Resumen de anuncios de productos en MongoDB.local Nueva York 2023

Hoy en MongoDB.local NYC, presentamos varias capacidades nuevas en nuestra plataforma de datos para desarrolladores para ayudar a los usuarios y clientes a crear, iterar y escalar sus aplicaciones con MongoDB.

A los equipos de desarrollo se les pide que brinden experiencias de usuario atractivas y diferenciadas que sean más rápidas e inteligentes que nunca. Al mismo tiempo, deben hacerlo de la forma más rápida y eficaz posible.

La plataforma de datos para desarrolladores de MongoDB es esencial para los equipos que se esfuerzan por innovar de forma rápida y eficiente. Permite a los desarrolladores admitir una amplia variedad de casos de uso de aplicaciones en su organización a través de una API unificada y elimina la necesidad de incorporar, aprender y mantener soluciones puntuales de bases de datos separadas.

Ampliando la gama de aplicaciones modernas que puede crear en MongoDB

Se está desarrollando una nueva generación de experiencias impulsadas por IA en las que los vectores sirven como elemento fundamental que hace posibles estas aplicaciones. Los vectores son representaciones matemáticas de las características de los datos no estructurados (incluidos texto, imágenes, vídeos, archivos de audio y más) y ocupan un espacio de n dimensiones, donde n es el número de características del conjunto de datos. Si los datos son similares o no se basa en la distancia entre vectores en este espacio vectorial de n dimensiones. Una base de datos de vectores permite a los usuarios consultar vectores para determinar qué es similar o relacionado, sin depender de la coincidencia de palabras clave. Anunciado hoy, Atlas Vector Search le permite almacenar, indexar y consultar vectores junto con sus datos operativos y transaccionales en documentos sin la sobrecarga de agregar, aprender y mantener otro sistema de base de datos. La incorporación de la búsqueda vectorial a MongoDB Atlas permite a los equipos ofrecer resultados más relevantes y conscientes del contexto a los usuarios finales, incluida la capacidad de aumentar las aplicaciones creadas en modelos de lenguaje grande (LLM) con datos patentados para mejorar la precisión y el rendimiento. Atlas Vector Search está disponible hoy en versión preliminar pública.

Hoy en día, las aplicaciones también necesitan ser más en tiempo real que nunca, pero procesar flujos de datos e incorporarlos a las aplicaciones es complejo y desafiante. La mayoría de las organizaciones introducen una solución de puntos de procesamiento de flujo con un conjunto diferente de API, controladores y herramientas que crean una experiencia de desarrollador fragmentada, complejidad operativa y costos adicionales. Próximamente en versión preliminar privada, Atlas Stream Processing transformará la forma en que los equipos de desarrollo crean aplicaciones basadas en eventos. Los desarrolladores pueden usar el mismo lenguaje de consulta y modelo de datos de documentos flexible para trabajar tanto con datos de transmisión como con sus datos en la base de datos para casos de uso que van desde monitorear el tráfico de la red en busca de intrusiones hasta realizar una planificación de rutas en vivo basada en las condiciones actuales de la carretera.

Empresas como Albertsons, Glassdoor y Anywhere Real Estate, el mayor franquiciador de marcas de bienes raíces residenciales del mundo, dependen de Atlas Search para ofrecer funcionalidad de texto completo en sus aplicaciones sin tener que implementar y sincronizar datos desde su base de datos a una plataforma separada. buscador. Con el nuevo análisis de consultas de búsqueda, los desarrolladores obtendrán información sobre lo que buscan sus usuarios finales, lo que les permitirá refinar y personalizar mejor su lógica de búsqueda. Además, los índices de Atlas Search ahora se pueden crear y administrar en controladores de idioma (comenzando con Node.js). MongoDB Compass y MongoDB Shell, lo que facilita a los desarrolladores que prefieren trabajar con sus índices mediante programación. Y, finalmente, hoy se anunciaron nodos de búsqueda dedicados, que permitirán a los equipos escalar y optimizar de forma independiente los recursos para sus cargas de trabajo de búsqueda para mejorar el rendimiento a escala, una mayor disponibilidad y una creación de índices más rápida.

