在MongoDB用户大会纽约站活动中，MongoDB宣布了一系列产品发布和更新。鉴于该公司专注于其完全托管的 Atlas 服务，因此大多数新闻都集中在该平台上也就不足为奇了，该平台改进了对人工智能和语义搜索工作负载的支持，提供了更好地支持搜索用例的专用搜索节点以及处理流数据的新功能等。
MongoDB 产品高级副总裁 Andrew Davidson 告诉我，这是该公司近年来在 Atlas 上所做工作的延续。“有了 Atlas，我们可以更快地交付功能，”他说。“我们能够增加搜索和时间序列的功能，并推动更广泛的工作负载形状。” 他认为，随着企业被迫用更少的资源做更多的事情——同时开发人员被期望构建更多的应用程序并且更快地构建——扩展 Atlas 的功能是 MongoDB 的自然演变。“我们认为这完全是我们的时刻，因为我们带着我们的开发者数据平台愿景而来，我们说：我们希望使构建者能够表达其绝大多数应用程序中与其操作数据有关的绝大多数功能需要。
矢量搜索可能是这里最明显的例子。对于想要使用大型语言模型 (LLM) 的公司来说，将数据转换为向量并存储它们是根据其需求定制基础模型的关键。此外，矢量搜索还支持 Atlas 上的新工作负载，例如文本到图像搜索。“我们认为，当然，专门研究运营数据的开发人员数据平台也应该能够表达索引，让您有效地查询该数据的向量摘要，”戴维森说。
同样，流处理这一功能传统上并不是 MongoDB 文档模型的重点。一段时间以来，MongoDB 一直在提供聚合框架，该框架允许开发人员对来自数据库的文档流执行转换。“我们意识到，‘天哪，这是一个完美的比喻，能够概念化来自 Kafka 的流的转换，’”戴维森解释道。
这里的另一个新功能是支持使用 MongoDB Atlas Online Archive 和 Atlas Data Federation 查询 Microsoft Azure Blob Storage 中的数据。MongoDB 此前推出了对 AWS 的支持。虽然 MongoDB 显然更愿意每个人都将数据托管在 MongoDB 中，但现实是大多数企业将继续使用多个系统。Atlas Data Federation 使开发人员能够轻松地从 Atlas 数据库和第三方云对象存储中读取和写入数据，从而使他们能够更轻松地生成和组合来自多个数据源的数据流来为其应用程序提供支持。
MongoDB 本周推出的其他一些新功能包括 Atlas 搜索节点，这些节点是用于独立于数据库扩展搜索工作负载的专用节点，以及数据库处理企业级时间序列工作负载方式的改进。
“今天宣布的新 MongoDB Atlas 功能是对我们从世界各地客户那里获得的反馈的回应——他们喜欢他们的团队能够使用 MongoDB Atlas 快速构建和创新，并希望能够利用它做更多事情。 MongoDB 总裁兼首席执行官 Dev Ittycheria 说道。“通过我们今天推出的新功能，我们不仅为刚刚起步的客户提供进一步支持，而且还为对功能、性能、规模和灵活性有最苛刻要求的客户提供支持，以便他们能够释放软件的力量和数据来构建高级应用程序以实现业务转型。”
文章来源：https://techcrunch.com/2023/06/22/mongodb-readies-its-atlas-database-service-for-new-workloads/?guccounter=1&guce_referrer=aHR0cHM6Ly93d3cuZ29vZ2xlLmNvbS8&guce_referrer_sig=AQAAANchEeRl4HEM2olkAemijNtQPtegzj09tBEQMcJFfTZpm7x9cdZkpopc5-R7yJexUxfy5Ep0FYyycZKAFG6DQac9m4ItH5fJtP7dfIUf-QgkvX8mPS5qZVrQVhidwAZa21tIMEbxfYLrmIjJ3fjmqL7JP8Ghjr6zE1e-0wNVh_3P
