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Après avoir conquis les premières critiques et protégé une position en tant que document NoSQL de premier plan base de données, MongoDB semble prendre des mesures pour élargir sa base d’utilisateurs des concepteurs aux professionnels traditionnels des bases de données.
Lors de sa conférence annuelle MongoDB World à New York, le fournisseur a révélé une multitude de toutes nouvelles fonctions dans ses articles, y compris une toute nouvelle version de sa base de données phare, MongoDB 6.0, ainsi que des capacités d’analyse améliorées, un lac d’informations pour sa base de données Atlas en tant que service (DBaaS) et la capacité d’interroger données cryptées.
Certaines des toutes nouvelles fonctionnalités, principalement destinées à soulager les difficultés des développeurs tout en faisant face à certaines difficultés rencontrées par les bases de données relationnelles standard, peuvent être considérées comme les premiers pas dans une restauration majeure. projet pour étendre son attrait et empiéter sur le domaine SQL.
» Le manifeste le style [des déclarations de cette année] consiste toujours à accommoder les développeurs », a déclaré Tony Baer, analyste principal du cabinet de conseil en information et analyse dbInsight. » Cependant, pour que l’entreprise comprenne ses aspirations à monter en gamme dans le métier, elle doit élargir son audience aux experts des bases de données standards également. Elle fait quelques démarches préliminaires dans cette notice, mais MongoDB n’a effectivement pas encore fait le pivot. »
La perspective de Baer semble raisonnable, a estimé que l’entreprise avait en fait discuté des chances de gagner des experts en informatique qui ont traité des bases de données relationnelles, et a annoncé aujourd’hui quelques capacités traditionnellement liées aux bases de données SQL.
Le PDG Dev Ittycheria, lors d’un appel téléphonique plus tôt ce mois-ci pour passer en revue les résultats de l’entreprise pour son premier trimestre de l’exercice 2023, a déclaré qu’il s’attend à ce que le développement de l’entreprise se poursuive principalement parce que les concepteurs commencent à voir que les bases de données relationnelles sont incapables de servir tous leurs besoins et ces bases de données ont leurs propres restrictions.
» Pour compenser les restrictions de la base de données relationnelle, il y a eu une expansion de la solution ponctuelle bases de données », a déclaré Ittycheria.
» L’utilisation de services ponctuels produit une expérience de développement décousue, une architecture beaucoup plus compliquée avec plusieurs silos d’informations et des dépenses plus élevées afin de gérer et de prendre en charge une myriade de technologies différentes », a déclaré Ittycheria, suggérant que MongoDB pourrait fonctionner comme un seul service.
Les dernières annonces de la société concernent de nouvelles capacités d’analyse, un ensemble de fonctionnalités unifiées pour Atlas et la capacité d’interroger des informations chiffrées.
MongoDB ajoute prise en charge de l’analyse intégrée à l’application
MongoDB a inclus une assistance pour l’analyse intégrée à l’application en intégrant une fonctionnalité appelée Column Store Indexes, qui sera disponible plus tard cette année.
Column Shop Indexes est créé pour permettre aux utilisateurs de développer et de maintenir un index spécialement conçu qui aidera à accélérer de nombreuses questions analytiques courantes sans nécessiter de modifications de la structure du document ni avoir à déplacer des informations vers un autre système, a déclaré la société. Les magasins de colonnes traitant des besoins analytiques sont relativement courants dans les bases de données relationnelles.
« Ceci est un exemple de MongoDB traitant des cas d’utilisation qui, jusqu’à présent, ont peut-être amené les développeurs à réfléchir à des options relationnelles », a déclaré Doug Henschen, expert principal. à l’étude de Constellation Research.
La société a également déclaré que les développeurs pouvaient désormais faire évoluer les nœuds d’analyse individuellement, ce qui permettra aux équipes d’ajuster indépendamment l’efficacité de leurs questions fonctionnelles et analytiques sans sur- ou sous-provisionnement.
C’est aussi une pratique typique dans les éléments relationnels, en particulier ceux qui sont concentrés sur les charges de travail analytiques, pour s’assurer que la taille des nœuds peut répondre aux exigences d’efficacité analytique, selon Henschen.
