Shelby Carpenter

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Perfect Your CI/CD Pipelines with MongoDB's New GitHub Action and Docker Image for the Atlas CLI

Do you use GitHub Actions for your CI/CD workflows? Or build using Docker containers? If so, you’ll probably be excited to hear that MongoDB has released: 1. An official GitHub Action and 2. A dedicated Docker image for the Atlas CLI. Together, these two releases make it easier than ever to develop applications with MongoDB Atlas. Since MongoDB announced the Atlas CLI at MongoDB World in 2022, it has become one of our most popular tools for building with the Atlas developer data platform. One of the great things about the Atlas CLI is that it not only caters to the individual developer wanting a mouseless terminal experience—it also makes it easy to programmatically manage Atlas resources throughout the entire development lifecycle. With the new releases for the Atlas CLI with GitHub Actions and Docker, you can easily use the Atlas CLI to build with Atlas while still working natively within your preferred CI/CD platforms. Within GitHub Actions, you now have access to a dedicated Action that allows you to seamlessly manage Atlas resources using your favorite Atlas CLI commands. You can use the predefined workflows available or create custom workflows leveraging native Atlas CLI commands. For example, with one of the predefined workflows you can: create a project, set up the Atlas CLI with an Atlas deployment, retrieve your connection string, and tear down your project and deployment. If you use a platform other than GitHub Actions to manage your CI/CD pipelines, or simply use Docker in your toolchain, you can now also use the Atlas CLI by pulling the Docker image with just one command: docker pull mongodb/atlas From there, you can enter an interactive shell to run Atlas CLI commands as you normally would: docker run --rm -it mongodb/atlas bash atlas --help You can also find detailed information in the MongoDB Documentation on how to run Docker in interactive mode or as a daemon (detached mode) for working with the Atlas CLI. Ready to get started? You can find the Atlas CLI GitHub Action in the GitHub Marketplace and the Atlas CLI Docker image on Docker Hub . If you have any feedback on either experience, share your thoughts with us in the Atlas CLI section of the MongoDB Feedback Engine .

November 15, 2023

MongoDB Provider for Entity Framework Core Now Available in Public Preview

We are pleased to announce that the MongoDB Provider for Entity Framework Core (EF Core) is now available in Public Preview. This makes it possible for developers using EF Core to build C#/.NET applications with MongoDB and take advantage of our powerful developer data platform while continuing to use APIs and design patterns they already know and love. Building for the C#/.NET community Nearly one-third of all developers use C# to build applications, with the population of C# developers reaching upwards of 10 million developers worldwide . Forty-one percent of C# developers use EF Core , which is beloved as an abstraction layer to simplify working with data during development. In the past, C# developers could use MongoDB’s C# driver but didn’t have first-party support for EF Core; some turned to community-built projects that could be helpful but lacked official backing or ongoing support from MongoDB. With the official MongoDB Provider for EF Core now available in Public Preview, developers can use C# and EF Core with confidence when building with MongoDB. What's in the New Provider for EF Core In this initial Public Preview release, the MongoDB Provider for EF Core offers developers the following capabilities: Support for code-first workflows : Allows users to build without an initial database; you first create the classes for your application and then match your data model to the classes, not the other way around. Basic CRUD methods: Basic create, read, update, and delete (CRUD) operations are supported. String and numeric type operators: String and numeric type operators needed for basic CRUD operations will be supported. We anticipate adding support for more complex operators in future iterations of the Provider. Embedded documents: The Provider supports embedded documents, making it easier to store related information in the same database record. Class mapping and serialization: Your classes in C# will map to MongoDB in a predictable way, including when working with IDs as well as date and/or time values. LINQ query support: The Provider will support LINQ3 queries with fluent query syntax. Change tracking: The Provider allows you to track and save changes made to entities with each DbContext instance back to your MongoDB database. And this is just a start. Stay tuned for more advanced functionality when we release the MongoDB provider in General Availability (targeted for 2024). Benefits of using the provider for EF Core With the MongoDB Provider for EF Core, C# developers can unlock the full power of MongoDB's developer data platform to build modern applications while leveraging a familiar API interface, query paradigm (LINQ), and design patterns. Developers looking to modernize their data layer can do so with MongoDB while remaining free from cloud vendor lock-in since MongoDB works with all major cloud providers and for multi-cloud deployments How to get started with MongoDB Provider for Entity Framework Core All you need to do is download the MongoDB Provider for EF Core from the NuGet package manager and build a DbContext that points to a MongoDB Provider instance. The Provider connects to MongoDB and handles the rest, so you can quickly harness the joint value of EF Core and MongoDB. You can learn more by diving into our documentation . After you try the new Provider for EF Core, feel free to leave us feedback in our user feedback portal . Your input is important for helping us continue to improve the product experience. Get started today to unleash the power of your data with MongoDB and EF Core.

October 12, 2023

Nuevas experiencias inteligentes para desarrolladores para Compass, Atlas Charts, Relational Migrator y Docs

Hoy, MongoDB anunció una variedad de innovaciones en su plataforma de datos para desarrolladores, creando experiencias de desarrollador nuevas e inteligentes en herramientas familiares como MongoDB Compass, Atlas Charts, Relational Migrator y MongoDB Documentation que simplifican y aceleran radicalmente la forma en que los desarrolladores crean aplicaciones modernas. Estas nuevas experiencias brindan a los desarrolladores asistencia guiada e inteligente para sus procesos de desarrollo en: MongoDB Compass: donde los desarrolladores pueden utilizar lenguaje natural para componer de todo, desde consultas simples hasta agregaciones sofisticadas de varias etapas. MongoDB Relational Migrator: donde los desarrolladores pueden convertir consultas SQL a la sintaxis de MongoDB Query API. MongoDB Atlas Charts: donde los desarrolladores pueden utilizar lenguaje natural para generar visualizaciones de datos básicos. Documentación de MongoDB: donde los desarrolladores pueden hacer preguntas a un chatbot inteligente, creado sobre MongoDB Atlas y Atlas Vector Search, para permitir el descubrimiento de información y la resolución de problemas ultrarrápidos durante el desarrollo de software. El tiempo de los desarrolladores es uno de los bienes más preciados de cualquier organización y, dado que las expectativas de las empresas y los clientes siguen aumentando, los desarrolladores se encuentran bajo una presión cada vez mayor para entregar aplicaciones rápidamente. Con experiencias más inteligentes en la plataforma de datos para desarrolladores MongoDB, ahora es más sencillo y fácil que nunca crear aplicaciones modernas para prácticamente cualquier caso de uso. Consultas en lenguaje natural en Compass La creación de consultas y agregaciones es uno de los casos de uso de desarrolladores más destacados para Compass , la popular herramienta GUI descargable de MongoDB. La nueva e inteligente experiencia de Compass permite a los desarrolladores utilizar lenguaje natural para componer agregaciones sofisticadas para consultar, transformar y enriquecer datos, reduciendo la complejidad y la curva de aprendizaje para crear consultas en el código de la aplicación. La nueva experiencia se lanzará en Vista previa pública en la versión 1.40.0 y se implementará de forma incremental para los usuarios desde hoy hasta finales de octubre. Para comenzar, asegúrese de haber descargado 1.40.0 en su máquina y tener acceso a la función. Luego puede navegar a la pestaña Documentos y hacer clic en el botón Generar consulta en la barra de consulta, que abre una segunda barra debajo de la barra de consulta estándar donde puede ingresar indicaciones en lenguaje natural para generar la sintaxis de la API de consulta para que la ejecute con sus datos. . Asegúrese de presionar el botón "pulgar hacia arriba" o "pulgar hacia abajo" para calificar la utilidad de la consulta generada. Conversión de consultas SQL en Relational Migrator Las migraciones son parte del viaje de muchos desarrolladores con MongoDB. A principios de este verano en MongoDB.Local NYC, anunciamos Relational Migrator para ayudar a los equipos con estos proyectos y seguimos facilitando la modernización del código de la aplicación. Muchos sistemas heredados tienen cientos, si no miles, de consultas SQL que deben modernizarse como parte de cualquier esfuerzo de migración, y eso puede ser una tarea que requiere mucho tiempo, si no desalentadora. Ahora, en la Vista previa privada, los desarrolladores pueden utilizar Relational Migrator para convertir consultas SQL existentes y procedimientos almacenados en una sintaxis de MongoDB Query API lista para el desarrollo. Con la conversión de consultas SQL, los desarrolladores pueden aprovechar Relational Migrator para eliminar el esfuerzo manual de crear consultas MongoDB a escala, acelerando los proyectos de migración. La conversión de consultas SQL está actualmente disponible en Vista previa privada y el acceso se puede solicitar directamente desde la última versión de Relational Migrator. Soporte de lenguaje natural en gráficos Atlas Atlas Charts es la mejor manera para que los desarrolladores visualicen los datos de Atlas. Al ofrecer una solución potente y sencilla para obtener información basada en datos, Charts empodera a los desarrolladores y a las empresas a las que ayudan a escalar. ¡Lo que siempre ha sido fácil ahora también se está volviendo más inteligente! Disponible en Vista previa privada, un nuevo modo de lenguaje natural permite a los desarrolladores visualizar sus datos a través de una consulta de lenguaje simple, por ejemplo: "muéstrame una comparación de los ingresos anuales por país y producto". Esto es sólo el comienzo. A finales de este año, el soporte del lenguaje natural se extenderá a consultas y tipos de gráficos más complejos. ¡ Regístrese hoy para probar el soporte de lenguaje natural para crear gráficos! ¡Estén atentos a más actualizaciones del equipo y consulte nuestra documentación para obtener más información sobre lo que admite el lenguaje natural durante la Vista previa privada! Chatbot inteligente para la documentación de MongoDB La documentación es fundamental para la experiencia del desarrollador, ya que facilita el descubrimiento de características y capacidades del producto y la resolución de problemas comunes durante el desarrollo de software. MongoDB ahora está potenciando su experiencia con un chatbot inteligente que mejora el descubrimiento de información al mostrar y resumir la documentación más relevante. Construido con MongoDB Atlas y Atlas Vector Search, el chatbot le permite hacer preguntas en lenguaje natural como "¿Cómo empiezo con MongoDB Atlas?" o "¿Cómo agrego una nueva dirección IP a la lista de acceso IP para mi proyecto Atlas?" y reciba una respuesta con artículos de referencia, ejemplos de código y otra información relevante. MongoDB también ofrecerá código abierto y proporcionará materiales educativos sobre cómo construimos el chatbot inteligente, lo que hará mucho más fácil para otros miembros de la comunidad utilizar el poder de MongoDB Atlas y Atlas Vector Search para crear experiencias dinámicas y educativas para sus usuarios finales. Privacidad y seguridad de datos MongoDB cuenta con la confianza de algunas de las organizaciones más preocupadas por la seguridad del mundo, que utilizan los sólidos controles de privacidad y seguridad de datos de la plataforma de datos para desarrolladores para administrar sus activos de datos más confidenciales. Para mantener esta confianza, estas nuevas experiencias de desarrollador siempre serán transparentes sobre a qué datos se accede y se utiliza, lo que permitirá a los clientes tomar decisiones informadas dentro de los límites de sus preocupaciones únicas de seguridad, privacidad y cumplimiento. Empiece hoy Con características nuevas e inteligentes que permiten a los desarrolladores interactuar con sus datos usando lenguaje natural en Compass, Relational Migrator y Charts, así como un chatbot inteligente para la documentación de MongoDB, es más fácil que nunca aprovechar la flexibilidad y escalabilidad del documento de MongoDB modelo de datos para construir cualquier clase de aplicación. Si tiene comentarios sobre estas experiencias, puede ingresar una sugerencia en nuestro portal de comentarios de usuarios .

