MongoDB veut récupérer le travail d’autres bases de données

  • FrançaisFrançais



  • Une analyse Lors de la récente conférence de MongoDB à New York, la société a démontré son ambition en prenant en charge les charges de travail d’autres bases de données.

    La société a fait des percées significatives sur le marché des bases de données avec une base de données de documents distribuée conviviale pour les développeurs pour aider les développeurs à créer des systèmes transactionnels modernes, basés sur le Web.

    Les séries chronologiques et la recherche sont devenues des cibles, avec la promesse d’une prise en charge des index secondaires dans les premiers, et des facettes de recherche pour aider les développeurs à créer des expériences de recherche plus rapidement dans les seconds.

    Mais c’est la poussée continue vers l’analyse qui a impressionné les commentateurs, qui ont également tenu à souligner les limites de ce qui pouvait être réalisé dans une base de données documentaire.

    Disponible plus tard cette année, l’indexation du magasin de colonnes aidera les développeurs à créer et à maintenir un index spécialement conçu qui accélère considérablement de nombreuses requêtes analytiques courantes sans nécessiter de modifications de la structure du document ni avoir à déplacer les données vers un autre système, a déclaré la société.

    Parler à Le registreSahir Azam, directeur produit de MongoDB, a déclaré que les développeurs étaient souvent obligés d’agréger des données dans un système tiers, puis de les réintégrer dans leur base de données pour en quelque sorte opérationnaliser des requêtes analytiques complexes dans le cadre de leur application.

    “Nous avons ajouté une multitude de fonctionnalités dans la base de données et [DBaaS] Atlas pour faciliter l’activation des expériences d’application dans l’application », a-t-il déclaré.

    “Nous voyons des expériences d’application beaucoup plus riches ou plus intelligentes où ce qui serait généralement un humain prenant une décision et en dehors d’un tableau de bord Tableau, c’est maintenant quelque chose qu’une équipe de développement automatise dans le logiciel.

    “Mais ces requêtes sont souvent très différentes de ce que vous pensez d’un type de transaction traditionnel. Elles ressemblent beaucoup plus à une requête en colonnes de style analytique qu’à une requête transactionnelle. Nous avons donc travaillé sur l’amélioration des performances de notre moteur de requêtes, un nouveau type d’indexation appelé indexation de magasin de colonnes, qui vise à améliorer les performances des requêtes analytiques complexes afin qu’elles puissent être intégrées dans l’expérience de l’application », a-t-il déclaré.

    Des tests avec des données synthétiques et des charges de travail réelles de clients ont montré que MongoDB améliorait ses performances sur des requêtes analytiques complexes de 5x à 200x, a-t-il déclaré. Les applications pourraient inclure l’analyse de la fraude dans les services financiers, la prochaine meilleure offre dans le commerce électronique ou la gestion de la chaîne d’approvisionnement, a-t-il déclaré.

    “Ils essaient de faire en sorte que les performances de la base de données ne soient pas affectées négativement par l’analyse”

    Kimberly Wilkins, responsable technique de MongoDB avec le cabinet de conseil en bases de données Percona, a déclaré qu’en exécutant des analyses lourdes dans MongoDB – même en l’exécutant dans un nœud séparé – les développeurs auraient auparavant constaté un impact négatif sur les performances.

    Elle a déclaré qu’il y avait eu des améliorations significatives dans ses capacités de synchronisation, et qu’il permet également désormais des nombres d’analyses plus importants dans les jeux de répliques que pour les autres numéros de jeux de répliques utilisés pour l’écriture et pour les lectures irrégulières. “C’est une chose énorme qu’ils ont pu faire. Ils essaient de faire en sorte que les performances de la base de données ne soient pas affectées négativement par l’analyse, afin que vous puissiez utiliser exécuter vos analyses lourdes contre MongoDB”, a-t-elle déclaré.

    Même ainsi, les développeurs et les architectes de données qui ont commencé à construire un entrepôt de données cloud tel que Snowflake ou AWS Redshift pour l’analyse aux côtés de MongoDB ne changeront probablement pas d’avis en raison des améliorations de MongoDB. Cependant, cela pourrait affecter la prise de décision future, a déclaré Wilkins.

