Neue Funktionen für NoSQL-Datenbank

Mit den neuen Funktionen verfolgt MongoDB seine Strategie der Konsolidierung von Entwickler-Tools in einer einzigen Datenplattform weiter. Bestimmte Anwendungsfälle machten bislang die aufwändige Einbindung spezieller Tools nötig. Mit den Erweiterungen geht MongoDB auf Anforderungen von Entwicklern ein, Arbeitsabläufe zu vereinfachen. Zu den am häufigsten geäußerten Wünschen zählten zusätzliche Programmiersprachen für anwendungsgesteuerte Analysen oder eine bessere Möglichkeit zur programmgesteuerten Interaktion mit der MongoDB Atlas Administrations-API.

Zusätzliche Tools für die Bereitstellung von MongoDB Atlas auf AWS

Entwickler können jetzt zusätzliche Programmiersprachen verwenden, um MongoDB Atlas Ressourcen mithilfe von IaC mit dem AWS Cloud Development Kit (CDK) zu erstellen, zu verwalten und zu aktualisieren. MongoDB bietet Unterstützung für IaC auf AWS mit der AWS CloudFormation Public Registry, Implementierungen von Lösungen von Partnern aus dem AWS-Ökosystem und dem AWS CDK. Viele Entwickler möchten über Javascript und Typescript hinaus weitere Programmiersprachen einsetzen. Die Nutzung von IaC mit dem AWS CDK ermöglicht nun die Verwaltung von MongoDB  Atlas  Ressourcen mit C#, Go, Java und Python und reduziert damit den Zeitaufwand.

Erweiterte Programmiersprachenunterstützung für serverseitiges Kotlin

Der Kotlin-Treiber für MongoDB ermöglicht jetzt die Erstellung hochperformanter serverseitiger Anwendungen auf MongoDB mit Kotlin. Zuvor konnten Entwickler das MongoDB Realm Kotlin SDK für die clientseitige Entwicklung verwenden, waren auf der Serverseite jedoch auf einen von der Community erstellten Treiber ohne offiziellen MongoDB Support angewiesen oder mussten umfangreichen eigenen Code schreiben. Die Folge waren längere Softwareentwicklungszyklen bei der Erstellung serverseitiger Kotlin-Anwendungen und Abstriche bei der Betriebssicherheit. Mit dem Kotlin-Treiber für MongoDB können Entwickler nun eine erstklassige Kotlin-Lösung für die serverseitige Anwendungsentwicklung nutzen und dabei die Programmiersprache ihrer Wahl.

Optimierte MongoDB Atlas Kubernetes Operator-Funktionalität

Entwickler nutzen den MongoDB Atlas Kubernetes Operator, um Projekte und Datenbankcluster zu verwalten, den Aufwand für die Automatisierung der Konfiguration und Verwaltung von MongoDB Atlas zu reduzieren und die Vorteile der containerisierten Anwendungsentwicklung zu nutzen. Entwickler wünschten sich jedoch lange eine einfachere Möglichkeit, den Operator zu installieren und einzurichten. Mit einem einzigen Befehl über die MongoDB Atlas CLI ist es nun möglich, den Operator zu installieren und sichere Anmeldeinformationen für eine schnelle und einfache Einrichtung zu erzeugen. Diese Erweiterung vereinfacht die Verwendung von Kubernetes mit MongoDB Atlas erheblich und optimiert die Arbeitsabläufe durch eine höhere Geschwindigkeit bei der Arbeit mit Containern.

Einfachere Datenverarbeitung und -analyse in MongoDB mit Python

Intelligente Echtzeit-Anwendungen basieren auf der Nutzung von Erkenntnissen aus den Anwendungsdaten und deren Rückführung in die Anwendungen. Mit der allgemeinen Verfügbarkeit der Open-Source-Bibliothek PyMongoArrow, die von MongoDB gepflegt wird, können Entwickler und Datenanalysten einen Python-basierten Analyse-Stack verwenden, um Daten auf MongoDB zu bearbeiten und zu analysieren. Die Bibliothek ermöglicht die effiziente Konvertierung von in MongoDB gespeicherten Daten mithilfe gängiger Frameworks (z. B. Apache Arrow-Tabellen, Pandas DataFrames oder Numpy-Arrays) und wird von MongoDB kontinuierlich weiterentwickelt und unterstützt, wenn sich die Anforderungen von Python-basierten Analysestacks ändern.

Roger Homrich

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