La base de datos administrada en la nube de Atlas de MongoDB está enriquecida con un conjunto de capacidades de análisis y búsqueda que amplían las posibilidades de los desarrolladores para nuevos casos de uso de aplicaciones. El editor también revela con Queryable Encryption lo que presenta como el primer diagrama de función de búsqueda cifrada.
MongoDB muestra su ambición de proporcionar a los desarrolladores una plataforma de datos que amplíe la variedad de casos de uso que admite su tecnología de base de datos orientada a documentos. Hace dos años, Mark Porter se hizo cargo de los equipos de ingeniería de la editorial estadounidense y cuando nos reunimos con el CTO, nos explica claramente el deseo de MongoDB de incluir funciones analíticas en las capacidades de la plataforma. , búsqueda y todas las tecnologías de sincronización con móviles. Se trata aquí de reinventar el 3er nivel de las arquitecturas de tres niveles, nos explicó durante una visita a París (su entrevista se publicará próximamente en LMI). En el marco de la conferencia anual MongoDB World, que se celebra esta semana en Nueva York, el proveedor de soluciones de código abierto ha realizado una serie de anuncios en este sentido.
Entre las nuevas funciones se encuentra la función Column Store Indexes, que se entregará a finales de este año. Para los desarrolladores, facilitará la integración de funciones analíticas «in-app» con la posibilidad de crear y mantener un índice construido específicamente para este fin. Este último acelerará significativamente muchas consultas comunes sin tener que modificar la estructura del documento o tener que mover los datos a otro lugar. MongoDB explica que, además, los nodos analíticos podrán escalar por separado, lo que permitirá a los equipos ajustar el rendimiento de sus consultas por separado sin arriesgarse a sobredimensionar o subdimensionar sus capacidades de procesamiento. Se realizan mejoras en las colecciones de series de tiempo en MongoDB versión 6.0 con soporte para índices secundarios para mediciones y optimizaciones para clasificar los datos de tiempo más rápido. En las funciones de búsqueda, Atlas Search está enriquecido con Search Facets para que los desarrolladores puedan crear rápidamente experiencias de búsqueda más ricas para los usuarios.
Capacidades de base de datos virtual
Sobre la gestión del ciclo de vida del desarrollo, MongoDB anuncia capacidades para transformar y mover datos más rápido en Atlas, la versión de nube gestionada de su base de datos. Atlas Data Lake proporcionará capacidades de almacenamiento de objetos completamente administradas que optimizarán las consultas analíticas de alto rendimiento. Reformateará los datos y creará índices de partición a medida que ingiere datos de las bases de datos Atlas.
Además, Data Federation permitirá a los equipos crear bases de datos virtuales para trabajar con datos ubicados en diferentes fuentes (clústeres MongoDB y cubos de almacenamiento). Para los aficionados a SQL, Atlas SQL Interface proporciona herramientas para interactuar con datos Atlas de solo lectura. “Esto facilita las consultas en modo nativo y la visualización de datos en Atlas con herramientas SQL, preservando la flexibilidad del modelo del documento”, explica el editor en un comunicado de prensa.
En versión preliminar, Cifrado consultable
En cuanto a las capacidades de implementación, MongoDB anuncia la disponibilidad general de Atlas Serverless para implementar funciones sin servidor en las tres principales nubes públicas. El editor también presenta Queryable Encryption en vista previa, que presenta como el primer esquema de función de búsqueda cifrada. Esto permite realizar búsquedas sobre datos que permanecen encriptados en todo momento en la base de datos.
Las claves de cifrado no abandonan la aplicación y el servidor de la base de datos no puede acceder a ellas, explica MongoDB. Queryable Encryption se basa en las primitivas criptográficas NIST estándar. Por lo tanto, esta funcionalidad brinda protección incluso contra amenazas provenientes del interior de la empresa.
La base de datos administrada en la nube de Atlas de MongoDB está enriquecida con un conjunto de capacidades de análisis y búsqueda que amplían las posibilidades de los desarrolladores para nuevos casos de uso de aplicaciones. El editor también revela con Queryable Encryption lo que presenta como el primer diagrama de función de búsqueda cifrada.
