Jakub Lazinski

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Perfect Your CI/CD Pipelines with MongoDB's New GitHub Action and Docker Image for the Atlas CLI

Do you use GitHub Actions for your CI/CD workflows? Or build using Docker containers? If so, you’ll probably be excited to hear that MongoDB has released: 1. An official GitHub Action and 2. A dedicated Docker image for the Atlas CLI. Together, these two releases make it easier than ever to develop applications with MongoDB Atlas. Since MongoDB announced the Atlas CLI at MongoDB World in 2022, it has become one of our most popular tools for building with the Atlas developer data platform. One of the great things about the Atlas CLI is that it not only caters to the individual developer wanting a mouseless terminal experience—it also makes it easy to programmatically manage Atlas resources throughout the entire development lifecycle. With the new releases for the Atlas CLI with GitHub Actions and Docker, you can easily use the Atlas CLI to build with Atlas while still working natively within your preferred CI/CD platforms. Within GitHub Actions, you now have access to a dedicated Action that allows you to seamlessly manage Atlas resources using your favorite Atlas CLI commands. You can use the predefined workflows available or create custom workflows leveraging native Atlas CLI commands. For example, with one of the predefined workflows you can: create a project, set up the Atlas CLI with an Atlas deployment, retrieve your connection string, and tear down your project and deployment. If you use a platform other than GitHub Actions to manage your CI/CD pipelines, or simply use Docker in your toolchain, you can now also use the Atlas CLI by pulling the Docker image with just one command: docker pull mongodb/atlas From there, you can enter an interactive shell to run Atlas CLI commands as you normally would: docker run --rm -it mongodb/atlas bash atlas --help You can also find detailed information in the MongoDB Documentation on how to run Docker in interactive mode or as a daemon (detached mode) for working with the Atlas CLI. Ready to get started? You can find the Atlas CLI GitHub Action in the GitHub Marketplace and the Atlas CLI Docker image on Docker Hub . If you have any feedback on either experience, share your thoughts with us in the Atlas CLI section of the MongoDB Feedback Engine .

November 15, 2023

Apresentando uma experiência local para Atlas, Atlas Search e Atlas Vector Search com o Atlas CLI

