Atlas Data Federation und Online-Archiv können jetzt in Azure bereitgestellt werden

Karthic Subramanian and Sabina Friden
February 29, 2024 | Updated: March 18, 2024

Für Benutzer von Microsoft Azure zeichnen sich spannende Entwicklungen ab, die einen bedeutenden Sprung in den Möglichkeiten der Datenverwaltung darstellen. Zunächst einmal ist Atlas Data Federation jetzt allgemein auf Azure verfügbar. Das bedeutet, dass Sie es jetzt direkt in Azure einsetzen und sogar Daten aus Microsoft Azure Blob Storage abfragen können. Und das ist noch nicht alles. Wir haben auch die allgemeine Verfügbarkeit von Atlas Online Archive auf Azure gestartet. Diese Neuerungen leiten eine neue Ära effizienter Archivierungslösungen für Azure-basierte Datenlösungen ein.

Beide Updates sind ein großer Schritt nach vorn, um die Datenverwaltung auf Azure leistungsfähiger und flexibler zu machen. Was das für Sie bedeutet, erfahren Sie im Folgenden!

Azure-Unterstützung in Atlas Data Federation (allgemeine Verfügbarkeit)

Mit Atlas Data Federation können Benutzer nahtlos Abfragen, Transformationen und Ansichten über mehrere Atlas-Datenbanken und Cloud-Objektspeicherlösungen wie Amazon S3 und jetzt auch Microsoft Azure Blob Storage erstellen. Diese Funktion, die bisher ausschließlich AWS vorbehalten war, ist ein echter Durchbruch. Sie ermöglicht die direkte Bereitstellung in Azure und den Zugriff auf Microsoft Azure Blob Storage für Dateneinblicke.

Abbildung 1: Nutzen Sie Azure Blob Storage ganz einfach über die Atlas-Benutzeroberfläche

Hauptmerkmale von Atlas Data Federation

  • Cloud-Flexibilität: Wählen Sie zwischen AWS und Azure, um föderierte Datenbankinstanzen zu hosten.
  • Diverse Datenquellen: Binden Sie MongoDB Atlas-Cluster oder Azure-Speicherlösungen (Azure Blob Storage und Azure Data Lake Storage Gen2) als Datenquellen für umfassende Abfragen ein, einschließlich regionsübergreifender Abfragen.
  • Erweiterte Aggregation: Umfassende Aggregationsmöglichkeiten mit Operatoren wie $match, $lookup, $queryHistory, $merge, $out usw.
    • Direkte $out-Unterstützung für Azure Blob Storage und Azure Data Lake Storage Gen2.
  • Atlas SQL-Abfragen auf Azure: Führen Sie SQL-Abfragen auf Azure aus und integrieren Sie dabei MongoDB-Daten für eine einheitliche Analyseerfahrung.

Atlas Data Federation vereinfacht den Zugriff auf und die Analyse von komplexen Datensätzen, indem es Daten aus verschiedenen Quellen in einer einzigen, föderierten Ansicht zusammenfasst und so wertvolle Erkenntnisse für fundiertere Geschäftsentscheidungen liefert.

Entdecken Sie noch heute Atlas Data Federation auf Azure.

Azure-Unterstützung im Atlas Online-Archiv (allgemeine Verfügbarkeit)

Die Ausweitung von Atlas Online Archive auf Azure stellt sicher, dass das Daten-Tiering nicht nur effizient, sondern auch integriert ist und die Archivdaten innerhalb der Azure-Umgebung bleiben. Diese Integration behebt die bisherige Einschränkung, dass AWS für die Speicherung standardmäßig verwendet wird, selbst bei in Azure gehosteten Clustern.

Abbildung 2: Nahtlose Auswahl von Azure bei der Auswahl einer Region

Hauptmerkmale von Atlas Online Archive

  • Wahl des Anbieters: Entscheiden Sie sich für AWS oder Azure, um Ihre Cloud-Strategie zu unterstützen.
  • Automatische Archivierung: Legen Sie Regeln fest, um ältere Daten automatisch in einen kostengünstigen Cloud-Speicher zu verschieben, so dass die manuelle Verlagerung entfällt.
  • Einheitlicher Abfrage-Endpunkt: Greifen Sie auf alle Daten über einen einzigen Endpunkt zu, um schnelle Einblicke zu erhalten, ohne die Datenverfügbarkeit zu beeinträchtigen.
  • Integrierte MongoDB Atlas UI-Verwaltung: Verwalten Sie Ihr Daten-Tiering und Ihre Archivierung über die vertraute Atlas-Oberfläche und optimieren Sie so den Betrieb und die Wartung.