MongoDB muestra su ambición de proporcionar a los desarrolladores una plataforma de datos que amplíe la variedad de casos de uso que admite su tecnología de base de datos orientada a documentos. Hace dos años, Mark Porter se hizo cargo de los equipos de ingeniería de la editorial estadounidense y cuando nos reunimos con el CTO, nos explica claramente el deseo de MongoDB de incluir funciones analíticas en las capacidades de la plataforma. , búsqueda y todas las tecnologías de sincronización con móviles. Se trata aquí de reinventar el 3er nivel de las arquitecturas de tres niveles, nos explicó durante una visita a París (su entrevista se publicará próximamente en LMI). En el marco de la conferencia anual MongoDB World, que se celebra esta semana en Nueva York, el proveedor de soluciones de código abierto ha realizado una serie de anuncios en este sentido.
Entre las nuevas funciones se encuentra la función Column Store Indexes, que se entregará a finales de este año. Para los desarrolladores, facilitará la integración de funciones analíticas «in-app» con la posibilidad de crear y mantener un índice construido específicamente para este fin. Este último acelerará significativamente muchas consultas comunes sin tener que modificar la estructura del documento o tener que mover los datos a otro lugar. MongoDB explica que, además, los nodos analíticos podrán escalar por separado, lo que permitirá a los equipos ajustar el rendimiento de sus consultas por separado sin arriesgarse a sobredimensionar o subdimensionar sus capacidades de procesamiento. Se realizan mejoras en las colecciones de series de tiempo en MongoDB versión 6.0 con soporte para índices secundarios para mediciones y optimizaciones para clasificar los datos de tiempo más rápido. En las funciones de búsqueda, Atlas Search está enriquecido con Search Facets para que los desarrolladores puedan crear rápidamente experiencias de búsqueda más ricas para los usuarios.
Capacidades de base de datos virtual
Sobre la gestión del ciclo de vida del desarrollo, MongoDB anuncia capacidades para transformar y mover datos más rápido en Atlas, la versión de nube gestionada de su base de datos. Atlas Data Lake proporcionará capacidades de almacenamiento de objetos completamente administradas que optimizarán las consultas analíticas de alto rendimiento. Reformateará los datos y creará índices de partición a medida que ingiere datos de las bases de datos Atlas.
Además, Data Federation permitirá a los equipos crear bases de datos virtuales para trabajar con datos ubicados en diferentes fuentes (clústeres MongoDB y cubos de almacenamiento). Para los aficionados a SQL, Atlas SQL Interface proporciona herramientas para interactuar con datos Atlas de solo lectura. “Esto facilita las consultas en modo nativo y la visualización de datos en Atlas con herramientas SQL, preservando la flexibilidad del modelo del documento”, explica el editor en un comunicado de prensa.
En versión preliminar, Cifrado consultable
En cuanto a las capacidades de implementación, MongoDB anuncia la disponibilidad general de Atlas Serverless para implementar funciones sin servidor en las tres principales nubes públicas. El editor también presenta Queryable Encryption en vista previa, que presenta como el primer esquema de función de búsqueda cifrada. Esto permite realizar búsquedas sobre datos que permanecen encriptados en todo momento en la base de datos.
Las claves de cifrado no abandonan la aplicación y el servidor de la base de datos no puede acceder a ellas, explica MongoDB. Queryable Encryption se basa en las primitivas criptográficas NIST estándar. Por lo tanto, esta funcionalidad brinda protección incluso contra amenazas provenientes del interior de la empresa.
La base de datos administrada en la nube de Atlas de MongoDB está enriquecida con un conjunto de capacidades de análisis y búsqueda que amplían las posibilidades de los desarrolladores para nuevos casos de uso de aplicaciones. El editor también revela con Queryable Encryption lo que presenta como el primer diagrama de función de búsqueda cifrada.
MongoDB muestra su ambición de proporcionar a los desarrolladores una plataforma de datos que amplíe la variedad de casos de uso que admite su tecnología de base de datos orientada a documentos. Hace dos años, Mark Porter se hizo cargo de los equipos de ingeniería de la editorial estadounidense y cuando nos reunimos con el CTO, nos explica claramente el deseo de MongoDB de incluir funciones analíticas en las capacidades de la plataforma. , búsqueda y todas las tecnologías de sincronización con móviles. Se trata aquí de reinventar el 3er nivel de las arquitecturas de tres niveles, nos explicó durante una visita a París (su entrevista se publicará próximamente en LMI). En el marco de la conferencia anual MongoDB World, que se celebra esta semana en Nueva York, el proveedor de soluciones de código abierto ha realizado una serie de anuncios en este sentido.
