今天，我們很高興宣布 Atlas 流處理的私人預覽！
世界的節奏越來越快，您的應用程序需要跟上。 回應式、事件驅動型應用程式為您的客戶帶來生動的數位體驗，並加速取得企業洞察和採取行動的時間。 想想：
-
旦您的使用者傳送狀態變更，就會立即通知使用者，
-
在付款處理期間阻止欺詐交易
-
在產生感測器遙測時進行分析，以便在成本高昂的中斷之前偵測和修復潛在的設備故障。
在這些範例中，資料會隨著秒的刻度而失去其值。 它需要不斷查詢和採取行動，並具有低延遲。 為此，開發人員越來越多地轉向由串流資料推動的事件驅動型應用程式，以便他們能夠立即做出反應並回應周圍不斷變化的世界。 Atlas 串流處理可協助開發人員更快轉移至事件驅動型應用程式。
多年來，開發人員已經採用了 MongoDB 資料庫，因為他們喜歡文件模型的靈活性和易用性，以及 MongoDB Query API，它允許他們使用資料作為程式碼。 這些基本原則可大幅消除開發軟體和應用程式的摩擦。 現在，我們將這些相同的原則帶入串流資料。 Atlas 串流處理正在重新定義開發人員的體驗，以處理複雜的高速資料流、快速變化的資料，並統一開發人員如何處理動態和靜態資料。
雖然現有的產品和技術為串流和串流處理提供了許多創新，但我們認為 MongoDB 自然非常適合幫助開發人員解決一些關鍵的挑戰。 這些挑戰包括使用可變、大量和高速資料的困難；學習新工具、語言和 API 的情境開銷；以及透過點式技術引入複雜應用程式堆疊中的額外作業維護和碎片化。
介紹阿特拉斯流處理
Atlas 串流處理能夠處理複雜資料的高速串流，為開發人員提供一些獨特的優勢：
-
它建立在文件模型之上，可在處理事件串流中常見的巢狀和複雜資料結構時提供彈性。 這樣可以減輕預處理步驟的需求，同時允許開發人員自然輕鬆地處理具有複雜結構的資料。 就像數據庫允許的那樣。
-
它統一了跨所有資料的工作經驗，提供跨 API、查詢語言和工具的單一平台，以處理豐富、複雜的串流資料以及資料庫中重要的應用程式資料。
-
它在 MongoDB Atlas 中完全管理，建立在一組已經強大的整合式服務之上。 只要幾個 API 呼叫和程式碼行，您就可以在任何主要雲端供應商中建立串流處理器、資料庫和 API 服務層。
阿特拉斯流處理如何工作？
阿特拉斯流處理連接到您的關鍵數據，無論是生活在 MongoDB 中（通過變化流）還是在事件流平台，如 Apache Kafka。 開發人員可以使用 Kafka 線路通訊協定，輕鬆無縫地連接至協定雲端、亞馬遜 MSK、Redpanda、Azure 事件中樞或自我管理的卡夫卡。 透過與原生 Kafka 驅動程式整合，Atlas 串流處理可在其基礎上提供低延遲的原生效能。
除了我們與 Confluent 的長期策略合作夥伴關係之外，我們也很高興在推出時宣布與 AWS、微軟、Redpanda 和谷歌的合作夥伴關係。
Atlas 串流處理會提供 3 項所需的關鍵功能，將串流資料轉變為與眾不同的客戶體驗。 讓我們通過這些一個接一個。
連續處理
接下來，Atlas 串流處理為開發人員提供強大的原生機制，以處理可能導致應用程式破壞的不正確資料問題。 潛在問題包括將不準確的結果傳遞給應用程序，數據丟失和應用程序停機。 Atlas 串流處理解決了這些問題，確保串流資料可以在事件驅動的應用程式之間可靠地處理和共用。
阿特拉斯流處理：
-
提供「連續結構描述驗證」，以便在處理之前檢查事件是否正確形成，例如拒絕缺少欄位或包含無效值範圍的事件
-
偵測郵件損毀
-
偵測錯過處理視窗的延遲到達資料。
Atlas 串流處理管線可以使用整合式無效字母佇列 (DLQ) 來設定，將失敗驗證的事件路由至其中。 這避免了開發人員必須構建和維護自己的自定義實現。 可以快速調試問題，同時將導致整個應用程序丟失或損壞數據的風險降至最低。
連續合併
然後，您處理的資料可以持續實體化到 Atlas 資料庫集合中維護的視圖中。 我們可以將此視為推送查詢。 應用程式可以使用 MongoDB 查詢 API 或 Atlas SQL 介面從檢視中擷取結果 (透過提取查詢)。 持續將更新合併到集合中是一種非常有效的方法，可以維護資料的全新分析檢視，支援自動化和人工決策和行動。 除了具體化視圖之外，開發人員還可以靈活地將處理的事件發佈回 Apache Kafka 等串流系統。
建立串流處理器
讓我們向您展示在 MongoDB 地圖集中構建流處理器是多麼容易。 透過 Atlas 串流處理，您可以針對資料庫熟悉的串流處理器使用相同的彙總管線語法。 下面我們將展示一個從頭到尾的簡單流處理實例。 它只需要幾行代碼。
首先，我們將撰寫一個彙總管線來定義資料來源、執行驗證以確保資料不是來自 localhost/127.0.0.1 IP 位址、建立翻滾視窗以每分鐘收集分組的訊息資料，然後將新處理的資料合併到 Atlas 中的 MongoDB 集合中。
然後，我們將創建一個名為「網絡攻擊」的流處理器，指定我們新定義的管道 p 以及 dlq 作為參數。 這將執行我們所需的處理，並通過使用無效字母隊列（DLQ），將安全地存儲任何無效數據，以便稍後檢查，調試或重新處理。
最後，我們可以啟動它。 這就是在 MongoDB 地圖集中構建流處理器所需的全部內容。
請求私人預覽
我們很高興能把這個產品交到你手中，看看你用它打造了什麼。 進一步了解 Atlas 串流處理，並在這裡要求提早存取，以便在私人預覽開放給開發人員時參與。
新到蒙古數據庫？ 立即註冊 MongoDB 地圖集，立即免費開始使用。
安全港
針對我們的產品描述的任何特性或功能的開發、發行和時間均由我們全權酌情決定。 這些資訊僅用於概述我們的一般產品方向，不應依賴於做出購買決定，也不是承諾、承諾或法律義務提供任何材料、代碼或功能。