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变革开发体验 迈向现代化的数据时代

美国东部时间6月7日,MongoDB 2022年度全球用户大会(MongoDB World)在美国纽约召开。大会上,MongoDB发布了公司新愿景,致力成为开发者数据平台提供商,并推出了一系列新功能。“我们第一次把OLTP、分析、移动终端、表格、搜索和安全等功能打包在一个package中。”MongoDB首席技术官Mark Porter在接受媒体采访时谈到,“成立之初,MongoDB的理念就是帮助开发人员大幅提升效率,减少他们没有必要去做的工作和琐事。正因如此,MongoDB拥有着世界上最忠实的开发者社区之一。”

MongoDB首席技术官Mark Porter

过去五年,MongoDB的客户规模快速增长,服务着制造、金融、电商、游戏等行业的超过3.3万家企业,在过去12个月内的软件下载量超过了前12年的总和,并且仍然在持续加速,今年5月的下载量创下了月度历史新高。MongoDB的文档数据模型(适用于文档、图形、数组、文本、对象、地理空间、时间序列和关系型数据等所有数据类型)基于分布式系统架构,专为弹性与扩展性而设计,采用了高度一致的通用型数据库,支持ACID事务,可轻松应对众多使用场景而不会增加复杂性,能够在本地、多云环境或边缘运行。

过去一年,MongoDB在大规模的高性能、全球覆盖和数据迁移、更丰富的MongoDB使用场景、无缝集成至开发者的工作流,以及数据安全与隐私等方面成果卓著。性能是数据库产品关注的重点之一,在MongoDB 6.0版本中,全新的初始同步功能通过文件拷贝将初始同步性能提高四倍,存储引擎增强功能有助于更好地支持多租户,改进功能可以促进平台更好地消减和缓解分片群集中的连接峰值,使得数据库更具弹性,可灵活应对峰值流量,除了高度的可扩展性,MongoDB高可用性中的一主二从三个节点设置,可以在一个节点出现故障时,其他节点依然正常运行。同时,其还集成了Prometheus可观测性。

MongoDB的客户群遍布全球,Cluster-to-Cluster Synchronization可以推动MongoDB集群在Atlas、私有云、本地环境、边缘等实现跨环境的持续数据同步。Cluster-to-Cluster Synchronization使用户能够轻松地将数据迁移到云端,创建测试环境,打造独有的分析环境,并满足数据驻留要求。启用Atlas数据库同步功能之后,可以实现工作负载隔离。同时,客户也可以解锁更多灾难恢复及热备份场景。作为可用性最为广泛的数据库之一,MongoDB能够在AWS、GCP、Azure、中国本地提供商、企业内部等环境中部署。

借助Relational Migrator工具,可有效降低把数据从关系型数据库迁移到MongoDB的风险和工作量,除此之外,MongoDB还支持Oracle、SQL Server、MySQL和PostgreSQL源,可以定义转换规则,将关系模式转换为文档模型。初期,MongoDB销售和咨询会来帮助合适的客户项目。借助统一的平台MongoDB可将数据服务方法延伸至联机运营场景和事务场景以外的搜索和分析用例。多维度搜索可以快速对数据进行分类,根据产品目录和内容库全文过滤搜索结果,新版本可对搜索结果进行更快排序(例如:按照价格从低到高对产品目录进行排序),支持在嵌入的数组(arrays)中全文搜索文档。为了提供更丰富的应用程序体验,MongoDB把Atlas Charts嵌入仪表板,支持独立于其它集群单独扩展的专用分析节点。

MongoDB可以帮助开发者更轻松地构建应用程序内分析能力,并打造了丰富的应用体验。今年晚些时候,MongoDB会推出的列存储索引功能,助力用户创建和维护专门的索引,无需对文档结构进行任何更改或将数据迁移到其他系统,从而大幅提升许多常见分析查询的速度。目前,分析节点已支持单独扩展,便于团队独立调整其操作和分析查询性能,避免出现过度配置或配置不足情况。