Mejorar la base del rendimiento, la escala y la seguridad

El trabajo que estamos realizando para mejorar el rendimiento, la escalabilidad y la seguridad de nuestra plataforma de datos para desarrolladores es tan importante como aumentar su gama de capacidades funcionales.

A partir de MongoDB 7.0, las mejoras en la ejecución de consultas reducirán la cantidad de lecturas de disco, recursos informáticos y memoria necesarios para ejecutar determinadas consultas, lo que ofrecerá un rendimiento mejorado y un consumo de recursos más eficiente. En particular, la nueva estrategia de ejecución de consultas acelerará la agrupación y remodelación de documentos, el filtrado y clasificación de documentos, y las búsquedas $ utilizadas para unir datos entre colecciones.

El año pasado introdujimos el cifrado consultable en la versión preliminar. Este esquema de cifrado con capacidad de búsqueda, pionero en la industria, permite a los usuarios cifrar campos de datos confidenciales, como información de identificación personal, en el lado del cliente y almacenar esos datos como datos cifrados completamente aleatorios en la base de datos, todo ello preservando la capacidad de ejecutar consultas expresivas. Con MongoDB 7.0, el cifrado consultable admitirá la búsqueda de igualdad, con soporte para consultas de rango, prefijo, sufijo y subcadena.

Enfoque continuo en una experiencia de desarrollador de primera clase

Pocas cosas son más críticas para el desarrollo de software que garantizar una experiencia operativa y de desarrollador de primer nivel. Seguimos dedicados a mejorar la usabilidad de nuestros productos y ampliar el conjunto de herramientas disponibles para que los desarrolladores creen con MongoDB.

Kotlin se está convirtiendo en un lenguaje popular para el desarrollo tanto móvil como del lado del servidor. Hoy presentamos un nuevo controlador oficial de Kotlin Driver, que permite a los desarrolladores de Kotlin crear aplicaciones en MongoDB con confianza, sabiendo que estamos comprometidos a respaldar esta comunidad lingüística de rápido crecimiento. También lanzamos PyMongoArrow, una nueva biblioteca para desarrolladores y analistas de datos para exportar fácilmente datos en MongoDB a pilas de análisis basadas en Python, incluidas Apache Arrow, Pandas y NumPy.

A medida que más empresas optimizan su canal de DevOps, las herramientas que permiten la automatización programática pueden mejorar en gran medida la eficiencia y la productividad. Los desarrolladores ahora pueden aprovisionar recursos en MongoDB Atlas utilizando el kit de desarrollo en la nube de Amazon Web Services (AWS CDK) en C#, Go, Java y Python, así como con Node.js y Typecript. Las empresas que aprovechan Kubernetes pueden utilizar MongoDB Atlas CLI para instalar Atlas Kubernetes Operador y exportar implementaciones existentes para una administración y aprovisionamiento de infraestructura más simples.

Camino hacia la modernización de aplicaciones

La modernización de las aplicaciones sigue siendo una inversión clave para que muchas empresas desbloqueen una rápida iteración del software y cumplan con los requisitos de las aplicaciones en constante evolución. MongoDB Relational Migrator, ahora disponible de forma generalizada, ayuda a acelerar y eliminar riesgos de las migraciones desde bases de datos relacionales comunes (incluidas Oracle, SQL Server, MySQL y PostgreSQL) a MongoDB. Esta herramienta no solo maneja la migración de datos en sí, sino que también permite a los equipos de migración ver recomendaciones de modelado de datos de MongoDB, definir cambios de esquema con una interfaz visual y generar código de aplicación en su lenguaje o marco de programación para comenzar a refactorizar sus aplicaciones. para reflejar el esquema MongoDB recientemente diseñado.