Atlas Data Federation e Online Archive possono ora essere distribuiti in Azure

Karthic Subramanian and Sabina Friden
February 29, 2024 | Updated: March 18, 2024

Per gli utenti di Microsoft Azure si prospettano sviluppi entusiasmanti, che segneranno un salto significativo nelle capacità di gestione dei dati. Innanzitutto, Atlas Data Federation è ora disponibile a livello generale in Azure. Ciò significa che ora puoi distribuirlo direttamente all'interno di Azure e persino interrogare i dati da Microsoft Azure Blob Storage. Ma non è tutto: abbiamo anche lanciato la disponibilità generale di Atlas Online Archive su Azure. Questi progressi inaugurano una nuova era di soluzioni di archiviazione efficienti per soluzioni di dati basate su Azure.

Entrambi gli aggiornamenti rappresentano grandi passi avanti nel rendere la gestione dei dati su Azure più potente e flessibile. Capiamo più da vicino ciò che questo significa per te!

Supporto tecnico di Azure in Atlas Data Federation (disponibilità generale)

Con Atlas Data Federation, gli utenti possono eseguire query, trasformare e creare visualizzazioni su più database Atlas e soluzioni di archiviazione di oggetti cloud, come Amazon S3 e ora Microsoft Azure Blob Storage. Questa funzionalità, precedentemente esclusiva di AWS, rappresenta una vera e propria svolta in quanto consente la distribuzione diretta in Azure e la possibilità di attingere all'archiviazione BLOB di Microsoft Azure per ottenere informazioni dettagliate sui dati.

Figura 1: Accedi facilmente ad Azure Blob Storage dall'interfaccia utente di Atlas

Caratteristiche principali di Atlas Data Federation

  • Flessibilità cloud: scegli tra AWS e Azure per ospitare istanze di database federate.
  • Fonti di dati diversificate: incorpora i cluster MongoDB Atlas o le soluzioni di archiviazione di Azure (Azure Blob Storage e Azure Data Lake Storage Gen2) come origini dati per query complete, anche interregionali.
  • Aggregazione avanzata: funzionalità di aggregazione complete con operatori comprensivi di $match, $lookup, $queryHistory, $merge, $out ecc.
    • Supporto diretto $out per Azure Blob Storage e Azure Data Lake Storage Gen2.
  • Query SQL di Atlas su Azure: esegui query SQL su Azure, integrando i dati MongoDB per un'esperienza di analisi unificata.

Atlas Data Federation semplifica l'accesso e l'analisi di set di dati complessi combinando dati su più fonti in un'unica vista federata, fornendo preziose informazioni per decisioni aziendali più informate.

Esplora subito Atlas Data Federation in Azure.

Assistenza Azure su Atlas Online Archive (disponibilità generale)

L'espansione di Atlas Online Archive su Azure garantisce che il tiering dei dati non sia solo efficiente ma anche integrato, mantenendo i dati di archivio all'interno dell'ecosistema Azure. Questa integrazione risolve la precedente limitazione dell'impostazione predefinita di AWS per lo storage, anche per i cluster ospitati in Azure.

Figura 2: selezionare facilmente Azure quando si sceglie una regione

Funzionalità principali dell'archivio online di Atlas

  • Scelta del provider: scegli AWS o Azure per allinearti alla tua strategia cloud.
  • Archiviazione automatica: imposta regole per spostare automaticamente i dati più vecchi in uno storage cloud conveniente, eliminando l'offload manuale.
  • Endpoint di query unificato: accedi a tutti i dati tramite un unico endpoint per garantire insight rapidi senza compromettere la disponibilità dei dati.
  • Gestione integrata dell'IU MongoDB Atlas: gestisci il tiering e l'archiviazione dei dati all'interno della consueta interfaccia Atlas, semplificando le operazioni e la manutenzione.

Gestisci senza problemi il tiering dei dati MongoDB Atlas su larga scala con Atlas Online Archive, che consente di gestire il ciclo di vita dei dati in modo efficiente, bilanciando i costi e l'accessibilità con facilità.

Infine, ecco alcuni punti da considerare:

  • Qualsiasi archivio appena creato in un cluster di Azure a partire dal 28/02 verrà impostato per impostazione predefinita sulle regioni di Azure. Tieni presente che le regioni di storage per l'archivio online verranno impostate automaticamente sui cluster di Azure solo se non sono presenti archivi AWS preesistenti su quello specifico cluster di Azure
  • Se sono presenti archivi AWS Online preesistenti su cluster di Azure, tutti gli archivi appena creati su quel cluster specifico rimarranno su AWS
  • I provider di cloud o le regioni di archiviazione non possono essere modificati una volta configurati

Sfrutta subito tutto il potenziale di Atlas Online Archive in Azure.

Siamo entusiasti di supportare il tuo percorso di gestione dei dati, offrendo maggiore controllo e flessibilità sui tuoi dati attraverso queste nuove funzionalità di Azure. Con l'espansione di MongoDB Atlas come soluzione multi-cloud, siamo qui per garantire che la tua strategia dati sia dinamica e versatile quanto le esigenze della tua azienda.