September 26, 2023

Novas experiências inteligentes para desenvolvedores para Compass, Atlas Charts, Relational Migrator e Docs

Hoje, o MongoDB anunciou uma série de inovações em sua plataforma de dados de desenvolvedor, criando experiências novas e inteligentes para desenvolvedores em ferramentas familiares como MongoDB Compass, Atlas Charts, Relational Migrator e MongoDB Documentation que simplificam e aceleram radicalmente a maneira como os desenvolvedores criam aplicativos modernos. Essas novas experiências proporcionam aos desenvolvedores assistência guiada e inteligente para seus processos de desenvolvimento em: MongoDB Compass: onde os desenvolvedores podem usar linguagem natural para compor tudo, desde consultas simples até agregações sofisticadas em vários estágios. MongoDB Relational Migrator: onde os desenvolvedores podem converter consultas SQL em sintaxe da API de consulta MongoDB. MongoDB Atlas Charts: onde os desenvolvedores podem usar linguagem natural para gerar visualizações básicas de dados. Documentação do MongoDB: onde os desenvolvedores podem fazer perguntas a um chatbot inteligente, construído com base no MongoDB Atlas e no Atlas Vector Search, para permitir a descoberta de informações e a solução de problemas extremamente rápidas durante o desenvolvimento de software. O tempo do desenvolvedor é um dos bens mais preciosos em qualquer organização e, com as expectativas dos negócios e dos clientes aumentando continuamente, os desenvolvedores estão sob pressão crescente para entregar aplicativos rapidamente. Com experiências mais inteligentes em toda a plataforma de dados do desenvolvedor MongoDB, agora é mais simples e fácil do que nunca construir aplicativos modernos para praticamente qualquer caso de uso. Consultas de linguagem natural no Compass Construir consultas e agregações é um dos casos de uso de desenvolvedor mais proeminentes para o Compass , a popular ferramenta GUI para download do MongoDB. A nova e inteligente experiência do Compass permite que os desenvolvedores usem linguagem natural para compor agregações sofisticadas para consultar, transformar e enriquecer dados, reduzindo a complexidade e a curva de aprendizado para criar consultas no código do aplicativo. A nova experiência está sendo lançada em Visualização Pública na versão 1.40.0 e será implementada de forma incremental para os usuários a partir de hoje até o final de outubro. Para começar, certifique-se de ter baixado a versão 1.40.0 em sua máquina e ter acesso ao recurso. Em seguida, você pode navegar até a guia Documentos e clicar no botão Gerar consulta na barra de consulta, que abre uma segunda barra abaixo da barra de consulta padrão, onde você pode inserir prompts em linguagem natural para gerar a sintaxe da API de consulta para executar em seus dados. . Certifique-se de clicar no botão “polegar para cima” ou “polegar para baixo” para avaliar a utilidade da consulta gerada. Conversão de consulta SQL no Migrador Relacional As migrações fazem parte da jornada de muitos desenvolvedores com o MongoDB. No início deste verão, no MongoDB.Local NYC, anunciamos o Relational Migrator para ajudar as equipes com esses projetos e continuamos a facilitar a modernização do código do aplicativo. Muitos sistemas legados têm centenas, senão milhares de consultas SQL que devem ser modernizadas como parte de qualquer esforço de migração, e isso pode ser uma tarefa demorada, se não assustadora. Agora no Private Preview, os desenvolvedores podem usar o Relational Migrator para converter consultas SQL existentes e procedimentos armazenados em sintaxe da API de consulta MongoDB pronta para desenvolvimento. Com a conversão de consultas SQL, os desenvolvedores podem aproveitar o Relational Migrator para eliminar o esforço manual de criação de consultas MongoDB em escala – acelerando os projetos de migração. A conversão de consulta SQL está atualmente disponível no Private Preview e o acesso pode ser solicitado diretamente da versão mais recente do Relational Migrator. Suporte a linguagem natural em Atlas Charts Atlas Charts é a melhor maneira para os desenvolvedores visualizarem os dados do Atlas. Ao oferecer uma solução poderosa e fácil para obter insights baseados em dados, o Charts capacita os desenvolvedores e os negócios que eles ajudam a expandir. O que sempre foi fácil agora também está se tornando mais inteligente! Disponível no Private Preview, um novo modo de linguagem natural permite que os desenvolvedores visualizem seus dados por meio de uma consulta de linguagem simples, por exemplo: “mostre-me uma comparação da receita anual por país e produto”. Este é apenas o começo. Ainda este ano, o suporte à linguagem natural será estendido a consultas e tipos Charts mais complexos. Inscreva-se hoje para experimentar o suporte de linguagem natural para a construção de Charts! Fique ligado para mais atualizações da equipe e confira nossa documentação para saber mais sobre o que é suportado pela linguagem natural durante a Visualização Privada! Documentação do Chatbot Inteligente para MongoDB A documentação é fundamental para a experiência do desenvolvedor, facilitando a descoberta de recursos e capacidades do produto e a solução de desafios comuns durante o desenvolvimento de software. O MongoDB agora está turbinando sua experiência com um chatbot inteligente que melhora a descoberta de informações, trazendo à tona e resumindo a documentação mais relevante. Construído com MongoDB Atlas e Atlas Vector Search, o chatbot permite que você faça perguntas em linguagem natural como “Como posso começar a usar o MongoDB Atlas?” ou “Como adiciono um novo endereço IP à lista de acesso IP do meu projeto Atlas?” e receba uma resposta com artigos de referência, exemplos de código e outras informações relevantes. O MongoDB também terá código aberto e fornecerá materiais educacionais sobre como construímos o chatbot inteligente, tornando muito mais fácil para outros membros da comunidade usarem o poder do MongoDB Atlas e do Atlas Vector Search para criar experiências dinâmicas e educacionais para seus usuários finais. Privacidade e segurança de dados O MongoDB conta com a confiança de algumas das organizações mais preocupadas com a segurança do mundo, que usam os controles robustos de segurança e privacidade de dados da plataforma de dados do desenvolvedor para managed seus ativos de dados mais confidenciais. Para manter essa confiança, essas novas experiências de desenvolvedor serão sempre transparentes sobre quais dados são acessados e usados, permitindo que os clientes tomem decisões informadas dentro dos limites de suas preocupações exclusivas de segurança, privacidade e conformidade. Comece hoje Com recursos novos e inteligentes que permitem aos desenvolvedores interagir com seus dados usando linguagem natural no Compass, Relational Migrator e Charts, bem como um chatbot inteligente para documentação do MongoDB, é mais fácil do que nunca aproveitar a flexibilidade e escalabilidade do documento do MongoDB modelo de dados para construir qualquer classe de aplicativo. Se você tiver comentários sobre essas experiências, poderá inserir uma sugestão em nosso portal de feedback do usuário .