Entre las nuevas funciones se encuentra la función Column Store Indexes, que se entregará a finales de este año. Para los desarrolladores, facilitará la integración de funciones analíticas «in-app» con la posibilidad de crear y mantener un índice construido específicamente para este fin. Este último acelerará significativamente muchas consultas comunes sin tener que modificar la estructura del documento o tener que mover los datos a otro lugar. MongoDB explica que, además, los nodos analíticos podrán escalar por separado, lo que permitirá a los equipos ajustar el rendimiento de sus consultas por separado sin arriesgarse a sobredimensionar o subdimensionar sus capacidades de procesamiento. Se realizan mejoras en las colecciones de series de tiempo en MongoDB versión 6.0 con soporte para índices secundarios para mediciones y optimizaciones para clasificar los datos de tiempo más rápido. En las funciones de búsqueda, Atlas Search está enriquecido con Search Facets para que los desarrolladores puedan crear rápidamente experiencias de búsqueda más ricas para los usuarios.
Capacidades de base de datos virtual
Sobre la gestión del ciclo de vida del desarrollo, MongoDB anuncia capacidades para transformar y mover datos más rápido en Atlas, la versión de nube gestionada de su base de datos. Atlas Data Lake proporcionará capacidades de almacenamiento de objetos completamente administradas que optimizarán las consultas analíticas de alto rendimiento. Reformateará los datos y creará índices de partición a medida que ingiere datos de las bases de datos Atlas.
Además, Data Federation permitirá a los equipos crear bases de datos virtuales para trabajar con datos ubicados en diferentes fuentes (clústeres MongoDB y cubos de almacenamiento). Para los aficionados a SQL, Atlas SQL Interface proporciona herramientas para interactuar con datos Atlas de solo lectura. “Esto facilita las consultas en modo nativo y la visualización de datos en Atlas con herramientas SQL, preservando la flexibilidad del modelo del documento”, explica el editor en un comunicado de prensa.
En versión preliminar, Cifrado consultable
En cuanto a las capacidades de implementación, MongoDB anuncia la disponibilidad general de Atlas Serverless para implementar funciones sin servidor en las tres principales nubes públicas. El editor también presenta Queryable Encryption en vista previa, que presenta como el primer esquema de función de búsqueda cifrada. Esto permite realizar búsquedas sobre datos que permanecen encriptados en todo momento en la base de datos.
Las claves de cifrado no abandonan la aplicación y el servidor de la base de datos no puede acceder a ellas, explica MongoDB. Queryable Encryption se basa en las primitivas criptográficas NIST estándar. Por lo tanto, esta funcionalidad brinda protección incluso contra amenazas provenientes del interior de la empresa.
La base de datos administrada en la nube de Atlas de MongoDB está enriquecida con un conjunto de capacidades de análisis y búsqueda que amplían las posibilidades de los desarrolladores para nuevos casos de uso de aplicaciones. El editor también revela con Queryable Encryption lo que presenta como el primer diagrama de función de búsqueda cifrada.
MongoDB muestra su ambición de proporcionar a los desarrolladores una plataforma de datos que amplíe la variedad de casos de uso que admite su tecnología de base de datos orientada a documentos. Hace dos años, Mark Porter se hizo cargo de los equipos de ingeniería de la editorial estadounidense y cuando nos reunimos con el CTO, nos explica claramente el deseo de MongoDB de incluir funciones analíticas en las capacidades de la plataforma. , búsqueda y todas las tecnologías de sincronización con móviles. Se trata aquí de reinventar el 3er nivel de las arquitecturas de tres niveles, nos explicó durante una visita a París (su entrevista se publicará próximamente en LMI). En el marco de la conferencia anual MongoDB World, que se celebra esta semana en Nueva York, el proveedor de soluciones de código abierto ha realizado una serie de anuncios en este sentido.
