Для каждой организации необходимы данные, которым можно доверять и получать к ним доступ, независимо от их формата, размера или местонахождения. Быстрые темпы изменений в технологиях и переход к облачным вычислениям революционизируют методы обработки, управления и регулирования данных в компаниях, освобождая их от тяжелой операционной нагрузки, связанной с развертыванием локальных систем. Предприятия ищут централизованное, экономически эффективное решение, способное обеспечить масштабирование системы хранения и аналитики, чтобы они могли получать данные и выполнять операции искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML), в конечном итоге расширяя свои маркетинговые горизонты.
В этой статье блога рассматриваются причины, по которым компании должны сотрудничать с MongoDB Atlas на Google Cloud, чтобы совершить революционный переворот в области данных, и как HCL Technologies может поддержать клиентов, желающих осуществить миграцию.
MongoDB Atlas как платформа распределенных данных
MongoDB Atlas является ведущей "базой данных-как-услуга" на рынке по трем основным причинам:
Беспрецедентный опыт разработчиков - позволяет организациям выводить новые функции на рынок с высокой скоростью.
Горизонтальная масштабируемость - поддерживает сотни терабайт данных с субсекундными запросами.
Гибкость - хранит данные в соответствии с различными нормативными, эксплуатационными требованиями и требованиями высокой доступности.
Универсальность, предлагаемая моделью документов MongoDB делает ее идеальной для современных сценариев использования данных, требующих поддержки структурированного, полуструктурированного и неструктурированного контента в рамках одной платформы. Гибкая схема позволяет вносить изменения для поддержки новых функций приложения без дорогостоящей миграции схемы, которая обычно требуется в реляционных базах данных.
MongoDB Atlas расширяет основную базу данных, предлагая такие сервисы, как Atlas Search и MongoDB Realm, которые необходимы для современных приложений. Atlas Search предоставляет мощную полнотекстовую поисковую систему на базе Apache Lucene, которая автоматически индексирует данные в MongoDB без необходимости использования отдельной специализированной поисковой системы или подверженных ошибкам процессов репликации. Realm обеспечивает синхронизацию с периферийным облаком и бэкэнд-сервисы для ускорения и упрощения мобильной и веб-разработки.
Распределенная архитектура Atlas поддерживает горизонтальное масштабирование объема данных, задержки запросов и пропускной способности запросов, что обеспечивает преимущества масштабируемости распределенного хранилища данных наряду с богатой функциональностью полноценной базы данных общего назначения.
MongoDB Atlas уникальна своей способностью предоставлять самую востребованную базу данных в качестве управляемой услуги, и на нее полагаются крупнейшие мировые компании для своих важнейших рабочих приложений.
Инновации на основе сотрудничества с HCL Technologies
Универсальность MongoDB как базы данных общего назначения в дополнение к ее значительной масштабируемости делает ее идеальной основой для аналитики, визуализации и приложений AI/ML в Google Cloud.
Являясь MSP-партнером Google Cloud, HCL Technologies помогает предприятиям ускориться и снизить риски при реализации их цифровой программы на базе Google Cloud. Мы успешно имплементирвали приложения с использованием MongoDB Atlas в Google Cloud, используя гибкую JSON-подобную модель данных MongoDB, богатые возможности запросов и индексирования, а также эластичную масштабируемость в сочетании с лучшей в своем классе облачной инфраструктурой Google Cloud, возможностями анализа данных и машинного обучения. HCL сотрудничает с крупнейшими предприятиями мира в создании безопасных, производительных и экономически эффективных решений на базе MongoDB и Google.
Обладая техническим опытом в Google Cloud, MongoDB, машинном обучении и даталогии, наша команда разработала эталонную архитектуру, которая обеспечивает высокую производительность и масштабируемость. Это упрощается благодаря поддержке сервисов Google Cloud в MongoDB Atlas, что позволяет ему работать как облачному нативному решению. Среди основных особенностей следует отметить следующие:
Интеграция с сервисом управления ключами Google Cloud.
Использование нативного снапшота хранилища Google Cloud для быстрого резервного копирования и восстановления.
