Atlas Data Federation e Online Archive possono ora essere distribuiti in Azure

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

Per gli utenti di Microsoft Azure si prospettano sviluppi entusiasmanti, che segneranno un salto significativo nelle capacità di gestione dei dati. Innanzitutto, Atlas Data Federation è ora disponibile a livello generale in Azure. Ciò significa che ora puoi distribuirlo direttamente all'interno di Azure e persino interrogare i dati da Microsoft Azure Blob Storage. Ma non è tutto: abbiamo anche lanciato la disponibilità generale di Atlas Online Archive su Azure. Questi progressi inaugurano una nuova era di soluzioni di archiviazione efficienti per soluzioni di dati basate su Azure.

Entrambi gli aggiornamenti rappresentano grandi passi avanti nel rendere la gestione dei dati su Azure più potente e flessibile. Capiamo più da vicino ciò che questo significa per te!

Supporto tecnico di Azure in Atlas Data Federation (disponibilità generale)

Con Atlas Data Federation, gli utenti possono eseguire query, trasformare e creare visualizzazioni su più database Atlas e soluzioni di archiviazione di oggetti cloud, come Amazon S3 e ora Microsoft Azure Blob Storage. Questa funzionalità, precedentemente esclusiva di AWS, rappresenta una vera e propria svolta in quanto consente la distribuzione diretta in Azure e la possibilità di attingere all'archiviazione BLOB di Microsoft Azure per ottenere informazioni dettagliate sui dati.

Figura 1: Accedi facilmente ad Azure Blob Storage dall'interfaccia utente di Atlas

Caratteristiche principali di Atlas Data Federation

  • Flessibilità cloud: scegli tra AWS e Azure per ospitare istanze di database federate.
  • Fonti di dati diversificate: incorpora i cluster MongoDB Atlas o le soluzioni di archiviazione di Azure (Azure Blob Storage e Azure Data Lake Storage Gen2) come origini dati per query complete, anche interregionali.
  • Aggregazione avanzata: funzionalità di aggregazione complete con operatori comprensivi di $match, $lookup, $queryHistory, $merge, $out ecc.
    • Supporto diretto $out per Azure Blob Storage e Azure Data Lake Storage Gen2.
  • Query SQL di Atlas su Azure: esegui query SQL su Azure, integrando i dati MongoDB per un'esperienza di analisi unificata.

Atlas Data Federation semplifica l'accesso e l'analisi di set di dati complessi combinando dati su più fonti in un'unica vista federata, fornendo preziose informazioni per decisioni aziendali più informate.

Esplora subito Atlas Data Federation in Azure.

Assistenza Azure su Atlas Online Archive (disponibilità generale)

L'espansione di Atlas Online Archive su Azure garantisce che il tiering dei dati non sia solo efficiente ma anche integrato, mantenendo i dati di archivio all'interno dell'ecosistema Azure. Questa integrazione risolve la precedente limitazione dell'impostazione predefinita di AWS per lo storage, anche per i cluster ospitati in Azure.

Figura 2: selezionare facilmente Azure quando si sceglie una regione

Funzionalità principali dell'archivio online di Atlas

  • Scelta del provider: scegli AWS o Azure per allinearti alla tua strategia cloud.
  • Archiviazione automatica: imposta regole per spostare automaticamente i dati più vecchi in uno storage cloud conveniente, eliminando l'offload manuale.
  • Endpoint di query unificato: accedi a tutti i dati tramite un unico endpoint per garantire insight rapidi senza compromettere la disponibilità dei dati.
  • Gestione integrata dell'IU MongoDB Atlas: gestisci il tiering e l'archiviazione dei dati all'interno della consueta interfaccia Atlas, semplificando le operazioni e la manutenzione.

Gestisci senza problemi il tiering dei dati MongoDB Atlas su larga scala con Atlas Online Archive, che consente di gestire il ciclo di vita dei dati in modo efficiente, bilanciando i costi e l'accessibilità con facilità.

Infine, ecco alcuni punti da considerare:

  • Qualsiasi archivio appena creato in un cluster di Azure a partire dal 28/02 verrà impostato per impostazione predefinita sulle regioni di Azure. Tieni presente che le regioni di storage per l'archivio online verranno impostate automaticamente sui cluster di Azure solo se non sono presenti archivi AWS preesistenti su quello specifico cluster di Azure
  • Se sono presenti archivi AWS Online preesistenti su cluster di Azure, tutti gli archivi appena creati su quel cluster specifico rimarranno su AWS
  • I provider di cloud o le regioni di archiviazione non possono essere modificati una volta configurati

Sfrutta subito tutto il potenziale di Atlas Online Archive in Azure.

Siamo entusiasti di supportare il tuo percorso di gestione dei dati, offrendo maggiore controllo e flessibilità sui tuoi dati attraverso queste nuove funzionalità di Azure. Con l'espansione di MongoDB Atlas come soluzione multi-cloud, siamo qui per garantire che la tua strategia dati sia dinamica e versatile quanto le esigenze della tua azienda.

Per istruzioni su come iniziare, consulta la nostra documentazione su Atlas Data Federation o Atlas Online Archive.

Grazie per aver scelto MongoDB Atlas come piattaforma dati per sviluppatori. Benvenuti nel futuro della gestione dei dati multi-cloud!