September 26, 2023

Neue intelligente Entwicklererfahrungen für Compass, Atlas Charts, Relational Migrator und Docs

Heute kündigte MongoDB eine Reihe von Innovationen in seiner Entwicklerdatenplattform an, die neue, intelligente Entwicklererlebnisse in bekannten Tools wie MongoDB Compass, Atlas Charts, Relational Migrator und MongoDB Documentation schaffen und die Art und Weise, wie Entwickler moderne Anwendungen erstellen, radikal vereinfachen und beschleunigen. Diese neuen Erfahrungen bieten Entwicklern geführte und intelligente Unterstützung für ihre Entwicklungsprozesse in: MongoDB Compass: wo Entwickler natürliche Sprache verwenden können, um alles von einfachen Abfragen bis hin zu anspruchsvollen, mehrstufigen Aggregationen zu verfassen. MongoDB Relational Migrator: mit dem Entwickler SQL-Abfragen in die MongoDB-Abfrage-API-Syntax konvertieren können. MongoDB Atlas Charts: wo Entwickler natürliche Sprache verwenden können, um grundlegende Datenvisualisierungen zu generieren. MongoDB-Dokumentation: in der Entwickler Fragen an einen intelligenten Chatbot stellen können, der auf MongoDB Atlas und Atlas Vector Search aufbaut, um eine blitzschnelle Informationserkennung und Fehlerbehebung während der Softwareentwicklung zu ermöglichen. Entwicklerzeit ist eines der wertvollsten Güter in jedem Unternehmen, und da die Erwartungen von Unternehmen und Kunden weiter steigen, stehen Entwickler zunehmend unter dem Druck, Anwendungen schnell bereitzustellen. Dank intelligenterer Erfahrungen auf der MongoDB-Entwicklerdatenplattform ist es jetzt einfacher und einfacher als je zuvor, moderne Anwendungen für praktisch jeden Anwendungsfall zu erstellen. Abfragen in natürlicher Sprache in Compass Das Erstellen von Abfragen und Aggregationen ist einer der wichtigsten Anwendungsfälle für Entwickler für Compass , das beliebte herunterladbare GUI-Tool von MongoDB. Die neue, intelligente Erfahrung von Compass ermöglicht es Entwicklern, mithilfe natürlicher Sprache anspruchsvolle Aggregationen zum Abfragen, Transformieren und Anreichern von Daten zu erstellen und so die Komplexität und den Lernaufwand für die Integration von Abfragen in Anwendungscode zu reduzieren. Das neue Erlebnis wird in der Public Preview in Version 1.40.0 veröffentlicht und ab heute bis Ende Oktober schrittweise für Benutzer bereitgestellt. Stellen Sie zunächst sicher, dass Sie 1.40.0 auf Ihren Computer heruntergeladen haben und auf die Funktion zugreifen können. Anschließend können Sie zur Registerkarte „Dokumente“ navigieren und in der Abfrageleiste auf die Schaltfläche „Abfrage generieren“ klicken. Dadurch wird eine zweite Leiste unterhalb der Standardabfrageleiste geöffnet, in der Sie Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache eingeben können, um die Abfrage-API-Syntax zu generieren, die Sie für Ihre Daten ausführen können . Klicken Sie unbedingt auf die Schaltfläche „Daumen hoch“ oder „Daumen runter“, um die Nützlichkeit der generierten Abfrage zu bewerten. SQL-Abfragekonvertierung in Relational Migrator Migrationen sind Teil der Reise vieler Entwickler mit MongoDB. Anfang des Sommers haben wir bei MongoDB.Local NYC Relational Migrator angekündigt, um Teams bei diesen Projekten zu unterstützen, und wir machen es weiterhin einfacher, Anwendungscode zu modernisieren. Viele Altsysteme verfügen über Hunderte, wenn nicht Tausende von SQL-Abfragen, die im Rahmen einer Migration modernisiert werden müssen, und das kann eine zeitaufwändige, wenn nicht sogar entmutigende Aufgabe sein. Jetzt können Entwickler in der privaten Vorschau den Relational Migrator verwenden, um vorhandene SQL-Abfragen und gespeicherte Prozeduren in die entwicklungsbereite MongoDB-Abfrage-API-Syntax zu konvertieren. Mit der SQL-Abfragekonvertierung können Entwickler Relational Migrator nutzen, um den manuellen Aufwand für die Erstellung von MongoDB-Abfragen beim Skalieren zu eliminieren und so Migrationsprojekte zu beschleunigen. Die Konvertierung von SQL-Abfragen ist derzeit in der privaten Vorschau verfügbar und der Zugriff kann direkt über die neueste Version von Relational Migrator angefordert werden. Unterstützung natürlicher Sprache in Atlas Charts Atlas Charts ist für Entwickler die beste Möglichkeit, Atlas-Daten zu visualisieren. Durch die Bereitstellung einer mühelosen und leistungsstarken Lösung zum Gewinnen datengesteuerter Erkenntnisse ermöglicht Charts Entwicklern und den Unternehmen, denen sie helfen, zu skalieren. Was immer einfach war, wird jetzt auch intelligenter! Ein neuer Modus in natürlicher Sprache ist in der privaten Vorschau verfügbar und ermöglicht es Entwicklern, ihre Daten durch eine einfache Sprachabfrage zu visualisieren, zum Beispiel: „Zeigen Sie mir einen Vergleich des Jahresumsatzes nach Land und Produkt.“ Das ist erst der Anfang. Später in diesem Jahr wird die Unterstützung natürlicher Sprache auf komplexere Abfragen und Charts ausgeweitet. Melden Sie sich noch heute an, um natürliche Sprachunterstützung beim Erstellen von Charts auszuprobieren! Seien Sie gespannt auf weitere Updates vom Team und schauen Sie sich unsere Dokumentation an, um mehr darüber zu erfahren, was von natürlicher Sprache während der privaten Vorschau unterstützt wird! Intelligenter Chatbot für die MongoDB-Dokumentation Die Dokumentation ist für die Entwicklererfahrung von entscheidender Bedeutung, da sie es einfacher macht, Produktfunktionen und -fähigkeiten zu entdecken und häufige Herausforderungen während der Softwareentwicklung zu beheben. MongoDB steigert Ihr Erlebnis jetzt mit einem intelligenten Chatbot, der die Informationserkennung verbessert, indem er die relevanteste Dokumentation anzeigt und zusammenfasst. Der mit MongoDB Atlas und Atlas Vector Search erstellte Chatbot ermöglicht es Ihnen, Fragen in natürlicher Sprache zu stellen, wie zum Beispiel „Wie fange ich mit MongoDB Atlas an?“ oder „Wie füge ich eine neue IP-Adresse zur IP-Zugriffsliste für mein Atlas-Projekt hinzu?“ und erhalten Sie eine Antwort mit Referenzartikeln, Codebeispielen und anderen relevanten Informationen. MongoDB wird auch Open Source sein und Lehrmaterialien darüber bereitstellen, wie wir den intelligenten Chatbot entwickelt haben, wodurch es für andere in der Community viel einfacher wird, die Leistungsfähigkeit von MongoDB Atlas und Atlas Vector Search zu nutzen, um dynamische und lehrreiche Erlebnisse für ihre Endbenutzer zu schaffen. Datenschutz und Sicherheit MongoDB genießt das Vertrauen einiger der sicherheitsbewusstesten Organisationen der Welt, die die robusten Datensicherheits- und Datenschutzkontrollen der Entwicklerdatenplattform nutzen, um ihre sensibelsten Datenbestände zu managed . Um dieses Vertrauen aufrechtzuerhalten, werden diese neuen Entwicklererlebnisse immer transparent darüber sein, welche Daten abgerufen und verwendet werden, sodass Kunden fundierte Entscheidungen im Rahmen ihrer individuellen Sicherheits-, Datenschutz- und Compliance-Bedenken treffen können. Beginnen Sie noch heute Mit der neuen, intelligenten Funktion, die es Entwicklern ermöglicht, mit ihren Daten in natürlicher Sprache in Compass, Relational Migrator und Charts zu interagieren, sowie einem intelligenten Chatbot für die MongoDB-Dokumentation ist es einfacher denn je, die Flexibilität und Skalierbarkeit des Dokumentdatenmodells von MongoDB zu nutzen um jede beliebige Anwendungsklasse zu erstellen. Wenn Sie Feedback zu diesen Erfahrungen haben, können Sie in unserem Benutzer-Feedback-Portal einen Vorschlag einreichen .

