerando los proyectos de migración.

La conversión de consultas SQL está actualmente disponible en Vista previa privada y el acceso se puede solicitar directamente desde la última versión de Relational Migrator.

Soporte de lenguaje natural en gráficos Atlas

Atlas Charts es la mejor manera para que los desarrolladores visualicen los datos de Atlas. Al ofrecer una solución potente y sencilla para obtener información basada en datos, Charts empodera a los desarrolladores y a las empresas a las que ayudan a escalar.

¡Lo que siempre ha sido fácil ahora también se está volviendo más inteligente! Disponible en Vista previa privada, un nuevo modo de lenguaje natural permite a los desarrolladores visualizar sus datos a través de una consulta de lenguaje simple, por ejemplo: "muéstrame una comparación de los ingresos anuales por país y producto". Esto es sólo el comienzo. A finales de este año, el soporte del lenguaje natural se extenderá a consultas y tipos de gráficos más complejos.

¡Regístrese hoy para probar el soporte de lenguaje natural para crear gráficos! ¡Estén atentos a más actualizaciones del equipo y consulte nuestra documentación para obtener más información sobre lo que admite el lenguaje natural durante la Vista previa privada!

Chatbot inteligente para la documentación de MongoDB

La documentación es fundamental para la experiencia del desarrollador, ya que facilita el descubrimiento de características y capacidades del producto y la resolución de problemas comunes durante el desarrollo de software. MongoDB ahora está potenciando su experiencia con un chatbot inteligente que mejora el descubrimiento de información al mostrar y resumir la documentación más relevante.

Construido con MongoDB Atlas y Atlas Vector Search, el chatbot le permite hacer preguntas en lenguaje natural como "¿Cómo empiezo con MongoDB Atlas?" o "¿Cómo agrego una nueva dirección IP a la lista de acceso IP para mi proyecto Atlas?" y reciba una respuesta con artículos de referencia, ejemplos de código y otra información relevante.

MongoDB también ofrecerá código abierto y proporcionará materiales educativos sobre cómo construimos el chatbot inteligente, lo que hará mucho más fácil para otros miembros de la comunidad utilizar el poder de MongoDB Atlas y Atlas Vector Search para crear experiencias dinámicas y educativas para sus usuarios finales.

Privacidad y seguridad de datos

MongoDB cuenta con la confianza de algunas de las organizaciones más preocupadas por la seguridad del mundo, que utilizan los sólidos controles de privacidad y seguridad de datos de la plataforma de datos para desarrolladores para administrar sus activos de datos más confidenciales. Para mantener esta confianza, estas nuevas experiencias de desarrollador siempre serán transparentes sobre a qué datos se accede y se utiliza, lo que permitirá a los clientes tomar decisiones informadas dentro de los límites de sus preocupaciones únicas de seguridad, privacidad y cumplimiento.

Empiece hoy

Con características nuevas e inteligentes que permiten a los desarrolladores interactuar con sus datos usando lenguaje natural en Compass, Relational Migrator y Charts, así como un chatbot inteligente para la documentación de MongoDB, es más fácil que nunca aprovechar la flexibilidad y escalabilidad del documento de MongoDB modelo de datos para construir cualquier clase de aplicación.

Si tiene comentarios sobre estas experiencias, puede ingresar una sugerencia en nuestro portal de comentarios de usuarios.

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Novas experiências inteligentes para desenvolvedores para Compass, Atlas Charts, Relational Migrator e Docs