Verwalten Sie Ihr MongoDB Atlas-Daten-Tiering nahtlos und in großem Umfang mit Atlas Online Archive. Mit Atlas Online Archive können Sie den Lebenszyklus Ihrer Daten effizient verwalten und dabei ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Kosten und Zugänglichkeit schaffen.

Abschließend noch ein paar Punkte, die es zu beachten gilt:

  • Jedes neu erstellte Archiv auf einem Azure-Cluster am oder nach dem 28.02. wird standardmäßig in Azure-Regionen erstellt. Beachten Sie, dass Speicherregionen für Online-Archive nur dann standardmäßig auf Azure-Clustern angelegt werden, wenn auf dem betreffenden Azure-Cluster noch keine AWS-Archive vorhanden sind
  • Wenn es bereits bestehende AWS Online-Archive auf Azure-Clustern gibt, verbleiben alle neu erstellten Archive auf diesem speziellen Cluster auf AWS
  • Einmal konfigurierte Cloud-Anbieter oder Speicherregionen können nicht bearbeitet oder geändert werden

Nutzen Sie noch heute das volle Potenzial von Atlas Online Archive auf Azure.

Wir freuen uns darauf, Sie bei der Datenverwaltung zu unterstützen und Ihnen mit diesen neuen Azure-Funktionen mehr Kontrolle und Flexibilität über Ihre Daten zu bieten. Da MongoDB Atlas als Multi-Cloud-Lösung weiter expandiert, sind wir hier, um sicherzustellen, dass Ihre Datenstrategie so dynamisch und vielseitig ist, wie Ihr Unternehmen es benötigt.

Eine Anleitung für die ersten Schritte finden Sie in unserer Dokumentation zu Atlas Data Federation oder Atlas Online Archive.

Vielen Dank, dass Sie sich für MongoDB Atlas als Ihre Datenplattform für Entwickler entschieden haben. Willkommen in der Zukunft der Multi-Cloud-Datenverwaltung!

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Ahora se puede implementar Atlas Data Federation y Online Archive en Azure