September 26, 2023

Nouvelles expériences de développement intelligent pour Compass, Atlas Charts et Relational Migrator

Aujourd'hui, MongoDB a annoncé une série d'innovations sur sa Developer Data Platform, créant de nouvelles expériences intelligentes pour les développeurs sur des outils familiers comme MongoDB Compass, Atlas Charts, Relational Migrator, et MongoDB Documentation qui simplifient radicalement et accélèrent la façon dont les développeurs créent des applications modernes. Ces nouvelles expériences offrent aux développeurs une assistance guidée et intelligente tout au cours de leurs processus de développement : MongoDB Compass: où les développeurs peuvent utiliser un langage naturel pour créer des requêtes simples ou des agrégations sophistiquées en plusieurs étapes. MongoDB Relational Migrator: où les développeurs peuvent convertir des requêtes SQL en syntaxe MongoDB Query API. MongoDB Atlas Charts: où les développeurs peuvent utiliser un langage naturel pour générer de simples visualisations de données. MongoDB Documentation: où les développeurs peuvent poser des questions directement à un chatbot, construit sur MongoDB Atlas et Atlas Vector Search, pour permettre une recherche d'informations et un dépannage rapides pendant le développement d'un logiciel. Le temps des développeurs est l'une des denrées les plus précieuses dans toute organisation, et comme les attentes des entreprises et des clients ne cessent d'augmenter, les développeurs sont de plus en plus contraints de fournir des applications en un temps record. Avec des expériences plus intelligentes à travers la Developer Data Platform de MongoDB, il est maintenant plus simple et plus facile de construire des applications modernes pour pratiquement n'importe quel cas d'utilisation. Requêtes en langage naturel dans Compass L'élaboration de requêtes et d'agrégations est l'un des principaux cas d'utilisation de Compass , l'outil GUI téléchargeable de MongoDB, très apprécié des développeurs. La nouvelle expérience intelligente de Compass permet aux développeurs d'utiliser le langage naturel pour composer des agrégations sophistiquées afin de requêter, de transformer et d'enrichir les données, réduisant ainsi la complexité et la courbe d'apprentissage pour intégrer des requêtes dans le code de l'application. La nouvelle expérience est publiée en Public Preview dans la version 1.40.0 et sera déployée progressivement pour les utilisateurs à partir d'aujourd'hui et jusqu'à la fin du mois d'octobre. Pour commencer, assurez-vous d'avoir téléchargé la version 1.40.0 sur votre machine et d'avoir accès à la fonctionnalité. Vous pouvez ensuite naviguer vers l'onglet Documents et cliquer sur le bouton Générer une requête dans la barre de requête, ce qui ouvre une deuxième barre sous la barre de requête standard où vous pouvez saisir des invites en langage naturel pour générer la syntaxe de l'API de requête que vous pouvez exécuter sur vos données. N'oubliez pas de cliquer le petit pouce afin d'évaluer l'utilité de la requête générée. Conversion des requêtes SQL dans Relational Migrator Les migrations font partie du parcours de nombreux développeurs avec MongoDB. Plus tôt cet été, à MongoDB.local NYC, nous avons annoncé l'arrivée de Relational Migrator qui aide les équipes de développement dans ces projets, et nous continuons à faciliter la modernisation du code applicatif. De nombreux systèmes existants comportent des centaines, voire des milliers de requêtes SQL qui doivent être modernisées dans le cadre d'un effort de migration, ce qui peut être une tâche fastidieuse, voire décourageante. Désormais en Private Preview, les développeurs peuvent utiliser Relational Migrator pour convertir les requêtes SQL et les procédures stockées existantes en syntaxe MongoDB Query API prête à être développée. Grâce à la conversion des requêtes SQL, les développeurs peuvent utiliser Relational Migrator pour éliminer l'effort manuel de création de requêtes MongoDB, et ce à grande échelle - ce qui accélère les projets de migration. La conversion des requêtes SQL est actuellement disponible en Private Preview, et l'accès peut être demandé directement à partir de la dernière version de Relational Migrator. Support en langage naturel dans Atlas Charts Atlas Charts est le meilleur moyen pour les développeurs de visualiser les données Atlas. En offrant une solution simple et puissante pour obtenir des informations basées sur des données, Charts donne aux développeurs et aux entreprises le pouvoir nécessaire pour faire évoluer leur business à grande échelle. Ce qui a toujours été facile devient aussi plus intelligent ! Disponible en Private Preview, un nouveau mode de langage naturel permet aux développeurs de visualiser leurs données à l'aide d'une simple requête linguistique, par exemple : "Montrez-moi une comparaison du chiffre d'affaires annuel par pays et par produit" : "Montrez-moi une comparaison du chiffre d'affaires annuel par pays et par produit". Ce n'est que le début. D'ici la fin d'année, le support du langage naturel s'étendra à des requêtes plus complexes et à différents types de graphiques. Inscrivez-vous dès aujourd'hui pour tester le support du langage naturel pour la construction de Charts! Restez à l'écoute pour d'autres mises à jour de l'équipe et consultez notre documentation pour en savoir plus sur ce qui est pris en charge par le langage naturel pendant le Private Preview ! Chatbot intelligent pour MongoDB Documentation La documentation est essentielle pour maximiser l'expérience des développeurs, car elle facilite la découverte des fonctionnalités et des capacités du produit et la résolution des problèmes courants au cours du développement du logiciel. MongoDB améliore votre expérience grâce à un chatbot intelligent qui facilite la recherche d'informations en faisant apparaître et en résumant la documentation la plus pertinente. Construit sur MongoDB Atlas et avec Atlas Vector Search, le chatbot vous permet de poser des questions en langage naturel telles que "Comment démarrer avec MongoDB Atlas ?" ou "Comment ajouter une nouvelle adresse IP à la liste d'accès IP de mon projet Atlas ?" et de recevoir une réponse avec des articles de référence, des exemples de code et d'autres informations pertinentes. MongoDB sera également présent sur le site open source la documentation nécessaire pour construire le chatbot intelligent, ce qui permettra à d'autres membres de la communauté d'utiliser la puissance de MongoDB Atlas et Atlas Vector Search pour créer des expériences dynamiques et éducatives pour leurs utilisateurs finaux. Confidentialité et sécurité des données Plusieurs des organisations les plus soucieuses de sécurité au monde font confiance à MongoDB et utilisent les contrôles robustes de sécurité et de confidentialité des données de la Developer Data Platform pour gérer leurs actifs de données les plus sensibles. Pour maintenir cette confiance, ces nouvelles expériences de développement seront toujours transparentes quant à l'accès aux données et à leur utilisation, ce qui permettra aux clients de prendre des décisions critiques dans les limites de leurs propres préoccupations en matière de sécurité, de protection de la vie privée et de conformité. Commencez dès aujourd'hui Avec de nouvelles fonctionnalités intelligentes qui permettent aux développeurs d'interagir avec leurs données en utilisant le langage naturel dans Compass, Relational Migrator et Charts, ainsi qu'un chatbot intelligent pour MongoDB Documentation, il est plus facile que jamais de tirer parti de la flexibilité et de l'évolutivité du modèle de données documentaire de MongoDB pour créer n'importe quelle classe d'application. Si vous avez un retour à faire sur ces expériences, vous pouvez partager votre feedback sur notre portail utilisateur .

September 26, 2023

Apresentando uma experiência local para Atlas, Atlas Search e Atlas Vector Search com o Atlas CLI