Hoje, o MongoDB tem o prazer de anunciar em Public Preview um novo conjunto de recursos para a construção de software localmente com o MongoDB Atlas, proporcionando aos desenvolvedores maior flexibilidade e reduzindo a sobrecarga operacional durante todo o ciclo de vida de desenvolvimento de software. Os desenvolvedores agora podem desenvolver localmente com implantações do MongoDB Atlas, incluindo Atlas Search e Vector Search , usando o Atlas CLI , capacitando-os a criar pesquisa de texto completo ou aplicativos alimentados por IA, independentemente do ambiente preferido para construção com MongoDB. Os desenvolvedores podem usar a CLI do Atlas para configurar, conectar-se e automatizar tarefas comuns de gerenciamento, desde o desenvolvimento inicial até testes, preparação e produção. Para casos de uso de pesquisa de texto completo, os desenvolvedores agora podem usar a CLI do Atlas para criar e managed índices do Atlas Search, independentemente de estarem trabalhando localmente ou na cloud. Da mesma forma, os desenvolvedores que criam aplicativos alimentados por pesquisa semântica e IA generativa no MongoDB agora podem usar o Atlas CLI para criar e managed instâncias de desenvolvimento local com índices Vector Search, independentemente de seu ambiente de desenvolvimento. O tempo do desenvolvedor é um dos bens mais preciosos em qualquer organização que cria novas experiências de aplicativos inovadoras. Mas com muita frequência, os desenvolvedores ficam sobrecarregados com o gerenciamento de tarefas repetíveis, como a configuração de ambientes de desenvolvimento. Muitas vezes, eles também precisam lidar com a sobrecarga cognitiva de alternar entre diferentes experiências de usuário para desenvolvimento local versus desenvolvimento cloud , o que os distrai da entrega de valor. Ao oferecer aos desenvolvedores o poder do Atlas ao seu alcance, independentemente do ambiente de desenvolvimento preferido, o MongoDB continua a expandir o escopo e os recursos de sua plataforma de dados do desenvolvedor, ao mesmo tempo que valoriza a experiência do desenvolvedor. Crie um banco de dados Atlas local Pronto para criar um banco de dados Atlas local, mas ainda não tem a CLI do Atlas? É fácil de instalar com seu gerenciador de pacotes favorito. Para instalar o Atlas CLI com Homebrew, use o seguinte comando: brew install mongodb-atlas Além de instalar através do gerenciador de pacotes Homebrew, você pode instalar o MongoDB Atlas CLI via Apt, Yum, Chocolatey, baixando diretamente o binário ou puxando a imagem Docker (saiba mais sobre nossa documentação ). Você também pode baixá-lo diretamente do Centro de download do MongoDB . Para criar uma implantação local do Atlas com configurações padrão no modo interativo, digite: atlas deployments setup --type local Se você quiser listar suas implantações do Atlas, digite: atlas deployments list Se você estiver autenticado no Atlas, verá suas implantações locais e cloud do Atlas. Se você não estiver autenticado no Atlas, verá apenas suas implantações locais. Comece com a pesquisa local do Atlas Construindo um aplicativo com um recurso de pesquisa de texto completo desenvolvido pelo Atlas Search? Se você é um desenvolvedor que tende a criar e criar protótipos localmente, talvez esteja interessado em usar a CLI do Atlas para trabalhar com o Atlas Search em seu ambiente local. Para começar, primeiro conecte-se à implantação local na qual deseja criar um índice de pesquisa: atlas deployments connect A seguir, você pode usar o MongoDB Shell para criar seu índice de pesquisa. Abaixo você verá um exemplo de como criar um índice Atlas Search: db.YOURCOLLECTION.createSearchIndex( "example-index", { mappings: { dynamic: true } } ) Então, se quiser executar uma consulta, você pode usar o estágio $search de um aggregation pipeline. Você pode aprender mais sobre como gerenciar índices do Atlas Search em nossa documentação . Comece com a pesquisa vetorial local Se você estiver construindo um aplicativo com IA generativa ou pesquisa semântica e MongoDB Atlas, é provável que você esteja interessado em nossa oferta Atlas Vector Search . E agora com o Atlas CLI, você pode trabalhar com Vector Search na cloud e em seu ambiente local. Para começar com o Vector Search localmente, você pode usar o MongoDB Shell para criar um índice do Vector Search. Observe que isso é semelhante ao exemplo do Atlas Search acima, exceto que neste caso há uma incorporação de vetor considerada na criação do índice de pesquisa. db.YOURCOLLECTION.createSearchIndex({ "mappings": { "dynamic": true, "fields": { "plot_embedding": { "type": "knnVector", "dimensions": 1536, "similarity": "euclidean" } } } } ) Para saber mais sobre como executar consultas de pesquisa vetorial, visite nossa documentação . Além disso, se você já estiver familiarizado com o manuseio de seus índices cloud Search usando a CLI do Atlas, apreciará um novo conjunto de comandos interativos projetados para ajudá-lo managed com eficiência os índices do Atlas Search e do Vector Search, tanto localmente quanto na cloud: atlas deployments search indexes create A partir daí, você pode percorrer um fluxo interativo que o orienta na criação do índice. Para obter instruções detalhadas, visite nosso tutorial . Pronto para migrar para a cloud? Se você estiver pronto para criar um banco de dados Atlas na cloud, isso será fácil de fazer com a CLI do Atlas. Basta usar o seguinte comando: atlas deployments setup --type atlas A partir daí, o assistente de configuração irá guiá-lo para: Registre-se para uma conta Atlas ou autentique-se em uma conta existente Crie um banco de dados MongoDB Atlas gratuito Carregar dados de amostra Adicione seu endereço IP à lista de acesso Crie um usuário e senha do banco de dados Conecte-se ao cluster usando o MongoDB Shell ( mongosh ) para poder começar a interagir com seus dados Para saber mais sobre o Atlas CLI, visite nossa documentação . E não deixe de nos contar o que você acha da CLI do Atlas em nosso portal de feedback do usuário . Com a nova experiência local com a CLI do Atlas, ficou mais fácil do que nunca trabalhar com seus dados no Atlas, independentemente do ambiente de desenvolvimento de sua preferência. Comece hoje mesmo com o Atlas CLI como a ferramenta de desenvolvedor definitiva para managed o MongoDB Atlas, incluindo Atlas Search e Vector Search, durante todo o ciclo de vida de desenvolvimento de software, desde seu ambiente local até a cloud.

September 26, 2023

Einführung einer lokalen Entwickler Erfahrung für Atlas, Atlas Search und Atlas Vector Search mit der Atlas CLI

