MongoDB, Inc. heeft op zijn ontwikkelaarsconferentie MongoDB.local NYC nieuwe mogelijkheden aangekondigd voor 's werelds populairste NoSQL-database voor het sneller en met minder zwaar werk bouwen van moderne toepassingen. De aangekondigde nieuwe tools stellen ontwikkelaars in staat om hun beste werk te doen, waaronder extra ondersteuning voor programmeertaal voor het gebruik van infrastructure-as-code (IaC) om MongoDB Atlas op AWS te implementeren en server-side applicaties te bouwen met Kotlin, gestroomlijnde mogelijkheden voor MongoDB Atlas Kubernetes Operator, en de algemene beschikbaarheid van de PyMongoArrow-bibliotheek voor efficiëntere gegevensanalyse met Python. Samen breiden deze nieuwe mogelijkheden de missie van MongoDB uit om ontwikkelaars te ontmoeten waar ze zijn door de tools waar ze van houden te integreren in één enkel dataplatform voor ontwikkelaars, zodat ze sneller en gemakkelijker applicaties kunnen bouwen.

Tienduizenden klanten en miljoenen ontwikkelaars vertrouwen elke dag op MongoDB Atlas als het ontwikkelaarsdataplatform van hun voorkeur om applicaties aan te drijven vanwege het flexibele datamodel, de snelheid om nieuwe functies te implementeren en de prestaties op schaal. Ontwikkelaars gebruiken MongoDB Atlas ook graag omdat het het ongedifferentieerde zware werk van infrastructuurbeheer elimineert en het mogelijk maakt om snel van idee naar innovatie te gaan met een uniform ontwikkelaarsdataplatform. Voor bepaalde use cases willen ontwikkelaars echter gespecialiseerde tools gebruiken met MongoDB Atlas om hun gevestigde workflows beter te integreren en meer granulaire controle te hebben over de operationele ervaring.

Ontwikkelaars die er bijvoorbeeld de voorkeur aan geven om MongoDB Atlas-clusters te provisionen met IaC op AWS of om server-side applicaties te bouwen, willen de programmeertaal van hun keuze kunnen gebruiken. Verder willen veel ontwikkelaars de MongoDB Atlas command line interface (CLI) gebruiken voor meer taken in hun specifieke workflows, terwijl andere ontwikkelaars extra programmeertalen willen kunnen gebruiken voor data science, machine learning en applicatiegedreven analyses. De aangekondigde nieuwe functies en integraties versterken de toewijding van MongoDB om de beste ontwikkelaarservaring te bieden voor het bouwen en itereren van ideeÃ"n in plaats van het gebruiken van tools: Extra opties voor het implementeren van MongoDB Atlas op AWS:Â Ontwikkelaars kunnen nu extra programmeertalen gebruiken voor het maken, beheren en bijwerken van MongoDB Atlas-resources met behulp van IaC met de AWS Cloud Development Kit (CDK).

MongoDB biedt ondersteuning voor IaC op AWS met de AWS CloudFormation Public Registry, AWS Partner Solution Deployments en de AWS CDK. Veel ontwikkelaars willen echter meer programmeertalen gebruiken dan alleen Javascript en Typescript. Nu kunnen ontwikkelaars IaC gebruiken met de AWS CDK om MongoDB Atlas-resources te beheren met C#, Go, Java en Python, waardoor het voor ontwikkelaars eenvoudiger wordt om workflows te stroomlijnen met behulp van een grotere verscheidenheid aan programmeertalen en ze minder tijd kwijt zijn aan het beheren van infrastructuur.

Uitgebreide programmeertaalondersteuning voor server-side Kotlin:Â Met de Kotlin Driver voor MongoDB kunnen ontwikkelaars nu zeer krachtige server-side toepassingen op MongoDB bouwen met behulp van Kotlin. Voorheen konden ontwikkelaars de MongoDB Realm Kotlin SDK gebruiken voor client-side ontwikkeling, maar ontwikkelaars aan de server-side waren afhankelijk van een door de gemeenschap gemaakt stuurprogramma zonder officiÃ"le ondersteuning voor MongoDB of moesten uitgebreide aangepaste code schrijven. Als gevolg hiervan moesten ontwikkelaars langere softwareontwikkelingscycli doorlopen om server-side Kotlin-toepassingen op MongoDB te bouwen en liepen ze het risico dat hun toepassingen betrouwbaar werden zonder een volledig ondersteund MongoDB Kotlin-stuurprogramma.

Nu, met de Kotlin Driver voor MongoDB, kunnen ontwikkelaars gebruik maken van een best-in-class Kotlin-ervaring voor server-side applicatie-ontwikkeling om sneller en betrouwbaarder van idee tot productie te komen. Gestroomlijnde MongoDB Atlas Kubernetes Operator-functionaliteit:Â Ontwikkelaars gebruiken de MongoDB Atlas Kubernetes Operator om projecten en databaseclusters te beheren, de inspanning voor het automatiseren van de configuratie en het beheer van MongoDB Atlas te verminderen en te profiteren van de ontwikkeling van gecontaineriseerde applicaties. Ontwikkelaars willen echter een eenvoudigere manier om de MongoDB Atlas Kubernetes Operator te installeren en in te stellen om wrijving te verminderen en applicaties sneller te beheren.

Met behulp van de MongoDB Atlas CLI kunnen ontwikkelaars nu de MongoDB Atlas Kubernetes Operator installeren en beveiligingsgegevens genereren voor een snelle en eenvoudige installatie om de operationele overhead te verminderen. Ontwikkelaars hebben vervolgens de optie om bestaande MongoDB Atlas projecten en implementaties met één commando te importeren. Deze nieuwe verbetering vereenvoudigt drastisch hoe ontwikkelaars Kubernetes gebruiken met MongoDB Atlas en stroomlijnt hun workflows door meer snelheid te bieden bij het werken met containers.

Eenvoudigere gegevensverwerking en analyses op MongoDB met Python:Â Met de algemene beschikbaarheid van de open source PyMongoArrow-bibliotheek, onderhouden door MongoDB, kunnen ontwikkelaars en gegevensanalisten een op Python gebaseerde analysestack gebruiken om inzichten te halen uit gegevens op MongoDB en sneller gegevensgestuurde toepassingen bouwen. Het bouwen van moderne, intelligente toepassingen die gebruik maken van toepassingsgedreven analyses vereist het benutten van inzichten uit toepassingsgegevens en het verwerken van deze inzichten in toepassingen om de bedrijfslogica in realtime aan te passen. De PyMongoArrow-bibliotheek stelt ontwikkelaars in staat om gegevens die zijn opgeslagen op MongoDB efficiënt te converteren met behulp van populaire frameworks (bijv. Apache Arrow Tables, Pandas DataFrames of Numpy Arrays) en zal door MongoDB doorontwikkeld en ondersteund worden naarmate de behoeften van op Python gebaseerde analytics-stacks evolueren.

Met PyMongoArrow beschikken ontwikkelaars, datawetenschappers en beoefenaars van machine learning over de tools die ze nodig hebben om gegevens op MongoDB efficiënter te manipuleren en te analyseren met Python om de wrijving bij de ontwikkeling van software te verminderen. MongoDB Developer Data Platform: MongoDB Atlas is het toonaangevende multi-cloud developer data platform dat het bouwen met data versnelt en vereenvoudigt. MongoDB Atlas biedt een geïntegreerde set data- en applicatieservices in een uniforme omgeving, zodat teams van ontwikkelaars snel kunnen bouwen met de mogelijkheden, prestaties en schaal die moderne applicaties vereisen.