Características de Atlas Stream Processing

Al igual que con la base de datos en sí, la transmisión de datos requiere flexibilidad, adaptación y evolución. El modelo de documento es la mejor manera de hacerlo.

Conéctese fácilmente a sus principales fuentes y receptores de streaming en Kafka y Atlas, y combine datos de forma continua.

La API de consulta y el marco de agregación incluyen capacidades ampliadas para procesar flujos de datos complejos y continuos.

Cree ventanas basadas en el tiempo, búsquedas entre colecciones y validaciones complejas para un procesamiento enriquecido de varios eventos.

Realice una validación continua del esquema y detecte daños en los mensajes o datos que lleguen tarde y que se hayan saltado una ventana de procesamiento.

Materialice continuamente las vistas en las colecciones de Atlas o en sistemas de streaming como Apache Kafka para mantener vistas analíticas frescas.

Los puntos de control capturan el estado de las operaciones una vez finalizadas. Reinicie fácilmente los procesadores de transmisión después de una interrupción.

El procesamiento de datos de streaming puede ser opaco. Usa .process() para explorar de forma iterativa nuevas canalizaciones de procesamiento de flujos y compilar rápidamente.

Construya su infraestructura de procesamiento de flujos a través del shell de MongoDB o automatice sus procesadores de flujos con Terraform.