Heute freut sich MongoDB, eine neue Funktion im Public Preview für die lokale Entwicklung von Software mit MongoDB Atlas bekannt zu geben, die Entwicklern mehr Flexibilität bietet und Overhead während des gesamten Softwareentwicklungslebenszyklus reduziert. Entwickler können jetzt mithilfe der Atlas-CLI lokal mit MongoDB Atlas Deployments, einschließlich Atlas Search und Vector Search , entwickeln und so Volltextsuche oder KI-gestützte Anwendungen erstellen, unabhängig von ihrer bevorzugten Umgebung für die Entwicklung mit MongoDB. Entwickler können die Atlas-CLI verwenden, um allgemeine Verwaltungsaufgaben von Early Stage Development bis hin zu Tests, Staging und Produktion festzulegen und sie zu automatisieren. Für Anwendungsfälle der Volltextsuche können Entwickler jetzt die Atlas-CLI verwenden, um einen Atlas Search Indexe zu erstellen und zu managen, unabhängig davon, ob sie lokal oder in der Cloud arbeiten. Ebenso können Entwickler, die Anwendungen entwickeln, die auf semantischer Suche und generativer KI auf MongoDB basieren, jetzt die Atlas-CLI verwenden, um Indexe unabhängig von ihrer Entwicklungsumgebung lokale Entwicklungsinstanzen mit Vector Search zu erstellen und zu managen. Entwicklerzeit ist eines der wertvollsten Güter in jedem Unternehmen, das innovative neue Anwendungserlebnisse entwickelt. Aber allzu oft sind Entwickler mit wiederkehrenden Aufgaben wie der Einrichtung von Entwicklungsumgebungen belastet. Außerdem müssen sie oft mit dem kognitiven Overhead kämpfen, der durch den Wechsel zwischen unterschiedlichen Benutzererlebnissen für lokale und Cloud Entwicklung entsteht und von der Wertschöpfung ablenkt. Indem MongoDB Entwicklern unabhängig von ihrer bevorzugten Entwicklungsumgebung die Leistungsfähigkeit von Atlas zur Verfügung stellt, erweitert es weiterhin den Umfang und die Fähigkeiten seiner Entwicklerdatenplattform und legt gleichzeitig großen Wert auf die Entwicklererfahrung. Erstellen Sie eine lokale Atlas Datenbank Sind Sie bereit, eine lokale Atlas Datenbank zu erstellen, verfügen aber noch nicht über die Atlas-CLI? Die Installation mit Ihrem bevorzugten Paketmanager ist einfach. Um die Atlas-CLI mit Homebrew zu installieren, verwenden Sie den folgenden Befehl: brew install mongodb-atlas Zusätzlich zur Installation über den Homebrew-Paketmanager können Sie die MongoDB Atlas-CLI über Apt, Yum, Chocolatey installieren, die Binärdatei direkt herunterladen oder das Docker-Image abrufen (weitere Informationen zu unserer Dokumentation ). Sie können es auch direkt vom MongoDB Download Center herunterladen. Geben Sie Folgendes ein, um eine lokales Atlas Deployment mit Standardeinstellungen im interaktiven Modus zu erstellen: atlas deployments setup --type local Wenn Sie Ihre Atlas Deployments auflisten möchten, geben Sie Folgendes ein: atlas deployments list Wenn Sie bei Atlas authentifiziert sind, werden sowohl Ihre lokalen als auch Ihre Cloud Atlas Deployments angezeigt. Wenn Sie nicht bei Atlas authentifiziert sind, werden Ihnen nur Ihre lokalen Deployments angezeigt. Beginnen Sie lokal mit Atlas Search Entwickeln Sie eine Anwendung mit einer Volltextsuchfunktion, die von Atlas Search unterstützt wird? Wenn Sie ein Entwickler sind, der dazu neigt, lokal zu entwickeln und Prototypen zu erstellen, könnten Sie daran interessiert sein, die Atlas-CLI