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O Atlas Data Federation e o Online Archive agora podem ser implantados no Azure

Desenvolvimentos interessantes estão no horizonte para os usuários do Microsoft Azure, marcando um salto significativo nos recursos de gerenciamento de dados. Em primeiro lugar, o Atlas Data Federation agora está disponível de forma geral no Azure. Isso significa que agora você pode implantá-lo diretamente no Azure e até mesmo consultar dados do Blob Storage do Microsoft Azure. E isso não é tudo. Também lançamos a disponibilidade geral do Atlas Online Archive no Azure. Esses avanços dão início a uma nova era de soluções de arquivamento eficientes para soluções de dados baseadas no Azure. Ambas as atualizações são grandes avanços para tornar o gerenciamento de dados no Azure mais poderoso e flexível. Vamos nos aprofundar no que isso significa para você! Suporte ao Azure na Atlas Data Federation (disponibilidade geral) Com o Atlas Data Federation, os usuários podem consultar, transformar e criar visualizações em vários bancos de dados do Atlas e em soluções de armazenamento de objetos em cloud, como o Amazon S3 e, agora, o Microsoft Azure Blob Storage. Esse recurso, antes exclusivo do AWS, é um divisor de águas, permitindo a implantação direta no Azure e a capacidade de acessar o Blob Storage do Microsoft Azure para obter insights de dados. Figura 1: acesse o armazenamento de Blobs do Azure facilmente a partir da UI do Atlas Principais recursos do Atlas Data Federation Flexibilidade de cloud: escolha entre AWS e Azure para hospedar instâncias de bancos de dados federados. Diversas fontes de dados: incorpore as soluções de armazenamento do MongoDB Atlas cluster ou do Azure (Azure Blob Storage e Azure Data Lake Storage Gen2) como fontes de dados para queries abrangentes, inclusive entre regiões. Agregação avançada: recursos abrangentes de agregação com operadores que incluem $match, $lookup, $queryHistory, $merge, $out, etc. Suporte direto de $out para o Armazenamento de Blobs do Azure e o Armazenamento de Data Lake do Azure Gen2. Consultas SQL do Atlas no Azure: execute consultas SQL no Azure, integrando dados do MongoDB para uma experiência de análise unificada. A Atlas Data Federation simplifica o acesso e a análise de conjuntos de dados complexos, combinando dados de várias fontes em uma única visualização federada, fornecendo insights valiosos para decisões comerciais mais informadas. Explore o Atlas Data Federation no Azure hoje mesmo . Suporte ao Azure no Atlas Online Archive (disponibilidade geral) A expansão do Atlas Online Archive para o Azure garante que a classificação dos dados em camadas não seja apenas eficiente, mas também integrada, mantendo os dados de arquivamento no ecossistema do Azure. Essa integração aborda a limitação anterior de usar o AWS como padrão para o armazenamento, mesmo para o cluster hospedado no Azure. Figura 2: selecione facilmente o Azure ao escolher uma região Principais recursos do Atlas Online Archive Escolha do provedor: opte pelo AWS ou Azure para se alinhar com sua estratégia de cloud. Arquivamento automático: defina regras para mover automaticamente os dados mais antigos para um armazenamento econômico em cloud, eliminando o descarregamento manual. Endpoint de consulta unificado: acesse todos os dados por meio de um único endpoint, garantindo insights rápidos sem comprometer a disponibilidade dos dados. Gerenciamento integrado da interface do usuário do MongoDB Atlas: gerencie sua classificação e arquivamento de dados na interface familiar do Atlas, simplificando as operações e a manutenção. Gerencie seu armazenamento em camadas de dados do MongoDB Atlas em escala com o Atlas Online Archive. O Atlas Online Archive permite que você gerencie seu ciclo de vida de dados com eficiência, equilibrando custo e acessibilidade com facilidade. Por fim, aqui estão alguns pontos a serem considerados: Qualquer arquivo recém-criado em um cluster do Azure em 28/02 ou após essa data terá como padrão as regiões do Azure. Observe que as regiões de armazenamento do Online Archive serão padronizadas para clusters do Azure somente se não houver arquivos do AWS pré-existentes nesse cluster específico do Azure Se houver arquivos on-line do AWS pré-existentes em clusters do Azure, todos os arquivos recém-criados nesse cluster específico permanecerão no AWS Provedores de cloud e regiões de armazenamento não podem ser editados ou modificados depois de configurados Aproveite todo o potencial do Atlas Online Archive no Azure hoje mesmo . Estamos entusiasmados em dar suporte à sua jornada de gerenciamento de dados, oferecendo controle e flexibilidade aprimorados sobre seus dados por meio desses novos recursos do Azure. À medida que o MongoDB Atlas continua a se expandir como uma solução multicloud, estamos aqui para garantir que sua estratégia de dados seja tão dinâmica e versátil quanto suas necessidades de negócios. Para obter orientação sobre como começar, consulte nossa documentação sobre o Atlas Data Federation ou o Atlas Online Archive . Obrigado por confiar no MongoDB Atlas como sua plataforma de dados para desenvolvedores. Bem-vindo ao futuro do gerenciamento de dados multicloud!

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