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Actualité des entreprises

MongoDB imprime sa marque bien au-delà des bases de données

Publication: 21 juin

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Avec MongoDB Atlas Data Lake, MongoDB Atlas Full Text Search et la version GA de MongoDB Charts, les développeurs disposent aujourd’hui d’une plateforme data encore plus complète...
 

MongoDB, leader des plateformes data généralistes de nouvelle génération, a dévoilé aujourd’hui de nouveaux services et fonctionnalités cloud visant à faciliter le traitement des données au-delà de la base. Les versions bêtas de MongoDB Atlas Data Lake et MongoDB Atlas Full-Text Search offrent aux utilisateurs de nouvelles fonctionnalités incontournables dans un environnement MongoDB intégralement managé, sans infrastructure ni système supplémentaire à gérer. De son côté, la version GA de MongoDB Charts permet aux clients de créer des graphiques et schémas, mais aussi des tableaux de bord à intégrer directement dans des applications web pour des expériences utilisateurs encore plus engageantes.

Avec MongoDB Atlas Data Lake, les utilisateurs peuvent interroger rapidement les données en MQL (MongoDB Query Language) dans n’importe quel format sur S3, y compris JSON, BSON, CSV, TSV, Parquet et Avro. Le Full-Text Search permet aux utilisateurs de filtrer, classer et trier leurs données pour en extraire rapidement les résultats les plus pertinents. Ainsi, plus besoin de coupler la base de données avec un moteur de recherche externe qui multiplie par deux le nombre de systèmes à assimiler, gérer et faire évoluer. Enfin, la version finale (GA) de MongoDB Charts, disponible sur Atlas et sur site, offre un moyen simple et rapide de créer des visualisations temps réel des données MongoDB.

« Ces nouvelles fonctionnalités facilitent encore davantage le travail des données pour les développeurs sous MongoDB », affirme Dev Ittycheria, PDG de MongoDB. « Nous travaillons sans relâche pour aider les développeurs à gagner en productivité sans avoir à se préoccuper des problèmes d’infrastructure. C’est dans cette optique que nous avons mis au point des fonctionnalités comme Data Lake et Full-Text Search. Selon les prévisions d’IDC, le volume mondial de données devrait atteindre 175 zettaoctets d’ici 2025, dont 49 % seront hébergées dans le cloud public. Notre mission est d’aider les développeurs à travailler sur les données où qu’elles se trouvent, y compris dans les clouds publics et privés ».

Le MQL gagne encore du terrain

Si le MongoDB Query Language (MQL) plaît autant aux développeurs, c’est parce que son expressivité leur permet d’interroger les données comme ils le souhaitent, de simples recherches ou requêtes de plages à la création de pipelines sophistiqués pour les jointures, la géospatialisation, les parcours de graphes ou l’analyse et la transformation des données. En intégrant MQL à MongoDB Atlas Data Lake, nous offrons aux développeurs la possibilité d’utiliser le même langage de requête pour les données sur S3, ce qui rend les recherches plus simples et économiques sur d’énormes volumétries de données.

Offrez aux développeurs un Data Lake taillé pour le cloud

De plus en plus de données sont stockées dans le cloud. Mais avec la complexité de Hadoop et la rigidité des data warehouses traditionnels, il devient de plus en plus difficile et coûteux de valoriser ce riche capital de données.

Avec MongoDB Atlas Data Lake et la console MongoDB Atlas, il suffit de quelques clics pour octroyer l’accès à diverses classes de stockage S3, puis permettre aux utilisateurs de lancer des requêtes et d’explorer les données en MQL. Atlas Data Lake est une plateforme sans serveur : aucun matériel à installer, gérer ou optimiser. Quant aux utilisateurs, ils ne paient que pour les requêtes effectuées lorsqu’ils travaillent activement sur les données. La compatibilité de MongoDB Atlas Data Lake avec Google Cloud Storage et Azure Storage est prévue à terme.

Fini les recherches complexes avec Atlas Full-Text Search

Avec Atlas Full-Text Search basé sur Apache Lucene 8, vous bénéficiez de fonctionnalités améliorées de recherche textuelle dans les bases de données MongoDB managées, sans infrastructure ni système supplémentaire à gérer. Après avoir créé les index à l’aide de l’API ou de l’interface Atlas, les développeurs peuvent lancer des requêtes avancées en MQL, ce qui leur évite une forte débauche d’effort, de temps et d’argent.

Visualisez nativement les données MongoDB

Pour donner sens à d’énormes collections de données et les rendre plus accessibles aux utilisateurs, il est indispensable de pouvoir les visualiser dans des formats plus parlants comme les cartes, graphiques et autres tableaux de bord. Disponible en version sur site ou dans le cloud MongoDB Atlas, MongoDB Charts propose de nouvelles fonctionnalités puissantes :

- Graphiques intéégréés dans des applications web externes

- Visualisation de données géospatiales sur de nouvelles cartes

- Isolement des workloads pour gommer l’impact des requêtes analytiques sur les applications en production

http://www.mongodb.com/

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