MongoDB：助力开发者构建现代化应用

随着各种各样新技术风起云涌，开发者举步维艰，很大原因在于传统关系型数据库更符合当时的用例和情景，但是现在来看，他们把开发者的工作变得越来越复杂，以前解决的事情现在已经过时，开发者如今的诉求没有办法解决。

然而，虽然基于关系型数据库所打造的解决方案变得非常复杂和难用，但对于企业来说，却很难摆脱以往已经用得非常熟练的关系型数据库：不仅要确定全新工作负载、工作方式、应用程序现代化改造，以及执行迁移的顺序；而且还需重新定义数据模型，确定如何在 MongoDB 文档模型中最好地呈现现有关系模式；同时，对代码进行现代化升级,、更新或重写应用程序代码以支持新的用户需求、现代技术堆栈和更新的架构；最后，进行数据迁移。

MongoDB首席技术官 Mark Porter

“整个过程的难点不是单纯地摆脱关系型数据库就可以了，最关键的核心点是如何把他们建立的应用进行现代化升级，这是重中之重。”MongoDB首席技术官 Mark Porter日前在接受笔者的采访时强调，想要做应用的升级，离不开技术、人才，以及合作伙伴的支持。

近日，MongoDB在MongoDB用户大会纽约站上宣布推出一系列新产品和新计划，帮助开发者更快、更轻松地为任何工作负载或用例构建现代应用程序。

其中，MongoDB全面推出MongoDB Relational Migrator。它的推出实现了在不停机情况下，更快速、更轻松地从传统数据库技术迁移至MongoDB Atlas开发者数据平台，还可以基于已经有的应用程序生成新的代码。

此外，搜索无处不在，在应用当中到处可见，包括在应用当中的搜索条，以及客户内部的应用搜索。从传统的角度上来说，如何在应用程序当中构建搜索呢？如果以传统的方法另起炉灶，建立一个完全不同的系统，既复杂又容易犯错误，而且还不能拥有良好的体验，成本昂贵。

MongoDB则另辟蹊径，换一个角度思考用户的痛点——把搜索注入到应用和系统当中。跟传统方式相比，MongoDB的方式简洁且成本相对较低。首先，MongoDB开放预览了Dedicated Search Nodes，其独立于操作数据库扩展搜索工作负载资源；其次，Atlas Stream Processing，可以用于对动态数据或流数据的处理。

“以前我在新加坡担任Grab CTO的时候，把MongoDB的解决方案用在了100多个系统当中，这样的好处能确保数据迁移和处理，并且确保数据被放到了正确的数据库当中。”Mark Porter认为，当前市场上流数据处理的方式非常僵化、复杂、不易上手，有非常大的局限性，这也恰好体现了MongoDB独特的思维方式和打法：通过 MongoDB最基础的优势文档模型建立Stream Processing，以高度灵活化的方式，在进行数据流处理的时候速度更快、扩展性更强、成本较低廉、构建轻松易举。

有意思的是，如果将AI引入到MongoDB的产品矩阵中，会有怎样奇妙的化学反应呢？IT行业中每一次重大技术的创新，都会给应用上一个台阶，AI也会给为应用领域带来大发展。Mark Porter认为，每一年以AI驱动型应用程序的开发数量会增加两倍或者三倍。AI的好处不仅仅体现在传统的应用开发速度更快，还能够集成各种各样的数据源，使应用开发变得更加自然、更加智能。

“我们的预测是能够使用AI的这些公司将会蓬勃发展，如果没有办法使用AI的公司可能会落后一步。”在Mark Porter看来，企业未来对于IT技术的需求，尤其是AI相关会更加紧迫。因此，MongoDB也必须做出改变。

AI跟MongoDB之间的关联是什么？因为AI驱动的应用程序很大程度上依赖于底层的数据层。所以如果要打造AI驱动型应用程序的话，首先需要非常灵活的数据对它进行支持，并且支持可扩展。“就像MongoDB所提供的非凡可扩展性一样，数据在哪，AI驱动型应用就能够运行在哪里，让应用程序靠近数据，而不是让这个数据靠近应用程序。”

也就是说，在整个MongoDB开发者数据平台当中，MongoDB的文档模型灵活性比其他同类的模型更强。MongoDB的优势在于，可以简化AI驱动型应用程序的开发，让大家更简单地处理各种各样的数据类型开发应用。

“它不仅仅能够加速所有解决方案和用例，并且它也能够加速我们现代化的应用程序构建。这里面最关键的一点就是摆脱关系型数据库的四大难点，对代码进行现代化。”Mark Porter表示，需要抓住主要矛盾和重点关注于两个元素：把SQL查询变成现代查询以及修改代码，使得它的应用程序能够现代化。“在我个人的从业经历当中，有25年都是在应对应用程序现代化。作为一个过来人，我的切身体会是应用程序现代化并不简单，但是AI可以助力所有人、合作伙伴还有技术，让大家在AI的加持之下共同成长，一起为我们的客户提供最优秀的体验和解决方案。”

另一方面，MongoDB推出了Atlas Vector Search，可以用数值、数字的形式代表各种各样类型的数据。从数学的角度上来说，Atlas Vector Search能够帮助计算机做很多重要的事情。目前Atlas Vector Search已经开放预览，且完全托管，非常易用。

值得一提的是，MongoDB第一次针对垂直行业的一体化集成解决方案——MongoDB Atlas行业计划，并且最先聚焦金融行业。金融行业方案的推出，让MongoDB能够帮助金融行业的客户，按照他们所需要的速度快速地发展他们的业务。

事实上，从市场的需求来看，尤其是金融行业在数字化转型的过程中，最大的挑战在于应用现代化的升级。MongoDB Atlas行业计划，可以说是“天时地利人和”——该具备的人、合作伙伴，还有包括研讨会，快速启动的架构评估，以及MongoDB专家和合作伙伴的评估、行业知识加速器，全部就绪，帮助客户应对应用现代化的需求。

写在最后

MongoDB开发者数据平台能够给开发者和用户提供有价值的优良体验。作为目前最大且增长最快的软件市场之一，MongoDB始终认为最重要的一点是，对于客户的数据要保证安全、持久和正确。

数据市场非常庞大，并且每一年都与日俱增。但我们所处的市场与其他软件市场不同： 很多公司基本上把软件一次性销售给对方整个公司，这样就使他们的销售变得更加复杂，销售的时间变得特别长；而MongoDB差异化的特点，是对于软件细分市场的洞察，是一个工作负载接着一个工作负载，根据客户某一个具体的业务部门的应用需求，进行应用建立。”Mark Porter认为，MongoDB最与众不同的一点是，MongoDB销售目标对象并不是公司的高管，而是各家公司的开发者，给开发者提供他们所需要的、集成所有工具的统一平台，改善开发者的开发体验，同时让MongoDB的销售模式更加轻松、快捷、高效率。