Se avecinan desarrollos emocionantes para los usuarios de Microsoft Azure, lo que marca un salto significativo en las capacidades de administración de datos. En primer lugar, Atlas Data Federation ahora cuenta con disponibilidad general en Azure. Esto significa que ahora puede implementarlo de forma directa dentro de Azure e incluso consultar datos de Microsoft Azure Blob Storage. Y eso no es todo. También lanzamos la disponibilidad general de Atlas Online Archive en Azure. Estos avances marcan el comienzo de una nueva era de soluciones de archivado eficaces para soluciones de datos basadas en Azure. Ambas actualizaciones son grandes avances para hacer que la administración de datos en Azure sea más eficaz y flexible. ¡Veamos qué significa esto para usted! Compatibilidad con Azure en Atlas Data Federation (disponibilidad general) Con Atlas Data Federation, los usuarios pueden consultar, transformar y crear vistas sin problemas en múltiples bases de datos de Atlas y soluciones de almacenamiento de objetos en cloud, como Amazon S3 y ahora Microsoft Azure Blob Storage. Esta característica, antes exclusiva para AWS, es revolucionaria, lo que permite la implementación directa dentro de Azure y la capacidad de aprovechar Microsoft Azure Blob Storage para obtener información estratégica de datos. Figura 1: Acceda fácilmente a Azure Blob Storage desde la IU de Atlas Características principales de Atlas Data Federation Flexibilidad en cloud: elija entre AWS y Azure para alojar instancias de bases de datos federadas. Diversas fuentes de datos: incorpora clusters de MongoDB Atlas o soluciones de almacenamiento de Azure (Azure Blob Storage y Azure Data Lake Storage Gen2) como fuentes de datos para realizar consultas completas, incluso entre regiones. Agregación avanzada: capacidades de agregación integrales con operadores que incluyen $match, $lookup, $queryHistory, $merge, $out, etc. Compatibilidad directa de $out para Azure Blob Storage y Azure Data Lake Storage Gen2. Consultas de SQL de Atlas en Azure: ejecute consultas de SQL en Azure, que integra datos de MongoDB para una experiencia de análisis unificada. Atlas Data Federation simplifica el acceso y el análisis de conjuntos de datos complejos al combinar datos de múltiples fuentes en una única visión federada, proporcionando información valiosa para tomar decisiones empresariales más informadas. Explore Atlas Data Federation en Azure hoy mismo . Compatibilidad con Azure en Atlas Online Archive (disponibilidad general) La expansión de Atlas Online Archive a Azure garantiza que la organización de datos por niveles no solo sea eficiente, sino que también esté integrada, manteniendo los datos de archivo dentro del ecosistema de Azure. Esta integración resuelve la limitación anterior de utilizar por defecto AWS para el almacenamiento, incluso para los clusters alojados en Azure. Figura 2: Seleccione Azure al elegir una región Características clave de Atlas Online Archive Opción de proveedor: opte por AWS o Azure para alinearse con su estrategia de cloud. Archivado automático: establezca reglas para mover datos antiguos a un almacenamiento rentable en cloud de forma automática y elimina la descarga manual. Punto de conexión de consulta unificado: acceda a todos los datos a través de un único punto de conexión, lo que garantiza información rápida sin comprometer la disponibilidad de los datos. Gestión integrada de la IU de MongoDB Atlas: gestione el archivado de datos y su organización por niveles desde la conocida interfaz de Atlas, lo que agiliza las operaciones y el mantenimiento. Gestione sin problemas la organización de datos por niveles de MongoDB Atlas a escala con Atlas Online Archive. Atlas Online Archive le permite administrar su ciclo de vida de datos de manera eficiente, equilibrando costos y accesibilidad con facilidad. Finalmente, aquí hay algunos puntos a considerar: Cualquier archivo recién creado en un cluster de Azure a partir del 02/28 será predeterminado para las regiones de Azure. Tenga en cuenta que las regiones de almacenamiento para Online Archive se asignarán por defecto a clústeres de Azure sólo si no hay archivos de AWS preexistentes en ese cluster de Azure específico Si hay archivos AWS Online preexistentes en clusters de Azure, todos los archivos recién creados en ese cluster específico permanecerán en AWS. Los proveedores de cloud o las regiones de almacenamiento no se pueden editar ni modificar una vez configurados Aproveche todo el potencial de Atlas Online Archive en Azure hoy mismo . Estamos encantados de dar asistencia técnica a su recorrido de gestión de datos, lo que ofrece mayor control y flexibilidad sobre sus datos a través de estas nuevas capacidades de Azure. A medida que MongoDB Atlas continúa expandiéndose como una solución multi-cloud, estamos aquí para garantizar que su estrategia de datos sea tan dinámica y versátil como su negocio. Para obtener una guía introductoria, consulte nuestra documentación sobre Atlas Data Federation o Atlas Online Archive . Gracias por confiar en MongoDB Atlas como su plataforma de datos para desarrolladores. Bienvenido al futuro de la administración de datos multi-cloud

February 29, 2024
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The Converged AI and Application Datastore for Insurance

