需要の急増に対してリソースが限られている場合、通常、体験の質が大きく低下します。ファンは、ボットや転売屋と競い合ってコンサートチケットを取ろうとするときにそれを実感します。利用客は、何カ月も先まで予約で埋まっている人気レストランの予約を取ろうとするときにそれを実感します。ウェブサイトやアプリケーションは、話題になって拡散し、「Reddit Hug of Death」による偶発的な DDoS に見舞われたときにそれを実感します。
予測不能な需要の急増はますます一般的になっており、それらに対応するためのリソースの拡張は困難です。 私のこれまでの経験の中で、システムが取り扱う必要のある需要の量に大きな変化を見てきました。 最初はインターネットの時代、次にクラウドの時代と、需要の増加が見られましたが、その多くは予測可能なものでした。 年次のフラッシュセールや定期的な季節変動を思い浮かべてみてください。 スパイクの頻度が高くなって事態が加速することはあっても、それらは事前に対策を立てられるスパイクでした。
そして AI が登場しました。 そして、私たちが現在直面しているのはこのような状況です：需要は絶え間なく、予測不能で、極めて大きく、頻度と強度が同時に増大しています。 インターネット時代がカスタマーに即座のレスポンスを期待することを教えたとすれば、AI 時代は別のもの、すなわち即座の価値を期待することを教えています。 欲しいものの写真を撮るだけで、エージェントがそれを識別して購入し、翌日には玄関先まで届けてくれます。 これらの機能は諸刃の剣でもあります。 変化は今や、その下層にあるすべてのレイヤーに、これまで以上に速く、強く影響を及ぼしています。 ユーザーはもはや人間だけではありません。 エージェントもプロダクトに組み込まれています。
エージェントは徐々に稼働を開始するようなことはありません。起動した瞬間から、システムに対して膨大な読み取りと書き込みを同時に実行します。また、人間のどのチームよりも多くの情報を一度に取り込み、行動に移します。企業に必要なのは、負荷がどれほど予測不可能であるかということだけが予測可能であるという、こうした現実に合わせて構築されたデータレイヤーです。そうした急増に合わせて拡張できるチームこそが、存続できるチームとなります。
Atlas Infinite のご紹介
本日、当社は MongoDB Atlas 史上最大のアーキテクチャにおけるイノベーションである Atlas Infinite を発表します。Atlas Infinite は、お客様が期待するアプリケーション開発のスピードと予測不能な需要に対応するために専用設計されており、コンピュートとストレージを個別に拡張することで、急激なトラフィックの急増を吸収します。
Atlas Infinite は新しいデータベースではありません。Atlas 内の新しい展開オプションです。同じドキュメントモデル、同じドライバーと API で、コードの変更は不要です。また、MongoDB Atlas として親しまれている現在の展開オプションがなくなることはありません。単に MongoDB Atlas Core という新しい名称になっただけです。Atlas Core と Atlas Infinite は、Atlas プラットフォーム内の2つのデータベース展開オプションです。各ワークロードに最適なものを選択できます。
Atlas Infinite は今日の組織が直面している拡張と将来性の確保に関する4つの主要な課題にどのように対処していますか？
拡張の遅延：解消されました。Atlas Infinite は、Atlas Core と比較して読み取り拡張時間を96％以上短縮します。コンピュートとストレージは、数時間ではなく数分以内に独立して自動的に拡張されます。
ストレージの上限：10倍の容量。Atlas Infinite は同じ基盤上で、プロトタイプからペタバイトまで、ビジネスとともに成長します。容量不足に迫られたときではなく、より高いパフォーマンスが必要になったときに、思い通りの条件でスケールできます。Atlas Infinite は、Atlas Core のレプリカセットの10倍のデータを保持できるレプリカセットをサポートしています。
キャパシティー計画：推測に頼る必要はもうありません。Atlas Infinite は、スケールアップやスケールダウンに合わせてリアルタイムでニーズに対応します。また、Atlas Infinite は Atlas Core と比較して同じハードウェア上でより効率的に動作するため、1ドルあたり約3倍のパフォーマンスが得られます。
アーキテクチャの再構築：不要です。 アプリケーションの変更は一切不要です。 文字通りまったく同じデータベースで、さらなる柔軟性とスケーラビリティを実現できます。
