MongoDB, dévoile sa vision de la plateforme de données pour développeurs, avec une série de nouvelles fonctionnalités révolutionnaires, lors de la conférence annuelle de MongoDB, MongoDB World, au Javits Center de New York.

Grâce à ces annonces, MongoDB permet aux équipes de développement d’innover plus rapidement en répondant à un plus grand nombre de cas d’utilisation, en prenant en charge une plus grande partie du cycle de vie des données, en optimisant les architectures modernes et en mettant en œuvre les niveaux les plus sophistiqués de cryptage des données, le tout au sein d’une seule plateforme intégrée de données pour développeurs.

Répondre à un plus large éventail de cas d’utilisation

MongoDB étend son approche unique de l’utilisation des données au-delà des cas d’utilisation opérationnels et transactionnels pour permettre des cas d’utilisation de recherche et d’analyse au sein d’une plateforme unifiée. Ces améliorations permettent aux équipes d’accomplir davantage tout en préservant une expérience cohérente pour les développeurs et en réduisant la complexité de l’infrastructure de données nécessaire à la prise en charge des applications modernes.

– MongoDB annonce un certain nombre de fonctionnalités qui permettent aux développeurs de créer plus facilement des analyses in-app et d’alimenter des expériences applicatives plus riches. L’indexation par stockage de colonnes, qui sera disponible dans le courant de l’année, permettra aux utilisateurs de créer et de maintenir un index spécifique qui accélérera considérablement de nombreuses requêtes analytiques courantes sans qu’il soit nécessaire de modifier la structure du document ou de déplacer les données vers un autre système. En outre, les nœuds d’analyse peuvent désormais être mis à l’échelle séparément, ce qui permet aux équipes d’ajuster indépendamment les performances de leurs requêtes opérationnelles et analytiques sans sur- ou sous-provisionnement.

– Les collections de séries temporelles de MongoDB facilitent, accélèrent et réduisent le coût de la création d’applications qui surveillent des systèmes physiques, suivent des actifs ou traitent des données financières. Dans la prochaine version MongoDB 6.0, les collections de séries temporelles prendront en charge les index secondaires sur les mesures, et présenteront des améliorations des performances de lecture et des optimisations pour trier plus rapidement les données temporelles.

– Atlas Search est le moyen le plus rapide et le plus simple d’intégrer des fonctionnalités de recherche basées sur la pertinence dans les applications. Désormais, grâce aux facettes de recherche, les développeurs sont en mesure de créer rapidement des expériences de recherche qui permettent aux utilisateurs finaux de parcourir, de réduire ou d’affiner leurs résultats de manière plus transparente selon différentes dimensions.

Prise en charge d’une plus grande partie du cycle de vie des données

MongoDB annonce de nouveaux produits et de nouvelles fonctionnalités qui permettent aux équipes de développement de mieux analyser, transformer et déplacer leurs données dans Atlas, tout en réduisant la dépendance aux processus par lots et aux tâches ETL qui peuvent créer des retards, limiter la productivité et augmenter les coûts.

– Atlas Data Lake disposera de capacités de stockage entièrement gérées qui offrent l’économie du stockage objet dans le cloud tout en étant optimisées pour des requêtes analytiques très performantes. Atlas Data Lake reformate, crée des index de partition et partitionne les données au fur et à mesure qu’elles sont ingérées depuis les bases de données Atlas, créant ainsi un Data Lalke hautement performant.

– Les fonctionnalités de fédération de données d’Atlas permettent aux équipes de créer des bases de données virtuelles afin qu’elles puissent travailler avec des données résidant dans un éventail de sources différentes. Les équipes de développement peuvent interroger, transformer ou créer des vues sur une ou plusieurs collections, clusters MongoDB et buckets de stockage.

