MongoDB Survey Results

MongoDB
February 18, 2010
#Releases

A couple weeks ago we asked people on Twitter, IRC, and the mailing list to fill out a survey on how they were using MongoDB.  About 120 people responded (thanks guys!).

Here is what we gleaned:

Everyone’s a noob

How long people have been using Mongo:


Most people haven’t been using Mongo for very long.  Exactly 0% said they’d been using Mongo for a year or more (which makes sense, given our first official release was ~12 months ago).

Interesting things being stored in Mongo

Lots of people are storing log data, analytics, user info… the usual.  Some less usual stuff:

  • Game title development info
  • Patents
  • Crime reports and warrants

And quite a few people said: "Everything.“

So, how big is it?

One person said they were testing up to 40 billion documents, but I wasn’t clear on if they had actually put in 40 billion or were going to.  So, we’ll ignore the outlier, but we can pretty safely say people are storing ~70 million documents.

On a scale of 1-10, would you recommend Mongo to a friend?

Happily, the average was 9.64!  If you are happy with MongoDB, please consider tweeting, writing a blog post, or giving a talk at a conference or meetup… the biggest obstacle we’re facing right now is letting people know we exist!

If you were below average (haha), I’d encourage you to hit the list or IRC.  We’d love to help out (or at least find out why you’re unhappy).

And, finally, most importantly, religious wars:

Kyle has the most users

Ruby wins handily with over 40% of users.

"Other” contains mainly C#, Perl, and Groovy users.

OS X: the universal dev environment

OS people are using for development:

OS people are using for production:

Go Linux go!

If you feel left out, feel free to fill out the survey now.  Thanks to everyone for you input!

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What about Durability?

Note: Journaling is available in MongoDB v1.8+ and is the default in v2.0. This post is pretty old. Update (3/16/2011): MongoDB v1.8 includes journaling Update (4/9/2010): real time replication and blocking for replication are implemented in v1.6 We get lots of questions about why MongoDB doesn’t have full single server durability, and there are many people that think this is a major problem.  We wanted to shed some light on why we haven’t done single server durability, what our suggestions are, and our future plans. To start, there are some very practical reasons why we think single server durability is overvalued.  First, there are many scenarios in which that server loses all its data no matter what.  If there is water damage, fire, some hardware problems, etc… no matter how durable the software is, data can be lost.  Yes - there are ways to mitigate some of these, but those add another layer of complexity, that has to be tested, proofed, and adds more variables which can fail. In the real world, traditional durability often isn’t even done correctly.  If you are using a DBMS that uses a transaction log for durability, you either have to turn off hardware buffering or have a battery backed RAID controller.  Without hardware buffering, transaction logs are very slow.  Battery backed raid controllers will work well, but you have to really have one.  With the move towards the cloud and outsourced hosting, custom hardware is not always an option. Requirements for web applications are also changing.  99.99% uptime is no longer the goal, people want 100% uptime as much as possible.  If you have durability through a transaction log, then you have to replay it to come back up.  If you have a master and slave in the same data center and you lose power, both will have to recover which could take 5-30 minutes.[1] Another feature of new non-relational databases is horizontal scalability.  While MongoDB’s auto-sharding is still in Alpha, we still feel this is a core component. With horizontal scalability comes many servers.  If you have a 100 node cluster, worrying about every machine is a liability.  If a machine goes down in the middle of the night, you want the system to recover as fast as possible, without human intervention.  Given that, and that a high percentage of failures are hardware, the best thing is to just mark that server as inactive, and ignore it until someone can look at it easily (could be hours or days). Given all this, we’re not saying durability isn’t important, we just think that single server durability isn’t the best way to get true durability.  We think the right path to durability is replication (local and remote) and snapshotting.  That’s why we’ve spent so much time making replication fast and easy and work over wide area networks in MongoDB. We are currently planning many more enhancements to replication to make it better. psuedo real-time with optional blocking for writes until on multiple servers replica sets instead of replica pairs easier to create new slaves with large data sets Now - there are definitely some cases where single server durability is the best option.  It is on our road map, its just not on the short list right now.  We know what we want to do and how we want to do it, it’s just a matter of code :) [1] Some databases such as CouchDB use an append only model that allows for instantaneous restarts. However, this type of design usually requires compaction routines to be run periodically, so can be costly in high update scenarios.