Hoje, o MongoDB anunciou uma série de inovações em sua plataforma de dados de desenvolvedor, criando experiências novas e inteligentes para desenvolvedores em ferramentas familiares como MongoDB Compass, Atlas Charts, Relational Migrator e MongoDB Documentation que simplificam e aceleram radicalmente a maneira como os desenvolvedores criam aplicativos modernos. Essas novas experiências proporcionam aos desenvolvedores assistência guiada e inteligente para seus processos de desenvolvimento em: MongoDB Compass: onde os desenvolvedores podem usar linguagem natural para compor tudo, desde consultas simples até agregações sofisticadas em vários estágios. MongoDB Relational Migrator: onde os desenvolvedores podem converter consultas SQL em sintaxe da API de consulta MongoDB. MongoDB Atlas Charts: onde os desenvolvedores podem usar linguagem natural para gerar visualizações básicas de dados. Documentação do MongoDB: onde os desenvolvedores podem fazer perguntas a um chatbot inteligente, construído com base no MongoDB Atlas e no Atlas Vector Search, para permitir a descoberta de informações e a solução de problemas extremamente rápidas durante o desenvolvimento de software. O tempo do desenvolvedor é um dos bens mais preciosos em qualquer organização e, com as expectativas dos negócios e dos clientes aumentando continuamente, os desenvolvedores estão sob pressão crescente para entregar aplicativos rapidamente. Com experiências mais inteligentes em toda a plataforma de dados do desenvolvedor MongoDB, agora é mais simples e fácil do que nunca construir aplicativos modernos para praticamente qualquer caso de uso. Consultas de linguagem natural no Compass Construir consultas e agregações é um dos casos de uso de desenvolvedor mais proeminentes para o Compass , a popular ferramenta GUI para download do MongoDB. A nova e inteligente experiência do Compass permite que os desenvolvedores usem linguagem natural para compor agregações sofisticadas para consultar, transformar e enriquecer dados, reduzindo a complexidade e a curva de aprendizado para criar consultas no código do aplicativo. A nova experiência está sendo lançada em Visualização Pública na versão 1.40.0 e será implementada de forma incremental para os usuários a partir de hoje até o final de outubro. Para começar, certifique-se de ter baixado a versão 1.40.0 em sua máquina e ter acesso ao recurso. Em seguida, você pode navegar até a guia Documentos e clicar no botão Gerar consulta na barra de consulta, que abre uma segunda barra abaixo da barra de consulta padrão, onde você pode inserir prompts em linguagem natural para gerar a sintaxe da API de consulta para executar em seus dados. . Certifique-se de clicar no botão “polegar para cima” ou “polegar para baixo” para avaliar a utilidade da consulta gerada. Conversão de consulta SQL no Migrador Relacional As migrações fazem parte da jornada de muitos desenvolvedores com o MongoDB. No início deste verão, no MongoDB.Local NYC, anunciamos o Relational Migrator para ajudar as equipes com esses projetos e continuamos a facilitar a modernização do código do aplicativo. Muitos sistemas legados têm centenas, senão milhares de consultas SQL que devem ser modernizadas como parte de qualquer esforço de migração, e isso pode ser uma tarefa demorada, se não assustadora. Agora no Private Preview, os desenvolvedores podem usar o Relational Migrator para converter consultas SQL existentes e procedimentos armazenados em sintaxe da API de consulta MongoDB pronta para desenvolvimento. Com a