Per istruzioni su come iniziare, consulta la nostra documentazione su Atlas Data Federation o Atlas Online Archive.

Grazie per aver scelto MongoDB Atlas come piattaforma dati per sviluppatori. Benvenuti nel futuro della gestione dei dati multi-cloud!

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O Atlas Data Federation e o Online Archive agora podem ser implantados no Azure

Desenvolvimentos interessantes estão no horizonte para os usuários do Microsoft Azure, marcando um salto significativo nos recursos de gerenciamento de dados. Em primeiro lugar, o Atlas Data Federation agora está disponível de forma geral no Azure. Isso significa que agora você pode implantá-lo diretamente no Azure e até mesmo consultar dados do Blob Storage do Microsoft Azure. E isso não é tudo. Também lançamos a disponibilidade geral do Atlas Online Archive no Azure. Esses avanços dão início a uma nova era de soluções de arquivamento eficientes para soluções de dados baseadas no Azure. Ambas as atualizações são grandes avanços para tornar o gerenciamento de dados no Azure mais poderoso e flexível. Vamos nos aprofundar no que isso significa para você! Suporte ao Azure na Atlas Data Federation (disponibilidade geral) Com o Atlas Data Federation, os usuários podem consultar, transformar e criar visualizações em vários bancos de dados do Atlas e em soluções de armazenamento de objetos em cloud, como o Amazon S3 e, agora, o Microsoft Azure Blob Storage. Esse recurso, antes exclusivo do AWS, é um divisor de águas, permitindo a implantação direta no Azure e a capacidade de acessar o Blob Storage do Microsoft Azure para obter insights de dados. Figura 1: acesse o armazenamento de Blobs do Azure facilmente a partir da UI do Atlas Principais recursos do Atlas Data Federation Flexibilidade de cloud: escolha entre AWS e Azure para hospedar instâncias de bancos de dados federados. Diversas fontes de dados: incorpore as soluções de armazenamento do MongoDB Atlas cluster ou do Azure (Azure Blob Storage e Azure Data Lake Storage Gen2) como fontes de dados para queries abrangentes, inclusive entre regiões. Agregação avançada: recursos abrangentes de agregação com operadores que incluem $match, $lookup, $queryHistory, $merge, $out, etc. Suporte direto de $out para o Armazenamento de Blobs do Azure e o Armazenamento de Data Lake do Azure Gen2. Consultas SQL do Atlas no Azure: execute consultas SQL no Azure, integrando dados do MongoDB para uma experiência de análise unificada. A Atlas Data Federation simplifica o acesso e a análise de conjuntos de dados complexos, combinando dados de várias fontes em uma única visualização federada, fornecendo insights valiosos para decisões comerciais mais informadas. Explore o Atlas Data Federation no Azure hoje mesmo . Suporte ao Azure no Atlas Online Archive (disponibilidade geral) A expansão do Atlas Online Archive para o Azure garante que a classificação dos dados em camadas não seja apenas eficiente, mas também integrada, mantendo os dados de arquivamento no ecossistema do Azure. Essa integração aborda a limitação anterior de usar o AWS como padrão para o armazenamento, mesmo para o cluster hospedado no Azure. Figura 2: selecione facilmente o Azure ao escolher uma região Principais recursos do Atlas Online Archive Escolha do provedor: opte pelo AWS ou Azure para se alinhar com sua estratégia de cloud. Arquivamento automático: defina regras para mover automaticamente os dados mais antigos para um armazenamento econômico em cloud, eliminando o descarregamento manual. Endpoint de consulta unificado: acesse todos os dados por meio de um único endpoint, garantindo insights rápidos sem comprometer a disponibilidade dos dados. Gerenciamento integrado da interface do usuário do MongoDB Atlas: gerencie sua classificação e arquivamento de dados na interface familiar do Atlas, simplificando as operações e a manutenção. Gerencie seu armazenamento em camadas de dados do MongoDB Atlas em escala com o Atlas Online Archive. O Atlas Online Archive permite que você gerencie seu ciclo de vida de dados com eficiência, equilibrando custo e acessibilidade com facilidade. Por fim, aqui estão alguns pontos a serem considerados: Qualquer arquivo recém-criado em um cluster do Azure em 28/02 ou após essa data terá como padrão as regiões do Azure. Observe que as regiões de armazenamento do Online Archive serão padronizadas para clusters do Azure somente se não houver arquivos do AWS pré-existentes nesse cluster específico do Azure Se houver arquivos on-line do AWS pré-existentes em clusters do Azure, todos os arquivos recém-criados nesse cluster específico permanecerão no AWS Provedores de cloud e regiões de armazenamento não podem ser editados ou modificados depois de configurados Aproveite todo o potencial do Atlas Online Archive no Azure hoje mesmo . Estamos entusiasmados em dar suporte à sua jornada de gerenciamento de dados, oferecendo controle e flexibilidade aprimorados sobre seus dados por meio desses novos recursos do Azure. À medida que o MongoDB Atlas continua a se expandir como uma solução multicloud, estamos aqui para garantir que sua estratégia de dados seja tão dinâmica e versátil quanto suas necessidades de negócios. Para obter orientação sobre como começar, consulte nossa documentação sobre o Atlas Data Federation ou o Atlas Online Archive . Obrigado por confiar no MongoDB Atlas como sua plataforma de dados para desenvolvedores. Bem-vindo ao futuro do gerenciamento de dados multicloud!