February 10, 2010
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Tendencias del 2023: Las Medidas de Modernización en el Sector de los Servicios Financieros

Ante la recesión mundial que se avecina, los bancos se enfrentan a unas condiciones económicas difíciles en 2023. Reducir los costes será vital para que muchas organizaciones sigan siendo competitivas en un entorno con un uso intensivo de datos y altamente regulado. Por ello, es importante que cualquier inversión en IT acelere la transformación digital con tecnologías innovadoras que rompan los silos de datos, aumenten la eficiencia operativa y creen experiencias personalizadas para los clientes. Siga leyendo para conocer las áreas en las que los bancos están buscando modernizarse en 2023 para construir mejores experiencias de cliente con un coste menor y a escala. Diseñando un futuro bancario mejor mediante diseños flexibles En un momento en que los bancos están deseando modernizarse e innovar, las entidades deben alejarse de los sistemas heredados que limitan su capacidad de progresar. Situar a los consumidores en el centro de una experiencia bancaria compuesta por servicios interconectados pero independientes ofrece a los bancos, que apuestan por la tecnología, la oportunidad de remodelar sus modelos de negocio y, en consecuencia, aumentar su cuota de mercado y su rentabilidad. Estas oportunidades han hecho posible un diseño de arquitectura componible que permite una innovación más rápida, una mayor eficiencia operativa y la creación de nuevas fuentes de ingresos mediante la ampliación de la cartera de servicios y productos. De este modo, los bancos pueden adoptar el mejor software de su categoría y el que mejor se adapte a sus necesidades, organizando asociaciones estratégicas con las empresas de tecnología financiera y los proveedores de software pertinentes. Esta nueva generación de proveedores puede ofrecer desde servicios de conocimiento del cliente (KYC, del inglés "Know Your Customer") hasta reservas integradas, servicios de carga o funcionalidades básicas de marketing y gestión de portfolios. Este enfoque es más rentable para las entidades que tener que construir y mantener ellas mismas la infraestructura, y es significativamente más rápido en términos de tiempo de comercialización y tiempo de obtención de ingresos. Los bancos que adoptan este enfoque ven a las fintech menos como competidores y más como parte de un ecosistema con el que colaborar para acelerar la innovación y llegar a los clientes. Eficiencia operativa mediante automatización inteligente Las entidades financieras seguirán centrándose en la eficiencia operativa y el control de costes mediante la automatización de los procesos manuales y basados en papel. Los bancos han hecho algunos progresos en la digitalización y automatización de lo que antes eran procesos manuales basados casi exclusivamente en papel. Sin embargo, el principal motor de esta transformación ha sido el cumplimiento de la normativa local, en lugar de una estrategia global para conocer realmente al cliente y lograr su satisfacción. El mercado demanda mejores decisiones automatizadas y basadas en datos, y los sistemas heredados no pueden seguir el ritmo. Crear las experiencias hiperpersonalizadas que demandan los clientes, como chatbots, portales de autoservicio y análisis forense digital, es difícil para las entidades que utilizan tecnología obsoleta. Además, tener una infraestructura de datos en silos impide cualquier experiencia moderna verdaderamente integrada. Mediante una combinación de automatización robótica de procesos (RPA, del inglés "Robotic Process Automation"), aprendizaje automático (ML, del inglés "Machine Learning") e inteligencia artificial (IA), las entidades financieras pueden agilizar los procesos, liberando así a los empleados para que se centren en tareas que tengan un mayor impacto para el cliente y la empresa. Las entidades no deben digitalizar sin tener en cuenta la interacción humana que será sustituida, ya que los clientes prefieren un enfoque híbrido. La capacidad de actuar sobre los datos en tiempo real es el camino a seguir para impulsar el valor y transformar las experiencias de los clientes, lo que debe ir acompañado de la modernización de la arquitectura de datos subyacente. El prerrequisito para alcanzar este objetivo implica la disociación de los datos y las fuentes en un paisaje de datos holístico. Algunos lo llaman data mesh otros fuentes de datos componibles o datos virtualizados. Resolviendo los retos que plantean los datos ESG (del inglés "Environmental, Social, and Governance") Junto con la elevada inflación, la crisis del coste de la vida, las turbulencias energéticas y la subida de los tipos de interés, los aspectos medioambientales, sociales y de gobernanza (ESG) también están