¡Atlas Stream Processing ya está disponible de forma general!

Estamos encantados de anunciar que Atlas Stream Processing, la forma nativa de MongoDB de procesar datos de flujos, ya está disponible de forma general, lo que permite a los desarrolladores crear rápidamente aplicaciones receptivas e impulsadas por eventos.

Nuestro equipo pasó los últimos dos años definiendo una visión y creando un producto que se apoya en las fortalezas de MongoDB para superar los difíciles desafíos del procesamiento de flujos. Después de una década de crear productos de procesamiento de flujos fuera de MongoDB, estamos utilizando todo lo que hace que MongoDB sea único y diferente (como la API de consultas, el poderoso marco de agregación y el modelo de documentos y su flexibilidad de esquema) para crear una experiencia increíble para los desarrolladores.

Es un nuevo enfoque para el procesamiento de flujos y, según los comentarios de muchos de ustedes en nuestra comunidad, es la mejor manera de hacerlo para la mayoría de los desarrolladores.

Veamos qué hay de nuevo.

¿Qué hay de nuevo en la disponibilidad general?

1. Preparación para la producción:
   Listo para soportar sus cargas de trabajo de producción, asegurando un procesamiento de flujo confiable y escalable para sus aplicaciones críticas.

2. Compatibilidad con la colección Time Series:
   Emita resultados del procesador en colecciones Time Series. Haga el procesamiento previo de los datos de forma continua mientras los guarda para poder acceder a ellos más adelante en un tipo de colección disponible en MongoDB Atlas creada explícitamente para almacenar de manera eficiente y consultar datos de time-series.

3. Niveles de desarrollo y producción:
   Además del nivel de clúster SP30 disponible durante la vista previa pública, estamos introduciendo un nivel SP10 para proporcionar flexibilidad y una opción rentable para casos de uso exploratorios y cargas de trabajo de procesamiento de flujos de bajo tráfico.

4. Compatibilidad mejorada con Kafka:
   La compatibilidad adicional con los encabezados Kafka permite que las aplicaciones proporcionen más metadatos junto con los datos de eventos. Son útiles para varios casos de uso de procesamiento de flujos (por ejemplo, mensajes de enrutamiento, procesamiento condicional y más).

5. Acceso de mínimo privilegio:
   Los usuarios de la base de datos de Atlas pueden conceder acceso a las instancias de procesamiento de flujos y habilitarlo solo para aquellos que lo necesiten.

6. Alertas del procesador de flujos:
   Obtenga información y visibilidad sobre el estado de sus procesadores de flujos mediante al crear alertas de fallas. Los métodos admitidos para alertar incluyen correo electrónico, SMS, plataformas de monitoreo como Datadog y más.

¿Por qué elegir Atlas Stream Processing?

Atlas Stream Processing aporta la potencia y flexibilidad del modelo de documentos y la API de consultas de MongoDB al desafiante espacio del procesamiento de flujos. Con Atlas Stream Processing, los desarrolladores pueden:

• Gestionar sin esfuerzo estructuras de datos complejas y cambiantes.

• Emplear la conocida API de consultas de MongoDB para procesar datos de flujos.

• Integrarlo a la perfección con MongoDB Atlas.

• Beneficiarse de un servicio totalmente gestionado que elimina los gastos generales.

Lo más destacado por los clientes

Lea lo que dicen los desarrolladores sobre Atlas Stream Processing:

¿Qué se viene para Atlas Stream Processing?

Estamos introduciendo rápidamente nuevas características y funcionalidades para garantizar que MongoDB ofrezca una experiencia de procesamiento de flujos de categoría mundial para todos los equipos de desarrollo. En los próximos meses, puede esperar ver:

1. Compatibilidad avanzada con redes:
   Compatibilidad para Peering de VPC con clústeres de Kafka para equipos que requieren más capacidades de red.

2. Compatibilidad ampliada con cloud:
   Compatibilidad con todas las clouds disponibles en Atlas Data Federation.

3. Compatibilidad ampliada con proveedores de cloud:
   Compatibilidad con Microsoft Azure.

4. Compatibilidad ampliada con fuentes y sumideros de datos:
   Todavía no estamos anunciando detalles sobre fuentes y destinos adicionales, pero tenemos planes de expandirnos más allá de las bases de datos Kafka y Atlas en los próximos meses. Háganos saber qué fuentes y destinos necesita, y lo tendremos en cuenta en nuestra planificación.

5. Métricas y observabilidad más completas:
   Compatibilidad con una visibilidad ampliada de sus procesadores de flujos para ayudar a simplificar el monitoreo y la resolución de problemas.

6. Flexibilidad de implementación con HashiCorp Terraform:
   Compatibilidad para administrar instancias de Atlas Stream Processing y conexiones de registro de flujos de Atlas con Terraform. Esta integración ayuda a habilitar un pipeline de CI/CD sin problemas, lo que mejora la eficiencia operativa con la infraestructura como código. Además, en breve publicaremos un blog sobre cómo dar los primeros pasos con Atlas Stream Processing y Terraform.

Entonces, ya sea que esté buscando procesar datos de sensores de alta velocidad, analizar continuamente datos de clientes para brindar experiencias personalizadas o hacer un mantenimiento predictivo para aumentar las ganancias y reducir los costos, Atlas Stream Processing se encarga de ello. Únase a los cientos de equipos de desarrollo que ya están creando con Atlas Stream Processing. Manténgase a la espera de más noticias y ¡buena suerte en su proceso de creación!