conversão de consultas SQL, os desenvolvedores podem aproveitar o Relational Migrator para eliminar o esforço manual de criação de consultas MongoDB em escala – acelerando os projetos de migração. A conversão de consulta SQL está atualmente disponível no Private Preview e o acesso pode ser solicitado diretamente da versão mais recente do Relational Migrator. Suporte a linguagem natural em Atlas Charts Atlas Charts é a melhor maneira para os desenvolvedores visualizarem os dados do Atlas. Ao oferecer uma solução poderosa e fácil para obter insights baseados em dados, o Charts capacita os desenvolvedores e os negócios que eles ajudam a expandir. O que sempre foi fácil agora também está se tornando mais inteligente! Disponível no Private Preview, um novo modo de linguagem natural permite que os desenvolvedores visualizem seus dados por meio de uma consulta de linguagem simples, por exemplo: “mostre-me uma comparação da receita anual por país e produto”. Este é apenas o começo. Ainda este ano, o suporte à linguagem natural será estendido a consultas e tipos Charts mais complexos. Inscreva-se hoje para experimentar o suporte de linguagem natural para a construção de Charts! Fique ligado para mais atualizações da equipe e confira nossa documentação para saber mais sobre o que é suportado pela linguagem natural durante a Visualização Privada! Documentação do Chatbot Inteligente para MongoDB A documentação é fundamental para a experiência do desenvolvedor, facilitando a descoberta de recursos e capacidades do produto e a solução de desafios comuns durante o desenvolvimento de software. O MongoDB agora está turbinando sua experiência com um chatbot inteligente que melhora a descoberta de informações, trazendo à tona e resumindo a documentação mais relevante. Construído com MongoDB Atlas e Atlas Vector Search, o chatbot permite que você faça perguntas em linguagem natural como “Como posso começar a usar o MongoDB Atlas?” ou “Como adiciono um novo endereço IP à lista de acesso IP do meu projeto Atlas?” e receba uma resposta com artigos de referência, exemplos de código e outras informações relevantes. O MongoDB também terá código aberto e fornecerá materiais educacionais sobre como construímos o chatbot inteligente, tornando muito mais fácil para outros membros da comunidade usarem o poder do MongoDB Atlas e do Atlas Vector Search para criar experiências dinâmicas e educacionais para seus usuários finais. Privacidade e segurança de dados O MongoDB conta com a confiança de algumas das organizações mais preocupadas com a segurança do mundo, que usam os controles robustos de segurança e privacidade de dados da plataforma de dados do desenvolvedor para managed seus ativos de dados mais confidenciais. Para manter essa confiança, essas novas experiências de desenvolvedor serão sempre transparentes sobre quais dados são acessados e usados, permitindo que os clientes tomem decisões informadas dentro dos limites de suas preocupações exclusivas de segurança, privacidade e conformidade. Comece hoje Com recursos novos e inteligentes que permitem aos desenvolvedores interagir com seus dados usando linguagem natural no Compass, Relational Migrator e Charts, bem como um chatbot inteligente para documentação do MongoDB, é mais fácil do que nunca aproveitar a flexibilidade e escalabilidade do documento do MongoDB modelo de dados para construir qualquer classe de aplicativo. Se você tiver comentários sobre essas experiências, poderá inserir uma sugestão em nosso portal de feedback do usuário .