Hoje, o MongoDB tem o prazer de anunciar em Public Preview um novo conjunto de recursos para a construção de software localmente com o MongoDB Atlas, proporcionando aos desenvolvedores maior flexibilidade e reduzindo a sobrecarga operacional durante todo o ciclo de vida de desenvolvimento de software. Os desenvolvedores agora podem desenvolver localmente com implantações do MongoDB Atlas, incluindo Atlas Search e Vector Search , usando o Atlas CLI , capacitando-os a criar pesquisa de texto completo ou aplicativos alimentados por IA, independentemente do ambiente preferido para construção com MongoDB. Os desenvolvedores podem usar a CLI do Atlas para configurar, conectar-se e automatizar tarefas comuns de gerenciamento, desde o desenvolvimento inicial até testes, preparação e produção. Para casos de uso de pesquisa de texto completo, os desenvolvedores agora podem usar a CLI do Atlas para criar e managed índices do Atlas Search, independentemente de estarem trabalhando localmente ou na cloud. Da mesma forma, os desenvolvedores que criam aplicativos alimentados por pesquisa semântica e IA generativa no MongoDB agora podem usar o Atlas CLI para criar e managed instâncias de desenvolvimento local com índices Vector Search, independentemente de seu ambiente de desenvolvimento. O tempo do desenvolvedor é um dos bens mais preciosos em qualquer organização que cria novas experiências de aplicativos inovadoras. Mas com muita frequência, os desenvolvedores ficam sobrecarregados com o gerenciamento de tarefas repetíveis, como a configuração de ambientes de desenvolvimento. Muitas vezes, eles também precisam lidar com a sobrecarga cognitiva de alternar entre diferentes experiências de usuário para desenvolvimento local versus desenvolvimento cloud , o que os distrai da entrega de valor. Ao oferecer aos desenvolvedores o poder do Atlas ao seu alcance, independentemente do ambiente de desenvolvimento preferido, o MongoDB continua a expandir o escopo e os recursos de sua plataforma de dados do desenvolvedor, ao mesmo tempo que valoriza a experiência do desenvolvedor. Crie um banco de dados Atlas local Pronto para criar um banco de dados Atlas local, mas ainda não tem a CLI do Atlas? É fácil de instalar com seu gerenciador de pacotes favorito. Para instalar o Atlas CLI com Homebrew, use o seguinte comando: brew install mongodb-atlas Além de instalar através do gerenciador de pacotes Homebrew, você pode instalar o MongoDB Atlas CLI via Apt, Yum, Chocolatey, baixando diretamente o binário ou puxando a imagem Docker (saiba mais sobre nossa documentação ). Você também pode baixá-lo diretamente do Centro de download do MongoDB . Para criar uma implantação local do Atlas com configurações padrão no modo interativo, digite: atlas deployments setup --type local Se você quiser listar suas implantações do Atlas, digite: atlas deployments list Se você estiver autenticado no Atlas, verá suas implantações locais e cloud do Atlas. Se você não estiver autenticado no Atlas, verá apenas suas implantações locais. Comece com a pesquisa local do Atlas Construindo um aplicativo com um recurso de pesquisa de texto completo desenvolvido pelo Atlas Search? Se você é um desenvolvedor que tende a criar e criar protótipos localmente, talvez esteja interessado em usar a CLI do Atlas para trabalhar com o Atlas Search em seu ambiente local. Para começar, primeiro conecte-se à implantação local na qual deseja criar um índice de pesquisa: atlas deployments connect A seguir, você pode usar o MongoDB Shell para criar seu índice de pesquisa. Abaixo você verá um exemplo de como criar um índice Atlas Search: db.YOURCOLLECTION.createSearchIndex( "example-index", { mappings: { dynamic: true } } ) Então, se quiser executar uma consulta, você pode usar o estágio $search de um aggregation pipeline. Você pode aprender mais sobre como gerenciar índices do Atlas Search em nossa documentação . Comece com a pesquisa vetorial local Se você estiver construindo um aplicativo com IA generativa ou pesquisa semântica e MongoDB Atlas, é provável que você esteja interessado em nossa oferta Atlas Vector Search . E agora com o Atlas CLI, você pode trabalhar com Vector Search na cloud e em seu ambiente local. Para começar com o Vector Search localmente, você pode usar o MongoDB Shell para criar um índice do Vector Search. Observe que isso é semelhante ao exemplo do Atlas Search acima, exceto que neste caso há uma incorporação de vetor considerada na criação do índice de pesquisa. db.YOURCOLLECTION.createSearchIndex({ "mappings": { "dynamic": true, "fields": { "plot_embedding": { "type": "knnVector", "dimensions": 1536, "similarity": "euclidean" } } } } ) Para saber mais sobre como executar consultas de pesquisa vetorial, visite nossa documentação . Além disso, se você já estiver familiarizado com o manuseio de seus índices cloud Search usando a CLI do Atlas, apreciará um novo conjunto de comandos interativos projetados para ajudá-lo managed com eficiência os índices do Atlas Search e do Vector Search, tanto localmente quanto na cloud: atlas deployments search indexes create A partir daí, você pode percorrer um fluxo interativo que o orienta na criação do índice. Para obter instruções detalhadas, visite nosso tutorial . Pronto para migrar para a cloud? Se você estiver pronto para criar um banco de dados Atlas na cloud, isso será fácil de fazer com a CLI do Atlas. Basta usar o seguinte comando: atlas deployments setup --type atlas A partir daí, o assistente de configuração irá guiá-lo para: Registre-se para uma conta Atlas ou autentique-se em uma conta existente Crie um banco de dados MongoDB Atlas gratuito Carregar dados de amostra Adicione seu endereço IP à lista de acesso Crie um usuário e senha do banco de dados Conecte-se ao cluster usando o MongoDB Shell ( mongosh ) para poder começar a interagir com seus dados Para saber mais sobre o Atlas CLI, visite nossa documentação . E não deixe de nos contar o que você acha da CLI do Atlas em nosso portal de feedback do usuário . Com a nova experiência local com a CLI do Atlas, ficou mais fácil do que nunca trabalhar com seus dados no Atlas, independentemente do ambiente de desenvolvimento de sua preferência. Comece hoje mesmo com o Atlas CLI como a ferramenta de desenvolvedor definitiva para managed o MongoDB Atlas, incluindo Atlas Search e Vector Search, durante todo o ciclo de vida de desenvolvimento de software, desde seu ambiente local até a cloud.

September 26, 2023

Einführung einer lokalen Entwickler Erfahrung für Atlas, Atlas Search und Atlas Vector Search mit der Atlas CLI

