全面擁抱AI的MongoDB 構(gòu)建智能世界的現(xiàn)代化應(yīng)用
“隨著開發(fā)者的工作變得越來越復(fù)雜,傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫已經(jīng)難以他們的需求,基于這些數(shù)據(jù)庫所打造的解決方案非常復(fù)雜和難用?!盡ongoDB首席技術(shù)官Mark Porter表示,“MongoDB的服務(wù)對象是開發(fā)者,相比其他公司把解決方案整體打包賣給企業(yè)來講,我們的銷售模式更加輕松、快捷、高效。在開發(fā)者數(shù)據(jù)平臺中,MongoDB的文檔模型靈活性比其他同類模型更好。MongoDB的優(yōu)勢在于,可以簡化AI驅(qū)動型應(yīng)用程序的開發(fā),讓大家更便捷地處理各種各樣的數(shù)據(jù)類型開發(fā)應(yīng)用?!?/span>
MongoDB首席技術(shù)官Mark Porter
在MongoDB用戶大會紐約站上,MongoDB推出了一系列新產(chǎn)品和新計劃,包括MongoDB Atlas的新功能、MongoDB Relational Migrator,攜手谷歌云公布AI計劃,同時,MongoDB還發(fā)布了MongoDB Atlas行業(yè)計劃,并推出面向金融行業(yè)的解決方案。在MongoDB,開發(fā)者可以獲得集成豐富工具的統(tǒng)一平臺,改善開發(fā)體驗,對獨立的應(yīng)用負(fù)載進(jìn)行現(xiàn)代化的改造。這一過程中,MongoDB的文檔模型可以使得應(yīng)用開發(fā)的速度更快、運行成本更低、可擴(kuò)展性更強。
(資料圖片)
如今,企業(yè)要適應(yīng)全新的工作負(fù)載和工作方式,了解哪些應(yīng)用程序更適合進(jìn)行現(xiàn)代化改造,以及執(zhí)行遷移的順序。在此基礎(chǔ)之上,要定義數(shù)據(jù)模型,確定如何在 MongoDB文檔模型中更好地呈現(xiàn)現(xiàn)有關(guān)系模式。企業(yè)還要對代碼進(jìn)行現(xiàn)代化升級,更新或重寫應(yīng)用程序代碼以支持新的用戶需求、現(xiàn)代技術(shù)堆棧和更新的架構(gòu),另外就是數(shù)據(jù)遷移,完成應(yīng)用的現(xiàn)代化升級,而這些工作僅靠一家服務(wù)商是難以做到的。
生成式AI和大語言模型(LLM)等新技術(shù)掀起的又一波創(chuàng)新浪潮,為基于軟件和數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)運營優(yōu)化、終端用戶體驗提升開啟了新的可能性。對于那些想要通過遷移和現(xiàn)代化其傳統(tǒng)應(yīng)用程序來充分利用Atlas所提供的所有功能的客戶來說,MongoDB Relational Migrator實現(xiàn)了在不停機(jī)情況下,更快速、更輕松地從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫技術(shù)遷移至MongoDB Atlas開發(fā)者數(shù)據(jù)平臺。MongoDB Relational Migrator可以對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分析,自動生成新數(shù)據(jù)模型和代碼,客戶只需將MongoDB Relational Migrator連接到現(xiàn)有的應(yīng)用程序數(shù)據(jù)庫(如Oracle、Microsoft SQL Server、MySQL和PostgreSQL等)進(jìn)行評估,即可快速上手。