zu verwenden, um mit Atlas Search in Ihrer lokalen Umgebung zu arbeiten. Stellen Sie zunächst eine Verbindung zum lokalen Deployment her, für das Sie einen Index erstellen möchten: atlas deployments connect Als nächstes können Sie die MongoDB Shell verwenden, um Ihren Index zu erstellen. Unten sehen Sie ein Beispiel für die Erstellung eines Atlas Search Index: db.YOURCOLLECTION.createSearchIndex( "example-index", { mappings: { dynamic: true } } ) Wenn Sie dann eine Abfrage ausführen möchten, können Sie die Phase „$search“ einer Aggregation Pipeline verwenden. Weitere Informationen zur Verwaltung des Atlas Search Index finden Sie in unserer Dokumentation . Beginnen Sie mit der lokalen Vektorsuche Wenn Sie eine Anwendung mit generativer KI oder semantischer Suche und MongoDB Atlas erstellen, sind Sie wahrscheinlich an unserem Atlas Vector Search Angebot interessiert. Und jetzt können Sie mit der Atlas-CLI mit Vector Search in der Cloud und Ihrer lokalen Umgebung arbeiten. Um lokal mit Vector Search zu beginnen, können Sie mit der MongoDB Shell einen Index erstellen. Beachten Sie, dass dies dem obigen Atlas Search Beispiel ähnelt, mit der Ausnahme, dass in diesem Fall eine Vektoreinbettung bei der Erstellung des Index berücksichtigt wird. db.YOURCOLLECTION.createSearchIndex({ "mappings": { "dynamic": true, "fields": { "plot_embedding": { "type": "knnVector", "dimensions": 1536, "similarity": "euclidean" } } } } ) Weitere Informationen zum Ausführen von Vektorsuchabfragen finden Sie in unserer Dokumentation . Wenn Sie außerdem bereits mit der Handhabung Ihres Cloud - Index mithilfe der Atlas-CLI vertraut sind, werden Sie die neuen interaktiven Befehle zu schätzen wissen, die Ihnen beim effizienten Management von Atlas Search und Vector Search Index sowohl lokal als auch in der Cloud helfen sollen: atlas deployments search indexes create Von dort aus können Sie einen interaktiven Ablauf durchlaufen, der Sie durch Index führt. Eine detaillierte Anleitung finden Sie in unserem Tutorial . Bereit für den Wechsel in die Cloud? Wenn Sie bereit sind, eine Atlas Datenbank in der Cloud zu erstellen, ist dies mit der Atlas-CLI ganz einfach. Verwenden Sie einfach den folgenden Befehl: atlas deployments setup --type atlas Von dort aus führt Sie der Einrichtungsassistent zu Folgendem: Registrieren Sie sich für ein Atlas Konto oder authentifizieren Sie sich bei einem bestehenden Konto Erstellen Sie eine kostenlose MongoDB Atlas Datenbank Beispieldaten laden Fügen Sie Ihre IP-Adresse zur Zugriffsliste hinzu Erstellen Sie einen Datenbankbenutzer und ein Passwort Stellen Sie über die MongoDB-Shell („mongosh“) eine Verbindung zum Cluster her, damit Sie mit der Interaktion mit Ihren Daten beginnen können Um mehr über die Atlas-CLI zu erfahren, besuchen Sie unsere Dokumentation . Und teilen Sie uns unbedingt in unserem Benutzer-Feedback-Portal mit, was Sie von der Atlas CLI halten. Mit der neuen lokalen Erfahrung mit der Atlas-CLI ist es einfacher denn je, mit Ihren Daten auf Atlas zu arbeiten, unabhängig von Ihrer bevorzugten Entwicklungsumgebung. Beginnen Sie noch heute mit der Atlas-CLI als ultimativem Entwicklertool für managed von MongoDB Atlas, einschließlich Atlas Search und Vector Search, während des gesamten Softwareentwicklungslebenszyklus, von Ihrer lokalen Umgebung bis hin zur cloud.

