Noticias de MongoDB.local NYC: herramienta de migración revolucionaria ya disponible

Jon Lewis
October 2, 2023

La base de datos siempre ha sido el corazón de una aplicación. Los equipos reconocen que la elección de una base de datos es una de las decisiones más críticas en el desarrollo de software, ya que influye no solo en la velocidad a la que los desarrolladores pueden construir e iterar, sino también en el rendimiento, la funcionalidad y la experiencia general del usuario de una aplicación.

Hoy en día, decenas de miles de organizaciones se ven frenadas por sus sistemas heredados construidos sobre bases de datos relacionales. Luchan contra los dolores de cabeza, los altos costos y la escasa agilidad de los desarrolladores causados por los silos de datos y la expansión de la arquitectura acumulada durante décadas mientras intentan abordar nuevos requisitos y crear experiencias transformadoras.

Modernizar la infraestructura de datos significa reducir la complejidad arquitectónica y adoptar plataformas de datos flexibles como MongoDB que puedan admitir una gama más amplia de casos de uso y tipos de datos. Pero todo líder de TI sabe que la transición desde las bases de datos heredadas es más fácil de decir que de hacer, y que a menudo son proyectos abrumadores y que consumen mucho tiempo. Esto es aún más cierto cuando se intenta cambiar la mentalidad de las bases de datos relacionales y, en su lugar, adoptar un enfoque de datos centrado en el desarrollador.

MongoDB's Relational Migrator ahora está disponible para ayudar a las organizaciones a agilizar su transición de bases de datos relacionales a MongoDB al abordar algunos de los desafíos más comunes que vemos en los proyectos de migración: modelado de datos efectivo, migración de datos y modernización del código de la aplicación. Hoy en día, Relational Migrator admite migraciones desde Oracle, SQL Server, MySQL y PostgreSQL directamente.

Al cambiar a MongoDB, las empresas pueden obtener importantes beneficios a la hora de modernizar un componente esencial de su software. No solo disfrutan de un desarrollo y un rendimiento más rápidos, sino también de una confiabilidad, escalabilidad y experiencia de usuario mejoradas. Además, las funciones avanzadas de MongoDB, como la búsqueda de texto completo, la compatibilidad con datos de series temporales y la sincronización del borde a la nube, permiten que las aplicaciones asuman más casos de uso en una infraestructura de datos eficiente y fácil de mantener.

Con Relational Migrator, los equipos que se preparan para proyectos de modernización de aplicaciones pueden acelerar y reducir el riesgo de las migraciones de sus bases de datos relacionales para que puedan comenzar a aprovechar todo lo que MongoDB tiene para ofrecer.

Elimine las conjeturas del proceso de migración

El modelado de datos en MongoDB es una de las barreras más comunes que vemos cuando las organizaciones provienen de un entorno relacional. MongoDB puede tratarse como una base de datos relacional, pero para desbloquear todo el potencial del modelo de documento, las organizaciones deben cambiar la forma en que piensan sobre sus datos y modelarlos según cómo los utilizarán sus aplicaciones.

Relational Migrator elimina las conjeturas del modelado de datos al analizar el esquema relacional existente de una aplicación y proponer un esquema MongoDB recomendado basado en las mejores prácticas. A medida que los equipos utilicen la interfaz visual para comparar y construir su esquema, Relational Migrator continuará ofreciendo asignaciones recomendadas para acelerar aún más el diseño del esquema, pero lo que es más importante, ayudará a los desarrolladores a hacerlo bien.

Relational Migrator no solo compara esquemas visualmente, sino que también aplica las transformaciones a medida que mueve datos a MongoDB de manera eficiente, brindando a los usuarios la capacidad de ejecutar ambos sistemas en paralelo y aplicar cambios desde la base de datos de origen a MongoDB de forma continua.

La migración de datos es sólo una parte de la modernización de las aplicaciones. Para darles a los desarrolladores una ventaja inicial, Relational Migrator incluso genera código de aplicación para varios lenguajes y marcos de desarrollo que refleja el nuevo esquema de MongoDB que han diseñado.

Con el lanzamiento de Relational Migrator, MongoDB está liberando todo el potencial de su poderosa plataforma de datos para desarrolladores, brindando nuevas posibilidades de implementación para los clientes y una gama más amplia de aplicaciones.

Obtenga más información sobre lo que Relational Migrator puede hacer por usted.