    “Si les gens commencent à penser qu’ils ont besoin d’un peu d’analyse, mais qu’ils ont une base de données de documents et que cela va tuer leurs performances d’écriture et de lecture, ce ne sera plus le cas, s’ils le font correctement avec MongoDB. C’est en fait très, très impressionnant », a-t-elle déclaré.

    Tony Baer, ​​directeur du cabinet d’analystes dbInsight, a décrit le passage de MongoDB à l’analytique comme “un petit pas” – permettant des requêtes légères sans impact sur les performances opérationnelles avec des limites importantes à son utilisation.

    “Le premier principe dans les bases de données opérationnelles, c’est que la dernière chose que vous voulez faire est de le ralentir. Pour faire toute cette modélisation complexe que vous feriez dans Databricks ou des analyses complexes que vous feriez dans Snowflake, vous ne voulez vraiment pas alourdir la base de données opérationnelle avec cela, et ce n’est pas ce à quoi elle est destinée, même si vous pouvez partitionner la charge dans [MongoDB DBaaS] Atlas et ont des nœuds séparés. Ce à quoi il est destiné, c’est que vous pouvez prendre une décision intelligente sur place”, a-t-il déclaré.

    S’exprimant sur The Cube de SiliconAngle, il a déclaré que des idées similaires étaient à l’origine du déménagement d’Oracle avec MySQL Heatwave et AlloyDB de Google.

    Matt Aslett, vice-président et directeur de recherche chez Ventana Research, a déclaré que la synchronisation de cluster à cluster pour synchroniser les données sur les clouds et les clusters sur site et la fédération de données pour interroger les données sur plusieurs clusters étaient parmi les nouvelles les plus importantes de l’événement de la semaine dernière, ajoutant à l’élan que MongoDB avait soutenu auprès des développeurs d’applications modernes.

    “La société a bien réussi à s’engager avec des développeurs créant de nouvelles applications Web utilisant le modèle de document et le format JSON, en particulier pour les applications Web.

    “Bien qu’une grande partie du succès initial de l’entreprise ait été due aux startups Internet et aux applications, elle gagne de plus en plus de terrain auprès d’entreprises établies dans des secteurs tels que les services financiers, l’assurance, la santé et le gouvernement, notamment en étant adoptée pour des charges de travail qui étaient historiquement le domaine des bases de données relationnelles. ,” il a dit Le registre.

    Cependant, la société a réussi à brouiller les pistes sur ce qu’elle soutenait commercialement dans la version actuelle. “Certaines des annonces concernaient des fonctionnalités généralement disponibles, et certaines étaient des aperçus de fonctionnalités à venir. Cela permet aux utilisateurs de commencer à développer pour tirer parti des fonctionnalités imminentes, mais le grand nombre d’annonces a le potentiel de semer la confusion en ce qui concerne que les fonctionnalités individuelles soient prises en charge commercialement ou non », a déclaré Aslett.

    MongoDB a des plans d’expansion ambitieux et a organisé un événement fastueux à New York la semaine dernière, même s’il reste déficitaire. Pourtant, la confiance des investisseurs est renforcée par la croissance rapide de la société, a déclaré Aslett.

    “Non seulement les revenus de MongoDB continuent de croître, mais la croissance trimestrielle des revenus d’une année sur l’autre s’est accélérée au cours de son exercice 2022. Je m’attends à ce qu’elle conserve la confiance des investisseurs tant qu’elle continue de répondre ou de dépasser les attentes”, a-t-il déclaré.

    Si cela reste le cas, il pourrait être parmi les rares startups NoSQL à voir une vision pour rapprocher les charges de travail analytiques et opérationnelles. ®

    L'équipe de Comparaland

    L'équipe rédactionnnelle du site

    Pour contacter personnellement le taulier :

    Laisser un commentaire

    Votre adresse e-mail ne sera pas publiée.