MongoDB é um armazenamento de dados de documentos que existe há mais de uma década. Nos últimos anos, o MongoDB evoluiu para um produto maduro que apresenta opções de nível empresarial, como escalabilidade, segurança e resiliência. No entanto, com o movimento de nuvem exigente, isso não foi bom o suficiente.
Recursos de nuvem, como máquinas virtuais, contêineres, recursos de computação sem servidor e bancos de dados estão atualmente em alta demanda. Hoje em dia, muitas soluções de software podem ser criadas em uma fração do tempo que costumava levar para implantar no próprio hardware. Começou uma tendência e mudou as expectativas dos mercados ao mesmo tempo.
Mas a qualidade de um serviço online não se limita apenas à implantação. Muitas vezes, os usuários precisam de serviços adicionais, integrações ou recursos extras que os ajudem a fazer seu trabalho. As ofertas de nuvem ainda podem ser muito limitadas e podem causar mais problemas do que você pode obter com a automação e a infraestrutura remota.
Então, qual é a abordagem da MongoDB Inc. para esse problema comum?
A resposta foi o MongoDB Atlas, que traz extensões internas como parte de uma plataforma maior de nuvem/automação. Com a adição de componentes de terceiros, o MongoDB floresceu. No blog de hoje, vamos ver o que eles têm de desenvolvedor e como isso pode ajudá-lo a atender às suas necessidades de processamento de dados.
Os itens que exploraremos hoje são...
- Gráficos MongoDB
- MongoDB Stich
- Integrações do MongoDB Kubernetes com o Ops Manager
- Migração do MongoDB Cloud
- Pesquisa de texto completo
- MongoDB Data Lake (beta)
Gráficos MongoDB
MongoDB Charts é um dos serviços acessíveis através da plataforma MongoDB Atlas. Ele simplesmente fornece uma maneira fácil de visualizar seus dados dentro do MongoDB. Você não precisa mover seus dados para um repositório diferente ou escrever seu próprio código, pois o MongoDB Charts foi projetado para trabalhar com documentos de dados e facilitar a visualização de seus dados.
MongoDB Charts torna a comunicação de seus dados um processo simples, fornecendo ferramentas integradas para compartilhar e colaborar facilmente em visualizações. A visualização de dados é um componente essencial para fornecer uma compreensão clara de seus dados, destacando correlações entre variáveis e facilitando o discernimento de padrões e tendências em seu conjunto de dados.
Aqui estão alguns dos principais recursos que você pode usar nos gráficos.
Agregação
O framework de agregação é um processo operacional que manipula documentos em diferentes estágios, os processa de acordo com os critérios fornecidos e, em seguida, retorna os resultados computados. Os valores de vários documentos são agrupados, nos quais mais operações podem ser executadas para retornar resultados correspondentes.
MongoDB Charts fornece funcionalidade de agregação integrada. A agregação permite processar seus dados de coleta por uma variedade de métricas e realizar cálculos como média e desvio padrão.
Os gráficos fornecem integração perfeita com o MongoDB Atlas. Você pode vincular os gráficos do MongoDB a projetos do Atlas e começar a visualizar rapidamente os dados do cluster do Atlas.
Manuseio de dados de documentos
MongoDB Charts compreende nativamente os benefícios do Document Data Model. Ele gerencia dados baseados em documentos, incluindo objetos fixos e matrizes. O uso de uma estrutura de dados aninhada oferece a flexibilidade de estruturar seus dados conforme se adequam ao seu aplicativo, mantendo os recursos de visualização.
MongoDB Charts fornece funcionalidade de agregação integrada que permite processar seus dados de coleta usando uma variedade de métricas. É intuitivo o suficiente para não desenvolvedores usarem, permitindo análise de dados de autoatendimento, o que o torna uma ótima ferramenta para equipes de análise de dados.
MongoDB Stitch
Você já ouviu falar sobre arquitetura sem servidor?
Com o Serverless, você compõe seu aplicativo em funções individuais e autônomas. Cada função é hospedada pelo provedor sem servidor e pode ser dimensionada automaticamente à medida que a frequência de chamada de função aumenta ou diminui. Isso acaba sendo uma maneira muito econômica de pagar por recursos de computação. Você paga apenas pelas vezes em que suas funções são chamadas, em vez de pagar para ter seu aplicativo sempre ativo e aguardando solicitações em tantas instâncias diferentes.
MongoDB Stitch é um tipo diferente de serviço MongoDB que leva apenas o que é mais útil em os ambientes de infraestrutura em nuvem. É uma plataforma sem servidor que permite que os desenvolvedores criem aplicativos sem precisar configurar a infraestrutura do servidor. O Stitch é feito em cima do MongoDB Atlas, integrando automaticamente a conexão ao seu banco de dados. Você pode se conectar ao Stitch por meio dos SDKs do Stitch Client, que são abertos para muitas das plataformas que você desenvolve.
Integrações do MongoDB Kubernetes com o Ops Manager
Ops Manager é uma plataforma de gerenciamento para clusters MongoDB que você executa em sua própria infraestrutura. Os recursos do Ops Manager incluem monitoramento, alerta, recuperação de desastres, dimensionamento, implantação e atualização de conjuntos de réplicas e clusters fragmentados e outros produtos MongoDB. Em 2018, o MongoDB introduziu a integração beta com o Kubernetes.