Heute freut sich MongoDB, eine neue Funktion im Public Preview für die lokale Entwicklung von Software mit MongoDB Atlas bekannt zu geben, die Entwicklern mehr Flexibilität bietet und Overhead während des gesamten Softwareentwicklungslebenszyklus reduziert. Entwickler können jetzt mithilfe der Atlas-CLI lokal mit MongoDB Atlas Deployments, einschließlich Atlas Search und Vector Search , entwickeln und so Volltextsuche oder KI-gestützte Anwendungen erstellen, unabhängig von ihrer bevorzugten Umgebung für die Entwicklung mit MongoDB. Entwickler können die Atlas-CLI verwenden, um allgemeine Verwaltungsaufgaben von Early Stage Development bis hin zu Tests, Staging und Produktion festzulegen und sie zu automatisieren. Für Anwendungsfälle der Volltextsuche können Entwickler jetzt die Atlas-CLI verwenden, um einen Atlas Search Indexe zu erstellen und zu managen, unabhängig davon, ob sie lokal oder in der Cloud arbeiten. Ebenso können Entwickler, die Anwendungen entwickeln, die auf semantischer Suche und generativer KI auf MongoDB basieren, jetzt die Atlas-CLI verwenden, um Indexe unabhängig von ihrer Entwicklungsumgebung lokale Entwicklungsinstanzen mit Vector Search zu erstellen und zu managen. Entwicklerzeit ist eines der wertvollsten Güter in jedem Unternehmen, das innovative neue Anwendungserlebnisse entwickelt. Aber allzu oft sind Entwickler mit wiederkehrenden Aufgaben wie der Einrichtung von Entwicklungsumgebungen belastet. Außerdem müssen sie oft mit dem kognitiven Overhead kämpfen, der durch den Wechsel zwischen unterschiedlichen Benutzererlebnissen für lokale und Cloud Entwicklung entsteht und von der Wertschöpfung ablenkt. Indem MongoDB Entwicklern unabhängig von ihrer bevorzugten Entwicklungsumgebung die Leistungsfähigkeit von Atlas zur Verfügung stellt, erweitert es weiterhin den Umfang und die Fähigkeiten seiner Entwicklerdatenplattform und legt gleichzeitig großen Wert auf die Entwicklererfahrung. Erstellen Sie eine lokale Atlas Datenbank Sind Sie bereit, eine lokale Atlas Datenbank zu erstellen, verfügen aber noch nicht über die Atlas-CLI? Die Installation mit Ihrem bevorzugten Paketmanager ist einfach. Um die Atlas-CLI mit Homebrew zu installieren, verwenden Sie den folgenden Befehl: brew install mongodb-atlas Zusätzlich zur Installation über den Homebrew-Paketmanager können Sie die MongoDB Atlas-CLI über Apt, Yum, Chocolatey installieren, die Binärdatei direkt herunterladen oder das Docker-Image abrufen (weitere Informationen zu unserer Dokumentation ). Sie können es auch direkt vom MongoDB Download Center herunterladen. Geben Sie Folgendes ein, um eine lokales Atlas Deployment mit Standardeinstellungen im interaktiven Modus zu erstellen: atlas deployments setup --type local Wenn Sie Ihre Atlas Deployments auflisten möchten, geben Sie Folgendes ein: atlas deployments list Wenn Sie bei Atlas authentifiziert sind, werden sowohl Ihre lokalen als auch Ihre Cloud Atlas Deployments angezeigt. Wenn Sie nicht bei Atlas authentifiziert sind, werden Ihnen nur Ihre lokalen Deployments angezeigt. Beginnen Sie lokal mit Atlas Search Entwickeln Sie eine Anwendung mit einer Volltextsuchfunktion, die von Atlas Search unterstützt wird? Wenn Sie ein Entwickler sind, der dazu neigt, lokal zu entwickeln und Prototypen zu erstellen, könnten Sie daran interessiert sein, die Atlas-CLI zu verwenden, um mit Atlas Search in Ihrer lokalen Umgebung zu arbeiten. Stellen Sie zunächst eine Verbindung zum lokalen Deployment her, für das Sie einen Index erstellen möchten: atlas deployments connect Als nächstes können Sie die MongoDB Shell verwenden, um Ihren Index zu erstellen. Unten sehen Sie ein Beispiel für die Erstellung eines Atlas Search Index: db.YOURCOLLECTION.createSearchIndex( "example-index", { mappings: { dynamic: true } } ) Wenn Sie dann eine Abfrage ausführen möchten, können Sie die Phase „$search“ einer Aggregation Pipeline verwenden. Weitere Informationen zur Verwaltung des Atlas Search Index finden Sie in unserer Dokumentation . Beginnen Sie mit der lokalen Vektorsuche Wenn Sie eine Anwendung mit generativer KI oder semantischer Suche und MongoDB Atlas erstellen, sind Sie wahrscheinlich an unserem Atlas Vector Search Angebot interessiert. Und jetzt können Sie mit der Atlas-CLI mit Vector Search in der Cloud und Ihrer lokalen Umgebung arbeiten. Um lokal mit Vector Search zu beginnen, können Sie mit der MongoDB Shell einen Index erstellen. Beachten Sie, dass dies dem obigen Atlas Search Beispiel ähnelt, mit der Ausnahme, dass in diesem Fall eine Vektoreinbettung bei der Erstellung des Index berücksichtigt wird. db.YOURCOLLECTION.createSearchIndex({ "mappings": { "dynamic": true, "fields": { "plot_embedding": { "type": "knnVector", "dimensions": 1536, "similarity": "euclidean" } } } } ) Weitere Informationen zum Ausführen von Vektorsuchabfragen finden Sie in unserer Dokumentation . Wenn Sie außerdem bereits mit der Handhabung Ihres Cloud - Index mithilfe der Atlas-CLI vertraut sind, werden Sie die neuen interaktiven Befehle zu schätzen wissen, die Ihnen beim effizienten Management von Atlas Search und Vector Search Index sowohl lokal als auch in der Cloud helfen sollen: atlas deployments search indexes create Von dort aus können Sie einen interaktiven Ablauf durchlaufen, der Sie durch Index führt. Eine detaillierte Anleitung finden Sie in unserem Tutorial . Bereit für den Wechsel in die Cloud? Wenn Sie bereit sind, eine Atlas Datenbank in der Cloud zu erstellen, ist dies mit der Atlas-CLI ganz einfach. Verwenden Sie einfach den folgenden Befehl: atlas deployments setup --type atlas Von dort aus führt Sie der Einrichtungsassistent zu Folgendem: Registrieren Sie sich für ein Atlas Konto oder authentifizieren Sie sich bei einem bestehenden Konto Erstellen Sie eine kostenlose MongoDB Atlas Datenbank Beispieldaten laden Fügen Sie Ihre IP-Adresse zur Zugriffsliste hinzu Erstellen Sie einen Datenbankbenutzer und ein Passwort Stellen Sie über die MongoDB-Shell („mongosh“) eine Verbindung zum Cluster her, damit Sie mit der Interaktion mit Ihren Daten beginnen können Um mehr über die Atlas-CLI zu erfahren, besuchen Sie unsere Dokumentation . Und teilen Sie uns unbedingt in unserem Benutzer-Feedback-Portal mit, was Sie von der Atlas CLI halten. Mit der neuen lokalen Erfahrung mit der Atlas-CLI ist es einfacher denn je, mit Ihren Daten auf Atlas zu arbeiten, unabhängig von Ihrer bevorzugten Entwicklungsumgebung. Beginnen Sie noch heute mit der Atlas-CLI als ultimativem Entwicklertool für managed von MongoDB Atlas, einschließlich Atlas Search und Vector Search, während des gesamten Softwareentwicklungslebenszyklus, von Ihrer lokalen Umgebung bis hin zur cloud.

September 26, 2023

Introduction d'une expérience locale pour Atlas, Atlas Search et Atlas Vector Search avec l'interface Atlas CLI

Aujourd'hui, MongoDB a le plaisir d'annoncer en Public Preview une nouvelle définition de fonctionnalité pour construire des logiciels localement avec MongoDB Atlas, offrant aux développeurs une plus grande flexibilité et réduisant les frais opérationnels tout au long du cycle de vie du développement logiciel. Les développeurs peuvent désormais développer localement avec les déploiements MongoDB Atlas, y compris Atlas Search et Vector Search , en utilisant le Atlas CLI , ce qui leur permet de créer des applications de recherche full-text ou alimentées par l'IA, quel que soit l'environnement qu'ils préfèrent pour construire avec MongoDB. Les développeurs peuvent utiliser le CLI d'Atlas pour paramétrer, se connecter et automatiser les tâches de gestion courantes de la phase de développement jusqu'à la production, en passant par les tests et la mise à l'essai. Pour les cas d'utilisation de la recherche plein texte, les développeurs peuvent désormais utiliser le CLI Atlas pour créer et managed les index Atlas Search, qu'ils travaillent localement ou sur le cloud. De même, les développeurs d'applications alimentées par la recherche sémantique et l'IA générative sur MongoDB peuvent désormais utiliser le CLI d'Atlas pour créer et gérer localement les instances de développement avec des index Vector Search, quel que soit leur environnement de développement. Le temps des développeurs est l'une des denrées les plus précieuses dans toute organisation qui crée de nouvelles applications innovantes. Mais trop souvent, les développeurs passent une grande partie de leur temps sur la gestion de tâches répétitives telles que la mise en place d'environnements de développement. En outre, ils doivent souvent faire face aux frais cognitifs liés au passage d'une expérience utilisateur différente selon qu'il s'agit d'un développement local ou d'un développement à l'adresse cloud, ce qui les empêche d'apporter une valeur ajoutée. En donnant aux développeurs l'accès à MongoDB Atlas et les fonctionnalités qui en font partie, quel que soit leur environnement de développement préféré, MongoDB continue d'étendre la portée et les capacités de sa Developer Data Platform, tout en mettant l'accent sur l'expérience des développeurs. Créer une base de données Atlas locale Vous êtes prêt à créer une base de données Atlas locale, mais vous n'avez pas encore l'interface de programmation Atlas ? C'est facile à installer avec votre package manager préféré. Pour installer le CLI d'Atlas avec Homebrew, utilisez la commande suivante : brew install mongodb-atlas En plus de l'installation via le package manager Homebrew, vous pouvez installer MongoDB Atlas CLI via Apt, Yum, Chocolatey, en téléchargeant directement le binaire, ou en tirant l'image Docker (en savoir plus sur notre documentation ). Vous pouvez également le télécharger directement depuis le MongoDB Download Center . Pour créer un déploiement Atlas local avec les paramètres par défaut en mode interactif, entrez : atlas deployments setup --type local Si vous souhaitez dresser la liste de vos déploiements Atlas, entrez : atlas deployments list Si vous êtes authentifié sur Atlas, vous verrez vos déploiements Atlas locaux et sur le cloud. Si vous n'êtes pas authentifié sur Atlas, vous ne verrez que vos déploiements locaux. Démarrer avec la version locale d'Atlas Search Construire une application avec une fonctionnalité de recherche full-text optimisée par Atlas Search ? Si vous êtes un développeur qui a tendance à construire et à prototyper localement, vous pouvez être intéressé par l'utilisation de l'interface CLI d'Atlas pour travailler avec Atlas Search dans votre environnement local. Pour commencer, connectez-vous au déploiement local sur lequel vous souhaitez créer un index de recherche : atlas deployments connect Ensuite, vous pouvez utiliser MongoDB Shell pour créer votre index de recherche. Vous trouverez ci-dessous un exemple de création d'un index Atlas Search : db.YOURCOLLECTION.createSearchIndex( "example-index", { mappings: { dynamic: true } } ) Ensuite, si vous voulez exécuter une requête, vous pouvez utiliser l'étape $search d'un aggregation pipeline. Pour en savoir plus sur la gestion des index d'Atlas Search, consultez notre documentation . Démarrer avec la version locale de Vector Search Si vous construisez une application avec l'IA générative ou la recherche sémantique et MongoDB Atlas, il y a de fortes chances que vous soyez intéressé par notre offre Atlas Vector Search . Désormais, grâce au CLI d'Atlas, vous pouvez travailler avec Vector Search sur le cloud et dans votre environnement local. Pour commencer à utiliser Vector Search localement, vous pouvez utiliser MongoDB Shell pour créer un index Vector Search. Remarquez que cet exemple est similaire à celui d'Atlas Search ci-dessus, sauf que dans ce cas il y a une intégration vectorielle prise en compte dans la création de l'index de recherche. db.YOURCOLLECTION.createSearchIndex({ "mappings": { "dynamic": true, "fields": { "plot_embedding": { "type": "knnVector", "dimensions": 1536, "similarity": "euclidean" } } } } ) Pour en savoir plus sur l'exécution des requêtes Vector Search, consultez notre documentation . De plus, si vous êtes déjà familier avec la gestion de vos index cloud Search en utilisant le CLI d'Atlas, vous apprécierez un nouveau définisseur de commandes interactives conçues pour vous aider efficacement managed Atlas Search et Vector Search indexes à la fois localement et dans le cloud: atlas deployments search indexes create À partir de là, vous pouvez suivre un flux interactif qui vous guide dans la création de l'index. Pour des instructions détaillées, consultez notre tutoriel . Prêt à passer sur le cloud ? Si vous êtes prêt à créer une base de données Atlas sur le cloud, c'est facile à faire avec le CLI d'Atlas. Il suffit d'utiliser la commande suivante : atlas deployments setup --type atlas A partir de là, l'assistant de configuration vous guidera : Créer un compte Atlas ou s'authentifier sur un compte existant Créer une base de données MongoDB Atlas gratuitement Charger les données de l'échantillon Ajouter votre adresse IP à la liste d'accès Créer un utilisateur et un mot de passe pour la base de données Connectez-vous au cluster en utilisant MongoDB Shell ( mongosh ) afin de pouvoir commencer à travailler avec vos données. Pour en savoir plus sur le CLI d'Atlas, consultez notre documentation . Et n'oubliez pas de nous dire ce que vous pensez du CLI d'Atlas dans notre portail utilisateur. Avec la nouvelle expérience locale du CLI Atlas, il est plus facile que jamais de travailler avec vos données sur Atlas, quel que soit votre environnement de développement préféré. Commencez dès aujourd'hui avec le CLI d'Atlas, l'outil de développement ultime pour gérer MongoDB Atlas, y compris Atlas Search et Vector Search, tout au long du cycle de vie du développement logiciel, de votre environnement local jusqu'au cloud.