Entre las nuevas funciones se encuentra la función Column Store Indexes, que se entregará a finales de este año. Para los desarrolladores, facilitará la integración de funciones analíticas «in-app» con la posibilidad de crear y mantener un índice construido específicamente para este fin. Este último acelerará significativamente muchas consultas comunes sin tener que modificar la estructura del documento o tener que mover los datos a otro lugar. MongoDB explica que, además, los nodos analíticos podrán escalar por separado, lo que permitirá a los equipos ajustar el rendimiento de sus consultas por separado sin arriesgarse a sobredimensionar o subdimensionar sus capacidades de procesamiento. Se realizan mejoras en las colecciones de series de tiempo en MongoDB versión 6.0 con soporte para índices secundarios para mediciones y optimizaciones para clasificar los datos de tiempo más rápido. En las funciones de búsqueda, Atlas Search está enriquecido con Search Facets para que los desarrolladores puedan crear rápidamente experiencias de búsqueda más ricas para los usuarios.
Capacidades de base de datos virtual
Sobre la gestión del ciclo de vida del desarrollo, MongoDB anuncia capacidades para transformar y mover datos más rápido en Atlas, la versión de nube gestionada de su base de datos. Atlas Data Lake proporcionará capacidades de almacenamiento de objetos completamente administradas que optimizarán las consultas analíticas de alto rendimiento. Reformateará los datos y creará índices de partición a medida que ingiere datos de las bases de datos Atlas.
Además, Data Federation permitirá a los equipos crear bases de datos virtuales para trabajar con datos ubicados en diferentes fuentes (clústeres MongoDB y cubos de almacenamiento). Para los aficionados a SQL, Atlas SQL Interface proporciona herramientas para interactuar con datos Atlas de solo lectura. “Esto facilita las consultas en modo nativo y la visualización de datos en Atlas con herramientas SQL, preservando la flexibilidad del modelo del documento”, explica el editor en un comunicado de prensa.
En versión preliminar, Cifrado consultable
En cuanto a las capacidades de implementación, MongoDB anuncia la disponibilidad general de Atlas Serverless para implementar funciones sin servidor en las tres principales nubes públicas. El editor también presenta Queryable Encryption en vista previa, que presenta como el primer esquema de función de búsqueda cifrada. Esto permite realizar búsquedas sobre datos que permanecen encriptados en todo momento en la base de datos.
Las claves de cifrado no abandonan la aplicación y el servidor de la base de datos no puede acceder a ellas, explica MongoDB. Queryable Encryption se basa en las primitivas criptográficas NIST estándar. Por lo tanto, esta funcionalidad brinda protección incluso contra amenazas provenientes del interior de la empresa.
La base de datos administrada en la nube de Atlas de MongoDB está enriquecida con un conjunto de capacidades de análisis y búsqueda que amplían las posibilidades de los desarrolladores para nuevos casos de uso de aplicaciones. El editor también revela con Queryable Encryption lo que presenta como el primer diagrama de función de búsqueda cifrada.
MongoDB muestra su ambición de proporcionar a los desarrolladores una plataforma de datos que amplíe la variedad de casos de uso que admite su tecnología de base de datos orientada a documentos. Hace dos años, Mark Porter se hizo cargo de los equipos de ingeniería de la editorial estadounidense y cuando nos reunimos con el CTO, nos explica claramente el deseo de MongoDB de incluir funciones analíticas en las capacidades de la plataforma. , búsqueda y todas las tecnologías de sincronización con móviles. Se trata aquí de reinventar el 3er nivel de las arquitecturas de tres niveles, nos explicó durante una visita a París (su entrevista se publicará próximamente en LMI). En el marco de la conferencia anual MongoDB World, que se celebra esta semana en Nueva York, el proveedor de soluciones de código abierto ha realizado una serie de anuncios en este sentido.
Entre las nuevas funciones se encuentra la función Column Store Indexes, que se entregará a finales de este año. Para los desarrolladores, facilitará la integración de funciones analíticas «in-app» con la posibilidad de crear y mantener un índice construido específicamente para este fin. Este último acelerará significativamente muchas consultas comunes sin tener que modificar la estructura del documento o tener que mover los datos a otro lugar. MongoDB explica que, además, los nodos analíticos podrán escalar por separado, lo que permitirá a los equipos ajustar el rendimiento de sus consultas por separado sin arriesgarse a sobredimensionar o subdimensionar sus capacidades de procesamiento. Se realizan mejoras en las colecciones de series de tiempo en MongoDB versión 6.0 con soporte para índices secundarios para mediciones y optimizaciones para clasificar los datos de tiempo más rápido. En las funciones de búsqueda, Atlas Search está enriquecido con Search Facets para que los desarrolladores puedan crear rápidamente experiencias de búsqueda más ricas para los usuarios.