en el punto de mira. Los reguladores presionan cada vez más para que se faciliten datos ESG y los inversores para que los portfolios sean sostenibles. El papel de los datos ESG en la realización de análisis de mercado, el apoyo a la asignación de activos y la gestión de riesgos, y proporcionar información sobre la sostenibilidad a largo plazo de las inversiones sigue creciendo. La naturaleza y variabilidad de muchas métricas ESG es un reto importante al que se enfrentan las empresas hoy en día. A diferencia de los datasets financieros, que son en su mayoría numéricos, las métricas ESG pueden incluir datos cuantitativos y cualitativos para ayudar a los inversores y otras partes interesadas a comprender las acciones e intenciones de una empresa. Esta complejidad, unida a la falta de una norma de información ESG de aplicación universal, significa que las instituciones deben considerar diferentes normas con diferentes requisitos de datos. Para dominar la elaboración de informes ESG, incluida la integración de los KPIs pertinentes, se necesitan datos adecuados y de alta calidad que, además, tengan el nivel de granularidad adecuado y cubran los sectores y la región requeridos. Dado el volumen y la complejidad de los datos, las entidades financieras están construyendo plataformas ESG sustentadas en modernas plataformas de datos capaces de consolidar distintos tipos de datos de varios proveedores, crear vistas personalizadas, modelizar datos y realizar operaciones sin barreras. Pagos digitales - Ofreciendo una experiencia enriquecida Impulsado por las nuevas tecnologías y las tendencias mundiales, el mercado de los pagos digitales está floreciendo en todo el mundo. Con una valoración de más de 68.000 millones de dólares en 2021 y expectativas de crecimiento de dos dígitos en la próxima década, los mercados emergentes lideran la expansión relativa. Este crecimiento se ha visto impulsado por los pagos sin efectivo inducidos por la pandemia, el comercio electrónico, el impulso gubernamental y las fintech. Los pagos digitales están transformando la experiencia de pago. Mientras que antes bastaba con que los proveedores de servicios de pago facilitaran información sobre las cuentas y orquestaran transacciones sencillas, ahora los consumidores exigen una experiencia mucho más completa en la que cada transacción ofrezca nuevas perspectivas y servicios de valor añadido. Satisfacer estas expectativas es difícil, especialmente para las empresas que dependen de tecnologías obsoletas que se crearon mucho antes de que las transacciones se realizaran con unos pocos clicks en un dispositivo móvil. Para satisfacer las necesidades de los clientes, las instituciones financieras están modernizando su infraestructura de datos de pagos para crear experiencias de pago personalizadas, seguras y en tiempo real, todo ello protegiendo a los consumidores del fraude. Esta modernización permite a las entidades financieras ingerir cualquier tipo de datos, poner en marcha servicios más rápidamente, a un coste menor y tener la libertad de ejecutarlos en cualquier entorno, desde el local hasta la multi-nube. Seguridad y gestión de riesgos Los datos son fundamentales para todas las instituciones financieras; se reconocen como un activo esencial para impulsar el crecimiento de los clientes y la innovación. Sin embargo, a medida que aumenta la necesidad de aprovechar los datos de forma eficiente, según el 57% de los responsables de la toma de decisiones , la tecnología heredada que aún sustenta a muchas organizaciones es demasiado cara y no cumple los requisitos de las aplicaciones modernas. Esta infraestructura heredada no sólo es compleja, sino que además es incapaz de cumplir los requisitos de seguridad actuales. Dado el enorme volumen de datos confidenciales de clientes y consumidores que el sector de los servicios financieros maneja a diario -y la estricta normativa que los regula-, la seguridad debe ser la máxima prioridad. El valor percibido de estos datos también convierte a las organizaciones de servicios financieros en el principal objetivo de las filtraciones de datos. La protección contra el fraude, la gestión de riesgos y la lucha contra el blanqueo de dinero son prioridades importantes para cualquier nueva plataforma de datos, según el estudio de Forrester What's Driving Next-Generation Data Platform Adoption in Financial Services . Para hacer frente a estos retos, la adopción de plataformas de datos de nueva generación seguirá creciendo a medida que las instituciones financieras se den cuenta de todo su potencial para gestionar costes, maximizar la seguridad y fomentar la innovación. Descargue el estudio completo de Forrester - What's Driving Next-Generation Data Platform Adoption in Financial Services - para obtener más información.

March 23, 2023