統合データプラットフォーム
MongoDB Atlasは、運用データ、ベクトル、ストリーミングデータを1つのプラットフォームに統合するため、データベース、検索、同期ワークフローごとに別々のシステムを組み合わせる必要がありません。
MongoDB Atlasを中心に構築された最新のデータプラットフォーム。運用データ、ベクトル検索、ストリーム処理を統合し、公開料金とエンタープライズ/セルフマネージドの選択肢を提供します。
MongoDBは、アプリケーション開発と本番ワークロード向けのマネージドデータベースサービスであるMongoDB Atlasを中心に構築された最新のデータプラットフォームです。サイトではAtlasを、運用データ、ベクトルデータ、ストリーミングデータを単一のシステムで組み合わせるAI対応プラットフォームとして位置づけています。
この製品は、マネージドクラウドデプロイ、検索、ベクトル検索、ストリーム処理、トランザクションデータアクセス、分析、グラフとジオスペーシャルのサポート、そしてエンタープライズ/セルフマネージドの選択肢にまたがっています。AtlasのFree、Flex、Dedicatedなどのティアには公開料金があり、MongoDBはセルフマネージドまたはプライベートクラウドでのデプロイを求めるチーム向けにMongoDB Enterprise Advancedとサポートサービスも提供しています。
MongoDB Atlasは、運用データ、ベクトル、ストリーミングデータを1つのプラットフォームに統合するため、データベース、検索、同期ワークフローごとに別々のシステムを組み合わせる必要がありません。
Atlasは、運用、トランザクション、分析、グラフ、ジオスペーシャル、テキスト検索、ベクトル検索、ストリーム処理の各ワークロードをネイティブにサポートし、1つのサービスで複数のアプリケーションパターンに対応できます。
Vector Searchは、ベクトルデータを運用データとともにAtlasに保持し、セマンティック検索、レコメンデーションエンジン、異常検知、会話型AIのユースケースをサポートします。
Stream Processingは、ほぼリアルタイムのイベント駆動型アプリケーション向けに構築されており、MongoDB Aggregation Pipelineの使い慣れたステージを使ってApache Kafkaなどのソースと連携できます。
このプラットフォームは、単純な検索から複雑な処理パイプラインまで、セカンダリインデックス、結合、複数ドキュメントのACIDトランザクションを含むクエリパターンをサポートします。
MongoDB AtlasはAWS、Azure、Google Cloudで提供されており、無料、Flex、Dedicated、エンタープライズのデプロイオプションに関する料金ページがあります。
MongoDB Atlasを、ワークロードごとに別々のシステムを管理せずに、運用データアクセス、柔軟なクエリ、本番環境でのスケーリングが必要なアプリケーションの中核データプラットフォームとして使用します。
Atlas内で運用データと並べて保存されたベクトルデータを使い、セマンティック検索、レコメンデーションエンジン、Q&Aシステム、異常検知、その他の生成AI機能を構築します。
Apache Kafkaやその他の高速度イベントストリームをほぼリアルタイムで処理し、変化するデータにすばやく反応して下流のアクションを実行する必要があるアプリケーションに対応します。
複数ドキュメントのACIDトランザクション、セカンダリインデックス、結合、単純な検索から複雑な処理パイプラインまで対応する単一のクエリAPIが必要なワークロードにMongoDB Atlasを使用します。
チームが複数のアプリケーション主導のデータタスクに対して1つのシステムを必要とする場合、同じプラットフォームから分析、グラフ分析、ジオスペーシャルワークフロー、統合検索をサポートします。
MongoDB AtlasはAWS、Azure、Google Cloudで利用できます。料金ページには、学習や試用向けの永続無料のM0ティアに加え、開発および本番利用向けのFlexとDedicatedのデプロイオプションも表示されています。
MongoDB Atlasは、運用データ、ベクトルデータ、ストリーミングデータを統合されたプラットフォームで組み合わせます。サイトでは、検索、ベクトル検索、ストリーム処理、トランザクション、分析、グラフ、ジオスペーシャル機能がプラットフォームの一部として紹介されています。
Atlas Stream Processingのページでは、近リアルタイムで反応するスケーラブルなイベント駆動アプリケーション向けに設計されており、MongoDB Aggregation Pipelineのステージを使ってApache Kafkaのような高速度ストリームにも対応できると説明されています。
MongoDB Vector Searchは、Atlas内でベクトルデータを運用データと並べて保存し、セマンティック検索、レコメンデーションエンジン、異常検知、会話型AI、メタデータ、グラフ検索、集約、ジオスペーシャル検索、レキシカル検索を組み合わせたハイブリッドクエリをサポートします。
料金ページでは、Atlasに加えてセルフマネージドおよびエンタープライズのオプションが表示されており、MongoDB Enterprise Advancedやサポート関連の追加オプションが含まれます。また、サイトはセットアップやトレーニング向けのドキュメントと学習リソースも案内しています。