Atlas Stream Processing の機能

データベース自体と同様に、ストリーミングデータには柔軟性、適応性、進化が求められます。ドキュメントモデルは、それを実現する最適な方法です。

Kafka と Atlas の主要なストリーミングソースとシンクに簡単に接続し、データを継続的にマージできます。

クエリAPIと集計フレームワークには、複雑で連続的なデータストリームを処理するための拡張機能が含まれています。

時間ベースのウィンドウ、コレクション全体の検索、複雑な検証機能を作成し、豊富なマルチイベント処理を実現します。

継続的にスキーマバリデーションを行い、メッセージの破損や処理ウィンドウを逃した遅延到着データを検出します。

Atlas コレクションや Apache Kafka などのストリーミングシステムにビューを継続的にマテリアライズし、最新の分析ビューを維持します。

チェックポイントは完了後の操作の状態を記録します。中断後にストリームプロセッサを簡単に再起動できます。

ストリーミングデータの処理は分かりにくいことがあります。.process() を使用して、新しいストリーム処理パイプラインを繰り返し検証し、迅速にビルドできます。

MongoDB シェルを使用してストリーム処理インフラストラクチャをビルドするか、Terraform を使用してストリームプロセッサを自動化できます。