September 26, 2023

Introduction d'une expérience locale pour Atlas, Atlas Search et Atlas Vector Search avec l'interface Atlas CLI

Aujourd'hui, MongoDB a le plaisir d'annoncer en Public Preview une nouvelle définition de fonctionnalité pour construire des logiciels localement avec MongoDB Atlas, offrant aux développeurs une plus grande flexibilité et réduisant les frais opérationnels tout au long du cycle de vie du développement logiciel. Les développeurs peuvent désormais développer localement avec les déploiements MongoDB Atlas, y compris Atlas Search et Vector Search , en utilisant le Atlas CLI , ce qui leur permet de créer des applications de recherche full-text ou alimentées par l'IA, quel que soit l'environnement qu'ils préfèrent pour construire avec MongoDB. Les développeurs peuvent utiliser le CLI d'Atlas pour paramétrer, se connecter et automatiser les tâches de gestion courantes de la phase de développement jusqu'à la production, en passant par les tests et la mise à l'essai. Pour les cas d'utilisation de la recherche plein texte, les développeurs peuvent désormais utiliser le CLI Atlas pour créer et managed les index Atlas Search, qu'ils travaillent localement ou sur le cloud. De même, les développeurs d'applications alimentées par la recherche sémantique et l'IA générative sur MongoDB peuvent désormais utiliser le CLI d'Atlas pour créer et gérer localement les instances de développement avec des index Vector Search, quel que soit leur environnement de développement. Le temps des développeurs est l'une des denrées les plus précieuses dans toute organisation qui crée de nouvelles applications innovantes. Mais trop souvent, les développeurs passent une grande partie de leur temps sur la gestion de tâches répétitives telles que la mise en place d'environnements de développement. En outre, ils doivent souvent faire face aux frais cognitifs liés au passage d'une expérience utilisateur différente selon qu'il s'agit d'un développement local ou d'un développement à l'adresse cloud, ce qui les empêche d'apporter une valeur ajoutée. En donnant aux développeurs l'accès à MongoDB Atlas et les fonctionnalités qui en font partie, quel que soit leur environnement de développement préféré, MongoDB continue d'étendre la portée et les capacités de sa Developer Data Platform, tout en mettant l'accent sur l'expérience des développeurs. Créer une base de données Atlas locale Vous êtes prêt à créer une base de données Atlas locale, mais vous n'avez pas encore l'interface de programmation Atlas ? C'est facile à installer avec votre package manager préféré. Pour installer le CLI d'Atlas avec Homebrew, utilisez la commande suivante : brew install mongodb-atlas En plus de l'installation via le package manager Homebrew, vous pouvez installer MongoDB Atlas CLI via Apt, Yum, Chocolatey, en téléchargeant directement le binaire, ou en tirant l'image Docker (en savoir plus sur notre documentation ). Vous pouvez également le télécharger directement depuis le MongoDB Download Center . Pour créer un déploiement Atlas local avec les paramètres par défaut en mode interactif, entrez : atlas deployments setup --type local Si vous souhaitez dresser la liste de vos déploiements Atlas, entrez : atlas deployments list Si vous êtes authentifié sur Atlas, vous verrez vos déploiements Atlas locaux et sur le cloud. Si vous n'êtes pas authentifié sur Atlas, vous ne verrez que vos déploiements locaux. Démarrer avec la version locale d'Atlas Search Construire une application avec une fonctionnalité de recherche full-text optimisée par Atlas Search ? Si vous êtes un développeur qui a tendance à construire et à prototyper localement, vous pouvez être intéressé par l'utilisation de l'interface CLI d'Atlas pour travailler avec Atlas Search dans votre environnement local. Pour commencer, connectez-vous au déploiement local sur lequel vous souhaitez créer un index de recherche : atlas deployments connect Ensuite, vous pouvez utiliser MongoDB Shell pour créer votre index de recherche. Vous trouverez ci-dessous un exemple de création d'un index Atlas Search : db.YOURCOLLECTION.createSearchIndex( "example-index", { mappings: { dynamic: true } } ) Ensuite, si vous voulez exécuter une requête, vous pouvez utiliser l'étape $search d'un aggregation pipeline. Pour en savoir plus sur la gestion des index d'Atlas Search, consultez notre documentation . Démarrer avec la version locale de Vector Search Si vous construisez une application avec l'IA générative ou la recherche sémantique et MongoDB Atlas, il y a de fortes chances que vous soyez intéressé par notre offre Atlas Vector Search . Désormais, grâce au CLI d'Atlas, vous pouvez travailler avec Vector Search sur le cloud et dans votre environnement local. Pour commencer à utiliser Vector Search localement, vous pouvez utiliser MongoDB Shell pour créer un index Vector Search. Remarquez que cet exemple est similaire à celui d'Atlas Search ci-dessus, sauf que dans ce cas il y a une intégration vectorielle prise en compte dans la création de l'index de recherche. db.YOURCOLLECTION.createSearchIndex({ "mappings": { "dynamic": true, "fields": { "plot_embedding": { "type": "knnVector", "dimensions": 1536, "similarity": "euclidean" } } } } ) Pour en savoir plus sur l'exécution des requêtes Vector Search, consultez notre documentation . De plus, si vous êtes déjà familier avec la gestion de vos index cloud Search en utilisant le CLI d'Atlas, vous apprécierez un nouveau définisseur de commandes interactives conçues pour vous aider efficacement managed Atlas Search et Vector Search indexes à la fois localement et dans le cloud: atlas deployments search indexes create À partir de là, vous pouvez suivre un flux interactif qui vous guide dans la création de l'index. Pour des instructions détaillées, consultez notre tutoriel . Prêt à passer sur le cloud ? Si vous êtes prêt à créer une base de données Atlas sur le cloud, c'est facile à faire avec le CLI d'Atlas. Il suffit d'utiliser la commande suivante : atlas deployments setup --type atlas A partir de là, l'assistant de configuration vous guidera : Créer un compte Atlas ou s'authentifier sur un compte existant Créer une base de données MongoDB Atlas gratuitement Charger les données de l'échantillon Ajouter votre adresse IP à la liste d'accès Créer un utilisateur et un mot de passe pour la base de données Connectez-vous au cluster en utilisant MongoDB Shell ( mongosh ) afin de pouvoir commencer à travailler avec vos données. Pour en savoir plus sur le CLI d'Atlas, consultez notre documentation . Et n'oubliez pas de nous dire ce que vous pensez du CLI d'Atlas dans notre portail utilisateur. Avec la nouvelle expérience locale du CLI Atlas, il est plus facile que jamais de travailler avec vos données sur Atlas, quel que soit votre environnement de développement préféré. Commencez dès aujourd'hui avec le CLI d'Atlas, l'outil de développement ultime pour gérer MongoDB Atlas, y compris Atlas Search et Vector Search, tout au long du cycle de vie du développement logiciel, de votre environnement local jusqu'au cloud.

September 26, 2023

Presentamos una experiencia local para Atlas, Atlas Search y Atlas Vector Search con Atlas CLI

