開発者データ プラットフォームの MongoDB は、MongoDB Atlas と MongoDB Atlas Vector Search の機能強化を発表しました。これらの更新された機能は、スムーズにスケーリングできる最新のアプリケーションの開発を効率化することを目的としています。これらの最新の機能の中で特に注目すべきは、Amazon Bedrock との新しい統合、イベント駆動型アプリの機能強化、および Gemini Code Assist を最適化するための Google Cloud との新しいコラボレーションです。
MongoDB Atlas は、世界で最も広く配布されている開発者データ プラットフォームとして認識されており、世界中の数百万の開発者と数万の企業が、さまざまなクラウド プロバイダーのビジネス クリティカルなアプリケーションを強化するために利用しています。MongoDB Atlas Stream Processing の一般提供により、リアルタイム データを使用して応答性の高いアプリケーションを強化することが非常に容易になります。生成 AI ワークロードの要件を持つ企業向けに、MongoDB Atlas Search Nodes が Microsoft Azure で利用できるようになりました。これにより、クエリ時間が最大 60% 高速化され、コストが削減されます。
MongoDB の最高製品責任者である Sahir Azam 氏は、これらの新しいサービスの価値について、「最新のアプリケーションの構築、展開、実行が容易になるだけでなく、コストを削減しながらパフォーマンスを最適化することも容易になります」と述べています。
現在一般提供されている MongoDB Atlas Stream Processing は、開発者にストリーミング データを使用してイベント駆動型アプリケーションを強化する機会を提供します。一方、MongoDB Atlas Edge Server は、分散アプリケーションのデータ管理の複雑さを軽減する MongoDB のローカル インスタンスを提供します。生成 AI と関連性ベースの検索ワークロード専用のインフラストラクチャ リソースを必要とするユーザー向けに、MongoDB Atlas Search Nodes も新たに利用可能になりました。
MongoDB ユーザーであり、Acoustic のエンジニアリング担当 EVP である John Riewerts 氏は、Atlas Stream Processing を使用する利点を指摘し、「当社のエンジニアは、Atlas でのデータ処理ですでに習得したスキルを活用して新しいデータを継続的に処理できるため、顧客はリアルタイムの顧客分析情報にアクセスできるようになります」と述べています。
さらに、MongoDB は、Amazon Bedrock との MongoDB Atlas Vector Search 統合の一般提供を発表し、魅力的な生成 AI 搭載アプリケーションの開発を加速します。MongoDB Atlas のデータベース機能と Amazon Bedrock を組み合わせることで、組織はリアルタイムの運用データを使用して複雑なタスクを安全に実行できる AI アプリケーションを構築できるようになります。
MongoDB はまた、AI を活用したコーディング支援を提供することで開発者がアプリケーション開発を加速できるようにすることを目指し、Google Cloud と連携して Gemini Code Assist を最適化しました。MongoDB の製品担当 SVP である Andrew Davidson 氏は、この連携について「生成型 AI を活用したソフトウェア開発が直接開発者の手に渡る」と述べ、興奮を表明しました。
MongoDB と Google Cloud の連携強化により、Gemini Code Assist が最適化され、開発者に MongoDB でのアプリケーション開発に関する優れた提案が提供されるようになり、ソフトウェア開発および配信プロセス全体を通じて摩擦が軽減され、プログラマーが高品質のコードをより効率的に作成できるようになると言われています。
元記事: https://itbrief.co.nz/story/mongodb-updates-atlas-with-focus-on-ai-real-time-applications