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Datensilos auflösen: MongoDB startet neue Cloud-to-Mobile-Plattform

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Datensilos auflösen: MongoDB startet neue Cloud-to-Mobile-Plattform

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Mit den neuen Lösungen MongoDB 4.4, Atlas Data Lake, Atlas Search und MongoDB Realm will der Datenbankanbieter MongoDB Unternehmen dabei unterstützen, Daten übersichtlich zu organisieren. Zudem erhalten Entwickler bessere Möglichkeiten, mit Daten zu arbeiten – unabhängig von ihrer Quelle.
Datensilos

Quelle: MongoDB

  • MongoDB hat die Einführung der neuen Lösungen MongoDB 4.4, Atlas Data Lake, Atlas Searchund MongoDB Realm angekündigt.
  • Die Cloud-to-Mobile-Plattform MongoDB Cloud ermöglicht die Überwindung von Datensilos und fragmentierten APIs.
  • MongoDB Cloud  vereinfacht mit Atlas Data Lake und Atlas Search die moderne Dateninfrastruktur und erweitert Anwendungen mit Such- und Analysefunktionen für Daten.

MongoDB, Inc., Anbieter einer universal einsetzbaren Datenbankplattform, hat eine Reihe von Produktneuerungen angekündigt, die die MongoDB Cloud-Plattform umfasst und Entwicklern bessere Möglichkeiten bei der Arbeit mit Daten bieten. Die Einführung von MongoDB 4.4, die Verfügbarkeit von Atlas Data Lake, Atlas Searchund MongoDB Realm ermöglichen es Unternehmen mit der Cloud-to-Mobile-Plattform MongoDB Cloud, sich von Datensilos und fragmentierten APIs zu lösen.

Optimierte Datenverteilung für Entwickler

„Heutzutage wird von Entwicklern erwartet, dass sie eine Vielzahl von Technologien, Datenmodellen, APIs und Sprachen auf unterschiedlichen Systemen nutzen, um die Transaktions-, Such- und Analysefunktionen zu unterstützen, die Benutzer von modernen Anwendungen benötigen“, erklärt Dev Ittycheria, CEO von MongoDB. „Obgleich das Cloud Computing die Tech-Branche revolutioniert hat und nachweisliche Vorteile, wie unter anderem niedrige Einstiegskosten und unbegrenzte Skalierbarkeit mit sich bringt, haben die meisten Cloud-Migrationen lediglich die Komplexität und die Nachteile eines traditionellen Rechenzentrums nachgebildet. Mit MongoDB Cloud gehören Herausforderungen wie Datensilos und die Datenverteilung für Entwickler endlich der Vergangenheit an und sie können den Wert von Daten durch eine vereinheitlichte Entwicklungserfahrung wahrhaft erschließen.“

Datensilos: Moderne Datenbank für jede Arbeitsanforderung

Mit dem dokumentenorientierten Datenmodell von MongoDB können Entwickler Daten nach Belieben strukturieren – von umfangreichen hierarchischen Objekten über einfache Key/Value-Paare und -Tabellen bis hin zu verbundenen Graphs – und diese dann mit einer einzigen API abfragen. Dies liefert Entwicklern eine konsistente und hochproduktive Erfahrung für eine breit gefächerte Auswahl an Arbeitsanforderungen. Geschäftskritische Transaktions- und Analyseanwendungen werden bei führenden Unternehmen in Branchen wie Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Telekommunikation, Versicherungen und Spieleentwickler auf MongoDB ausgeführt.

Mit MongoDB 4.4 möchte der Anbieter Entwicklern auch weiterhin eine moderne Allzweckdatenbank bereitstellen. Die Dabenbank liefert die Funktionen und Verbesserungen, die der MongoDB-Community am wichtigsten waren. Das Ergebnis ist eine Datenbank, mit der Benutzer Transaktions-, Betriebs- und Analyseanwendungen schneller und effizienter als mit jeder anderen Datenbank erstellen können. Mit MongoDB 4.4 können Entwickler Anwendungen global skalieren und die Distribution von Daten jederzeit definieren und präzisieren, wenn sich die Anforderungen ändern. Gleichzeitig werden die technisch ausgereiftesten Latenz-, Ausfallsicherheits- und Sicherheitskontrollen der gesamten Cloud bereitgestellt. Hier die neuen Funktionen im Überblick:

  • Union: Ermöglicht Benutzern umfassendere und schnellere Analysen zur besseren Entscheidungsfindung und verringert gleichzeitig die Abhängigkeit von anfälligen ETL-Prozessen und kostenintensiven Data Warehouses.
  • Refinable Shard-Keys: Ermöglichen eine einfachere Skalierung von MongoDB, einschließlich der Möglichkeit, die Speicherorte von Daten jederzeit zu ändern, wenn Anwendungen und Geschäftsanforderungen dies erforderlich machen.
  • Hedged Reads: Bieten eine konsistente und prognostizierbare Leistung – selbst wenn einige Knoten (Nodes) möglicherweise nicht optimal funktionieren – indem Leseanfragen an mehrere Replika gesendet und die Ergebnisse an den Client zurückgegeben werden, sobald der schnellste Knoten antwortet.

Datensilos: Konsistente Erfahrung bei Suche und Analyse

Die MongoDB Cloud-Plattform vereinfacht mit Atlas Data Lake und Atlas Search die moderne Dateninfrastruktur, sie erweitert Anwendungen mit umfangreichen Sucherfahrungen und ermöglicht Analysefunktionen für Daten, die in einem Data Lake archiviert werden. Mit der MongoDB Query Language (MQL) und dem Datenmodell, das MongoDB bei Entwicklern so beliebt gemacht haben, können Benutzer mit Atlas Data Lake eine Abfrage ausführen und die Daten verfügen: Ganz gleich, ob es sich um Echtzeit-Transaktionsdaten in der globalen Atlas-Cloud-Datenbank, eine Relevanz-basierte Suchabfrage mit Atlas Search oder eine lang laufende analytische Abfrage zu Daten im Objektspeicher handelt. Mit MongoDB Cloud müssen Entwickler nicht mehr mühselig zwischen mehreren Technologien, Abfragesprachen und Datenmodellen hin- und herwechseln.