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Notícias do MongoDB.local NYC: Ferramenta de migração revolucionária agora disponível

O banco de dados sempre foi o coração de um aplicativo. As equipes reconhecem que a escolha de um banco de dados é uma das decisões mais críticas no desenvolvimento de software, influenciando não apenas a velocidade com que os desenvolvedores podem construir e iterar, mas também o desempenho, a funcionalidade e a experiência geral do usuário de um aplicativo. Hoje, dezenas de milhares de organizações estão sendo prejudicadas por seus sistemas legados construídos em relational database. Eles lutam com as dores de cabeça, os altos custos e a pouca agilidade do desenvolvedor causados pelos silos de dados e pela expansão da arquitetura acumulada ao longo de décadas, enquanto tentam atender a novos requisitos e criar experiências transformadoras. Modernizar a infraestrutura de dados significa reduzir a complexidade arquitetónica e adotar plataformas de dados flexíveis como o MongoDB, que podem suportar uma gama mais ampla de casos de utilização e tipos de dados. Mas todo líder de TI sabe que é mais fácil falar do que fazer a transição dos bancos de dados legados e que esses projetos geralmente são cansativos e demorados. Isso é ainda mais verdadeiro quando se tenta abalar a mentalidade relational database e, em vez disso, adotar uma abordagem de dados que prioriza o desenvolvedor. MongoDB's Relational Migrator agora está disponível para ajudar as organizações a simplificar sua transição do relational database para o MongoDB, enfrentando alguns dos desafios mais comuns que vemos em projetos de migração: modelagem de dados eficaz, migração de dados e modernização do código do aplicativo. Hoje, o Relational Migrator suporta migrações diretamente do Oracle, SQL Server, MySQL e PostgreSQL. Ao mudar para o MongoDB, as empresas podem colher grandes recompensas quando se trata de modernizar um componente essencial do seu software. Eles não apenas desfrutam de desenvolvimento e desempenho mais rápidos, mas também de maior confiabilidade, escalabilidade e experiência do usuário. Além disso, os recursos avançados do MongoDB, como pesquisa de texto completo, suporte a dados Time Series e sincronização de borda paracloud , permitem que os aplicativos assumam mais casos de uso em uma infraestrutura de dados eficiente e fácil de manter. Com o Relational Migrator, as equipes que se preparam para projetos de modernização de aplicativos podem acelerar e reduzir o risco de suas migrações relational database para que possam começar a aproveitar tudo o que o MongoDB tem a oferecer. Elimine as suposições do processo de migração A modelagem de dados no MongoDB é uma das barreiras mais comuns que vemos quando as organizações vêm de uma experiência relacional. O MongoDB pode ser tratado como um relational database, mas para liberar todo o potencial do modelo de documento, as organizações precisam mudar a forma como pensam sobre seus dados e modelá-los de acordo com a forma como seus aplicativos irão utilizá-los. O Relational Migrator elimina as suposições da modelagem de dados analisando o esquema relacional existente de um aplicativo e propondo um esquema MongoDB recomendado com base nas práticas recomendadas. À medida que as equipes usam a interface visual para comparar e construir seus esquemas, o Relational Migrator continuará a oferecer mapeamentos recomendados para agilizar ainda mais o design do esquema, mas, mais importante, para ajudar os desenvolvedores a fazê-lo bem. O Relational Migrator não apenas compara esquemas visualmente, mas também aplica as transformações à medida que move dados para o MongoDB de maneira eficiente, proporcionando aos usuários a capacidade de executar os dois sistemas em paralelo e aplicar alterações do banco de dados de origem ao MongoDB continuamente. A migração de dados é apenas uma parte da modernização de aplicativos. Para dar aos desenvolvedores uma vantagem inicial, o Relational Migrator até gera código de aplicativo para várias linguagens e estruturas de desenvolvimento que refletem o novo esquema MongoDB que eles projetaram. Com o lançamento do Relational Migrator, o MongoDB está liberando todo o potencial de sua poderosa plataforma de dados para desenvolvedores , fornecendo novas possibilidades de implementação para clientes e uma gama mais ampla de aplicações. Saiba mais sobre o que o Relational Migrator pode fazer por você .