Hoy, MongoDB se complace en anunciar en Public Preview un nuevo conjunto de funciones para crear software localmente con MongoDB Atlas, brindando a los desarrolladores mayor flexibilidad y reduciendo la sobrecarga operativa durante todo el ciclo de vida del desarrollo de software. Los desarrolladores ahora pueden desarrollar localmente con implementaciones de MongoDB Atlas, incluidas Atlas Search y Vector Search , utilizando Atlas CLI , lo que les permite crear búsquedas de texto completo o aplicaciones impulsadas por IA sin importar su entorno preferido para construir con MongoDB. Los desarrolladores pueden utilizar Atlas CLI para configurar, conectarse y automatizar tareas de administración comunes desde el desarrollo inicial hasta las pruebas, la preparación y la producción. Para casos de uso de búsqueda de texto completo, los desarrolladores ahora pueden usar Atlas CLI para crear y administrar índices de Atlas Search independientemente de si están trabajando localmente o en la nube. De manera similar, los desarrolladores que crean aplicaciones impulsadas por búsqueda semántica e IA generativa en MongoDB ahora pueden usar Atlas CLI para crear y administrar instancias de desarrollo local con índices de Vector Search independientemente de su entorno de desarrollo. El tiempo del desarrollador es uno de los bienes más preciados en cualquier organización que cree nuevas experiencias de aplicaciones innovadoras. Pero con demasiada frecuencia, los desarrolladores se ven abrumados por la gestión de tareas repetitivas, como la configuración de entornos de desarrollo. A menudo también tienen que luchar con la sobrecarga cognitiva de cambiar entre diferentes experiencias de usuario para el desarrollo local o en la nube, lo que les distrae de la entrega de valor. Al brindar a los desarrolladores el poder de Atlas al alcance de sus manos sin importar su entorno de desarrollo preferido, MongoDB continúa expandiendo el alcance y las capacidades de su plataforma de datos para desarrolladores al tiempo que otorga una prima a la experiencia del desarrollador. Crear una base de datos Atlas local ¿Está listo para crear una base de datos Atlas local, pero aún no tiene la CLI de Atlas? Es fácil de instalar con su administrador de paquetes favorito. Para instalar Atlas CLI con Homebrew, utilice el siguiente comando: brew install mongodb-atlas Además de instalar a través del administrador de paquetes Homebrew, puede instalar MongoDB Atlas CLI a través de Apt, Yum, Chocolatey, descargando directamente el binario o extrayendo la imagen de Docker (obtenga más información sobre nuestra documentación ). También puede descargarlo directamente desde el Centro de descarga de MongoDB . Para crear una implementación Atlas local con la configuración predeterminada en modo interactivo, ingrese: atlas deployments setup --type local Si desea enumerar sus implementaciones de Atlas, ingrese: atlas deployments list Si está autenticado en Atlas, verá sus implementaciones de Atlas locales y en la nube. Si no está autenticado en Atlas, solo verá sus implementaciones locales. Comience con la búsqueda local en Atlas ¿Está creando una aplicación con una función de búsqueda de texto completo impulsada por Atlas Search? Si es un desarrollador que tiende a crear y crear prototipos localmente, es posible que le interese utilizar la CLI de Atlas para trabajar con Atlas Search en su entorno local. Para comenzar, primero conéctese a la implementación local en la que desea crear un índice de búsqueda: atlas deployments connect A continuación, puede utilizar MongoDB Shell para crear su índice de búsqueda. A continuación verá un ejemplo de cómo crear un índice de Atlas Search: db.YOURCOLLECTION.createSearchIndex( "example-index", { mappings: { dynamic: true } } ) Luego, si desea ejecutar una consulta, puede utilizar la etapa $search de una canalización de agregación. Puede obtener más información sobre cómo administrar los índices de Atlas Search en nuestra documentación . Comience con la búsqueda de vectores locales Si está creando una aplicación con IA generativa o búsqueda semántica y MongoDB Atlas, es probable que le interese nuestra oferta Atlas Vector Search . Y ahora, con Atlas CLI, puede trabajar con Vector Search en la nube y en su entorno local. Para comenzar con Vector Search localmente, puede usar MongoDB Shell para crear un índice de Vector Search. Tenga en cuenta que esto es similar al ejemplo anterior de Atlas Search, excepto que en este caso hay una incrustación de vectores que se tiene en cuenta en la creación del índice de búsqueda. db.YOURCOLLECTION.createSearchIndex({ "mappings": { "dynamic": true, "fields": { "plot_embedding": { "type": "knnVector", "dimensions": 1536, "similarity": "euclidean" } } } } ) Para obtener más información sobre cómo ejecutar consultas de búsqueda vectorial, visite nuestra documentación . Además, si ya está familiarizado con el manejo de sus índices de búsqueda en la nube mediante Atlas CLI, apreciará un nuevo conjunto de comandos interactivos diseñados para ayudarlo a administrar de manera eficiente los índices de Atlas Search y Vector Search tanto localmente como en la nube: atlas deployments search indexes create Desde allí puede moverse a través de un flujo interactivo que lo guía a través de la creación del índice. Para obtener instrucciones detalladas, visite nuestro tutorial . ¿Listo para migrar a la nube? Si está listo para crear una base de datos Atlas en la nube, es fácil hacerlo con Atlas CLI. Simplemente use el siguiente comando: atlas deployments setup --type atlas Desde allí, el asistente de configuración le guiará a: Regístrese para obtener una cuenta Atlas o autentíquese en una cuenta existente Cree una base de datos MongoDB Atlas gratuita Cargar datos de muestra Agregue su dirección IP a la lista de acceso Crear un usuario y contraseña de base de datos Conéctese al clúster usando MongoDB Shell ( mongosh ) para que pueda comenzar a interactuar con sus datos Para obtener más información sobre Atlas CLI, visite nuestra documentación . Y asegúrese de hacernos saber lo que piensa de Atlas CLI en nuestro portal de comentarios de los usuarios . Con la nueva experiencia local con Atlas CLI, es más fácil que nunca trabajar con sus datos en Atlas sin importar su entorno de desarrollo preferido. Comience hoy con Atlas CLI como la herramienta de desarrollo definitiva para administrar MongoDB Atlas, incluidas Atlas Search y Vector Search, durante todo el ciclo de vida de desarrollo de software, desde su entorno local hasta la nube.