分析應(yīng)用程序數(shù)據(jù)后,MongoDB Relational Migrator會建議一個新的數(shù)據(jù)模型,將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和遷移至MongoDB Atlas,并通過運行連續(xù)同步作業(yè)實現(xiàn)零停機(jī)遷移,還可以生成的優(yōu)化代碼,在新的現(xiàn)代化應(yīng)用程序中處理數(shù)據(jù)。這樣,客戶就可以在測試環(huán)境中運行現(xiàn)代化應(yīng)用程序,確保其在部署到生產(chǎn)環(huán)境之前能夠按預(yù)期運行。在MongoDB Relational Migrator的幫助下,任何類型與規(guī)模的組織在進(jìn)行應(yīng)用程序遷移與現(xiàn)代化時,都無需承受遷移過程中的技術(shù)阻礙與繁瑣工作,而是更好地構(gòu)建下一代高度參與的任務(wù)關(guān)鍵型應(yīng)用程序。值得一提的是,客戶還能夠與MongoDB Professional Services團(tuán)隊和MongoDB生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴(如埃森哲、凱捷集團(tuán)、Globant)合作,獲得定制的現(xiàn)代化體驗。
過去,要想在應(yīng)用程序中進(jìn)行搜索需要建立多個不同的系統(tǒng),流程復(fù)雜且易出錯,而通過MongoDB Atlas Search,企業(yè)可以快速將基于相關(guān)性的搜索功能直接構(gòu)建到各種用例的應(yīng)用程序中(如個性化推薦、產(chǎn)品目錄及內(nèi)容搜索、多媒體管理和地理空間應(yīng)用程序),帶來了無縫集成的開發(fā)體驗。更進(jìn)一步,這些企業(yè)要是想訪問和管控專用資源,以獨立于數(shù)據(jù)庫運行搜索工作負(fù)載,則可以借助MongoDB Atlas Search Nodes,使用專用基礎(chǔ)架構(gòu),無縫擴(kuò)展其MongoDB Atlas Vector Search和MongoDB Atlas Search的工作負(fù)載,這一操作獨立于其數(shù)據(jù)庫,可以實現(xiàn)工作負(fù)載隔離、資源優(yōu)化和性能大規(guī)模提升。
對于那些高速復(fù)雜的數(shù)據(jù)流,MongoDB Atlas Stream Processing通過統(tǒng)一開發(fā)團(tuán)隊處理動態(tài)數(shù)據(jù)和靜態(tài)數(shù)據(jù)的方式,變革了構(gòu)建實時反應(yīng)和響應(yīng)功能的事件驅(qū)動型應(yīng)用程序的方式。該功能革新了組織處理流數(shù)據(jù)的方式,以提升終端用戶體驗,提升運營效率。來自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、終端用戶瀏覽行為和庫存數(shù)據(jù)等實時的流數(shù)據(jù)越來越多,使得數(shù)據(jù)模型要具備更好的靈活性和可擴(kuò)展性。為了將流數(shù)據(jù)整合到現(xiàn)有的應(yīng)用程序,很多開發(fā)團(tuán)隊會將專門的編程語言、庫、應(yīng)用編程接口(API)和驅(qū)動程序,附加到現(xiàn)有技術(shù)堆棧上,這就導(dǎo)致開發(fā)體驗變得復(fù)雜而瑣碎,因為團(tuán)隊必須學(xué)習(xí)如何為不斷變化的用例使用不同的工具,引發(fā)了開發(fā)周期延長和開發(fā)成本增加。
有了MongoDB Atlas Stream Processing,客戶就可以使用單一界面,提取來自高速、大容量的流數(shù)據(jù)的洞察。MongoDB Atlas Stream Processing適用于任何類型的數(shù)據(jù),并憑借其靈活的數(shù)據(jù)模型,客戶可以構(gòu)建具有吸引力的應(yīng)用程序。這些應(yīng)用程序可以實時分析數(shù)據(jù),以調(diào)整應(yīng)用程序行為并為業(yè)務(wù)運營提供信息(例如高度個性化的促銷優(yōu)惠、實時庫存管理、欺詐防范等),MongoDB靈活的數(shù)據(jù)模型也可以隨需而變,提高業(yè)務(wù)運營效率。
