2024年2月14日，MongoDB 宣布 Atlas Stream Processing 现已推出公共预览版，使开发人员能够灵活地使用文档模型和 Query API。通过Atlas Stream Processing，MongoDB将这些相同的基本原则带到了流处理中。
据该公司称，Atlas Stream Processing正在重新定义聚合和丰富高速、快速变化的事件数据流的体验，并统一了如何处理动态和静态数据。
在个人预览版期间，MongoDB 看到数千个开发团队请求访问权限，该公司从数百个参与的团队那里收集了有用的反馈。
除了通过更改流实现对 Atlas 数据库中的数据进行连续处理外，开发人员还可以将 Atlas 流处理与由 Confluent、Amazon MSK、Azure Event Hubs 和 Redpanda 等重要合作伙伴托管的 Kafka 数据一起使用。
该公司在Atlas中提供开发人员数据平台功能的目标一直是在开发人员所依赖的关键技术上提供更好的体验。
公共预览版中的新功能包括：
- 精致的开发人员体验
- 扩展的高级特性和功能
- 改进的操作和安全性
- 精致的开发人员体验
在个人预览版中，MongoDB 建立了开发人员体验的核心，这对于使 Atlas Stream Processing 成为开发团队的自然解决方案至关重要。
在公共预览版中，该公司通过进行两项额外的增强来加倍努力：
- VS Code 集成：MongoDB VS Code 插件增加了对连接到流处理实例的支持。对于已经使用该插件的开发人员，团队可以在熟悉的开发环境中创建和管理处理器。这意味着在工具之间切换的时间更少，而构建应用程序的时间更多。
- 改进的死信队列 （DLQ） 功能：DLQ 支持是强大的流处理的关键元素，在公共预览版中，扩展了 DLQ 功能。现在，当使用 sp.process（） 执行管道以及在正在运行的处理器上运行 .sample（） 时，DLQ 消息将显示自身，从而提供更简化的开发体验，而无需设置目标集合来充当 DLQ。
Atlas Stream Processing 已经支持开发人员在用于静态数据的查询 API 中熟悉的许多关键聚合运算符。现在，公共预览版中添加了强大的窗口功能，以及轻松合并数据并将其发送到 Atlas 数据库或 Kafka 主题的功能。
此外，MongoDB还投入了大量资金来改进Atlas Stream Processing的其他操作和安全方面。一些亮点包括：
- 检查点：Atlas Stream Processing 现在执行检查点以在处理时保存状态。流处理器持续运行进程，因此无论是由于数据问题还是基础架构故障，它们都需要智能恢复机制。检查点可以轻松地从停止收集和处理数据的任何位置恢复流处理器。
- Terraform 提供程序支持：Terraform 现在支持创建连接和流处理实例 （SPI）。这允许将基础结构创作为可重复部署的代码。
- 安全角色：Atlas Stream Processing 添加了一个项目级角色，为用户提供了足够的权限来执行其流处理任务。流处理器可以在特定角色的上下文中运行，支持最低权限配置。
- 审核：Atlas Stream Processing 现在可以审核流处理实例中的身份验证尝试和操作，从而深入了解与安全相关的事件。
- Kafka 使用者组支持：流处理器现在使用 Kafka 使用者组进行偏移跟踪。这允许用户轻松更改处理器在流中的位置以进行操作，并轻松监控潜在的处理器滞后。
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