In the inherently information-driven insurance industry, companies ingest, analyze, and process massive amounts of data, requiring extensive decision-making. To manage this, they rely on a myriad of technologies and IT support staff to keep operations running smoothly but often lack effectiveness due to their outdated nature. Artificial intelligence (AI) holds great promise for insurers by streamlining processes, enhancing decision-making, and improving customer experiences with significantly less time, resources, and staff compared with traditional IT systems. The convergence of AI and innovative application datastores is transforming how insurers work with data. In this post, we’ll look at how these elements are reshaping the insurance industry and offering greater potential for AI-powered applications, with MongoDB at the heart of the converged AI and application datastore. Scenario planning and flexible data layers One of the primary concerns for IT leaders and decision-makers in the insurance industry is making smart technology investments. The goal is to consolidate existing technology portfolios, which often include a variety of systems like SQL Server, Oracle, and IBM IMS. Consolidation helps reduce inventory and prepare for the future. But what does future-proofing really look like? Scenario planning is an effective strategy for future-proofing. This involves imagining different plausible futures and investing in the common elements that remain beneficial across all scenarios. For insurance companies, a crucial common thread is the data layer. By making data easier to work with, companies can ensure that their technology investments remain valuable regardless of how future scenarios unfold. MongoDB’s flexible developer data platform offers a distinct architectural advantage by making data easier to work with, regardless of the cloud vendor or AI application in use. This flexibility is vital for preparing for disruptive future scenarios, whether they involve regulatory changes, market shifts, or technological advancements. Watch now: The Converged AI and Application Datastore: How API's, AI & Data are Reshaping Insurance The role of AI and data in insurance Generative AI is revolutionizing the insurance sector, offering new ways to manage and utilize data. According to Celent's 2023 Technology Insight and Strategy Survey, 33% of companies across different industries have AI projects in planning, 29% in development, and 19% in production (shown in Figure 1 below). This indicates a significant shift towards AI-driven solutions by insurers actively experimenting with gen AI. Figure 1: Celent Technology Insight and Strategy Survey 2023 However, there's tension between maintaining existing enterprise systems and innovating with AI. Insurance companies must balance keeping the lights on with investing in AI to meet the expectations of boards and stakeholders. The solution lies in integrating AI in a way that enhances operational efficiency without overwhelming existing systems. However, data challenges need to be addressed to achieve this, specifically around access to data. According to a Workday Global Survey , only 4% of respondents said their data is fully accessible, and 59% say their enterprise data is somewhat or completely siloed. Without a solid data foundation, insurers will struggle to achieve the benefits they are looking for from AI. Data architectures and unstructured data When adopting advanced technologies like AI and ML, which require data as the foundation, organizations often grapple with the challenge of integrating these innovations into legacy systems due to their inflexibility and resistance to modification. A robust data architecture is essential for future-proofing and consolidating technology investments. Insurance companies often deal with a vast amount of unstructured data, such as claim images and videos, which can be challenging to manage. By leveraging AI, specifically through vector search and large language models, companies can efficiently process and analyze this data. MongoDB is ideal for managing unstructured data due to its flexible, JSON-like document model, which accommodates a wide variety of data types and structures without requiring a predefined schema. Additionally, MongoDB’s flexibility enables insurers to integrate seamlessly with various technologies, making it a versatile and powerful solution for unstructured data management. For example, consider an insurance adjuster assessing damage from claim photos. Traditionally, this would require manually reviewing each image. With AI, the photos can be converted into vector embeddings and matched against a database of similar claims, drastically speeding up the process. This not only improves efficiency but also enhances the accuracy of assessments. The converged AI and application datastore with MongoDB Building a single view of data across various systems is a game-changer for the insurance industry. Data warehouses and data lakes have long provided single views of customer and claim data, but they often rely on historical data, which may be outdated. The next step is integrating real-time data with these views to make them more dynamic and actionable. A versatile database platform plays a crucial role in this integration. By consolidating data into a single, easily accessible view, insurance companies can ensure that various personas, from underwriters to data scientists, can interact with the data effectively. This integration allows for more responsive and informed decision-making, which is crucial for staying competitive in a rapidly evolving market. This can be achieved with a converged AI and application datastore, as shown in Figure 2 below. This is where operational data, analytics insights, and unstructured data become operationally ready for the applications that leverage AI. Figure 2: Converged AI and application datastore reference architecture The convergence of AI, data, and application datastores is reshaping the insurance industry. By making smart technology investments, leveraging AI to manage unstructured data, and building robust data architectures, insurance companies can future-proof their operations and embrace innovation. A versatile and flexible data platform provides the foundation for these advancements, enabling companies to make their data more accessible, actionable, and valuable. The MongoDB Atlas developer data platform puts powerful AI and analytics capabilities directly in the hands of developers and offers the capabilities to enrich applications by consolidating, ingesting, and acting on any data type instantly. Because MongoDB serves as the operational data store (ODS)—with its flexible document model—insurers can efficiently handle large volumes of data in real-time. By integrating MongoDB with AI/ML platforms, insurers can develop models trained on the most accurate and up-to-date data, thereby addressing the critical need for adaptability and agility in the face of evolving technologies. With built-in security controls across all data, whether managed in a customer environment or through MongoDB Atlas, a fully managed cloud service, MongoDB ensures robust security with features such as authentication (single sign-on and multi-factor authentication), role-based access controls, and comprehensive data encryption. These security measures act as a safeguard for sensitive data, mitigating the risk of unauthorized access from external parties and providing organizations with the confidence to embrace AI and ML technologies. If you would like to learn more about the convergence of AI and application datastores, visit the following resources: Video: The Converged AI and Application Datastore: How API's, AI & Data are Reshaping Insurance Paper: Innovation in Insurance with Artificial Intelligence The MongoDB Solutions Library is curated with tailored solutions to help developers kick-start their projects

July 18, 2024