» MongoDB est principalement une base de données opérationnelle, de sorte que la séparation des nœuds ici permet également de ne pas alourdir ou dégrader les performances de l’application principale de quelque manière que ce soit avec des exigences analytiques exigeantes. Ces charges de travail obtiennent leurs propres nœuds et capacités « , a déclaré Henschen.
Une option pour les informations et les applications de séries chronologiques
En plus d’ajouter une assistance pour l’analyse charges de travail, MongoDB a annoncé des améliorations à sa fonction Time Series Collections, qui avait été mise à niveau avec des fonctions telles que la hiérarchisation des données dans le cadre de sa précédente version 5.0.
Dans le cadre de la version 6.0, Time Series Collections comportera une assistance pour les index secondaires sur les mesures, des améliorations de l’efficacité de la lecture des fonctionnalités et des optimisations pour organiser plus rapidement les informations temporelles, a déclaré la société, ajoutant que cela aidera à développer des applications beaucoup plus rapidement et à moindre coût, en particulier celles qui surveillent systèmes physiques, suivre les propriétés ou gérer les informations financières.
La relocalisation peut être considérée comme l’effort de l’entreprise pour diversifier les cas d’utilisation, en particulier dans les situations IoT (Internet des objets) et la surveillance des biens physiques, He nschen a déclaré.
Afin d’aider les développeurs à intégrer des capacités de recherche dans les applications, MongoDB a inclus une toute nouvelle fonctionnalité appelée Parcourir les aspects, qui permet aux utilisateurs finaux de parcourir, de limiter ou d’affiner plus parfaitement leurs résultats en différentes dimensions.
Nouvelles fonctionnalités pour la base de données Atlas en tant que service
La société a dévoilé plusieurs nouvelles fonctionnalités pour s’assurer que les équipes de développement peuvent beaucoup mieux analyser, transformer et déplacer leurs données dans son DBaaS basé sur le cloud Atlas, tout en réduisant la dépendance aux processus par lots et aux tâches ETL (extraction, modification, chargement) qui ont tendance à développer des retards, à limiter les performances et à augmenter les dépenses.
Pour aider à réduire les coûts, l’entreprise a présenté une toute nouvelle fonctionnalité appelée Atlas Data Lake qui peut également aider à optimiser les requêtes analytiques très performantes.
Le tout nouveau lac d’informations reformate, partitionne et développe des index de partition des données telles qu’elles sont consommées à partir des bases de données Atlas, créant ainsi un ex lac de données compagnon extrêmement performant, a déclaré l’entreprise.
De plus, MongoDB a en fait inclus des capacités de fédération de données qui permettent aux développeurs de produire des bases de données virtuelles qui résident dans une variété de sources différentes.
Les équipes d’avancement peuvent interroger, transformer ou produire des vues dans une ou plusieurs collections, clusters MongoDB et conteneurs de stockage, a déclaré la société.
Ces 2 fonctions combinées aideront les équipes d’avancement à rassembler les informations actuelles du base de données de production avec des informations d’archives ou historiques du lac, a déclaré Henschen.
» Cela ne changera pas les lacs de la similitude Cloudera, Databricks et les différentes offres de lac basées sur Spark/Hadoop/object store. Cela apporte simplement une option de lac au monde de MongoDB qui peut fonctionner en performance avec d’autres lacs « , a expliqué l’expert de Henschen.
En outre, la société a déclaré qu’elle incluait une interface utilisateur Atlas SQL pour les analystes de l’information qui interagissent avec les données Atlas dans une interface en lecture seule.
L’outil est développé pour simplifier l’interrogation native et imaginer les données Atlas avec des outils basés sur SQL tout en protégeant la polyvalence du modèle de document, l’entreprise indiqué, y compris que les utilisateurs peuvent interroger les données sur les clusters Atlas et les magasins d’objets cloud à l’aide de SQL sans avoir besoin de contrôle des données, de signification de schéma ou d’aplatissement des informations.
La toute nouvelle fonction, selon Henschen et Baer , reprend là où l’adaptateur d’intelligence de service (BI) de l’entreprise s’arrête.