February 29, 2024
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MongoDB and Partners: Building the AI Future, Together

If you’re like me, over the past year you’ve closely watched AI’s developments—and the world’s reactions to them. From infectious excitement about AI’s capabilities, to impatience with its cost and return on investment, every day has been filled with AI twists and turns. It’s been quite the roller coaster. During the ride, from time to time I’ve wondered where AI falls on the Gartner hype cycle, which gives "a view of how a technology or application will evolve over time." Have we hit the "peak of inflated expectations" only to fall into the "trough of disillusionment?" Or is the hype cycle an imperfect guide, as The Economist argues? The reality is that it takes time for any new technology—even transformative ones like AI—to take hold. And every advance, no matter how big, has had its detractors. A famous example is that of Picasso (!), who in 1968 said, “Computers are useless. They can only give you answers.” (!!) For our part, MongoDB is convinced that AI is a once-in-a-generation technology that will enhance every future application—a belief that has been reinforced by the incredible work our partners have shared at MongoDB’s 2024 events. Speeding AI development MongoDB is committed to helping organizations of all sizes succeed with AI, and one way we’re doing that is by collaborating with the MongoDB partner ecosystem to create powerful, user-friendly AI development tools and solutions. For example, Fireworks.ai —which is a member of the MongoDB AI Applications Program ecosystem —created an inference solution that hosts gen AI models and supports containerized deployments. This tool makes it easier for developers to build and deploy powerful applications with a range of easy-to-use tools and customization options. They can choose to use state-of-the-art, open-source language, image, and multimodal foundation models off the shelf, or they can customize and fine-tune models to their needs. Jointly, Fireworks.ai and MongoDB provide a solution for developers who want to leverage highly curated and optimized open-source models and combine these with their organization’s own proprietary data—and to do so with unparalleled speed and security. “MongoDB is one of the most sophisticated database providers, and it’s very easy to use,” said Benny Chen , cofounder of Fireworks.ai. "We want developers to be able to use these tools, and we want to work with providers who enable and empower developers." Nomic , another MAAP ecosystem member, also enables developers with best-in-class solutions across the entire unstructured data workflow. Their Embed offering, available through the Nomic API , allows users to vectorize large-scale datasets for use in text, image, and multimodal retrieval applications, including retrieval-augmented generation (RAG), using only their web browser. The Nomic-MongoDB solution is a highly efficient, open-weight model that developers can use to visualize the unstructured datasets they store in MongoDB Atlas . These insights help users quickly discover trends and articulate data-driven value propositions. Nomic also supported the recently announced vector quantization in MongoDB Atlas Vector Search , which reduces vector sizes while preserving performance. Last—but hardly least!—there’s our new reference architecture with MAAP partners AWS and Anthropic. Announced at MongoDB.local London , the reference architecture supports building memory-enhanced AI agents, and is designed to streamline complex processes and develop smarter, more responsive applications. For more—including a link to the code on Github— check out the MongoDB Developer Center . Making AI work for anyone and everyone The companies MongoDB partners with aren’t just making gen AI easier for developers—they’re building tools for everyone. For example, Capgemini has invested $2 billion in gen AI and is training 100,000 of its employees in the technology. GenYoda, a solution that helps insurance professionals with their daily work, is a product of this investment. GenYoda leverages MongoDB Atlas Vector Search to analyze large amounts of customer data, like policy statements, premiums, claims history, and health information. Using GenYoda, insurance professionals can quickly analyze underwriters’ reports to make informed decisions, create longitudinal health summaries, and streamline customer interactions to improve contact center efficiency. GenYoda can ingest 100,000 documents in just a few hours and respond to users’ queries in two to three seconds—a metric on par with the most widely used gen AI models. And it produces results: in one example, by using Capgemini’s solution an insurer was able to increase productivity by 15%, add new reports 25% faster (thus speeding decision-making), and reduce the manual effort of searching PDFs, increasing efficiency by 10%. Building the future of AI together So, what’s next? Honestly, I’m as curious as you are. But I’m also incredibly excited. At MongoDB, we’re active participants in the AI revolution, working to embrace the possibilities that lie ahead. The future of gen AI is bright, and I can’t wait to see what we’ll build together. To learn more about how MongoDB can accelerate your AI journey, explore the MongoDB AI Applications Program .

November 4, 2024