MongoDB 3.6中的新增功能。 第4部分-避免锁定,可在任何地方运行

欢迎来到我们的MongoDB 3.6博客系列的第4部分。 在第1部分中,我们介绍了专门设计用于帮助开发人员更快地构建应用程序的新功能,包括更改流,可重试的写入,开发人员工具以及完全表现力的数组操作 在第2部分中,我们深入探讨了DevOps和分布式系统管理的世界,探讨了Ops Manager,架构治理和压缩 在第3部分中,我们通过新的基于SQL的BI连接器,更丰富的数据库内分析和聚合以及推荐的R新驱动程序,为开发人员,数据科学家和业务分析人员介绍了新功能。 在最后的第4部分中,我们将研究可在AWS,Azure和GCP上使用的MongoDB Atlas完全托管数据库服务中的所有新增功能,包括针对全球分布式集群的跨区域复制,自动扩展等。 如果您想立即获得新版本提供的所有功能的详细信息,请下载MongoDB 3.6中的新增功能指南。 在任何地方运行 许多组织正在转向云,以加快应用程序开发,部署和数据发现的速度。 重新部署到云使他们能够启用自助服务IT,可以按需灵活扩展资源,并使成本与实际消耗保持一致。 但是他们也担心将业务暴露给更深层次的锁定-这次来自云提供商本身的API和服务。 用户越来越要求在任何地方运行的自由:在自己的数据中心,公共云或结合了两者的混合模型中的私有云。 当他们在单个供应商的云专有数据库上构建时,这种灵活性不可用。 另外,MongoDB提供的平台独立性使他们能够响应业务或法规变更,而不会因需要或想要过渡到新平台而招致昂贵的数据库迁移而带来复杂性,风险和时间。 MongoDB地图集…

在您构建监视堆栈时,我们推荐10个开源项目

下面回顾的开放源代码工具和库涵盖了堆栈中的不同层:从基础结构,基于主机的指标到容器,日志,性能度量以及特定的工具。 这些是我们的十大建议,考虑到DevOps工程师可以使用的大量开源工具和库,这可以说是很多。 数据可视化— Grafana Grafana提供了一个很酷的仪表板库,使您可以快速了解应用程序和基础架构。 它最常用于可视化时间序列数据以进行基础结构和应用程序分析。 它专为多人协作而设计,可让您轻松共享仪表板。 Grafana仪表板是高度可配置的,提供诸如图形样式,拖放面板,模板变量定义控制等功能,并完全支持基于Elasticsearch查询的搜索。 它还与许多其他工具和数据源集成,例如Influxdb,ElasticSearch,Prometheus等,从而为您提供了丰富的监视工具集。 开始使用Grafana很容易,因为基本安装仅需要客户端浏览器。 认真搜索-Elasticsearch Elasticsearch仍然是我们估计的标准,它是RESTful API驱动的解决方案,可提供智能而强大的搜索功能。 通过使用Lucene作为其核心搜索引擎,它为您提供了一种工具,可以快速,准确地从分析中提取出真正需要的数据。 Elasticsearch通过获取真实世界的实体并将其存储为结构化JSON文档来工作。 这使您的数据可立即用于快速搜索。 优化可能需要一些时间和陡峭的学习曲线,但这是值得的。 大公制视图—石墨…

为什么我们不再需要高配置的计算机OnPremise?

几年前,我们曾经考虑过至少要满足基本要求才具有大约4-8 GB RAM的系统配置,如果您是硬核游戏玩家,那就完全不一样了。 至少这就是我在印度长大的方式。 显然,世界其他地区的人们可能习惯于在家中使用更强大的系统。 作为一家跨国公司的IT员工,我可以说办公室里的事情再好不过了。 无论是台式机还是笔记本电脑,我们仍在为工作场所(至少我们中的大多数人)的计算能力而苦苦挣扎。 但是问题是我们仍然需要吗? 我们仍然需要我们自己的基础架构来拥有如此强大的功能吗? 这些问题的答案是否定的! 对于与IT或软件无关的人,他们有一些历史。 随着云计算的引入,这些大型组织已经将其大量内部部署基础架构迁移到了云中。 但是当云计算不那么流行并且像Microsoft(Azure),Amazon(AWS)和Google云之类的云提供商却没有那么可负担和著名的时候,那又回到了那时。 但是现在在2018年,当我们查看这些提供商时,它们不仅负担得起,而且全世界的组织都已开始适应这些变化。 但是最大的问题是为什么? 仅仅因为它可以节省金钱。 以前,IT公司需要为基础架构设置投入大量资金,因此维护这些服务器的前期资本支出成本和运营支出成本也很高。 随着云计算的引入,这些成本急剧下降。…