MongoDB, Inc. hat auf seiner Entwicklerkonferenz MongoDB.local NYC neue Funktionen für MongoDB Atlas angekündigt, die die Entwicklung, Bereitstellung und Ausführung moderner Anwendungen mit der für Unternehmen erforderlichen Leistung und Skalierbarkeit schneller und einfacher machen. MongoDB Atlas ist die weltweit am weitesten verbreitete Plattform für Entwicklerdaten. Zehntausende von Kunden und Millionen von Entwicklern vertrauen auf die branchenführende operative Datenbank und die integrierten Datenservices, um geschäftskritische Anwendungen über Cloud-Anbieter hinweg zu betreiben. Die allgemeine Verfügbarkeit von MongoDB Atlas Stream Processing erleichtert die Nutzung von Echtzeitdaten aus einer Vielzahl von Quellen für die Ausführung reaktionsschneller Anwendungen.

MongoDB Atlas Search Nodes auf Microsoft Azure bietet Unternehmen mehr Flexibilität bei der Optimierung der Leistung und der Kosten von generativen KI-Workloads, die intelligente Anwendungen in großem Umfang vorantreiben. MongoDB Atlas Edge Server reduziert die Komplexität der Datenverwaltung für verteilte Anwendungen, die von der Cloud über die Räumlichkeiten bis hin zu den Geräten am Rande der Welt reichen. Die angekündigten neuen Funktionen von MongoDB Atlas ermöglichen es Unternehmen jeder Größe und Branche, Anwendungen der nächsten Generation zu entwickeln, bereitzustellen und auszuführen, und zwar mit der Sicherheit, Widerstandsfähigkeit und Beständigkeit, die das heutige Geschäftsumfeld erfordert: Vereinfachen Sie die Entwicklung von reaktionsschnellen Anwendungen mit Streaming-Daten: MongoDB Atlas Stream Processing ist jetzt allgemein verfügbar und ermöglicht es Entwicklern, die Vorteile von Daten in Bewegung und von Daten im Ruhezustand zu nutzen, um ereignisgesteuerte Anwendungen zu entwickeln, die auf veränderte Bedingungen reagieren können.

Streaming-Daten, die aus Quellen wie IoT-Geräten, dem Surfverhalten von Kunden und Bestandsdaten stammen, sind für moderne Anwendungen von entscheidender Bedeutung, da sie es Unternehmen ermöglichen, dynamische Erlebnisse zu schaffen, wenn sich das Verhalten der Endbenutzer oder die Bedingungen ändern. Streaming-Daten sind jedoch sehr dynamisch, und starre Datenmodelle sind nicht ideal für die Entwicklung ereignisgesteuerter Anwendungen, die sich ständig an die reale Welt anpassen müssen. Da MongoDB Atlas Stream Processing auf einem flexiblen und skalierbaren Datenmodell aufbaut, können Unternehmen Anwendungen erstellen, die Daten in Bewegung und in Ruhe analysieren und innerhalb von Sekunden Anpassungen an der Geschäftslogik vornehmen.

So können Unternehmen beispielsweise Anwendungen erstellen, die Versandrouten auf der Grundlage von Wetterbedingungen und Lieferkettendaten dynamisch optimieren, oder sie können kontinuierlich Finanztransaktionsdaten und Kaufhistorien für eine KI-gestützte Betrugserkennung in nahezu Echtzeit analysieren. Durch den Einsatz von MongoDB Atlas Stream Processing können Unternehmen in kürzerer Zeit und mit weniger betrieblichem Aufwand mehr aus ihren Daten machen. Optimieren Sie die Leistung und Effizienz von generativen KI-Anwendungen: MongoDB Atlas Search Nodes?allgemein verfügbar auf AWS und Google Cloud und jetzt in der Vorschau auf Microsoft Azure?bieten eine dedizierte Infrastruktur für generative KI und relevanzbasierte Suchlasten, die MongoDB Atlas Vector Search und MongoDB Atlas Search verwenden.

