MongoDB Atlas支持更多編程語言,使用基礎(chǔ)設(shè)施即代碼簡(jiǎn)化在AWS上的資源部署

全新的Kotlin Driver for MongoDB讓開發(fā)者能夠用Kotlin編程語言在MongoDB上構(gòu)建服務(wù)器端應(yīng)用程序

MongoDB Atlas Kubernetes Operator讓容器化應(yīng)用程序的使用更簡(jiǎn)單,可通過單一指令導(dǎo)入部署

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MongoDB支持的PyMongoArrow庫,讓數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者可以使用存儲(chǔ)在MongDB上的數(shù)據(jù)快速構(gòu)建現(xiàn)代應(yīng)用程序

北京,2023年6月27日——MongoDB(NASDAQ: MDB)于6月22日在MongoDB用戶大會(huì)紐約站上發(fā)布了全球最受歡迎的NoSQL數(shù)據(jù)庫多項(xiàng)新功能,助力開發(fā)者更快速、更輕松地構(gòu)建現(xiàn)代應(yīng)用程序。這些新功能包括:為使用基礎(chǔ)設(shè)施即代碼(IaC)在AWS上部署MongoDB Atlas,以及用Kotlin構(gòu)建服務(wù)器端應(yīng)用程序提供更多的編程語言支持;簡(jiǎn)化了MongoDB Atlas Kubernetes Operator功能;已全面推出的PyMongoArrow庫,讓用戶更高效地使用Python做數(shù)據(jù)分析。這些新功能的推出,進(jìn)一步體現(xiàn)了MongoDB的企業(yè)使命——將開發(fā)人員喜愛的工具集成到單一開發(fā)者數(shù)據(jù)平臺(tái)中來滿足開發(fā)人員的需求,全面助力開發(fā)人員更快、更輕松地構(gòu)建應(yīng)用程序。

憑借靈活的數(shù)據(jù)模型、新功能快速部署以及大規(guī)模性能,MongoDB Atlas成為了數(shù)以萬計(jì)客戶和數(shù)以百萬計(jì)開發(fā)者首選的開發(fā)者數(shù)據(jù)平臺(tái),為其應(yīng)用程序賦能。MongoDB Atlas 不僅讓開發(fā)者免去了基礎(chǔ)設(shè)施管理中的無差別繁瑣工作,還通過統(tǒng)一的開發(fā)者數(shù)據(jù)平臺(tái),實(shí)現(xiàn)了從概念到創(chuàng)新的快速實(shí)現(xiàn)。但在某些情況下,開發(fā)者則想將專用工具與MongoDB Atlas進(jìn)行結(jié)合,讓現(xiàn)有的工作流程更好地整合,更精準(zhǔn)地把控操作體驗(yàn)。例如,那些傾向于在AWS上使用基礎(chǔ)設(shè)施即代碼(IaC)配置MongoDB Atlas集群、構(gòu)建服務(wù)器端應(yīng)用程序的開發(fā)者,希望自行選擇編程語言;還有很多開發(fā)者想在特定的工作流程中用MongoDB Atlas命令行界面(CLI)執(zhí)行更多任務(wù);而另一些開發(fā)者,則想要更多編程語言用于數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和應(yīng)用程序驅(qū)動(dòng)分析。

新發(fā)布的功能和產(chǎn)品集成,為開發(fā)者構(gòu)建和迭代創(chuàng)意提供了最佳的體驗(yàn),也讓開發(fā)者不再受到開發(fā)工具的限制:

●為在AWS上部署MongoDB Atlas提供更多選項(xiàng): 開發(fā)者現(xiàn)在可以使用基礎(chǔ)設(shè)施即代碼(IaC)和AWS 云開發(fā)工具包(AWS CDK)創(chuàng)建、管理和更新MongoDB Atlas資源。MongoDB通過AWS CloudFormation Public Registry、AWS Partner Solution Deployments和AWS CDK為AWS上的IaC提供支持?，F(xiàn)在,除了JavaScript 和TypeScript外,開發(fā)人員還可以將 IaC 與 AWS CDK 結(jié)合使用,通過 C#、Go、Java 和 Python 管理 MongoDB Atlas 資源,從而使開發(fā)人員能夠更輕松地使用更廣泛的編程語言簡(jiǎn)化工作流程,并減少管理基礎(chǔ)設(shè)施所花費(fèi)的時(shí)間。

●擴(kuò)展了對(duì)服務(wù)器端Kotlin的編程語言支持: Kotlin Driver for MongoDB 現(xiàn)在允許開發(fā)人員使用 Kotlin 在 MongoDB 上構(gòu)建高性能的服務(wù)器端應(yīng)用程序。過去,開發(fā)人員使用MongoDB Realm Kotlin SDK進(jìn)行客戶端開發(fā),但面對(duì)服務(wù)器端開發(fā)時(shí),開發(fā)者就只能使用沒有MongoDB官方支持的、社區(qū)構(gòu)建的驅(qū)動(dòng)程序,或者編寫大量的自定義代碼。這就導(dǎo)致了更長(zhǎng)的軟件開發(fā)周期,應(yīng)用程序的可靠性也存在風(fēng)險(xiǎn)。現(xiàn)在,借助Kotlin Driver for MongoDB,開發(fā)人員可以使用Kotlin構(gòu)建服務(wù)器端應(yīng)用程序,為開發(fā)者帶來了極佳的應(yīng)用程序開發(fā)體驗(yàn),從而更快、更可靠地實(shí)現(xiàn)從創(chuàng)意到應(yīng)用程序上線。