AI/ML的快速發(fā)展對底層的數(shù)據(jù)支持提出了新的考驗,數(shù)據(jù)的多類型、高質(zhì)量、處理速度和深度分析直接影響了其商業(yè)價值,MongoDB希望讓AI驅(qū)動型的應(yīng)用程序更加靠近數(shù)據(jù),而不是讓數(shù)據(jù)去尋找應(yīng)用程序。生成式AI的流行對原有技術(shù)棧的靈活性提出了更高的要求,復(fù)雜類型的數(shù)據(jù)需要得到有效的存儲和處理。例如,LLM需要以向量的形式存儲數(shù)據(jù),這類數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)的幾何表示(例如文本、圖像和音頻)。這些AI模型通過測量向量數(shù)據(jù)之間的相似性,以概率的方式從提示中構(gòu)句,從說明文字中生成圖像,或者返回比傳統(tǒng)搜索引擎更準(zhǔn)確且包含更多相關(guān)信息的搜索結(jié)果。為了存儲向量以便于LLM使用,一些組織已經(jīng)開始使用專用數(shù)據(jù)庫。然而,針對向量存儲或時間序列應(yīng)用程序等用例的專用數(shù)據(jù)庫,通常會附加到現(xiàn)有的技術(shù)堆棧上,導(dǎo)致管理工作變得更為復(fù)雜,需要對開發(fā)人員進(jìn)行額外的培訓(xùn),這也意味著要投入更長的時間才能實現(xiàn)價值。
有了MongoDB Atlas Vector Search,客戶可以在組織中使用同一個熟悉的統(tǒng)一平臺,為各種新工作負(fù)載提供支持,包括文本搜索、圖像搜索、比較以及高度個性化的產(chǎn)品推薦,減少開發(fā)人員不必要的負(fù)擔(dān)。MongoDB Atlas Vector Search支持客戶更輕松、更安全地使用自己的數(shù)據(jù),增強預(yù)訓(xùn)練生成式AI模型的能力,為特定領(lǐng)域或用例創(chuàng)建更準(zhǔn)確、更相關(guān)的結(jié)果。客戶可以借助MongoDB Atlas管理LLM的輸出,用于為更快的結(jié)果提供常見搜索請求的緩存等用例,降低成本。MongoDB Atlas Vector Search與開源的LangChain和LlamaIndex框架集成,提供了具有用于訪問和管理各種應(yīng)用程序的LLM工具??蛻艨梢允褂眠@些框架從MongoDB合作伙伴(如AWS,Databricks,Google Cloud,Microsoft Azure,MindsDB)和模型提供商(如Anthropic,Hugging Face和OpenAI)處訪問LLM,生成向量嵌入并在MongoDB Atlas上構(gòu)建由AI驅(qū)動的應(yīng)用程序。
“在我們合作的任意的云平臺上,Atlas解決方案都可以完美的運行,由于使用了lucene search等關(guān)鍵技術(shù),我們可以讓矢量搜索和語義搜索更快、更準(zhǔn)確地返回搜索結(jié)果。同時,我們也有專用的搜索節(jié)點,能夠確保Atlas的用戶無論使用哪個云廠商的解決方案,都能夠獲得搜索性能的擴(kuò)展能力?!盡arkPorter說。他認(rèn)為,對代碼進(jìn)行現(xiàn)代化改造既是重點也是難點,一方面要把SQL查詢變成現(xiàn)代查詢,另一方面涉及代碼修改,幫助應(yīng)用程序完成現(xiàn)代化。
安全性方面,MongoDB持續(xù)在增強相關(guān)的能力。例如MongoDB可查詢加密(Queryable Encryption)預(yù)覽版,該系統(tǒng)支持客戶從客戶端加密敏感數(shù)據(jù),將完全隨機(jī)加密的數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫服務(wù)器端,并對加密數(shù)據(jù)執(zhí)行表達(dá)式查詢。使用該方案之后,可以較以往更加安全地進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲,即使是所用云產(chǎn)品的服務(wù)商也無法讀取到用戶數(shù)據(jù)。