September 26, 2023
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Payments Modernization and the Role of the Operational Data Layer

To stay relevant and competitive, payment solution providers must enhance their payment processes to adapt to changing customer expectations, regulatory demands, and advancing technologies. The imperative for modernization is clear: payment systems must become faster, more secure, and seamlessly integrated across platforms. Driven by multiple factors—real-time payments, regulatory shifts like Payment Services Directive 2 (PSD2), heightened customer expectations, the power of open banking, and the disruptive force of fintech startups—the need for payment modernization has never been more pressing. But transformation is not without its challenges. Complex systems, industry reliance on outdated technology, high upgrade costs, and technical debt all pose formidable obstacles. This article will explore modernization approaches and how MongoDB helps smooth transformations. Approaches to modernization As businesses work to modernize their payment systems, they need to overcome the complexities inherent in updating legacy systems. Forward-thinking organizations embrace innovative strategies to streamline their operations, enhance scalability, and facilitate agile responses to evolving market demands. Two such approaches gaining prominence in the realm of payment system modernization are domain-driven design and microservices architecture : Domain-driven design: This approach focuses on a business's core operations to develop scalable and easier-to-manage systems. Domain-driven design ensures that technology serves strategic business goals by aligning system development with business needs. At its core, this approach seeks to break down complex business domains into manageable components, or "domains," each representing a distinct area of business functionality. Microservices architecture: Unlike traditional monolithic architectures, characterized by tightly coupled and interdependent components, a microservices architecture decomposes applications into a collection of loosely coupled services, each of which is responsible for a specific business function or capability. It introduces more flexibility and allows for quicker updates, facilitating agile responses to changing business requirements. Discover how Wells Fargo launched their next-generation card payments by building an operational data store with MongoDB . Modernizing with an operational data layer In the payments modernization process, the significance of an operational data layer (ODL) cannot be overstated. An ODL is an architectural pattern that centrally integrates and organizes siloed enterprise data, making it available to consuming applications. The simplest representation of this pattern looks something like the sample reference architecture below. Figure 1: Operational Data Layer structure An ODL is deployed in front of legacy systems to enable new business initiatives and to meet new requirements that the existing architecture can’t handle—without the difficulty and risk of fully replacing legacy systems. It can reduce the workload on source systems, improve availability, reduce end-user response times, combine data from multiple systems into a single repository, serve as a foundation for re-architecting a monolithic application into a suite of microservices, and more. The ODL becomes a system of innovation, allowing the business to take an iterative approach to digital transformation. Here's why an ODL is considered ideal for payment operations: Unified data management: Payment systems involve handling a vast amount of diverse data, including transaction details, customer information, and regulatory compliance data. An ODL provides a centralized repository for storing and managing this data, eliminating silos and ensuring data integrity. Real-time processing: An ODL enables real-time processing of transactions, allowing businesses to handle high numbers of transactions swiftly and efficiently. This capability is essential for meeting customer expectations for instant payments and facilitating seamless transactions across various channels. Scalability and flexibility: Payment systems must accommodate fluctuating transaction volumes and evolving business needs. An ODL offers scalability and flexibility, allowing businesses to scale their infrastructure as demand grows. Enhanced security: An ODL incorporates robust security features —such as encryption, access controls, and auditing capabilities—to safeguard data integrity and confidentiality. By centralizing security measures within the ODL, businesses can ensure compliance with regulatory requirements and mitigate security risks effectively. Support for payments data monetization: Payment systems generate a wealth of data that can provide valuable insights into customer behavior, transaction trends, and business performance. An ODL facilitates real-time analytics and reporting by providing a unified platform for collecting, storing, and analyzing this data. Transform with MongoDB MongoDB’s fundamental technology principles ensure companies can reap the advantages of microservices and domain-driven design—specifically, our flexible data model and built-in redundancy, automation, and scalability. Indeed, the document model is tailor-made for the intricacies of payment data, ensuring adaptability and scalability as market demands evolve. Here’s how MongoDB helps with domain-driven design and microservice implementation to adopt industry best practices: Ease of use: MongoDB’s document model makes it simple to model or remodel data to fit the needs of payment applications. Documents are a natural way of describing data. They present a single data structure, with related data embedded as sub-documents and arrays, making it simpler and faster for developers to model how data in the application will be mapped to data stored in the database. In addition, MongoDB guarantees the multi-record ACID transactional semantics that developers are familiar with, making it easier to reason about data. Flexibility: MongoDB’s dynamic schema is ideal for handling the requirements of microservices and a domain-driven design. Domain-driven design emphasizes modeling the domain to reflect the business requirements, which may evolve over time. MongoDB's flexible schema allows you to store domain objects as documents without rigid schema constraints, facilitating agile development and evolution of the domain model. Speed: Using MongoDB for an ODL means you can get better performance when accessing data, and write less code to do so. A document is a single place for the database to read and write data for an entity. This locality of data ensures the complete document can be accessed in a single database operation that avoids the need internally to pull data from many different tables and rows. Data access and microservice-based APIs: MongoDB integrates seamlessly with modern technologies and frameworks commonly used in microservices architectures. MongoDB's flexible data model and ability to handle various data types, including structured and unstructured data, is a great fit for orchestrating your open API ecosystem to make data flow between banks, third parties, and consumers possible. Scalability: Even if an ODL starts at a small scale, you need to be prepared for growth as new source systems are integrated, adding data volume, and new consuming systems are developed, increasing workload. MongoDB provides horizontal scale-out on low-cost, commodity hardware or cloud infrastructure using sharding to meet the needs of an ODL with large data sets and high throughput requirements. High availability: Microservices architectures require high availability to ensure that individual services remain accessible even in the event of failures. MongoDB provides built-in replication and failover capabilities, ensuring data availability and minimal downtime in case of server failures. Payment modernization is not merely a trend but a strategic imperative. By embracing modern payment solutions and leveraging the power of an ODL with MongoDB, organizations can unlock new growth opportunities, enhance operational efficiency, and deliver superior customer experiences. Learn how to build an operational data layer with MongoDB using this Payments Modernization Solution Accelerator . Learn more about how MongoDB is powering industries on our solution library .

May 15, 2024