» MongoDB disposait actuellement d’un port BI, qui prenait en charge Tableau, Qlik et Power BI, mais on dit que c’est un interface utilisateur plus riche plus proche de la véritable sémantique SQL pour une intégration plus étroite wi e cibles centrées sur SQL », a déclaré Henschen.
Optimisation pour les architectures d’applications contemporaines
Afin de prendre en charge les architectures d’applications contemporaines, MongoDB a publié des mises à jour de ses Atlas Serverless service et ajouté une nouvelle intégration Vercel et une toute nouvelle API d’information, pour n’en nommer que quelques fonctions.
La combinaison de Vercel permettra aux équipes utilisant la plate-forme de Vercel de développer, prévisualiser et expédier des sites Web et des applications à commencer plus rapidement avec MongoDB Atlas comme base de données principale, a déclaré l’entreprise.
Les développeurs pourraient également utiliser le marché des intégrations de Vercel pour publier de tout nouveaux cas d’utilisation Web sur Atlas sans aucune configuration et commencer rapidement à construire avec documents qui correspondent directement à leur code, a-t-il déclaré.
Afin d’aider à accélérer les cycles de développement, l’entreprise a publié une toute nouvelle fonctionnalité appelée synchronisation de cluster à cluster. Cet outil, selon l’entreprise, peut fournir une synchronisation continue des données des clusters MongoDB dans tous les environnements, que ce soit dans Atlas, dans le cloud personnel, sur site ou en périphérie.
Les fonctionnalités de synchronisation facilitent la migration vers le cloud
La synchronisation cluster à cluster permet aux utilisateurs de migrer facilement des données vers le cloud, de produire des environnements de test et d’analyse dédiés, et de prendre en charge les exigences de résidence des informations, y compris l’entreprise.
Pour aider à soulager la gestion des applications mobiles, MongoDB a lancé un tout nouvel outil appelé Atlas Device Sync, qui relie une base de données back-end entièrement gérée dans Atlas à l’outil de synchronisation des applications cloud Realm de l’entreprise.
Le La société a déclaré qu’elle avait également inclus une nouvelle alternative Flexible Sync qui accorde un contrôle granulaire sur les informations synchronisées avec les applications utilisateur au moyen de questions conviviales en langue maternelle et d’autorisations hiérarchiques.
Afin de d Pour augmenter les frais généraux opérationnels, MongoDB a en fait publié une toute nouvelle fonction appelée Data API. L’API de données offre aux concepteurs un moyen d’étendre les données d’Atlas à d’autres applications et services dans le cloud ou à leurs architectures sans serveur, a-t-il déclaré.
Interroger des informations chiffrées
En partant du principe que les options de chiffrement de fichiers existantes pour les données en transit et au repos ne sont pas en mesure de sécuriser les informations sensibles en cours d’utilisation, MongoDB utilise désormais un nouveau service appelé Queryable Encryptions, en raison de diverses normes réglementaires en matière de confidentialité.
Dans le cadre du service, qui est offert en avant-première, les clients MongoDB peuvent crypter les données sensibles du côté client, les stocker sous forme de données cryptées entièrement aléatoires côté serveur de base de données et exécuter des questions expressives sur les informations cryptées, les dirigeants de l’entreprise a écrit dans un post.
Selon l’entreprise, les données restent cryptées à tout moment dans la base de données, constituée en mémoire et dans le CPU, et les secrets ne quittent jamais l’application et ne sont pas accessibles par le serveur de base de données.
La toute nouvelle fonction ion permettra aux développeurs d’interroger des données cryptées et délicates sans affecter l’efficacité, sans aucune expérience en cryptographie requise, a déclaré l’entreprise, ajoutant que le cryptage des fichiers est basé sur les primitives cryptographiques du NIST (l’Institut national américain des normes et de l’innovation).
Ces primitives devraient fournir une défense solide contre les attaques contre la base de données, composée d’experts en risques, d’administrateurs extrêmement privilégiés et de personnel d’infrastructure cloud, a déclaré l’entreprise.
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