Heute haben wir auf MongoDB.live die allgemeine Verfügbarkeit von MongoDB Atlas Data Lake angekündigt, einem serverlosen, skalierbaren Abfragedienst, mit dem Sie Daten in AWS S3 und MongoDB Atlas direkt vor Ort abfragen und analysieren können.
MongoDB Atlas Data Lake wurde auf der MongoDB World 2019 als neues Mitglied der MongoDB Atlas-Familie in der öffentlichen Betaversion veröffentlicht. Es wurde entwickelt, um das flexible Dokumentmodell, die Abfragesprache und die Tools von MongoDB in den Bereich der Data Lakes zu bringen. Im letzten Jahr haben wir erstaunliches Feedback erhalten, eine Menge Tests durchgeführt und die Fähigkeiten der Plattform iteriert. Heute um MongoDB.live , freuen uns, Ihnen mitteilen zu können, dass es allgemein verfügbar (GA) mit verbesserter Leistung und einer Reihe neuer Funktionen ist – wir sind zuversichtlich, dass es jetzt für Ihre Produktionsworkloads bereit ist.
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Darüber hinaus kündigen wir Atlas Online Archive als Beta-Funktion für Atlas-Cluster an, die von Atlas Data Lake unterstützt werden. Online Archive bietet eine einfache und automatisierte Möglichkeit, Ihre Daten in vollständig verwalteten Datenbanken und Cloud-Objektspeichern zu schichten und über einen einzigen Endpunkt abzufragen. Erfahren Sie mehr über die wichtigsten Funktionen Hier .
Atlas Data Lake ist eine mandantenfähige On-Demand-Abfrageverarbeitungs-Engine, mit der Sie die MongoDB Query Language (MQL) für Cloud-Objektspeicherdaten in mehreren Formaten verwenden können, darunter JSON, BSON, CSV, TSV, Avro, ORC und Parquet. Die Daten werden bei Bedarf ohne Infrastruktureinrichtung und ohne zeitaufwändige Transformationen, Vorverarbeitung oder Metadatenverwaltung analysiert. Sie müssen kein Schema vordefinieren, sodass Sie schneller mit Ihren Daten arbeiten können.
Unter der Haube stellt Atlas Data Lake mehrere Rechenknoten bereit, um Abfragen für die Zieldaten zu verarbeiten. Knoten arbeiten parallel in der Region, die den Daten am nächsten ist, um eine schnelle Verarbeitung zu ermöglichen und den Datentransfer zu minimieren. Das Framework zum Ausführen von Abfragen basiert auf Map-Reduce und enthält viele spezifische Anpassungen, um die Leistung zu verbessern und die Kosten zu senken.
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Neben der allgemeinen Verfügbarkeit des Produkts freuen wir uns, die folgenden neuen Funktionen ankündigen zu können:
Atlas Data Lake kann jetzt unterstützen Verbundabfragen mit Atlas-Clustern als Datenquellen zusätzlich zu Cloud-Objektspeicherdaten. Das bedeutet, dass Sie sowohl Ihre Live-Cluster-Daten als auch historische Cloud-Objektspeicherdaten in virtuellen Datenbanken und Sammlungen auf Atlas Data Lake kombinieren können. Abfragen können auf Sammlungen aus bestimmten Clustern, Sammlungen basierend auf Cloudobjektdaten oder Sammlungen abzielen, die eine Vereinigung von Daten sind, die sowohl in einem Cluster als auch in einem Objektspeicher leben. Dies kann für analytische Workloads oder als Komponente in einer Data-Tiering-Strategie verwendet werden.
$out to S3- und Atlas-Cluster gibt Ihnen die Möglichkeit, die Ergebnisse Ihrer Aggregationen auf Ihrer bevorzugten Speicherebene zu speichern. $out an Atlas verhält sich so, wie Sie es heute in einem MongoDB Atlas-Cluster erwarten würden, kann jedoch Atlas, S3 oder beides als Datenquelle verwenden. $out zu S3 Andererseits ist eine neue Funktion einzigartig für Atlas Data Lake. Es ermöglicht Ihnen, Daten zurück in den AWS S3-Speicher zu schreiben, der automatisch für die zukünftige Leseleistung für bestimmte Parameter optimiert wird, wenn sie über Atlas Data Lake abgefragt werden.
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Beta-Unterstützung für SQL durch Atlas Data Lake soll die Nutzung des gesamten MongoDB-Ökosystems für Benutzer vereinfachen, die SQL benötigen oder bevorzugen. Darüber hinaus werden wir einen JDBC-Treiber bereitstellen, mit dem Benutzer alle ihre bevorzugten Datenvisualisierungs-, Data-Science- oder Machine-Learning-Tools, die auf SQL basieren, mit ihren Atlas Data Lakes verbinden können.
Atlas Data Lake ist weiterhin Teil der MongoDB Cloud-Plattform, sodass Sie die MongoDB-Treiber und -Tools, mit denen Sie bereits vertraut sind, verwenden und über die Atlas-Benutzeroberfläche verwalten können. Um zu beginnen, für MongoDB Atlas anmelden und bringen Sie Ihren eigenen S3-Bucket oder eine beliebige HTTP-URL mit, die auf eine Datei verweist, um Abfragen auszuführen. Sie können es heute in Aktion sehen mit einem interaktive Demo-Anleitung . Ich empfehle Ihnen dringend, die neuen Features und Funktionen zu erkunden, die wir veröffentlicht haben, die es einfacher denn je machen, Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen, egal wo sie sich befinden. Wir können es kaum erwarten zu sehen, was Sie damit bauen!
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MongoDB Atlas Data Lake ist jetzt allgemein verfügbar!
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