O MongoDB Enterprise Operator é compatível com Kubernetes v1.11 e superior. Foi testado contra o Openshift 3.11. Este Operador requer o Gerenciador de Operações ou o Gerenciador de Nuvem. Neste documento, quando nos referimos a "Gerenciador de Operações", você pode substituir "Gerenciador de Nuvem". A funcionalidade é a mesma.
A instalação é bastante simples e requer
- Instalando o MongoDB Enterprise Operator. Isso pode ser feito por meio do arquivo helm ou YAML.
- Reúna as propriedades do Gerenciador de operações.
- Criar e aplicar um arquivo ConfigMap do Kubernetes
- Crie o objeto secreto do Kubernetes que armazenará a chave da API do Ops Manager
Neste exemplo básico vamos usar o arquivo YAML:
kubectl apply -f crds.yaml
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/mongodb/mongodb-enterprise-kubernetes/master/mongodb-enterprise.yamlA próxima etapa é obter as seguintes informações que usaremos no arquivo ConfigMap. Tudo isso pode ser encontrado no gerenciador de operações.
- URL básico. URL base é o URL do seu gerenciador de operações ou gerenciador de nuvem.
- ID do projeto. O id de um projeto do gerente de operações no qual o operador do Kubernetes implantará.
- Usuário. Um nome de usuário existente do Ops Manager
- Chave de API pública. Usado pelo operador do Kubernetes para se conectar ao endpoint da API REST do Ops Manager
Agora que adquirimos as informações de configuração necessárias do Ops Manager, precisamos criar um arquivo ConfigMap do Kubernetes para o Kubernetes. Para fins de exercício, podemos chamar esse arquivo de project.yaml.
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name:<<Name>>
namespace: mongodb
data:
projectId:<<Project ID>>
baseUrl: <<OpsManager URL>>A próxima etapa é criar o ConfigMap para Kubernetes e o arquivo secreto
kubectl apply -f my-project.yaml
kubectl -n mongodb create secret generic <<Name of credentials>> --from-literal="user=<<User>>" --from-literal="publicApiKey=<<public-api-key>>"Assim que tivermos, podemos implantar nosso primeiro cluster
apiVersion: mongodb.com/v1
kind: MongoDbReplicaSet
metadata:
name: <<Replica set name>>
namespace: mongodb
spec:
members: 3
version: 4.2.0
persistent: false
project: <<Name value specified in metadata.name of ConfigMap file>>
credentials: <<Name of credentials secret>>Para obter instruções mais detalhadas, visite a documentação do MongoDB.
Migração do MongoDB Cloud
O Atlas Live Migration Service pode migrar seus dados de seu ambiente existente, seja na AWS, Azure, GCP ou no local, para o MongoDB Atlas, o banco de dados global em nuvem para MongoDB.
A migração é feita por meio de um serviço de replicação dedicado. O processo Atlas Live Migration transmite dados por meio de um servidor de aplicativos controlado pelo MongoDB.
A migração ao vivo funciona mantendo um cluster no MongoDB Atlas sincronizado com seu banco de dados de origem. Durante esse processo, seu aplicativo pode continuar lendo e gravando no banco de dados de origem. Como o processo observa as próximas mudanças, tudo será replicado e a migração poderá ser feita online. Você decide quando alterar a configuração de conexão do aplicativo e faz a transição. Para tornar o processo menos propenso, o Atlas fornece a opção Validar que verifica o acesso IP à lista de permissões, configuração SSL, CA, etc.
Pesquisa de texto completo
A pesquisa de texto completo é outro serviço de nuvem de serviço fornecido pelo MongoDB e está disponível apenas no MongoDB Atlas. As implantações do MongoDB não Atlas podem usar indexação de texto. A pesquisa de texto completo do Atlas é construída no Apache Lucene de código aberto. Lucene é uma poderosa biblioteca de pesquisa de texto. O Lucene tem uma sintaxe de consulta personalizada para consultar seus índices. É uma base de sistemas populares, como Elasticsearch e Apache Solr. Permite criar um índice para pesquisa de texto completo, seja pesquisando, salvando e lendo. Ele é totalmente integrado ao Atlas MongoDB, portanto, não há sistemas ou infraestrutura adicionais para provisionar ou gerenciar.
MongoDB Data Lake (beta)
O último recurso de nuvem do MongoDB que gostaríamos de mencionar no MongoDB Data Lake. É um serviço relativamente novo que aborda o conceito popular de data lakes. Um data lake é um vasto conjunto de dados brutos, cuja finalidade ainda não foi definida. Em vez de colocar dados em um armazenamento de dados criado especificamente, você os move para um data lake em seu formato original. Isso elimina os custos iniciais de ingestão de dados, como transformação. Uma vez que os dados são colocados no arquivo.
Usar o Atlas Data Lake para ingerir seus dados do S3 em clusters do Atlas permite consultar dados armazenados em seus buckets do AWS S3 usando o Mongo Shell, MongoDB Compass e qualquer driver MongoDB.
No entanto, existem algumas limitações. Os recursos a seguir ainda não funcionam, como o monitoramento de Data Lakes com ferramentas de monitoramento Atlas, suporte a uma única conta da AWS S3, lista de permissões de IP e limitações de contas da AWS e grupos de segurança da AWS ou nenhuma possibilidade de adicionar índices.