Datensilos
Die Funktionen der MongoDB Atlas Data Lake Architecture im Überblick. (Grafik: MongoDB)

Dank Atlas Data Lake können Benutzer mit nur wenigen Klicks über die MongoDB Atlas-Benutzeroberfläche bequem eine Verbindung zu ihren vorhandenen S3-Speicher-Buckets herstellen, um Abfragen auszuführen und ihre Daten mithilfe von MQL zu untersuchen. Atlas Data Lake ist komplett serverlos, sodass keine Infrastruktur zum Einrichten, Verwalten oder Optimieren erforderlich ist. Kunden zahlen lediglich für ausgeführte Abfragen, wenn sie aktiv mit den Daten arbeiten.

Mit Atlas Data Lake erhalten Benutzer folgende neuen Funktionen:

  • Atlas Online-Archiv: Daten werden über vollständig verwaltete Datenbanken und Cloud-Objektspeicher verteilt, wobei die Daten nahtlos über eine einzige Query abgefragt werden können. Durch die automatische Archivierung von Altdaten sparen Kunden Speicherkosten für Transaktionsdatenbanken und können diese Daten dennoch problemlos abfragen.
  • Federated Queries: Eliminieren die Kosten und die Komplexität des Verschiebens und Transformierens von Daten, indem Benutzer eine einzelne Abfrage über Atlas und Altdaten in Amazon S3 ausführen können und ein einziges Ergebnis erhalten.
  • Persistieren von Aggregationen zu Amazon S3 & Atlas: Bietet Benutzern mehr Flexibilität, um die Ergebnisse komplexer Aggregationen auf der bevorzugten Speicherebene zu sichern und neue datengesteuerte Erkenntnisse für Echtzeitanwendungen auf kostengünstige Weise bereitzustellen.

Suche nach Daten als Herausforderung für Entwickler

Suchen sind zu einem zentralen Thema für jede Anwendung geworden. Es bestehen dabei jedoch nach wie vor erhebliche Herausforderungen für den Entwickler und den Betrieb. Atlas Search ist mit einer konsistenten API tief in die Atlas-Cloud-Datenbank integriert, sodass Benutzer keine separate Suchmaschine starten und die Datenbewegung zwischen verschiedenen Datensilos synchronisieren müssen. Sobald Indizes mithilfe der Atlas-Benutzeroberfläche oder der API erstellt wurden, können Entwickler mithilfe von MQL komplexe Suchanfragen ausführen, was den Aufwand reduziert, Zeit und Geld spart.

„Es ist fast undenkbar, eine moderne Benutzererfahrung für Anwendungen ohne eine auf Relevanz basierende Suchfunktion zu erstellen. Leider ist dies immer noch eine komplexe Aufgabe, bei der Entwickler eine Suchdatenbank hochfahren, die Datensynchronisation aufrechterhalten und diese unabhängig von ihrer Kerndatenbank skalieren müssen“, so Sahir Azam, Chief Product Officer von MongoDB. „Atlas Search beseitigt all diese Probleme, indem es Entwicklern eine Suchmaschine bietet, die dieselbe Sprache und dasselbe Datenmodell wie die Kerndatenbank verwendet. Für MongoDB ist die Suche eine wesentliche Erweiterung der grundlegenden Ebene, auf der moderne Anwendungen basieren. Daher haben wir es Entwicklern so einfach gemacht. Fragen Sie einfach die Daten ab und lassen Sie uns den Rest erledigen.“

Datensilos: Mobile Datenbank synchronisiert mit Atlas

Benutzer gehen davon aus, dass moderne mobile Apps sehr reaktionsschnell und zuverlässig sind, offline oder mit inkonsistenter Netzwerk-Konnektivität arbeiten und Daten sofort synchronisieren, wenn Änderungen auf dem mobilen Client oder im Backend auftreten. Darüber hinaus erwarten sie, dass Anwendungen die Akkulaufzeit nicht belasten, nicht abstürzen oder eine übermäßige Menge an Netzwerkdaten benötigen. Infolgedessen sind Aufwand und Zeit, die für die Entwicklung großartiger mobiler Apps erforderlich sind, nicht unerheblich.

Im Jahr 2019 gab MongoDB die Übernahme der beliebten Open-Source-Plattform für mobile Datenbanken und Synchronisation Realm.io bekannt, um Entwicklern beim schnelleren Erstellen umfangreicher mobiler Anwendungen zu helfen. Das jetzt allgemein verfügbare MongoDB Realm lässt sich in die serverlose Plattform von MongoDB integrieren, um Entwicklern eine einheitliche und einfachere Möglichkeit zu bieten, um während des gesamten Anwendungslebenszyklus mit Daten zu arbeiten – vom Front- bis zum Backend.

Ein Beispiel für die Leistungsfähigkeit von MongoDB Realm ist die neue Funktion namens Realm Sync, welche die bidirektionale Datensynchronisation zwischen dem mobilen Client von Realm im Frontend und Atlas im Backend ermöglicht. Auf diese Weise können Daten ohne komplexe Konfliktlösung und Integrationscode nahtlos zwischen Geräten und der Sicherungsdatenbank geteilt werden. (sg)

Lesen Sie auch: App-Entwickler: Nur ein Drittel übernimmt Verantwortung für die Sicherheit von Anwendungen

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