September 26, 2023

Introducing a Local Experience for Atlas, Atlas Search, and Atlas Vector Search with the Atlas CLI

This post is also available in: Deutsch , Français , Español , Português . Today, MongoDB is pleased to announce in Public Preview a new set of features for building software locally with MongoDB Atlas, giving developers greater flexibility and reducing operational overhead throughout the entire software development lifecycle. Developers can now develop locally with MongoDB Atlas deployments, including Atlas Search and Vector Search , using the Atlas CLI , empowering them to create full-text search or AI-powered applications no matter their preferred environment for building with MongoDB. Developers can use the Atlas CLI to set up, connect to, and automate common management tasks from early development through testing, staging, and production. For full-text search use cases, developers can now use the Atlas CLI to create and manage Atlas Search indexes regardless of whether they are working locally or in the cloud. Similarly, developers building applications powered by semantic search and generative AI on MongoDB can now use the Atlas CLI to create and manage local development instances with Vector Search indexes regardless of their development environment. Developer time is one of the most precious commodities in any organization building innovative new application experiences. But all too frequently, developers are burdened with managing repeatable tasks such as setting up development environments. They also often have to wrestle with the cognitive overhead of switching between different user experiences for local versus cloud development, distracting from delivering value. By giving developers the power of Atlas at their fingertips no matter their preferred development environment, MongoDB continues to expand the scope and capabilities of its developer data platform while placing a premium on developer experience. Create a Local Atlas Database Ready to create a local Atlas database, but don’t have the Atlas CLI yet? It’s easy to install with your favorite package manager. To install the Atlas CLI with Homebrew, use the following command: brew install mongodb-atlas In addition to installing via the Homebrew package manager, you can install the MongoDB Atlas CLI via Apt, Yum, Chocolatey, directly downloading the binary, or pulling the Docker image (learn more about our documentation ). You can also download it directly from the MongoDB Download Center . To create a local Atlas deployment with default settings in interactive mode, enter: atlas deployments setup --type local If you want to list your Atlas deployments enter: atlas deployments list If you’re authenticated to Atlas, you will see both your local and cloud Atlas deployments. If you aren’t authenticated to Atlas, you will only see your local deployments. Get Started with Local Atlas Search Building an application with a full-text search feature powered by Atlas Search? If you’re a developer who tends to build and prototype locally, you may be interested in using the Atlas CLI to work with Atlas Search in your local environment. To get started, first, connect to the local deployment on which you’d like to create a Search index: atlas deployments connect Next, you can use the MongoDB Shell to create your Search index. Below you’ll see an example of how to create an Atlas Search index: db.YOURCOLLECTION.createSearchIndex( "example-index", { mappings: { dynamic: true } } ) Then, if you want to run a query you can use the $search stage of an aggregation pipeline. You can learn more about managing Atlas Search indexes in our documentation . Get Started with Local Vector Search If you’re building an application with generative AI or semantic search and MongoDB Atlas, chances are you’ll be interested in our Atlas Vector Search offering. And now with the Atlas CLI, you can work with Vector Search in the cloud and your local environment. To get started with Vector Search locally you can use MongoDB Shell to create a Vector Search index. Notice that this is similar to the Atlas Search example above, except that in this case there is a vector embedding accounted for in search index creation. db.YOURCOLLECTION.createSearchIndex({ "mappings": { "dynamic": true, "fields": { "plot_embedding": { "type": "knnVector", "dimensions": 1536, "similarity": "euclidean" } } } } ) To learn more about running Vector Search queries visit our documentation . Additionally, if you're already familiar with handling your cloud Search indexes using the Atlas CLI, you'll appreciate a fresh set of interactive commands designed to help you efficiently manage Atlas Search and Vector Search indexes both locally and in the cloud: atlas deployments search indexes create From there you can move through an interactive flow that guides you through index creation. For detailed instructions visit our tutorial . Ready to Move to the Cloud? If you’re ready to create an Atlas database in the cloud, that is easy to do with the Atlas CLI. Simply use the following command: atlas deployments setup --type atlas From there, the setup wizard will guide you to: Register for an Atlas account or authenticate to an existing account Create a free MongoDB Atlas database Load sample data Add your IP address to the access list Create a database user and password Connect to the cluster using the MongoDB Shell ( mongosh ) so you can begin interacting with your data To learn more about the Atlas CLI, visit our documentation . And be sure to let us know what you think of the Atlas CLI in our user feedback portal . With the new local experience with the Atlas CLI, it’s easier than ever to work with your data on Atlas no matter your preferred development environment. Get started today with the Atlas CLI as the ultimate developer tool to manage MongoDB Atlas, including Atlas Search and Vector Search, throughout the entire software development lifecycle, from your local environment all the way to the cloud. Head over to our <a href="https://www.mongodb.com/docs/atlas/atlas-vector-search/tutorials/vector-search-quick-start/?tck=ai_as_web to get started with Atlas Vector Search today.