Capacidades de base de datos virtual
Sobre la gestión del ciclo de vida del desarrollo, MongoDB anuncia capacidades para transformar y mover datos más rápido en Atlas, la versión de nube gestionada de su base de datos. Atlas Data Lake proporcionará capacidades de almacenamiento de objetos completamente administradas que optimizarán las consultas analíticas de alto rendimiento. Reformateará los datos y creará índices de partición a medida que ingiere datos de las bases de datos Atlas.
Además, Data Federation permitirá a los equipos crear bases de datos virtuales para trabajar con datos ubicados en diferentes fuentes (clústeres MongoDB y cubos de almacenamiento). Para los aficionados a SQL, Atlas SQL Interface proporciona herramientas para interactuar con datos Atlas de solo lectura. “Esto facilita las consultas en modo nativo y la visualización de datos en Atlas con herramientas SQL, preservando la flexibilidad del modelo del documento”, explica el editor en un comunicado de prensa.
En versión preliminar, Cifrado consultable
En cuanto a las capacidades de implementación, MongoDB anuncia la disponibilidad general de Atlas Serverless para implementar funciones sin servidor en las tres principales nubes públicas. El editor también presenta Queryable Encryption en vista previa, que presenta como el primer esquema de función de búsqueda cifrada. Esto permite realizar búsquedas sobre datos que permanecen encriptados en todo momento en la base de datos.
Las claves de cifrado no abandonan la aplicación y el servidor de la base de datos no puede acceder a ellas, explica MongoDB. Queryable Encryption se basa en las primitivas criptográficas NIST estándar. Por lo tanto, esta funcionalidad brinda protección incluso contra amenazas provenientes del interior de la empresa.
La base de datos administrada en la nube de Atlas de MongoDB está enriquecida con un conjunto de capacidades de análisis y búsqueda que amplían las posibilidades de los desarrolladores para nuevos casos de uso de aplicaciones. El editor también revela con Queryable Encryption lo que presenta como el primer diagrama de función de búsqueda cifrada.
MongoDB muestra su ambición de proporcionar a los desarrolladores una plataforma de datos que amplíe la variedad de casos de uso que admite su tecnología de base de datos orientada a documentos. Hace dos años, Mark Porter se hizo cargo de los equipos de ingeniería de la editorial estadounidense y cuando nos reunimos con el CTO, nos explica claramente el deseo de MongoDB de incluir funciones analíticas en las capacidades de la plataforma. , búsqueda y todas las tecnologías de sincronización con móviles. Se trata aquí de reinventar el 3er nivel de las arquitecturas de tres niveles, nos explicó durante una visita a París (su entrevista se publicará próximamente en LMI). En el marco de la conferencia anual MongoDB World, que se celebra esta semana en Nueva York, el proveedor de soluciones de código abierto ha realizado una serie de anuncios en este sentido.
Entre las nuevas funciones se encuentra la función Column Store Indexes, que se entregará a finales de este año. Para los desarrolladores, facilitará la integración de funciones analíticas «in-app» con la posibilidad de crear y mantener un índice construido específicamente para este fin. Este último acelerará significativamente muchas consultas comunes sin tener que modificar la estructura del documento o tener que mover los datos a otro lugar. MongoDB explica que, además, los nodos analíticos podrán escalar por separado, lo que permitirá a los equipos ajustar el rendimiento de sus consultas por separado sin arriesgarse a sobredimensionar o subdimensionar sus capacidades de procesamiento. Se realizan mejoras en las colecciones de series de tiempo en MongoDB versión 6.0 con soporte para índices secundarios para mediciones y optimizaciones para clasificar los datos de tiempo más rápido. En las funciones de búsqueda, Atlas Search está enriquecido con Search Facets para que los desarrolladores puedan crear rápidamente experiencias de búsqueda más ricas para los usuarios.
Capacidades de base de datos virtual
Sobre la gestión del ciclo de vida del desarrollo, MongoDB anuncia capacidades para transformar y mover datos más rápido en Atlas, la versión de nube gestionada de su base de datos. Atlas Data Lake proporcionará capacidades de almacenamiento de objetos completamente administradas que optimizarán las consultas analíticas de alto rendimiento. Reformateará los datos y creará índices de partición a medida que ingiere datos de las bases de datos Atlas.