October 2, 2023
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MongoDB Database Observability: Integrating with Monitoring Tools

This post is the final in a three-part series on leveraging database observability. Welcome back to our series on Leveraging Database Observability! Our previous post showcased a real-world use case highlighting how MongoDB Atlas’s observability tools effectively tackle database performance challenges. Whether you’re a developer, DBA, or DevOps engineer, our mission is to empower you to harness the full potential of your data through our observability suite . Integrating Atlas metrics with your central enterprise observability tools can simplify your operations. By seamlessly working with popular observability tools, our approach helps teams streamline workflows and enhance visibility across systems. Integrating MongoDB Atlas with third-party monitoring tools MongoDB’s developer data platform combines all essential data services for building modern applications within a unified experience. Our purpose-built observability tools for Atlas environments offer automatic monitoring and optimization, guiding diagnostics tailored specifically for MongoDB. Additionally, we extend Atlas metrics into your existing enterprise observability stack, enabling seamless integration without replacing your current tools. This creates a consolidated, single-pane view that unifies Atlas telemetry with other tech and application metrics, ensuring comprehensive visibility into both database and full-stack performance. This integration empowers you to monitor, receive alerts, and make data-driven decisions within your existing workflows, driving greater efficiency. Below is a quick guide to modifying integration settings through the Atlas UI and the popular integrations we support: Navigate to the Project Integrations page in Atlas. Choose the organization and project you want to configure from the navigation bar. On the Project Integrations page, select the third-party services you’d like to integrate. Configure the chosen services with the required API keys and regions. Critical integrations for your observability platform With Atlas’s Datadog and Prometheus integrations, you can send critical MongoDB metrics to these platforms, empowering detailed, real-time monitoring. Through Datadog , you can track database operation counts, query efficiency, and resource usage, ideal for pinpointing bottlenecks and managing resources. Similarly, Prometheus enables you to monitor essential metrics like query times, connection rates, and memory usage, supporting flexible tracking of database health and performance. Both integrations facilitate proactive detection of issues, alert configuration for resource thresholds, and a cohesive view of Atlas data when visualized in Grafana. Atlas’s integration with PagerDuty streamlines incident management by sending metrics like performance alerts, billing anomalies, and security events directly to PagerDuty. This integration records incidents automatically, notifies teams upon alerts, and supports two-way syncing, ensuring resolved alerts in Atlas are reflected in PagerDuty. It enables efficient incident response and resource allocation to maintain system stability. With Atlas integrations for Microsoft Teams and Slack, you can route key metrics—such as query latency, disk usage, and throughput—to these channels for timely updates. Teams can use these insights for real-time performance monitoring, incident response, and collaboration. Notifications through these platforms ensure your team stays informed on database performance, storage health, and user activity changes as they occur. Use case: Centralized observability with MongoDB Atlas, Datadog, and Slack Let’s walk through a hypothetical scenario for ShopSmart, an e-commerce company that leverages MongoDB Atlas to manage its product catalog and customer data. As traffic surges, the DevOps team faces challenges in monitoring application performance and database health effectively. To tackle these challenges, the team leverages MongoDB Atlas’ integration with Datadog and Slack, creating a powerful observability ecosystem. Integrating MongoDB Atlas with Datadog: The team pushes key MongoDB Atlas metrics into Datadog, such as query performance, connection counts, and Atlas Vector Search metrics. With Datadog, they can visualize these metrics and correlate overall MongoDB performance with their other applications. Out-of-the-box monitors and dedicated dashboards allow the team to track metrics like throughput, average read/write latency, and current connections. This visibility helps pinpoint bottlenecks in real time, ensuring optimal database performance and improving overall application responsiveness. Setting up alerts in Datadog: The team configures alerts for critical metrics like high query latency and increased error rates. When thresholds are breached, Datadog instantly notifies the team. This proactive approach allows the team to address potential performance issues before they impact customers. Integrating Datadog with Slack: To ensure fast communication, alerts are sent directly to the dedicated Slack channel, “ShopSmart-Alerts.” This integration fosters seamless collaboration, enabling the team to discuss and resolve issues in real-time. With these integrations, ShopSmart’s engineering team can monitor performance quickly and address issues efficiently. The unified observability approach enhances operational efficiency, improves the customer experience, and supports ShopSmart’s competitive edge in the e-commerce industry. By leveraging MongoDB Atlas, Datadog, and Slack, the team ensures scalable performance and drives continuous innovation. Conclusion MongoDB Atlas empowers developers and organizations to achieve unparalleled observability and control over their database environments. By seamlessly integrating with central enterprise observability tools, Atlas enhances your ability to monitor performance metrics and ensures you can do so within your existing workflows. This means you can focus on building modern applications confidently, knowing you have the insights and alerts necessary to maintain optimal performance. Embrace the power of MongoDB Atlas and transform your approach to database management—because your applications can thrive when your data is observable. And that wraps up our Leveraging Database Observability series! We hope you learned something new and found value in these discussions. Sign up for MongoDB Atlas , our cloud database service, to see database observability in action. To dive deeper and expand your knowledge, check out this learning byte for more insights on the MongoDB observability suite and how it can enhance your database performance.

November 14, 2024