MongoDB: Neuerungen für Entwickler

Mit den neuen Funktionen verfolgt MongoDB seine Strategie der Konsolidierung von Entwickler-Tools in einer einzigen Datenplattform. Bestimmte Anwendungsfälle machten bislang das aufwändige Einbinden spezieller Tools nötig. Mit den jetzt vorgestellten Erweiterungen geht MongoDB auf Anforderungen von Entwicklern ein, Arbeitsabläufe zu vereinfachen. Zu den am häufigsten geäußerten Wünschen zählten zusätzliche Programmiersprachen für anwendungsgesteuerte Analysen oder eine bessere Möglichkeit zur programmgesteuerten Interaktion mit der MongoDB Atlas Administrations-API. Diese und weitere Funktionen wurden nun hinzugefügt.

Die Neuerungen im Detail
Zusätzliche Tools für die Bereitstellung von MongoDB Atlas auf AWS: Viele Entwickler möchten über Javascript und Typescript hinaus weitere Programmiersprachen einsetzen. Die Nutzung von IaC mit dem AWS CDK ermöglicht nun die Verwaltung von MongoDB Atlas Ressourcen mit C#, Go, Java und Python. Weitere Informationen zum Einstieg finden Sie unter mongodb.com/atlas/aws-cloudformation.

Erweiterte Programmiersprachenunterstützung für serverseitiges Kotlin: Der Kotlin-Treiber für MongoDB ermöglicht jetzt die Erstellung hochperformanter serverseitiger Anwendungen auf MongoDB mit Kotlin. Weitere Informationen finden Sie unter mongodb.com/docs/drivers/kotlin/coroutine/current/.

Optimierte MongoDB Atlas Kubernetes Operator-Funktionalität: Entwickler nutzen den MongoDB Atlas Kubernetes Operator, um Projekte und Datenbankcluster zu verwalten, den Aufwand für die Automatisierung der Konfiguration und Verwaltung von MongoDB Atlas zu reduzieren und die Vorteile der containerisierten Anwendungsentwicklung zu nutzen. Mit einem einzigen Befehl über das MongoDB Atlas CLI ist es nun möglich, den Operator zu installieren und sichere Anmeldeinformationen für eine schnelle und einfache Einrichtung zu erzeugen. Weitere Informationen finden Sie unter mongodb.com/kubernetes/atlas-operator.

Einfachere Datenverarbeitung und -analyse in MongoDB mit Python: Mit der allgemeinen Verfügbarkeit der Open-Source-Bibliothek PyMongoArrow können Entwickler und Datenanalysten einen Python-basierten Analyse-Stack verwenden, um Daten auf MongoDB zu bearbeiten und zu analysieren. Die Bibliothek ermöglicht das Konvertieren von in MongoDB gespeicherten Daten mithilfe gängiger Frameworks (zum Beispiel Apache Arrow-Tabellen, Pandas DataFrames oder Numpy-Arrays) und wird von MongoDB kontinuierlich weiterentwickelt und unterstützt. Weitere Informationen finden Sie unter mongo-arrow.readthedocs.io/en/latest.