De nieuwe Atlas-functies zijn gericht op het sneller en gemakkelijker bouwen, implementeren en draaien van applicaties.
Dit gebeurt via het per direct beschikbare MongoDB Atlas Stream Processing. Hiermee kunnen ontwikkelaars zich verplaatsende gegevens (data in motion) en opgeslagen gegevens (data at rest) gebruiken voor event-driven applicaties die reageren op veranderende omstandigheden. MongoDB ziet vooral streaming data als kritieke informatie voor moderne applicaties, omdat daarmee kan worden ingespeeld op nieuw gedrag van een gebruiker. Toch kan het voor ontwikkelaars moeilijk zijn om dergelijke data te gebruiken voor apps.
Een flexibel en schaalbaar datamodel van Atlas Stream Processing moet dat veranderen, door data in motion en data at rest te analyseren en binnen enkele seconden aanpassingen te doen aan bedrijfslogica. Ter illustratie, op deze manier is een app te bouwen die dynamisch de route van een product aanpast op basis van weersomstandigheden en data uit de bevoorradingsketen.
Generatieve AI-apps optimaliseren
MongoDB Atlas Search Nodes vormt de tweede update om applicatieontwikkeling te bevorderen. Hiermee biedt de database een “toegewijde infrastructuur voor generatieve AI en relevantie-gebaseerde search workloads”. Deze Atlas Search Nodes zijn onafhankelijk van de operationele database nodes van Atlas. Hierdoor kunnen ontwikkelaars de workloads isoleren, alsmede kosten optimaliseren en querytijden inkorten.
Als voorbeeld noemt MongoDB een applicatie van een vliegmaatschappij, waarbij de Atlas Search Nodes de performance optimaliseert van een AI-aangedreven booking agent. Deze booking agent heeft een piek in gebruik ervaren. Met Atlas Search Nodes is het mogelijk om de vector search workload te isoleren en de benodigde infrastructuur op te schalen, zonder de omvang van de benodigde compute- en geheugenresources aan te passen voor de operationele database workload.
Atlas Search Nodes is per direct beschikbaar op AWS en Google Cloud. Voor Microsoft Azure geldt nu nog een preview.