September 26, 2023

Improved Developer Experience with the Atlas Admin API

With MongoDB Atlas, we meet our developers where they are and offer multiple ways to get started and work with Atlas. One of the ways to get started programmatically with Atlas is through the Atlas Administration API. It provides programmatic access to Atlas resources such as clusters, database users, or backups to name a few, enabling developers to perform operational tasks like creating, modifying, and deleting resources. We are excited to announce two key capabilities that will improve the developer experience when working with the Atlas Administration API. Versioned Atlas Administration API If you use the Atlas Administration API today, you are working with the unversioned Administration API (/v1). We have heard your feedback on the challenges around the API changes not having a clear policy as well as communication gaps about the new features/ deprecations. To address this, we are excited to now introduce resource-level versioning with our new versioned Atlas Administration API ( /v2). Here is what you can expect: More predictability and consistency in handling API changes: With this new versioning, any breaking changes that can impact your code will only be introduced in a new resource version. You can rest assured that no breaking changes will affect your production code running the current, stable version. Also, deprecation will occur with the introduction of a new stable API resource version. This will give you at least 1 year to upgrade before the removal of the deprecated resource version. It adds more predictability to what’s coming to the API. Minimum impact with resource-based versioning: With the resource level versioning, whenever we talk about API versions we’re referring to the actual API resource versions represented by date. So once you migrate from the current unversioned Administration API (/v1) to the new versioned Administration API (/v2), this will point to version 2023-02-01. To make the initial migration process smooth and easy this first resource version applies to all API resources (e.g. /serverless, /backup, /clusters, etc.). However, moving forward, each resource can introduce a new version (e.g. /serverless can move to 2023-06-01, /backup can stay on 2023-02-01) independently from each other at various points in time. The advantage is that if you have not implemented the e.g. /serverless resource and say a new version is introduced, you will not need to take any action. You will only need to take action if and when the resources you are utilizing are deprecated. More time to plan your migration: Once a particular resource version is deprecated, there will be enough time ( 12 months) before it is removed, so this will give you ample time to plan and transition to the new version. Improved context and visibility: Our updated documentation has all the details to guide you through the versioning process. Whether it’s a release of a new endpoint, deprecation of an existing resource version, or a non-breaking change to a #stable resource - all of them are now tracked on a dedicated and automatically updated Changelog . Other than that we provide more visibility and context on any API changes through the API specification which presents information for all stable and deprecated resource versions enabling you to access documentation that’s relevant for your particular case. We have made it very simple for you to get started with the new versioned Administration API (/v2). To start using it you need to migrate from the current Unversioned Administration API (/v1) to the new Versioned Administration API (/v2). This migration can be done smoothly by making two changes in your code: Update the path of each endpoint from /v1 to /v2 . Add a version header to each endpoint: application/vnd.atlas.2023-02-01+json. The 2023-02-01 version will have a long support timeframe of 2 years from its deprecation, giving you ample time to transition. Read more about the versioned Admin API. To learn more about the transition process, read our migration guide . Go SDK for the Atlas Administration API One of the mechanisms that simplifies interaction with APIs is the availability of SDKs. To make it easy to get started and work with the Versioned Administration API, we are excited to introduce the new Go SDK for the Administration API. If you are a Go developer and have interacted with the Atlas Administration API, you must be familiar with our current Go client. We are now introducing the new Go SDK for the Atlas Admin API. This provides a significantly improved developer experience for Go developers as it supports full endpoint coverage, improves the speed of getting started with the versioned Admin API, provides you a consistent experience when working with the Admin API, and gives you the choice of version for better control of changes and the impact on the scripts. Let’s look at some of the benefits you can expect: Full Atlas Administration API endpoint coverage: The new Go SDK allows you to access all the features and capabilities that the Atlas Administration API offers today with full endpoint coverage. This ensures you can programmatically leverage the full breadth of the developer data platform. Flexibility in choosing the API resource version: When interacting with the new versioned Atlas Administration API through the Go SDK client, you can choose a particular version of the Admin API, giving you control over when you are impacted by breaking changes or always work with the latest version. Ease of use: Your getting started experience for Admin API through the Go SDK client is now much more simplified with fewer lines of code since it includes pre-built functions, structs, and methods that encapsulate the complexity of HTTP requests, authentication, error handling, versioning, and other low-level details. Immediate access to updates: When using the new Go SDK, you can immediately access any newly released Atlas Admin API capabilities. And every time a new version of Atlas is released, the SDK will be quickly updated and continuously maintained, ensuring compatibility with any changes in the API. Get started today with the GoSDK client. Also, refer to our migration guide to learn more.

June 15, 2023