Революция в области хранения данных и аналитики с помощью MongoDB Atlas в Google Cloud и HCL

Моя цель - предложение широкого ассортимента товаров и услуг на постоянно высоком качестве обслуживания по самым выгодным ценам.

Прежде чем перейти к статье, хочу вам представить, экономическую онлайн игру Brave Knights, в которой вы можете играть и зарабатывать. Регистируйтесь, играйте и зарабатывайте!

Для каждой организации необходимы данные, которым можно доверять и получать к ним доступ, независимо от их формата, размера или местонахождения. Быстрые темпы изменений в технологиях и переход к облачным вычислениям революционизируют методы обработки, управления и регулирования данных в компаниях, освобождая их от тяжелой операционной нагрузки, связанной с развертыванием локальных систем. Предприятия ищут централизованное, экономически эффективное решение, способное обеспечить масштабирование системы хранения и аналитики, чтобы они могли получать данные и выполнять операции искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML), в конечном итоге расширяя свои маркетинговые горизонты.

В этой статье блога рассматриваются причины, по которым компании должны сотрудничать с MongoDB Atlas на Google Cloud, чтобы совершить революционный переворот в области данных, и как HCL Technologies может поддержать клиентов, желающих осуществить миграцию.

MongoDB Atlas как платформа распределенных данных

MongoDB Atlas является ведущей "базой данных-как-услуга" на рынке по трем основным причинам:

  1. Беспрецедентный опыт разработчиков - позволяет организациям выводить новые функции на рынок с высокой скоростью.

  1. Горизонтальная масштабируемость - поддерживает сотни терабайт данных с субсекундными запросами.

  1. Гибкость - хранит данные в соответствии с различными нормативными, эксплуатационными требованиями и требованиями высокой доступности.

Универсальность, предлагаемая моделью документов MongoDB делает ее идеальной для современных сценариев использования данных, требующих поддержки структурированного, полуструктурированного и неструктурированного контента в рамках одной платформы. Гибкая схема позволяет вносить изменения для поддержки новых функций приложения без дорогостоящей миграции схемы, которая обычно требуется в реляционных базах данных.

MongoDB Atlas расширяет основную базу данных, предлагая такие сервисы, как Atlas Search и MongoDB Realm, которые необходимы для современных приложений. Atlas Search предоставляет мощную полнотекстовую поисковую систему на базе Apache Lucene, которая автоматически индексирует данные в MongoDB без необходимости использования отдельной специализированной поисковой системы или подверженных ошибкам процессов репликации. Realm обеспечивает синхронизацию с периферийным облаком и бэкэнд-сервисы для ускорения и упрощения мобильной и веб-разработки.

Распределенная архитектура Atlas поддерживает горизонтальное масштабирование объема данных, задержки запросов и пропускной способности запросов, что обеспечивает преимущества масштабируемости распределенного хранилища данных наряду с богатой функциональностью полноценной базы данных общего назначения.

MongoDB Atlas уникальна своей способностью предоставлять самую востребованную базу данных в качестве управляемой услуги, и на нее полагаются крупнейшие мировые компании для своих важнейших рабочих приложений.

Инновации на основе сотрудничества с HCL Technologies

Универсальность MongoDB как базы данных общего назначения в дополнение к ее значительной масштабируемости делает ее идеальной основой для аналитики, визуализации и приложений AI/ML в Google Cloud.

Являясь MSP-партнером Google Cloud, HCL Technologies помогает предприятиям ускориться и снизить риски при реализации их цифровой программы на базе Google Cloud. Мы успешно имплементирвали приложения с использованием MongoDB Atlas в Google Cloud, используя гибкую JSON-подобную модель данных MongoDB, богатые возможности запросов и индексирования, а также эластичную масштабируемость в сочетании с лучшей в своем классе облачной инфраструктурой Google Cloud, возможностями анализа данных и машинного обучения. HCL сотрудничает с крупнейшими предприятиями мира в создании безопасных, производительных и экономически эффективных решений на базе MongoDB и Google.

Обладая техническим опытом в Google Cloud, MongoDB, машинном обучении и даталогии, наша команда разработала эталонную архитектуру, которая обеспечивает высокую производительность и масштабируемость. Это упрощается благодаря поддержке сервисов Google Cloud в MongoDB Atlas, что позволяет ему работать как облачному нативному решению. Среди основных особенностей следует отметить следующие:

  • Интеграция с сервисом управления ключами Google Cloud.

  • Использование нативного снапшота хранилища Google Cloud для быстрого резервного копирования и восстановления.

  • Возможность создания узлов MongoDB “только для чтения” в Google Cloud для снижения задержек при работе с Google Cloud-нативными сервисами независимо от местонахождения основного узла (даже у других провайдеров публичного облака!).

  • Интегрированный биллинг с Google Cloud.

  • Возможность распределить один кластер MongoDB по всем регионам Google Cloud в различных странах мира и многое другое.

