MongoDB, Inc. a dévoilé sa vision de la plateforme de données pour développeurs avec une série de nouvelles capacités révolutionnaires lors de la conférence annuelle de MongoDB, MongoDB World au Javits Center à 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. MongoDB a étendu son approche unique et convaincante du travail avec les données au-delà des cas d'utilisation opérationnels et transactionnels pour servir les cas d'utilisation de recherche et d'analyse, le tout 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 requise pour prendre en charge les applications modernes. MongoDB a annoncé un certain nombre de fonctionnalités qui permettent aux développeurs d'exploiter plus facilement les analyses in-app et d'enrichir les expériences applicatives. Les Column Store Indexes, disponibles plus tard dans l'année, permettront aux utilisateurs de créer et de maintenir un index spécialement conçu pour accélérer considérablement de nombreuses requêtes analytiques courantes sans avoir à modifier la structure du document ou à 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-approvisionnement. Les collections de séries temporelles de MongoDB rendent plus facile, plus rapide et moins coûteuse 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 simple d'intégrer des capacités 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 plus facilement leurs résultats en fonction de différentes dimensions. MongoDB a annoncé de nouveaux produits et fonctionnalités qui permettent aux équipes de développement de mieux analyser, transformer et déplacer leurs données dans Atlas tout en réduisant la dépendance aux processus batch et aux tâches ETL qui peuvent créer des retards, limiter la productivité et augmenter les coûts.

Atlas Data Lake sera doté de capacités de stockage entièrement gérées qui offrent l'économie du stockage objet en nuage tout en optimisant les requêtes analytiques à haute performance. Atlas Data Lake reformate, crée des index de partition et partitionne les données à mesure qu'elles sont ingérées à partir des bases de données Atlas, créant ainsi un lac de données compagnon hautement performant. Les fonctionnalités de fédération de données d'Atlas permettent aux équipes de créer des bases de données virtuelles afin de pouvoir travailler avec des données résidant dans un éventail de sources différentes.

Les équipes de développement peuvent interroger, transformer ou créer des vues à travers 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. Cela facilite l'interrogation et la visualisation natives des données Atlas avec des outils basés sur SQL tout en préservant la flexibilité du modèle de document. En outre, l'utilisateur peut interroger les données à travers les clusters Atlas et les magasins d'objets en nuage à l'aide de SQL sans avoir besoin de manipuler les données, de définir les schémas ou d'aplatir les données.

Outre la prise en charge d'un large éventail de charges de travail, les entreprises doivent disposer de la flexibilité nécessaire pour déployer les architectures d'application adaptées à leurs besoins. Atlas Serverless est maintenant généralement disponible 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 de la capacité. 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 pour les charges de travail importantes sans engagement initial.

L'intégration de Vercel permettra aux équipes utilisant la plate-forme 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. Cluster-to-Cluster Synchronization fournit la synchronisation continue des données des clusters MongoDB à travers les environnements, que ce soit dans Atlas, dans un 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 permet un contrôle granulaire des données synchronisées avec les applications des utilisateurs grâce à des requêtes intuitives en langage natif et des autorisations hiérarchiques.

L'API de données est une API sécurisée permettant d'accéder aux données Atlas via HTTPS sans aucune surcharge opérationnelle. Les développeurs disposent ainsi d'un moyen d'étendre facilement les données Atlas à d'autres applications et services dans le cloud ou à leurs architectures sans serveur. Chaque organisation doit être en mesure de sécuriser les informations les plus sensibles dans n'importe quel environnement sans compromettre la possibilité 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, introduit le premier schéma de recherche chiffré 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 dans la mémoire et dans le CPU ; les clés ne quittent jamais l'application et le serveur de la base de données ne peut y accéder. Ce cryptage de bout en bout côté client utilise de nouvelles structures de données d'index cryptées de telle sorte que, pour la première fois, les développeurs peuvent exécuter des requêtes expressives sur des charges de travail confidentielles entièrement cryptées. Queryable Encryption est basé sur des primitives cryptographiques standard NIST bien testées et établies afin de fournir une protection solide contre les attaques contre la base de données, y compris les menaces d'initiés, les administrateurs hautement privilégiés et le personnel de l'infrastructure en nuage.