●MongoDB Atlas Kubernetes Operator功能簡(jiǎn)化: 開發(fā)者通過MongoDB Atlas Kubernetes Operator管理項(xiàng)目和數(shù)據(jù)庫集群,能夠減少自動(dòng)配置和管理MongoDB Atlas的工作量,充分掌握容器化應(yīng)用程序開發(fā)帶來的優(yōu)勢(shì)。但開發(fā)者還需要一種更簡(jiǎn)單的方法來安裝和設(shè)置MongoDB Atlas Kubernetes Operator,從而減少阻礙,讓應(yīng)用程序管理更加簡(jiǎn)單快捷?，F(xiàn)在,通過MongoDB Atlas命令行界面(CLI),開發(fā)人員可以安裝MongoDB Atlas Kubernetes Operator、生成安全憑證,快速輕松地完成設(shè)置,降低操作成本;開發(fā)者還能通過單一指令導(dǎo)入現(xiàn)有的MongoDB Atlas項(xiàng)目和部署。這項(xiàng)新的增強(qiáng)功能極大地簡(jiǎn)化了開發(fā)人員將 Kubernetes 與 MongoDB Atlas 結(jié)合使用的方式,并通過容器使用速度的提升也讓工作流程得以簡(jiǎn)化。

●使用Python在MongoDB上更輕松地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析: 由MongoDB維護(hù)的開源PyMongoArrow庫現(xiàn)已全面推出。開發(fā)者和數(shù)據(jù)分析師可通過一個(gè)基于Python的分析堆棧,從MongoDB數(shù)據(jù)中獲取洞察,快速構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)應(yīng)用程序。想要構(gòu)建現(xiàn)代智能應(yīng)用程序,充分利用應(yīng)用驅(qū)動(dòng)分析,就需要利用從應(yīng)用程序數(shù)據(jù)中獲取的洞察見解,并將其“反哺”回應(yīng)用程序中,以實(shí)時(shí)調(diào)整業(yè)務(wù)邏輯。PyMongoArrow庫支持當(dāng)下的主流框架(如Apache Arrow Tables、Pandas DataFrames或Numpy Arrays等),能夠高效轉(zhuǎn)換存儲(chǔ)在MongoDB上的數(shù)據(jù)。隨著基于Python的分析堆棧需求的發(fā)展,PyMongoArrow庫也將獲得MongoDB的持續(xù)開發(fā)和支持。在PyMongoArrow的支持下,開發(fā)者、數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者能夠用Python更高效地操作和分析MongoDB上的數(shù)據(jù),減少軟件開發(fā)阻礙。

MongoDB首席產(chǎn)品官Sahir Azam表示:“MongoDB的長(zhǎng)期愿景是打造一個(gè)開發(fā)者數(shù)據(jù)平臺(tái),盡可能地為開發(fā)人員掃除阻礙,助力開發(fā)人員更輕松地做他們最擅長(zhǎng)的事情——構(gòu)建。廣大開發(fā)人員紛紛選擇MongoDB Atlas,是因?yàn)镸ongoDB Atlas正是這樣一個(gè)平臺(tái),讓開發(fā)人員能夠充分利用自身數(shù)據(jù),快速構(gòu)建應(yīng)用程序。我們不斷從開發(fā)人員那里聽到這樣的聲音,他們希望能夠在MongoDB Atlas上無縫使用更多工具。因此,順應(yīng)開發(fā)者需求,提供更好的開發(fā)體驗(yàn),也正是我們此次新功能發(fā)布的初衷?！?/p>

作為一家行業(yè)分析公司,RedMonk致力于讓企業(yè)了解開發(fā)人員、與開發(fā)人員攜手同行。RedMonk首席分析師Stephen O"Grady表示:"近年來,數(shù)據(jù)庫、開發(fā)和基礎(chǔ)設(shè)施工具的爆發(fā)式增長(zhǎng),讓開發(fā)人員掌握了越來越多的資源,隨之而來的是嚴(yán)重碎片化和低效開發(fā)人員體驗(yàn)。也有越來越多企業(yè)開始聚焦各類機(jī)會(huì),從而讓工作流程變得更高效、更整合。企業(yè)的決策層正在進(jìn)行這項(xiàng)投入,不僅僅是為了讓開發(fā)人員享受到高質(zhì)量、低阻礙的開發(fā)體驗(yàn);更因?yàn)閾碛辛烁咝У拈_發(fā)人員,就意味著更快速的產(chǎn)品迭代。而這正是提高企業(yè)整體速度的唯一最優(yōu)解。"

關(guān)于MongoDB

作為全球領(lǐng)先的開發(fā)者數(shù)據(jù)平臺(tái)公司,MongoDB賦能開發(fā)者,通過釋放軟件與數(shù)據(jù)潛能,推動(dòng)產(chǎn)業(yè)顛覆與重構(gòu)。MongoDB總部位于美國紐約,在全球100多個(gè)國家和地區(qū)擁有43,100多家客戶。自2007年以來, MongoDB數(shù)據(jù)庫平臺(tái)下載量達(dá)數(shù)億次,MongoDB University全球注冊(cè)用戶累計(jì)數(shù)百萬。

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