– L’interface SQL d’Atlas offre une excellente expérience aux analystes de données, qui travaillent principalement avec des outils SQL, pour interagir avec les données Atlas dans une interface en lecture seule. Il est ainsi facile d’interroger et de visualiser nativement les données Atlas avec des outils basés sur SQL tout en préservant la flexibilité du modèle de document. En outre, vous pouvez interroger les données sur les clusters Atlas et les magasins d’objets Cloud à l’aide de SQL sans avoir à manipuler les données, à définir des schémas ou à aplatir les données.

Optimisation pour les architectures d’applications modernes

Outre la prise en charge d’un large éventail de charges de travail, les entreprises doivent disposer de la souplesse nécessaire pour déployer les architectures d’applications adaptées à leurs besoins.

– Atlas Serverless est désormais disponible de manière générale et permet aux utilisateurs de prendre en charge un large éventail d’exigences en matière d’applications avec peu ou pas de configuration initiale et de gestion continue des capacités. Les utilisateurs bénéficient de la possibilité de passer à l’échelle zéro et de déployer dans les trois principaux fournisseurs de cloud, et la tarification échelonnée réduit automatiquement le coût des charges de travail importantes sans engagement initial.

– L’intégration de Vercel permettra aux équipes utilisant la plateforme de Vercel pour développer, prévisualiser et expédier des sites web et des applications de démarrer plus facilement avec MongoDB Atlas comme base de données dorsale. Grâce à la place de marché des intégrations de Vercel, les développeurs peuvent désormais déployer de nouvelles expériences web sur Atlas avec zéro configuration et commencer instantanément à construire avec des documents qui correspondent directement à leur code.

– La synchronisation Cluster-to-Cluster assure la synchronisation continue des données des clusters MongoDB entre les environnements, que ce soit dans Atlas, dans le cloud privé, sur site ou en périphérie. La synchronisation Cluster-to-Cluster permet aux utilisateurs de migrer facilement les données vers le cloud, de créer des environnements de test, de créer des environnements analytiques dédiés et de prendre en charge les exigences de résidence des données.

– Atlas Device Sync connecte une base de données dorsale entièrement gérée dans Atlas à Realm, la base de données mobile populaire sur les appareils périphériques et mobiles. La nouvelle option Flexible Sync de MongoDB accorde un contrôle granulaire sur les données synchronisées aux applications des utilisateurs, avec des requêtes intuitives natives du langage et des autorisations hiérarchiques.

– L’API de données est une API sécurisée permettant d’accéder aux données Atlas via HTTPS sans aucune surcharge opérationnelle. Cela offre aux développeurs un moyen d’étendre facilement les données Atlas dans d’autres apps et services dans le cloud ou dans leurs architectures sans serveur.

Mise en œuvre des niveaux les plus sophistiqués de cryptage des données

Chaque organisation doit être en mesure de sécuriser les informations les plus sensibles dans n’importe quel environnement sans compromettre la capacité de créer des expériences applicatives riches qui utilisent ces données. Si les solutions de chiffrement existantes (en mouvement et au repos) couvrent de nombreux cas d’utilisation, aucune d’entre elles ne protège les données sensibles pendant leur utilisation.

Queryable Encryption, disponible en avant-première avec MongoDB 6.0, présente le premier schéma de recherche crypté du secteur utilisant une ingénierie de cryptographie révolutionnaire. Cette technologie donne aux développeurs la possibilité d’interroger des données sensibles cryptées de manière simple et intuitive, sans impact sur les performances, et sans aucune expérience en cryptographie. Les données restent cryptées à tout moment sur la base de données, y compris en mémoire et dans l’unité centrale ; les clés ne quittent jamais l’application et le serveur de la base de données ne peut y accéder. Ce chiffrement de bout en bout côté client utilise de nouvelles structures de données d’index chiffrées de telle sorte que, pour la première fois, les développeurs peuvent exécuter des requêtes expressives sur des charges de travail confidentielles entièrement chiffrées. Le cryptage interrogeable est basé sur des primitives cryptographiques standard du NIST, bien testées et établies, afin de fournir une protection solide contre les attaques contre la base de données, y compris les menaces de l’intérieur, les administrateurs hautement privilégiés et le personnel de l’infrastructure cloud.