September 26, 2023

Presentamos una experiencia local para Atlas, Atlas Search y Atlas Vector Search con Atlas CLI

Hoy, MongoDB se complace en anunciar en Public Preview un nuevo conjunto de funciones para crear software localmente con MongoDB Atlas, brindando a los desarrolladores mayor flexibilidad y reduciendo la sobrecarga operativa durante todo el ciclo de vida del desarrollo de software. Los desarrolladores ahora pueden desarrollar localmente con implementaciones de MongoDB Atlas, incluidas Atlas Search y Vector Search , utilizando Atlas CLI , lo que les permite crear búsquedas de texto completo o aplicaciones impulsadas por IA sin importar su entorno preferido para construir con MongoDB. Los desarrolladores pueden utilizar Atlas CLI para configurar, conectarse y automatizar tareas de administración comunes desde el desarrollo inicial hasta las pruebas, la preparación y la producción. Para casos de uso de búsqueda de texto completo, los desarrolladores ahora pueden usar Atlas CLI para crear y administrar índices de Atlas Search independientemente de si están trabajando localmente o en la nube. De manera similar, los desarrolladores que crean aplicaciones impulsadas por búsqueda semántica e IA generativa en MongoDB ahora pueden usar Atlas CLI para crear y administrar instancias de desarrollo local con índices de Vector Search independientemente de su entorno de desarrollo. El tiempo del desarrollador es uno de los bienes más preciados en cualquier organización que cree nuevas experiencias de aplicaciones innovadoras. Pero con demasiada frecuencia, los desarrolladores se ven abrumados por la gestión de tareas repetitivas, como la configuración de entornos de desarrollo. A menudo también tienen que luchar con la sobrecarga cognitiva de cambiar entre diferentes experiencias de usuario para el desarrollo local o en la nube, lo que les distrae de la entrega de valor. Al brindar a los desarrolladores el poder de Atlas al alcance de sus manos sin importar su entorno de desarrollo preferido, MongoDB continúa expandiendo el alcance y las capacidades de su plataforma de datos para desarrolladores al tiempo que otorga una prima a la experiencia del desarrollador. Crear una base de datos Atlas local ¿Está listo para crear una base de datos Atlas local, pero aún no tiene la CLI de Atlas? Es fácil de instalar con su administrador de paquetes favorito. Para instalar Atlas CLI con Homebrew, utilice el siguiente comando: brew install mongodb-atlas Además de instalar a través del administrador de paquetes Homebrew, puede instalar MongoDB Atlas CLI a través de Apt, Yum, Chocolatey, descargando directamente el binario o extrayendo la imagen de Docker (obtenga más información sobre nuestra documentación ). También puede descargarlo directamente desde el Centro de descarga de MongoDB . Para crear una implementación Atlas local con la configuración predeterminada en modo interactivo, ingrese: atlas deployments setup --type local Si desea enumerar sus implementaciones de Atlas, ingrese: atlas deployments list Si está autenticado en Atlas, verá sus implementaciones de Atlas locales y en la nube. Si no está autenticado en Atlas, solo verá sus implementaciones locales. Comience con la búsqueda local en Atlas ¿Está creando una aplicación con una función de búsqueda de texto completo impulsada por Atlas Search? Si es un desarrollador que tiende a crear y crear prototipos localmente, es posible que le interese utilizar la CLI de Atlas para trabajar con Atlas Search en su entorno local. Para comenzar, primero conéctese a la implementación local en la que desea crear un índice de búsqueda: atlas deployments connect A continuación, puede utilizar MongoDB Shell para crear su índice de búsqueda. A continuación verá un ejemplo de cómo crear un índice de Atlas Search: db.YOURCOLLECTION.createSearchIndex( "example-index", { mappings: { dynamic: true } } ) Luego, si desea ejecutar una consulta, puede utilizar la etapa $search de una canalización de agregación. Puede obtener más información sobre cómo administrar los índices de Atlas Search en nuestra documentación . Comience con la búsqueda de vectores locales Si está creando una aplicación con IA generativa o búsqueda semántica y MongoDB Atlas, es probable que le interese nuestra oferta Atlas Vector Search . Y ahora, con Atlas CLI, puede trabajar con Vector Search en la nube y en su entorno local. Para comenzar con Vector Search localmente, puede usar MongoDB Shell para crear un índice de Vector Search. Tenga en cuenta que esto es similar al ejemplo anterior de Atlas Search, excepto que en este caso hay una incrustación de vectores que se tiene en cuenta en la creación del índice de búsqueda. db.YOURCOLLECTION.createSearchIndex({ "mappings": { "dynamic": true, "fields": { "plot_embedding": { "type": "knnVector", "dimensions": 1536, "similarity": "euclidean" } } } } ) Para obtener más información sobre cómo ejecutar consultas de búsqueda vectorial, visite nuestra documentación . Además, si ya está familiarizado con el manejo de sus índices de búsqueda en la nube mediante Atlas CLI, apreciará un nuevo conjunto de comandos interactivos diseñados para ayudarlo a administrar de manera eficiente los índices de Atlas Search y Vector Search tanto localmente como en la nube: atlas deployments search indexes create Desde allí puede moverse a través de un flujo interactivo que lo guía a través de la creación del índice. Para obtener instrucciones detalladas, visite nuestro tutorial . ¿Listo para migrar a la nube? Si está listo para crear una base de datos Atlas en la nube, es fácil hacerlo con Atlas CLI. Simplemente use el siguiente comando: atlas deployments setup --type atlas Desde allí, el asistente de configuración le guiará a: Regístrese para obtener una cuenta Atlas o autentíquese en una cuenta existente Cree una base de datos MongoDB Atlas gratuita Cargar datos de muestra Agregue su dirección IP a la lista de acceso Crear un usuario y contraseña de base de datos Conéctese al clúster usando MongoDB Shell ( mongosh ) para que pueda comenzar a interactuar con sus datos Para obtener más información sobre Atlas CLI, visite nuestra documentación . Y asegúrese de hacernos saber lo que piensa de Atlas CLI en nuestro portal de comentarios de los usuarios . Con la nueva experiencia local con Atlas CLI, es más fácil que nunca trabajar con sus datos en Atlas sin importar su entorno de desarrollo preferido. Comience hoy con Atlas CLI como la herramienta de desarrollo definitiva para administrar MongoDB Atlas, incluidas Atlas Search y Vector Search, durante todo el ciclo de vida de desarrollo de software, desde su entorno local hasta la nube.