MongoDB Atlas Search Nodes sind unabhängig von den operativen Kerndatenbankknoten und ermöglichen es Kunden, Arbeitslasten zu isolieren, Kosten zu optimieren und Abfragezeiten um bis zu 60 Prozent zu reduzieren. MongoDB Atlas Search Nodes tragen nicht nur zur Optimierung von Leistung und Kosten bei, sondern ermöglichen es Unternehmen auch, hochverfügbare generative KI- und relevanzbasierte Suchlasten in großem Umfang für die anspruchsvollsten Anwendungen auszuführen. Eine Fluggesellschaft kann beispielsweise MongoDB Atlas Search Nodes verwenden, um die Leistung und Skalierung eines KI-gestützten Buchungsagenten zu optimieren, der einen sprunghaften Anstieg der Nutzung erfährt, indem die Vektorsuchlast nahtlos isoliert und die erforderliche Infrastruktur skaliert wird, ohne dass die erforderlichen Rechen- oder Speicherressourcen für die operative Datenbanklast angepasst werden müssen.

Stellen Sie Anwendungen bereit, die sich nahtlos von der Cloud zum Edge verbinden: MongoDB Atlas Edge Server ist jetzt als öffentliche Vorschau verfügbar und bietet Entwicklern die Möglichkeit, verteilte Anwendungen in der Cloud und am Edge bereitzustellen und zu betreiben. MongoDB Atlas Edge Server bietet eine lokale Instanz von MongoDB mit einem Synchronisierungsserver, der auf einer lokalen oder entfernten Infrastruktur läuft und die Komplexität und das Risiko bei der Verwaltung von Anwendungen in Edge-Umgebungen deutlich reduziert. Mit MongoDB Atlas Edge Server können Anwendungen auch bei unterbrochenen Verbindungen zur Cloud auf Betriebsdaten zugreifen.

Ein Krankenhaus kann beispielsweise mit MongoDB Atlas Edge Server dafür sorgen, dass Anwendungen, die auf Gesundheitsgeräten von Patienten laufen, auch bei Stromausfällen und Verbindungsunterbrechungen funktionsfähig bleiben. Mit Atlas Edge Server werden die Daten automatisch synchronisiert, sobald die Konnektivität wiederhergestellt ist. MongoDB Atlas Edge Server unterstützt auch Daten-Tiering, um die Synchronisierung kritischer Daten mit der Cloud zu priorisieren und so die Überlastung des Netzwerks zu verringern.

Außerdem unterhält MongoDB Atlas Edge Server eine lokale Datenschicht, um Latenzzeiten zu verringern und schnellere Aktionen auf der Grundlage von Echtzeitdaten zu ermöglichen. Mit MongoDB Atlas Edge Server können Unternehmen hochverfügbare, moderne Anwendungen nahtlos und mit geringerer Komplexität in der Nähe der Endbenutzer ausführen. MongoDB-Kunden freuen sich über neue Funktionen, die ihnen helfen, moderne Anwendungen mit weniger Komplexität zu erstellen Acoustic ist ein kundenorientiertes Unternehmen für Marketingtechnologie, das sich der Entwicklung leistungsstarker Tools verschrieben hat, die einfach zu bedienen sind.

"Bei Acoustic liegt unser Hauptaugenmerk darauf, Marken mit verhaltensbezogenen Erkenntnissen zu versorgen, die es ihnen ermöglichen, ansprechende, personalisierte Kundenerlebnisse zu schaffen", sagte John Riewerts, EVP of Engineering bei Acoustic. "Mit Atlas Stream Processing können unsere Ingenieure die Fähigkeiten, die sie bereits aus der Arbeit mit Daten in Atlas kennen, nutzen, um kontinuierlich neue Daten zu verarbeiten und so sicherzustellen, dass unsere Kunden Zugang zu Kundeneinblicken in Echtzeit haben. Meltwater bietet Unternehmen eine Reihe von Lösungen für die Bereiche Medien, soziale Netzwerke, Verbraucher- und Vertriebsinformationen.

Durch die Analyse von ~1 Milliarde Inhalten pro Tag und deren Umwandlung in wichtige Erkenntnisse verschafft sich Meltwater einen Wettbewerbsvorteil, um Ergebnisse zu erzielen. "MongoDB Atlas Stream Processing ermöglicht es uns, Daten zu verarbeiten, zu validieren und umzuwandeln, bevor wir sie an unsere Messaging-Architektur in AWS senden, die ereignisgesteuerte Aktualisierungen auf unserer gesamten Plattform ermöglicht", sagt Cody Perry, Software Engineer bei Meltwater. "Die Zuverlässigkeit und Leistung von Atlas Stream Processing hat unsere Produktivität erhöht, die Erfahrung der Entwickler verbessert und die Infrastrukturkosten gesenkt.