目前,每天都有數(shù)以萬計的客戶將MongoDB用于他們的應(yīng)用程序。但是,每個行業(yè)都有自己獨特的挑戰(zhàn)和需求,為了解決這些復(fù)雜的問題,MongoDB推出了MongoDB Atlas行業(yè)計劃,為客戶提供MongoDB專家主導(dǎo)的架構(gòu)設(shè)計審閱、增強型解決方案以應(yīng)對特定行業(yè)挑戰(zhàn)的技術(shù)合作伙伴關(guān)系,以及針對特定行業(yè)的知識加速器,為開發(fā)團(tuán)隊提供提供相關(guān)技術(shù)的培訓(xùn)路徑。金融行業(yè)是該行業(yè)計劃的首個目標(biāo)領(lǐng)域,借助MongoDB Atlas,金融機(jī)構(gòu)可對現(xiàn)有內(nèi)部銀行系統(tǒng)的舊功能進(jìn)行現(xiàn)代化改造,構(gòu)建可組裝架構(gòu)(輕松集結(jié)優(yōu)秀的第三方解決方案)來提升客戶體驗,并提供客戶所需的性能及規(guī)模,幫助客戶更快地將概念落地為產(chǎn)品,進(jìn)而推向市場。據(jù)了解,Temenos、富國銀行等企業(yè),以及很多亞洲的支付和電商平臺都在使用MongoDB Atlas的服務(wù)。今年,MongoDB Atlas行業(yè)計劃還會陸續(xù)推出針對制造、汽車、保險、醫(yī)療、零售等行業(yè)的解決方案。
在MongoDB用戶大會紐約站上,MongoDB還公布了與谷歌云的全新合作項目。該項目將加速開發(fā)者使用生成式AI并構(gòu)建全新類別的應(yīng)用程序。開發(fā)人員能夠充分利用MongoDB Atlas以及與谷歌云Vertex AI大型語言模型(LLM)整合后帶來的行業(yè)優(yōu)勢,并借助雙方的專業(yè)服務(wù),快速啟動架構(gòu)審核,加快軟件開發(fā)進(jìn)程。開發(fā)人員可以使用MongoDB Atlas Vector Search與Vertex AI無縫構(gòu)建AI驅(qū)動的應(yīng)用程序,獲得高度個性化和極具吸引力的終端用戶體驗。Vertex AI提供了文本嵌入API,能夠從存儲在MongoDB Atlas的客戶數(shù)據(jù)中生成嵌入(embeddings),并結(jié)合PaLM文本模型創(chuàng)建高級功能,如語義搜索、分類、異常值檢測、AI驅(qū)動聊天機(jī)器人和文本摘要等。
回到中國市場,MongoDB同樣取得了高速增長,阿里云數(shù)據(jù)庫MongoDB版的使用量在三年內(nèi)提升8倍,并在今年完成了與阿里云的提前續(xù)約。在中國移動,MongoDB支持了其最大和最關(guān)鍵的推送服務(wù)之一,該服務(wù)每月向超過10億用戶發(fā)送賬單明細(xì)。MongoDB北亞區(qū)高級副總裁蘇玉龍介紹稱,在使用MongoDB之前,中國移動技術(shù)團(tuán)隊依賴于Oracle數(shù)據(jù)庫,隨著用戶數(shù)量的增加,數(shù)據(jù)庫性能隨之下降。盡管投入了大量資金,但Oracle系統(tǒng)處理日常請求仍然需要很長時間。2019年,經(jīng)過全面測試,中國移動遷移到MongoDB平臺,利用MongoDB的原生分片,該系統(tǒng)性能大幅提高了80%,從原來需要50臺Oracle設(shè)備減少到只需要12臺運行MongoDB的設(shè)備來處理相同的負(fù)載,并且為未來的業(yè)務(wù)擴(kuò)展做好了準(zhǔn)備。在MongoDB的幫助下,中國移動的推送服務(wù)業(yè)務(wù)穩(wěn)步增長,月活躍用戶超過1.68億,該業(yè)務(wù)也成為中國移動集團(tuán)里客戶滿意度最高的服務(wù)之一。
MongoDB北亞區(qū)高級副總裁蘇玉龍
2023年8月29日和8月31日,MongoDB用戶大會也將登陸北京和深圳,屆時會有更多的精彩分享呈現(xiàn)給廣大的客戶和開發(fā)者。
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