Возможность создания узлов MongoDB “только для чтения” в Google Cloud для снижения задержек при работе с Google Cloud-нативными сервисами независимо от местонахождения основного узла (даже у других провайдеров публичного облака!).
Интегрированный биллинг с Google Cloud.
Возможность распределить один кластер MongoDB по всем регионам Google Cloud в различных странах мира и многое другое.
Как показано на Рисунке 1 ниже, MongoDB Atlas в Google Cloud можно использовать как единую базу данных для транзакционных, операционных и аналитических рабочих нагрузок в самых разных случаях.
Следующая архитектура на Рисунке 2 демонстрирует простоту чтения и записи данных в MongoDB из облачных сервисов Google.
Dataflow, Cloud Data Fusion и Dataproc можно использовать при создании пайплайнов для миграции данных из гетерогенных баз в MongoDB и во время подачи информации для интерактивных дашбордов на основе Looker. Эти пайплайны поддерживают как пакетные, так и рабочие нагрузки ввода данных в реальном времени и могут быть автоматизированы и организованы с помощью Google Cloud - нативных сервисов.
Платформа данных, построенная с использованием MongoDB Atlas и Google Cloud, предлагает интегрированный набор сервисов для хранения, анализа и визуализации.
Решайте свои бизнес-задачи вместе с HCL: примеры использования в промышленности
Решения на основе собираемых данных, созданные с помощью MongoDB Atlas в Google Cloud, находят широкое применение в таких отраслях, как финансовые услуги, СМИ и развлечения, здравоохранение, нефть и газ, энергетика, производство, розничная торговля и государственный сектор. Каждая отрасль может извлечь для себя пользу из этого высокоинтегрированного решения для хранения и анализа данных.
Примеры использования и преимущества:
Модернизация озера данных с низкой стоимостью и высокой доступностью для клиентов из сферы медиа и развлечений: Обеспечение высокой доступности и дешевизны озера данных является непростой задачей для любой развлекательной онлайн-платформы, создающей мобильные или веб-приложения по продаже билетов. Однако разработка на базе Google App Engine с кластерами MongoDB Atlas Clusters в бэкенде позволяет создать высокодоступную и недорогую платформу, которая обеспечивает бесперебойную передачу данных на последующие аналитические платформы в режиме реального времени.
Унифицированная платформа данных для ритейла: Розничный бизнес зачастую предпочитает гибкую окружающую среду, чтобы стимулировать инновации среди своих разработчиков. Благодаря гибкости в масштабировании и управлении ресурсами, бесперебойной работе мультирегиональных кластеров и высококлассному мониторингу, использование MongoDB Atlas в Google Cloud является великолепным выбором для создания единой платформы данных. Это упрощает управление различными платформами данных и позволяет разработчикам сосредоточиться на новых идеях.
Высокоскоростная платформа данных в режиме реального времени системы цепочки поставок для производственных подразделений: Благодаря возможности наблюдения в реальном времени и распределенным сервисам данных, такие цепочки поставок могут стать конкурентным преимуществом. MongoDB Atlas на Google Cloud закладывает надежный фундамент для создания распределенных сервисов данных с единой, простой в обслуживании архитектурой. Непревзойденная скорость MongoDB Atlas упрощает работу цепочки поставок благодаря аналитике данных в режиме реального времени.
Дальнейшие перспективы
Даже за последнее десятилетие организациям пришлось адаптироваться к чрезвычайно быстрому темпу инноваций в области анализа данных: переход от пакетной обработки к работе в реальном времени, от локальной к облачной, от гигабайтов к петабайтам, а также повышение доступности передовых моделей AI/ML благодаря таким провайдерам, как Google Cloud. Благодаря нашему опыту успешной работы в этой области, HCL Technologies имеет уникальную возможность помочь организациям реализовать преимущества совместного создания приложений для анализа данных с использованием лучших решений Google Cloud и MongoDB.
Всех желающих приглашаем на открытый урок «Шардированный реплицированный кластер MongoDB». На бесплатном демо-занятии онлайн-курса обсудим:
replica set;
концепцию кворума;
балансировку;
выбор ключа шардирования.