MongoDB a dévoilé sa vision de la plate-forme de données pour développeurs, avec une série de nouvelles fonctionnalités, lors de la conférence annuelle de MongoDB, MongoDB World, au Javits Center de New York.

Grâce à ces annonces, MongoDB veut permettre aux équipes de développement d'innover plus rapidement en répondant à un plus grand nombre de cas d'utilisation, en prenant en charge une plus grande partie du cycle de vie des données, en optimisant les architectures modernes et en mettant en œuvre les niveaux les plus sophistiqués de cryptage des données, le tout au sein d'une seule plate-forme intégrée de données pour développeurs.

« Des centaines de millions de nouvelles applications seront développées au cours des prochaines années pour offrir des expériences client convaincantes, permettre de nouvelles capacités pour transformer les entreprises et accroître l'efficacité opérationnelle grâce à une automatisation plus sophistiquée - et ces applications nécessitent toutes une plate-forme de données hautement évolutive, native cloud et distribuée à l'échelle mondiale », déclare Dev Ittycheria, President & CEO de MongoDB. « Notre vision est de proposer une plate-forme de données pour les développeurs qui offre une expérience moderne et élégante, qui permet une prise en charge étendue d'une grande variété de cas d'utilisation et qui offre les performances et l'échelle nécessaires pour répondre aux besoins les plus exigeants. »

Notamment MongoDB annonce un certain nombre de fonctionnalités qui permettent aux développeurs de créer plus facilement des analyses in-app et d'alimenter des expériences applicatives plus riches.

• L'indexation par stockage de colonnes, qui sera disponible dans le courant de l'année, permettra aux utilisateurs de créer et de maintenir un index spécifique qui accélérera considérablement de nombreuses requêtes analytiques courantes sans qu'il soit nécessaire de modifier la structure du document ou de déplacer les données vers un autre système. En outre, les nœuds d'analyse peuvent désormais être mis à l'échelle séparément, ce qui permet aux équipes d'ajuster indépendamment les performances de leurs requêtes opérationnelles et analytiques sans sur- ou sous-provisionnement.
• Les collections de séries temporelles de MongoDB facilitent, accélèrent et réduisent le coût de la création d'applications qui surveillent des systèmes physiques, suivent des actifs ou traitent des données financières. Dans la prochaine version MongoDB 6.0, les collections de séries temporelles prendront en charge les index secondaires sur les mesures, et présenteront des améliorations des performances de lecture et des optimisations pour trier plus rapidement les données temporelles.
• Atlas Search est un moyen l d'intégrer des fonctionnalités de recherche basées sur la pertinence dans les applications. Désormais, grâce aux facettes de recherche, les développeurs sont en mesure de créer rapidement des expériences de recherche qui permettent aux utilisateurs finaux de parcourir, de réduire ou d'affiner leurs résultats de manière plus transparente selon différentes dimensions.

MongoDB annonce aussi de nouveaux produits et de nouvelles fonctionnalités qui permettent aux équipes de développement de mieux analyser, transformer et déplacer leurs données dans Atlas, tout en réduisant la dépendance aux processus par lots et aux tâches ETL qui peuvent créer des retards, limiter la productivité et augmenter les coûts.

• Atlas Data Lake disposera de capacités de stockage entièrement gérées qui offrent l'économie du stockage objet dans le cloud tout en étant optimisées pour des requêtes analytiques très performantes. Atlas Data Lake reformate, crée des index de partition et partitionne les données au fur et à mesure qu'elles sont ingérées depuis les bases de données Atlas, créant ainsi un Data Lalke hautement performant.
• Les fonctionnalités de fédération de données d'Atlas permettent aux équipes de créer des bases de données virtuelles afin qu'elles puissent travailler avec des données résidant dans un éventail de sources différentes. Les équipes de développement peuvent interroger, transformer ou créer des vues sur une ou plusieurs collections, clusters MongoDB et buckets de stockage.
• L'interface SQL d'Atlas offre une excellente expérience aux analystes de données, qui travaillent principalement avec des outils SQL, pour interagir avec les données Atlas dans une interface en lecture seule. Il est ainsi facile d'interroger et de visualiser nativement les données Atlas avec des outils basés sur SQL tout en préservant la flexibilité du modèle de document.  En outre, vous pouvez interroger les données sur les clusters Atlas et les magasins d'objets Cloud à l'aide de SQL sans avoir à manipuler les données, à définir des schémas ou à aplatir les données.

En ce qui concerne le cryptahe des données, Queryable Encryption, disponible en avant-première avec MongoDB 6.0, présente un schéma de recherche crypté. Cette technologie donne aux développeurs la possibilité d'interroger des données sensibles cryptées sans impact sur les performances, et sans aucune expérience en cryptographie. Les données restent cryptées à tout moment sur la base de données, y compris en mémoire et dans l'unité centrale ; les clés ne quittent jamais l'application et le serveur de la base de données ne peut y accéder. Ce chiffrement de bout en bout côté client utilise de nouvelles structures de données d'index chiffrées de telle sorte que, pour la première fois, les développeurs peuvent exécuter des requêtes expressives sur des charges de travail confidentielles entièrement chiffrées. Le cryptage interrogeable est basé sur des primitives cryptographiques standard du NIST, bien testées et établies, afin de fournir une protection solide contre les attaques contre la base de données, y compris les menaces de l'intérieur, les administrateurs hautement privilégiés et le personnel de l'infrastructure cloud.

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