September 26, 2023

New Intelligent Developer Experiences for Compass, Atlas Charts, Relational Migrator, and Docs

This post is also available in: Deutsch , Français , Español , Português . Today, MongoDB announced a range of innovations in its developer data platform, creating new, intelligent developer experiences in familiar tools like MongoDB Compass, Atlas Charts, Relational Migrator, and MongoDB Documentation that radically simplify and accelerate how developers build modern applications. These new experiences provide developers with guided and intelligent assistance for their development processes in: MongoDB Compass: Where developers can use natural language to compose everything from simple queries to sophisticated, multi-stage aggregations. MongoDB Relational Migrator: Where developers can convert SQL queries to MongoDB Query API syntax. MongoDB Atlas Charts: Where developers can use natural language to generate basic data visualizations. MongoDB Documentation: Where developers can ask questions to an intelligent chatbot, built on top of MongoDB Atlas and Atlas Vector Search, to enable lightning-fast information discovery and troubleshooting during software development. Developer time is one of the most precious commodities in any organization, and with business and customer expectations continuing to rise, developers are under increasing pressure to deliver applications quickly. With more intelligent experiences across the MongoDB developer data platform, it is now simpler and easier than ever to build modern applications for virtually any use case. Check out our AI resource page to learn more about building AI-powered apps with MongoDB. Natural Language Queries in Compass Building queries and aggregations is one of the most prominent developer use cases for Compass , MongoDB’s popular, downloadable GUI tool. Compass’ new, intelligent experience allows developers to use natural language to compose sophisticated aggregations to query, transform, and enrich data, reducing the complexity and learning curve to build queries into application code. The new experience is being released in Public Preview in version 1.40.0 and will be rolled out incrementally to users starting today until the end of October. To get started, make sure you have 1.40.0 downloaded on your machine and have access to the feature. Then you can navigate to the Documents tab and click on the Generate Query button in the query bar, which opens a second bar below the standard query bar where you can enter natural language prompts to generate the Query API syntax for you to execute against your data. Be sure to hit the “thumb’s up” or “thumb’s down” button to rate the helpfulness of the query generated. SQL Query Conversion in Relational Migrator Migrations are part of many developers’ journeys with MongoDB. Earlier this summer at MongoDB.Local NYC, we announced Relational Migrator to help teams with these projects, and we’re continuing to make it easier to modernize application code. Many legacy systems have hundreds, if not thousands of SQL queries that must be modernized as part of any migration effort, and that can be a time-consuming, if not daunting task. Now in Private Preview, developers can use Relational Migrator to convert existing SQL queries and stored procedures into development-ready MongoDB Query API syntax. With SQL query conversion, developers can leverage Relational Migrator to eliminate the manual effort of creating MongoDB queries at scale - speeding up migration projects. SQL query conversion is currently available in Private Preview, and access can be requested directly from the latest version of Relational Migrator. Natural Language Support in Atlas Charts Atlas Charts is the best way for developers to visualize Atlas data. By offering an effortless and powerful solution for gaining data-driven insights, Charts empowers developers and the businesses they help scale. What has always been easy is now becoming more intelligent too! Available in Private Preview, a new natural language mode allows developers to visualize their data through a simple language query, for example: “show me a comparison of annual revenue by country and product.” This is just the start. Later this year, natural language support will extend to more complex queries and chart types. Sign up today to try out natural language support for building charts! Stay tuned for more updates from the team and check out our documentation to learn more about what’s supported by natural language during Private Preview! Intelligent Chatbot for MongoDB Documentation Documentation is critical to the developer experience, making it easier to discover product features and capabilities and troubleshoot common challenges during software development. MongoDB is now super-charging your experience with an intelligent chatbot that improves information discovery by surfacing and summarizing the most relevant documentation. Built with MongoDB Atlas and Atlas Vector Search, the chatbot allows you to ask questions in natural language like “How do I get started with MongoDB Atlas?” or “How do I add a new IP address to the IP access list for my Atlas project?” and receive a response with reference articles, code examples, and other relevant information. MongoDB will also be open-sourcing and providing educational materials about how we built the intelligent chatbot, making it that much easier for others in the community to use the power of MongoDB Atlas and Atlas Vector Search to create dynamic and educational experiences for their end users. Data Privacy and Security MongoDB is trusted by some of the world's most security-conscious organizations, who use the developer data platform’s robust data security and privacy controls to manage their most sensitive data assets. To maintain this trust, these new developer experiences will always be transparent about what data is accessed and used, allowing customers to make informed decisions within the boundaries of their unique security, privacy, and compliance concerns. Get Started Today With new, intelligent features that allow developers to interact with their data using natural language in Compass, Relational Migrator, and Charts, as well as an intelligent chatbot for MongoDB Documentation, it’s easier than ever to take advantage of the flexibility and scalability of MongoDB's document data model to build any class of application. If you have feedback on these experiences, you can enter a suggestion in our user feedback portal .

September 26, 2023

Introducing a Local Experience for Atlas, Atlas Search, and Atlas Vector Search with the Atlas CLI

This post is also available in: Deutsch , Français , Español , Português . Today, MongoDB is pleased to announce in Public Preview a new set of features for building software locally with MongoDB Atlas, giving developers greater flexibility and reducing operational overhead throughout the entire software development lifecycle. Developers can now develop locally with MongoDB Atlas deployments, including Atlas Search and Vector Search , using the Atlas CLI , empowering them to create full-text search or AI-powered applications no matter their preferred environment for building with MongoDB. Developers can use the Atlas CLI to set up, connect to, and automate common management tasks from early development through testing, staging, and production. For full-text search use cases, developers can now use the Atlas CLI to create and manage Atlas Search indexes regardless of whether they are working locally or in the cloud. Similarly, developers building applications powered by semantic search and generative AI on MongoDB can now use the Atlas CLI to create and manage local development instances with Vector Search indexes regardless of their development environment. Developer time is one of the most precious commodities in any organization building innovative new application experiences. But all too frequently, developers are burdened with managing repeatable tasks such as setting up development environments. They also often have to wrestle with the cognitive overhead of switching between different user experiences for local versus cloud development, distracting from delivering value. By giving developers the power of Atlas at their fingertips no matter their preferred development environment, MongoDB continues to expand the scope and capabilities of its developer data platform while placing a premium on developer experience. Create a Local Atlas Database Ready to create a local Atlas database, but don’t have the Atlas CLI yet? It’s easy to install with your favorite package manager. To install the Atlas CLI with Homebrew, use the following command: brew install mongodb-atlas In addition to installing via the Homebrew package manager, you can install the MongoDB Atlas CLI via Apt, Yum, Chocolatey, directly downloading the binary, or pulling the Docker image (learn more about our documentation ). You can also download it directly from the MongoDB Download Center . To create a local Atlas deployment with default settings in interactive mode, enter: atlas deployments setup --type local If you want to list your Atlas deployments enter: atlas deployments list If you’re authenticated to Atlas, you will see both your local and cloud Atlas deployments. If you aren’t authenticated to Atlas, you will only see your local deployments. Get Started with Local Atlas Search Building an application with a full-text search feature powered by Atlas Search? If you’re a developer who tends to build and prototype locally, you may be interested in using the Atlas CLI to work with Atlas Search in your local environment. To get started, first, connect to the local deployment on which you’d like to create a Search index: atlas deployments connect Next, you can use the MongoDB Shell to create your Search index. Below you’ll see an example of how to create an Atlas Search index: db.YOURCOLLECTION.createSearchIndex( "example-index", { mappings: { dynamic: true } } ) Then, if you want to run a query you can use the $search stage of an aggregation pipeline. You can learn more about managing Atlas Search indexes in our documentation . Get Started with Local Vector Search If you’re building an application with generative AI or semantic search and MongoDB Atlas, chances are you’ll be interested in our Atlas Vector Search offering. And now with the Atlas CLI, you can work with Vector Search in the cloud and your local environment. To get started with Vector Search locally you can use MongoDB Shell to create a Vector Search index. Notice that this is similar to the Atlas Search example above, except that in this case there is a vector embedding accounted for in search index creation. db.YOURCOLLECTION.createSearchIndex({ "mappings": { "dynamic": true, "fields": { "plot_embedding": { "type": "knnVector", "dimensions": 1536, "similarity": "euclidean" } } } } ) To learn more about running Vector Search queries visit our documentation . Additionally, if you're already familiar with handling your cloud Search indexes using the Atlas CLI, you'll appreciate a fresh set of interactive commands designed to help you efficiently manage Atlas Search and Vector Search indexes both locally and in the cloud: atlas deployments search indexes create From there you can move through an interactive flow that guides you through index creation. For detailed instructions visit our tutorial . Ready to Move to the Cloud? If you’re ready to create an Atlas database in the cloud, that is easy to do with the Atlas CLI. Simply use the following command: atlas deployments setup --type atlas From there, the setup wizard will guide you to: Register for an Atlas account or authenticate to an existing account Create a free MongoDB Atlas database Load sample data Add your IP address to the access list Create a database user and password Connect to the cluster using the MongoDB Shell ( mongosh ) so you can begin interacting with your data To learn more about the Atlas CLI, visit our documentation . And be sure to let us know what you think of the Atlas CLI in our user feedback portal . With the new local experience with the Atlas CLI, it’s easier than ever to work with your data on Atlas no matter your preferred development environment. Get started today with the Atlas CLI as the ultimate developer tool to manage MongoDB Atlas, including Atlas Search and Vector Search, throughout the entire software development lifecycle, from your local environment all the way to the cloud.

September 26, 2023