此外,MongoDB时间序列集合功能可以简化应用程序构建,加快构建速度并降低成本,这些应用程序旨在监测物理系统、跟踪资产或处理财务数据。在MongoDB 6.0版本中,时间序列集合功能将支持测量数据库的二级索引,并针对读取性能进行改进和优化,以便更快地对时序数据进行排序。

利用Atlas Device Sync,可以将Atlas中完全托管式后端数据库连接至边缘和移动设备常用的移动端数据库Realm。MongoDB全新Flexible Sync选项通过直观的语言原生查询和分层权限,实现了对同步到用户应用程序的数据进行精细化控制。

Atlas Data Lake将提供完全托管式存储能力,采用高性价比的云对象存储,针对高性能分析查询进行优化。Atlas Data Lake在从Atlas数据库获取数据时,会重新格式化、创建分区索引并对数据进行分区,从而创建一个高性能的伴生数据湖。MongoDB增强了一系列性能以便让用户更好的进行云对象存储和多MongoDB集群的联合,并且增加了Atlas SQL和全新Tableau连接器。MongoDB Atlas,也被称为开发者数据平台,汇集了开发者需要的丰富功能,可以帮助其大幅提升工作效率。

Atlas Serverless Instances改进了以工作负载为中心的账单,面向长尾、开发/测试和稀疏工作负载。另外还有Integration with Vercel,Vercel是一个前端框架和静态站点平台,能够与其他无服务器生态系统(FaaS和PaaS)结合应用于更多场景。在编程语言方面,MongoDB在C语言(LINQ重新设计、.NET analyzer、专注于游戏开发的Realm Unity SDK)、Python(PyMongoArrow可用一行代码将MongoDB转换为DataFrames、Numpy Arrays和Parquet文件)、Node(Prisma连接器,官方支持Mongoose)、Ruby和Go(在Compass中创建MongoDB查询,并单击按钮 将其转换为Ruby/GoLang代码)、Rust(支持Rust TLS、OpenSSL,Raw BSON可用于优化Rust应用程序性能)上也保持着持续投资。

安全性方面,MongoDB 6.0预览版推出了首个使用突破性密码学工程原理的加密搜索方案——Queryable Encryption。这项技术使开发者能够在不影响性能的情况下,简单直观地查询加密的敏感数据,并且不需要具备任何加密经验。数据库中的数据可以始终保持加密状态,包括存储在内存和CPU中的数据,密钥永远不会离开应用程序,且不能通过数据库服务器进行访问。这种端到端的客户端加密技术使用新颖的加密索引数据结构,使得开发者能够史无前例地在完全加密的机密数据上进行表达式查询。Queryable Encryption基于经过充分测试的、框架完善的标准NIST密码学原语,可提供强有力的保护,防止针对数据库发起的攻击,包括来自拥有很多特权的管理员以及云基础设施等人员的内部威胁。今年,MongoDB 会推出随机加密数据的范围扫描、前缀/后缀/中缀搜索功能,帮助客户在使用强大数据库能力进行查询的同时,能够更好地保护敏感数据。

Mark Porter表示:“我们的分布式系统架构可以运营数百,甚至是数千的节点,得益于MongoDB的高效特性,现代化应用只需要使用原来传统的数据库70%的资源就可以实现。此外,我们与全球所有的云服务商都可以合作,MongoDB Atlas可以适应不同客户的需求,我们有着很好的合作伙伴生态,并且可以加速他们的业务发展。”

在中国市场,MongoDB的团队致力于更好地融入由社区用户、初创企业和头部企业组成的MongoDB社区。过去一年,MongoDB在汽车、电商、金融等领域取得了较好的发展,把MongoDB大学做了本地化翻译,为考试视频添加了中文字幕,助力社区用户、客户清除语言障碍,轻松备考,并推出了一系列MongoDB认证活动,帮助开发者提升能力。

