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ATLAS

Atlas Data Federation

Interrogez et analysez les données en toute transparence dans MongoDB Atlas et le stockage cloud.

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Illustration d’une application connectée à une base de données, un cloud, une barre de recherche et un lac représentant la collection de produits et services MongoDB

Agréger, transformer et enrichir facilement les données

Réduisez le temps et les efforts consacrés à la construction de pipelines et d’agrégations complexes. MongoDB Data Federation simplifie le travail avec des données de formats différents en réduisant les frais généraux liés aux outils ETL. Utilisez-le pour transformer et enrichir vos données pour des applications en temps réel ou des analyses en aval.

Interroger les données entre différents clusters
Illustration de l’interface de conversion des données.

Activer les analyses en aval

Convertissez les données d’un ou plusieurs clusters MongoDB Atlas au format colonne et écrivez-les dans un stockage d’objets cloud. Les équipes en aval peuvent ainsi accéder facilement aux données, les analyser et les déplacer à l’aide des outils qu’elles utilisent déjà.

Alimentez les applications en temps réel

Préservez la structure de vos données tout en interrogeant Atlas et le stockage cloud via une API unique. Exécutez des agrégations intuitives pour créer des ensembles de données affinés, puis écrivez les résultats dans votre destination préférée pour alimenter des applications en temps réel.

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Interroger et analyser des données provenant de différentes sources

Data Federation simplifie le travail avec des données riches et structurées afin que vous puissiez vous concentrer sur la découverte d’informations plutôt que sur la gestion de l’infrastructure.
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Configurer une instance de base de données fédérée

Data Federation combine les données de vos clusters MongoDB Atlas, de votre archivage en ligne et de votre stockage cloud (comme AWS S3 ou Azure Blob Storage) dans des bases de données et des collections virtuelles. Vos données restent en place et dans leur format natif.

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MQL

Combiner, transformer et enrichir les données

Exploitez le pipeline d’agrégation de MongoDB pour combiner, transformer et enrichir vos données. Obtenez rapidement des informations grâce à des requêtes fédérées et parallélisées.

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MQL

Persistance des résultats des requêtes

Utilisez l’étape $out pour envoyer les résultats de requête directement à un cluster Atlas ou à un stockage d’objets cloud dans le format de fichier spécifié. Stockez les données dans votre niveau de stockage préféré sans avoir à recourir à des processus ETL chronophages.

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MQL

Succès client Atlas Data Federation

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LEGACY MODERNIZATION
« Il ne s’agit pas seulement d’une base de données comme celle que nous avions en 2013. Nous pouvons utiliser Atlas Charts pour des visualisations de données simples, et nous utilisons Atlas Data Federation pour faire communiquer nos anciens systèmes entre eux. »
David Fannar Gunnarsson
Architecte d’entreprise, Sýn
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LEGACY MODERNIZATION
« Il ne s’agit pas seulement d’une base de données comme celle que nous avions en 2013. Nous pouvons utiliser Atlas Charts pour des visualisations de données simples, et nous utilisons Atlas Data Federation pour faire communiquer nos anciens systèmes entre eux. »
David Fannar Gunnarsson
Architecte d’entreprise, Sýn
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APPLICATIONS BASÉES SUR LES ÉVÉNEMENTS
« Nous utilisons MQL dans tous les aspects [de notre activité]. Data Federation facilite son utilisation et nous aide à trouver des données dans n’importe quel espace de stockage avec une requête très familière, ce qui est un avantage pour nous. »
Igor Agenor Piovezan
Développeur spécialisé en logiciels, Segware
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STRATÉGIE DE DONNÉES
« Nous utilisons MongoDB Atlas Data Federation pour regrouper toutes nos données d’utilisation AWS en un seul endroit pour les responsables internes de l’entreprise. Nous sommes en mesure d’agréger des données dans S3, de les écrire dans un cluster Atlas et de les visualiser à l’aide de Charts. Nous disposons ainsi d’une vue complète de notre utilisation sur six comptes principaux AWS différents, sans transformation complexe des données. »
Scott Jones
Membre d'Acxiom, Acxiom
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Centre d’apprentissage

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