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Atlas Stream Processing è ora disponibile!

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Siamo entusiasti di annunciare che Atlas Stream Processing, il metodo nativo di MongoDB per elaborare i dati in streaming, è ora disponibile a livello generale, consentendo agli sviluppatori di creare rapidamente applicazioni reattive e basate sugli eventi.

Il nostro team ha dedicato gli ultimi due anni a definire una visione e a creare un prodotto che si basi sui punti di forza di MongoDB per superare le difficili sfide dello stream processing. Dopo un decennio di creazione di prodotti di stream processing al di fuori di MongoDB, stiamo utilizzando tutto ciò che rende MongoDB unico e differenziato, ovvero l'API query e il potente framework di aggregazione, nonché il document model e la flessibilità dello schema, per creare un'esperienza straordinaria per gli sviluppatori.

È un nuovo approccio allo stream processing e, in base al feedback di molti dei membri della nostra community, è il modo migliore per farlo per la maggior parte degli sviluppatori.

Diamo un'occhiata alle novità.

Novità generalmente disponibili

Graphic calling out the new features in general availability. Under the Dev Experience Improvements category, there is
  1. Prontezza per la produzione:
    pronto a supportare i carichi di lavoro di produzione, garantendo uno stream processing affidabile e scalabile per applicazioni mission-critical.

  2. Supporto per le collection di Time Series:
    emetti i risultati del processore nelle collection di Time Series. Pre-elabora i dati in modo continuo salvandoli per l'accesso cronologico in un secondo momento in un tipo di collection disponibile in MongoDB Atlas creato appositamente per archiviare in modo efficiente ed eseguire query sui dati delle time-series.

  3. Livelli di sviluppo e produzione:
    oltre al livello cluster SP30 disponibile durante la public preview, stiamo introducendo un livello SP10 per offrire flessibilità e un'opzione conveniente per casi d'uso esplorativi e carichi di lavoro di Atlas Stream Processing a basso traffico.

  4. Supporto Kafka migliorato:
    il supporto aggiunto per le intestazioni Kafka consente alle applicazioni di fornire metadati aggiuntivi insieme ai dati degli eventi. Sono utili per diversi casi d'uso di stream processing (ad esempio, instradamento di messaggi, elaborazione condizionale e altro).

  5. Accesso con privilegio minimo:
    gli utenti del database Atlas possono concedere l'accesso alle istanze di stream processing e abilitare l'accesso solo a chi ne ha bisogno.

  6. Avvisi del processore dello stream:
    ottieni insight e visibilità sull'integrità dei processori di stream creando avvisi per quando si verifica un errore. I metodi supportati per gli avvisi includono e-mail, SMS, piattaforme di monitoraggio come Datadog e altro ancora.

Perché Atlas Stream Processing?

Atlas Stream Processing porta la potenza e la flessibilità del modello di documenti e dell'API Query di MongoDB nell'impegnativo spazio di stream processing. Con Atlas Stream Processing, gli sviluppatori possono:

  • Gestire facilmente strutture di dati complesse e in rapida evoluzione

  • Utilizzare la familiare MongoDB Query API per elaborare i dati in streaming

  • Si integra perfettamente con MongoDB Atlas

  • Approfitta di un servizio completamente gestito che elimina i costi generali

Punti salienti per il cliente

Leggi cosa dicono gli sviluppatori di Atlas Stream Processing:

In Acoustic, il nostro obiettivo principale è fornire ai marchi insight comportamentali che consentano loro di creare esperienze del cliente coinvolgenti e personalizzate. A tal fine, la nostra piattaforma Acoustic Connect deve essere in grado di elaborare e gestire in modo efficiente milioni di segnali di marketing, comportamentali e dei clienti nel momento in cui si verificano. Con Atlas Stream Processing, i nostri ingegneri possono sfruttare le competenze che hanno già maturato lavorando con i dati in Atlas per elaborare continuamente nuovi dati, garantendo ai nostri clienti l'accesso a insight sui consumatori in tempo reale.

John Riewerts, EVP, Engineering di Acoustic

Atlas Stream Processing ci consente di elaborare, convalidare e trasformare i dati prima di inviarli alla nostra architettura di messaggistica in AWS, alimentando aggiornamenti basati sugli eventi in tutta la nostra piattaforma. L'affidabilità e le prestazioni di Atlas Stream Processing hanno aumentato la nostra produttività, migliorato l'esperienza degli sviluppatori e ridotto i costi dell'infrastruttura.

Cody Perry, Ingegnere software, Meltwater

Cosa riserva il futuro per Atlas Stream Processing?

Graphic calling out some of the things that are ahead for Atlas Stream Processing, including more regions, advanced networking, additional sources & sinks, and richer metrics & observability

Stiamo introducendo rapidamente nuove caratteristiche e funzionalità per garantire che MongoDB offra un'esperienza di stream processing di livello mondiale per tutti i team di sviluppo. Ecco le novità previste nei prossimi mesi:

  1. Supporto di rete avanzato:
    supporto per VPC Peering su cluster Kafka per i team che richiedono ulteriori funzionalità di rete

  2. Supporto ampliato per le regioni cloud:
    supporto per tutte le regioni cloud disponibili in Atlas Data Federation

  3. Supporto esteso per i provider cloud:
    supporto per Microsoft Azure

  4. Supporto esteso per origini dati e sink:
    non stiamo ancora annunciando dettagli su origini e sink aggiuntivi, ma abbiamo in programma di espanderci oltre i database Kafka e Atlas nei prossimi mesi. Comunicaci quali fonti e sink sono necessari e li terremo in considerazione nella nostra pianificazione

  5. Parametri e osservabilità più ricchi:
    supporto per una maggiore visibilità negli stream processor per semplificare il monitoraggio e la risoluzione dei problemi

  6. Flessibilità di implementazione con Terraform:
    supporto per la gestione delle istanze di Atlas Stream Processing e delle connessioni Atlas Stream Registry con Terraform. Questa integrazione consente di abilitare una pipeline CI/CD senza soluzione di continuità, migliorando l'efficienza operativa con l'infrastruttura come codice. Inoltre, nel prossimo futuro troverai un blog dedicato su come iniziare con Atlas Stream Processing e Terraform.

Quindi, se vuoi elaborare dati provenienti da sensori ad alta velocità, analizzare costantemente i dati dei clienti per offrire esperienze personalizzate o eseguire manutenzione predittiva per aumentare i rendimenti e ridurre i costi, Atlas Stream Processing è la soluzione che fa per te. Unisciti alle centinaia di team di sviluppo che già creano con Atlas Stream Processing. Continua a seguirci per scoprire di più a breve e buon sviluppo.

Accedi subito o dai un'occhiata al nostro tutorial introduttivo per iniziare.


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