Как показано на Рисунке 1 ниже, MongoDB Atlas в Google Cloud можно использовать как единую базу данных для транзакционных, операционных и аналитических рабочих нагрузок в самых разных случаях.

Рисунок 1: Основные характеристики и особенности MongoDB
Рисунок 1: Основные характеристики и особенности MongoDB

Следующая архитектура на Рисунке 2 демонстрирует простоту чтения и записи данных в MongoDB из облачных сервисов Google.

Dataflow, Cloud Data Fusion и Dataproc можно использовать при создании пайплайнов для миграции данных из гетерогенных баз в MongoDB и во время подачи информации для интерактивных дашбордов на основе Looker. Эти пайплайны поддерживают как пакетные, так и рабочие нагрузки ввода данных в реальном времени и могут быть автоматизированы и организованы с помощью Google Cloud - нативных сервисов.

Рисунок 2: Интеграция MongoDB Atlas с основными сервисами Google Cloud
Рисунок 2: Интеграция MongoDB Atlas с основными сервисами Google Cloud

Платформа данных, построенная с использованием MongoDB Atlas и Google Cloud, предлагает интегрированный набор сервисов для хранения, анализа и визуализации.

Решайте свои бизнес-задачи вместе с HCL: примеры использования в промышленности

Решения на основе собираемых данных, созданные с помощью MongoDB Atlas в Google Cloud, находят широкое применение в таких отраслях, как финансовые услуги, СМИ и развлечения, здравоохранение, нефть и газ, энергетика, производство, розничная торговля и государственный сектор. Каждая отрасль может извлечь для себя пользу из этого высокоинтегрированного решения для хранения и анализа данных.

Примеры использования и преимущества:

  • Модернизация озера данных с низкой стоимостью и высокой доступностью для клиентов из сферы медиа и развлечений: Обеспечение высокой доступности и дешевизны озера данных является непростой задачей для любой развлекательной онлайн-платформы, создающей мобильные или веб-приложения по продаже билетов. Однако разработка на базе Google App Engine с кластерами MongoDB Atlas Clusters в бэкенде позволяет создать высокодоступную и недорогую платформу, которая обеспечивает бесперебойную передачу данных на последующие аналитические платформы в режиме реального времени.

  • Унифицированная платформа данных для ритейла: Розничный бизнес зачастую предпочитает гибкую окружающую среду, чтобы стимулировать инновации среди своих разработчиков. Благодаря гибкости в масштабировании и управлении ресурсами, бесперебойной работе мультирегиональных кластеров и высококлассному мониторингу, использование MongoDB Atlas в Google Cloud является великолепным выбором для создания единой платформы данных. Это упрощает управление различными платформами данных и позволяет разработчикам сосредоточиться на новых идеях.

  • Высокоскоростная платформа данных в режиме реального времени системы цепочки поставок для производственных подразделений: Благодаря возможности наблюдения в реальном времени и распределенным сервисам данных, такие цепочки поставок могут стать конкурентным преимуществом. MongoDB Atlas на Google Cloud закладывает надежный фундамент для создания распределенных сервисов данных с единой, простой в обслуживании архитектурой. Непревзойденная скорость MongoDB Atlas упрощает работу цепочки поставок благодаря аналитике данных в режиме реального времени.

Дальнейшие перспективы

Даже за последнее десятилетие организациям пришлось адаптироваться к чрезвычайно быстрому темпу инноваций в области анализа данных: переход от пакетной обработки к работе в реальном времени, от локальной к облачной, от гигабайтов к петабайтам, а также повышение доступности передовых моделей AI/ML благодаря таким провайдерам, как Google Cloud. Благодаря нашему опыту успешной работы в этой области, HCL Technologies имеет уникальную возможность помочь организациям реализовать преимущества совместного создания приложений для анализа данных с использованием лучших решений Google Cloud и MongoDB.


Всех желающих приглашаем на открытый урок «Шардированный реплицированный кластер MongoDB». На бесплатном демо-занятии онлайн-курса обсудим:

  • replica set;

  • концепцию кворума;

  • балансировку;

  • выбор ключа шардирования.

Источник: https://habr.com/ru/company/otus/blog/651761/


Интересные статьи

Интересные статьи

PyTorch — современная библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная компанией Facebook. Как и другие популярные библиотеки, такие как TensorFlow ...
В одной из предыдущих статей цикла про гипервизор Proxmox VE мы уже рассказывали, как выполнять бэкап штатными средствами. Сегодня покажем, как для этих же целей использовать отличн...
Сегодня мы публикуем вторую часть перевода материала о новшествах JavaScript. Здесь мы поговорим о разделителях разрядов чисел, о BigInt-числах, о работе с массивами и объектами, о globalThis, о ...
Может показаться, что музыкальная слава является гарантией стабильности. Если ты выпустил альбом, который хвалят критики и слушают миллионы — о бедности не может быть и речи. Но, к сожалению, ...
Исследователи из Microsoft и Вашингтонского университета продемонстрировали первую полностью автоматизированную систему хранения данных в искусственно созданной ДНК с возможностью считывания...