Además, Data Federation permitirá a los equipos crear bases de datos virtuales para trabajar con datos ubicados en diferentes fuentes (clústeres MongoDB y cubos de almacenamiento). Para los aficionados a SQL, Atlas SQL Interface proporciona herramientas para interactuar con datos Atlas de solo lectura. “Esto facilita las consultas en modo nativo y la visualización de datos en Atlas con herramientas SQL, preservando la flexibilidad del modelo del documento”, explica el editor en un comunicado de prensa.
En versión preliminar, Cifrado consultable
En cuanto a las capacidades de implementación, MongoDB anuncia la disponibilidad general de Atlas Serverless para implementar funciones sin servidor en las tres principales nubes públicas. El editor también presenta Queryable Encryption en vista previa, que presenta como el primer esquema de función de búsqueda cifrada. Esto permite realizar búsquedas sobre datos que permanecen encriptados en todo momento en la base de datos.
Las claves de cifrado no abandonan la aplicación y el servidor de la base de datos no puede acceder a ellas, explica MongoDB. Queryable Encryption se basa en las primitivas criptográficas NIST estándar. Por lo tanto, esta funcionalidad brinda protección incluso contra amenazas provenientes del interior de la empresa.
La base de datos administrada en la nube de Atlas de MongoDB está enriquecida con un conjunto de capacidades de análisis y búsqueda que amplían las posibilidades de los desarrolladores para nuevos casos de uso de aplicaciones. El editor también revela con Queryable Encryption lo que presenta como el primer diagrama de función de búsqueda cifrada.
MongoDB muestra su ambición de proporcionar a los desarrolladores una plataforma de datos que amplíe la variedad de casos de uso que admite su tecnología de base de datos orientada a documentos. Hace dos años, Mark Porter se hizo cargo de los equipos de ingeniería de la editorial estadounidense y cuando nos reunimos con el CTO, nos explica claramente el deseo de MongoDB de incluir funciones analíticas en las capacidades de la plataforma. , búsqueda y todas las tecnologías de sincronización con móviles. Se trata aquí de reinventar el 3er nivel de las arquitecturas de tres niveles, nos explicó durante una visita a París (su entrevista se publicará próximamente en LMI). En el marco de la conferencia anual MongoDB World, que se celebra esta semana en Nueva York, el proveedor de soluciones de código abierto ha realizado una serie de anuncios en este sentido.
Entre las nuevas funciones se encuentra la función Column Store Indexes, que se entregará a finales de este año. Para los desarrolladores, facilitará la integración de funciones analíticas «in-app» con la posibilidad de crear y mantener un índice construido específicamente para este fin. Este último acelerará significativamente muchas consultas comunes sin tener que modificar la estructura del documento o tener que mover los datos a otro lugar. MongoDB explica que, además, los nodos analíticos podrán escalar por separado, lo que permitirá a los equipos ajustar el rendimiento de sus consultas por separado sin arriesgarse a sobredimensionar o subdimensionar sus capacidades de procesamiento. Se realizan mejoras en las colecciones de series de tiempo en MongoDB versión 6.0 con soporte para índices secundarios para mediciones y optimizaciones para clasificar los datos de tiempo más rápido. En las funciones de búsqueda, Atlas Search está enriquecido con Search Facets para que los desarrolladores puedan crear rápidamente experiencias de búsqueda más ricas para los usuarios.
Capacidades de base de datos virtual
Sobre la gestión del ciclo de vida del desarrollo, MongoDB anuncia capacidades para transformar y mover datos más rápido en Atlas, la versión de nube gestionada de su base de datos. Atlas Data Lake proporcionará capacidades de almacenamiento de objetos completamente administradas que optimizarán las consultas analíticas de alto rendimiento. Reformateará los datos y creará índices de partición a medida que ingiere datos de las bases de datos Atlas.
Además, Data Federation permitirá a los equipos crear bases de datos virtuales para trabajar con datos ubicados en diferentes fuentes (clústeres MongoDB y cubos de almacenamiento). Para los aficionados a SQL, Atlas SQL Interface proporciona herramientas para interactuar con datos Atlas de solo lectura. “Esto facilita las consultas en modo nativo y la visualización de datos en Atlas con herramientas SQL, preservando la flexibilidad del modelo del documento”, explica el editor en un comunicado de prensa.
