我們現在已經超過三個月進入 MongoDB.local 世界巡迴演 出，今年六月初在 紐約 開始 。 從那時起，我們繼續引入產品增強功能和新功能，從 適用於 VS 程式碼的 MongoDB GA 到 MongoDB 7.0 和 可 查詢 加密。今天，我很高興能與大家分享我們今天 早上在 倫敦發布會 上最近發布的產品重點。
使用 MongoDB 進行建置的高效智慧型開發人員體驗
我們一直致力於提供最佳的開發人員體驗，因為我們知道開發人員時間是任何組織中最珍貴的商品之一。 當我們查看開發人員每天執行的最常見任務時，我們認識到兩個需要改進的領域：使針對 Atlas 的開發更有效率，並使編寫 MongoDB 查詢變得更加容易。
我們希望為開發人員提供最符合人體工學的方式，讓他們能在整個旅程中使用 MongoDB Atlas。 對於許多開發人員來說，這一旅程從本地與 MongoDB 合作開始，然後再遷移到雲端-這就是為什麼我們要投資於出色的本地開發體驗的原因。 從今天開始，開發人員可以使用 Atlas CLI 來管理本機開發環境，體驗與雲端中的 Atlas 叢集相同。
除了可以輕鬆部署和管理開發實例之外，我們還希望將開發人員數據平台的廣泛性帶到本地環境中。 全新 Atlas CLI 體驗提供公開預覽版，也隨附整合式 Atlas Search 和 Atlas Vector Search，讓開發人員可以在開發工作流程中建立和管理搜尋索引和查詢。 隨著我們持續為 Atlas 的服務打造從沙盒到測試和生產的無縫體驗，這是未來更多投資的第一個項目。
我們想要解決的另一個問題是速度，我們很高興能夠使用生成式 AI 技術來引入多種全新 的 智慧型開發人員體驗。查詢資料應該很簡單，就像用一種對您來說很自然的語言提出問題一樣簡單。開發人員現在可以用簡單的英語和 指南針 Compass ，我們的 MongoDB 的 GUI，將在 MongoDB 的查詢語言語法中生成相應的查詢。從簡單的查詢到更複雜的彙總，這種體驗將減少學習 MongoDB 查詢語言的摩擦，並幫助開發人員更快地迭代和構建新功能。 我們也推出 Atlas Charts 的全新語言介面， 讓開發人員可以輕鬆地將 MongoDB 中的資料視覺化，以及我們 文件 資源的 AI 聊天機器人 。
對於從使用關聯式資料庫到使用 MongoDB 的遷移過程的客戶來說，最困難且最重要的步驟之一就是轉換數百個查詢和應用程式程式碼 (如果不是數千個)。 關聯式移轉器中的 SQL 查詢轉換現已提供私人預覽功能，可將查詢和預存程序大規模轉換為 MongoDB 查詢語言語法，將資源從查詢建立轉移到檢閱和實作。
在任何地方執行 MongoDB-從邊緣到雲端
MongoDB 從一開始就引以為傲的其中一個好處是隨時隨地使用它進行建置的靈活性-在本機電腦上進行開發，跨多個公有雲、內部部署或私有雲，甚至在移動和邊緣設備上進行全面管理。 隨著行動性和物聯網對各行業的營運變得越來越重要，其中一項關鍵要求就是能夠跨環境同步和移動資料。 今天，我們很高興宣佈推出 Atlas for the Edge，讓資料處理和儲存功能更接近最需要的地方，就在產生資料的地方。
透過可在任何地方部署的 Atlas Edge Server 並內建衝突解決方案，客戶可以輕鬆建立中樞和支點架構，為需要超低延遲或較重運算的客戶體驗提供支援，而且在接近產生資料的地方。 從製造業到零售業，再到醫療保健，Atlas for the Edge 都能讓客戶在公有雲、內部部署或邊緣運算位置，以及感測器和裝置，發掘更多仰賴連線資料層的使用案例。
使用開發人員資料平台建置下一代 AI 支援的應用程式
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自今年早些時候公開預覽公佈以來，我們對 Atlas Vector Search 有很多興趣，特別是在為採用生成 AI 支援的應用程式建置 RAG (擷取增強一代) 架構方面。 從新創公司到成熟的公司，客戶都渴望在現代化、可高擴展性和高效能平台的後盾下建置更智慧的應用程式。 將向量嵌入與原始碼和中繼資料一起儲存的功能，簡化了開發人員如何在新的和現有的應用程式中建置 GenAI，而且隨著 $VectorSearch 彙總階段的引入，可以更輕鬆地使用 MongoDB 查詢語言來預先篩選和調整結果，所有這些都在 Atlas 上的單一平台上。
最後，我們認識到有必要為開發人員提供實用資源來擴展他們的技能和知識。 除了 MongoDB 大學提供的新內容之外，我們還宣布了 MongoDB 出版社，這是一種發布有關 MongoDB 的技術和領導知識的媒介。 前兩本書是關於聚合和掌握 MongoDB 7.0。 我們還在我們的網站上添加了一個解決方案庫，其中包含由行業垂直行業組織的使用案例，以展示我們的開發人員數據平台可能發生的藝術。