MongoDB北亚区高级副总裁苏玉龙称:“这些都是我们和合作伙伴一起共同努力的结果。MongoDB的合作伙伴遍布全球,致力于融入开发者,很多中国的开发者都来自阿里云或腾讯云,我们和这些企业的合作非常紧密。通过OEM合作伙伴协议,阿里云和腾讯云可以完全访问MongoDB的核心数据库功能,这些功能帮助中国客户轻松访问经过全面认证的MongoDB数据库即服务。”

MongoDB北亚区高级副总裁苏玉龙

吉比特(G-bits)是一家根植厦门、并跻身本土领先的网络游戏研发和运营商,拥有超450万游戏玩家。此前,吉比特使用的是部署在本地的关系型数据库(MySQL),虽然可以满足其一些大型移动游戏项目所需的基本性能和功能要求,但是每当需要对游戏实施扩展调整时,因为数据规模太大涉及到分库,团队必须手动分片管理RDBMS,这就带来了繁琐的流程,有可能降低用户体验。为此,该公司希望满足三大诉求:数据库具备高级别的灵活性;在大规模可用性的同时,玩家的体验感也不应打折扣;更好的运维支持和更大的规模。

吉比特转向使用MongoDB作为底层数据库软件、阿里云作为托管服务和其底层基础设施的云服务。在2021年2月发布之后,吉比特开发的《一念逍遥》迅速吸引了数千万玩家,支撑了成千上万的玩家同时在线,远远超出开发团队的预期。通过使用AsparaDB for MongoDB服务,出现中断时的恢复时间缩短了50倍。此外,阿里云数据库MongoDB版还降低了吉比特在IT运维上的投入,并且凭借着完善的开箱即用功能,如监控、可视化和备份等,使企业的运营效率提升了至少一倍,让团队更专注于游戏业务本身,从而继续深入自己在游戏领域的另一项大胆尝试——开发出自己的游戏编程语言Game Script(GS),这是一款和Python、JavaScript类似的动态语言,团队正在基于它打造游戏服务器框架。

餐道是一家餐饮/零售和服务企业,可为餐饮企业提供一体化O2O解决方案,包括订单管理系统、BI分析、聚合配送解决方案、自有骑手配送管理系统、生态服务商应用的管理、全渠道代运营等,是国内最早一批涉足餐饮SaaS系统的企业,客户包括麦当劳,汉堡王,哈根达斯、Costa,以及其他数千家企业运营和管理餐饮服务企业。为了满足餐饮场景各种菜系和菜品复杂,食客选择灵活多变等需求,要求数据结构支持灵活变更,为此一开始就使用了MongoDB文档型数据库。随着产品的发展和规模的扩大,餐道选择了阿里云版MongoDB产品,使用托管服务来实现更好的管理,监控和备份他们的平台。阿里云版MongoDB丰富的产品能力帮助客户降低运维和运营成本,提升了3倍以上的效率。

Shopline是亚洲最大的智能电商平台,帮助超过35万家商户通过电子商务、社交商务和线下销售点(POS)交易,触达超过6.8亿客户。关注灵活性和规模扩展的Shopline也是一开始就使用了MongoDB,随着公司的不断壮大,他们迁移到了MongoDB Atlas,受益于更好的运维工具、自动化扩容和7*24小时的技术支持,Shopline仅用5位开发人员处理底层架构,就可以轻松处理大量的客户需求,使得公司业务能够在东南亚、日本等地快速发展。

目前,MongoDB的研发投入已达到十亿美元,在DB-engines ranking的实时分析和数据库排名中,MongoDB是前五名里面唯一的文档型数据库。“MongoDB Atlas已经部署在AWS、GCP、Azure三朵云上,我们还聚焦国内的地区性云供应商,包括与阿里云、腾讯云的合作,正是由于有了生态的紧密合作,可以看到MongoDB在全球,还有在中国市场的发展势头都很迅猛。”苏玉龙说。

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