En versión preliminar, Cifrado consultable
En cuanto a las capacidades de implementación, MongoDB anuncia la disponibilidad general de Atlas Serverless para implementar funciones sin servidor en las tres principales nubes públicas. El editor también presenta Queryable Encryption en vista previa, que presenta como el primer esquema de función de búsqueda cifrada. Esto permite realizar búsquedas sobre datos que permanecen encriptados en todo momento en la base de datos.
Las claves de cifrado no abandonan la aplicación y el servidor de la base de datos no puede acceder a ellas, explica MongoDB. Queryable Encryption se basa en las primitivas criptográficas NIST estándar. Por lo tanto, esta funcionalidad brinda protección incluso contra amenazas provenientes del interior de la empresa.
La base de datos administrada en la nube de Atlas de MongoDB está enriquecida con un conjunto de capacidades de análisis y búsqueda que amplían las posibilidades de los desarrolladores para nuevos casos de uso de aplicaciones. El editor también revela con Queryable Encryption lo que presenta como el primer diagrama de función de búsqueda cifrada.
MongoDB muestra su ambición de proporcionar a los desarrolladores una plataforma de datos que amplíe la variedad de casos de uso que admite su tecnología de base de datos orientada a documentos. Hace dos años, Mark Porter se hizo cargo de los equipos de ingeniería de la editorial estadounidense y cuando nos reunimos con el CTO, nos explica claramente el deseo de MongoDB de incluir funciones analíticas en las capacidades de la plataforma. , búsqueda y todas las tecnologías de sincronización con móviles. Se trata aquí de reinventar el 3er nivel de las arquitecturas de tres niveles, nos explicó durante una visita a París (su entrevista se publicará próximamente en LMI). En el marco de la conferencia anual MongoDB World, que se celebra esta semana en Nueva York, el proveedor de soluciones de código abierto ha realizado una serie de anuncios en este sentido.
Entre las nuevas funciones se encuentra la función Column Store Indexes, que se entregará a finales de este año. Para los desarrolladores, facilitará la integración de funciones analíticas «in-app» con la posibilidad de crear y mantener un índice construido específicamente para este fin. Este último acelerará significativamente muchas consultas comunes sin tener que modificar la estructura del documento o tener que mover los datos a otro lugar. MongoDB explica que, además, los nodos analíticos podrán escalar por separado, lo que permitirá a los equipos ajustar el rendimiento de sus consultas por separado sin arriesgarse a sobredimensionar o subdimensionar sus capacidades de procesamiento. Se realizan mejoras en las colecciones de series de tiempo en MongoDB versión 6.0 con soporte para índices secundarios para mediciones y optimizaciones para clasificar los datos de tiempo más rápido. En las funciones de búsqueda, Atlas Search está enriquecido con Search Facets para que los desarrolladores puedan crear rápidamente experiencias de búsqueda más ricas para los usuarios.
Capacidades de base de datos virtual
Sobre la gestión del ciclo de vida del desarrollo, MongoDB anuncia capacidades para transformar y mover datos más rápido en Atlas, la versión de nube gestionada de su base de datos. Atlas Data Lake proporcionará capacidades de almacenamiento de objetos completamente administradas que optimizarán las consultas analíticas de alto rendimiento. Reformateará los datos y creará índices de partición a medida que ingiere datos de las bases de datos Atlas.
Además, Data Federation permitirá a los equipos crear bases de datos virtuales para trabajar con datos ubicados en diferentes fuentes (clústeres MongoDB y cubos de almacenamiento). Para los aficionados a SQL, Atlas SQL Interface proporciona herramientas para interactuar con datos Atlas de solo lectura. “Esto facilita las consultas en modo nativo y la visualización de datos en Atlas con herramientas SQL, preservando la flexibilidad del modelo del documento”, explica el editor en un comunicado de prensa.
En versión preliminar, Cifrado consultable
En cuanto a las capacidades de implementación, MongoDB anuncia la disponibilidad general de Atlas Serverless para implementar funciones sin servidor en las tres principales nubes públicas. El editor también presenta Queryable Encryption en vista previa, que presenta como el primer esquema de función de búsqueda cifrada. Esto permite realizar búsquedas sobre datos que permanecen encriptados en todo momento en la base de datos.
Las claves de cifrado no abandonan la aplicación y el servidor de la base de datos no puede acceder a ellas, explica MongoDB. Queryable Encryption se basa en las primitivas criptográficas NIST estándar. Por lo tanto, esta funcionalidad brinda protección incluso contra amenazas provenientes del interior de la empresa.