単にスケーラビリティに優れているだけでなく、より高性能で優れた能力を備えたエンジンです。MongoDB 9.0 を使用した社内テスト*では、Atlas Infinite は Atlas Core と比較して、1ドルあたりのスループットが189％向上することが示されています。また、Icon Solutions などのお客様がこれを活用して、さらなる成長を推進しています。
「Atlas Infinite により、アプリケーションを一切変更することなく、MongoDB 8.0 での以前の同等セットアップと比較して、1秒あたり55％多くのトランザクションを処理できるようになりました。決済において、アーキテクチャを再設計することなくこのような余力を確保できることは、すべてのトランザクションの先にいるお客様に対して、より高速で信頼性の高い体験を提供できることを意味します」と、Icon Solutions の DevOps 責任者である Mike Wallis 氏は述べています。
Atlas Infinite は public preview としてご利用いただけます。次世代の MongoDB Atlas をぜひお試しいただけることを楽しみにしています。
MongoDB 9.0：史上最高の MongoDB バージョン
さらに、史上最高の MongoDB バージョンである MongoDB 9.0 をリリースしました。最も要求の厳しいエンタープライズ向けに盤石な基盤を確保するためコアを強化し、セキュリティ、耐久性、可用性、パフォーマンスの新たな基準を打ち立てています。
そのハードルはすでに高いものでした。MongoDB 8.0 はわずか2年前にリリースされましたが、現在では当社の Atlas フリートの80％近くに導入されており、これらのお客様の間でより高い顧客満足度と強固な維持率が達成されています。
8.0 で実現した成果を誇りに思っていますが、9.0 ではそれをさらに推し進めています。 MongoDB 9.0 における筆者のお気に入りの機能強化をいくつかご紹介します。
パフォーマンス*：
MongoDB 8.0 と比較した内部テストにおいて、MongoDB 9.0 は以下を実現します：
find-one クエリが最大35％高速化
単一のアップデートクエリが最大30％高速化
大規模インスタンスで最大2倍のスループット
トランザクションワークロードで最大20％のスループット向上
セキュリティ：
Queryable Encryption でプレフィックス、サフィックス、サブストリング検索がサポートされるようになり、組織は機密情報を一切復号することなくクエリを実行できるようになりました。
拡張されたプライベートネットワーキング機能により、複雑なエンタープライズ環境全体で MongoDB Atlas を安全にデプロイすることが容易になります。
耐久性と可用性：
Intelligent Workload Management は、クラスターがリクエストで過負荷になったときに自動的に保護し、需要が予測不能な場合でも短時間実行の操作が継続することを保証します。
強化されたバックアップ、リストア、リカバリ機能は、組織がアプリケーションの可用性を維持し、障害発生時の復旧を迅速化するのに役立ちます。
オブザーバビリティと開発者の生産性：
アプリケーションとデータベースのパフォーマンスへのオブザーバビリティの拡張
コストのかかる書き直しを行うことなく、使い慣れたツールやフレームワークを使用してアプリケーションをより簡単にモダナイズできる、開発者の生産性を向上させる新機能。
MongoDB 9.0 でも、どこでも実行可能な自由が引き続き提供されます。 MongoDB 9.0 は、MongoDB Atlas および自己管理型環境で、MongoDB Enterprise Advanced と MongoDB Community Edition を通じて利用できます。
Atlas Infinite 上の MongoDB 9.0 が、スケールに関する常識を変えます。もはや事前に計画する必要はありません。必要なときに利用できます。MongoDB でビルドするなら、今ほど良いタイミングはありません。
次のステップ
今すぐ mongodb.com/atlas で、これらの新しい機能に無料でアクセスできます。
Atlas Infinite および MongoDB 9.0 について詳しく学ぶには、Atlas Infinite のドキュメント、バージョンリリースページ、または MongoDB 9.0 のドキュメントをご覧ください。
*パフォーマンス結果は、公開ベンチマーク手法を使用して MongoDB 9.0 と MongoDB 8.0 を比較した MongoDB の社内テストに基づいています。結果は、ワークロード、展開、ハードウェア、構成によって異なる場合があります。