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MongoDB entend imprimer sa marque "au-delà des bases de données"

mardi 25 juin 2019

Il y a quelques jours, l’entreprise a dévoilé de nouveaux services et fonctionnalités cloud visant à « faciliter le traitement des données au-delà de la base ». Voici les versions bêtas de MongoDB Atlas Data Lake et MongoDB Atlas Full-Text Search.

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 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.

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. En intégrant MQL à MongoDB Atlas Data Lake, l’éditeur offre aux développeurs la possibilité d’utiliser le même langage de requête pour les données sur S3, ce qui rend les recherches plus simples et aussi plus économiques sur d’énormes volumétries de données.


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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.

Le Full-Text Search permetlui aux utilisateurs de filtrer, classer et trier leurs données pour en extraire rapidement les résultats les plus pertinents. Atlas Full-Text Search est basé sur Apache Lucene 8. Il intègre des 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.

Enfin, la version finale (GA) de MongoDB Charts, disponible sur Atlas et sur site, offre un moyen de créer des visualisations temps réel des données MongoDB.