MongoDB.local NYC 2025: Definition der idealen Datenbank für das KI-Zeitalter

Dev Ittycheria, President and CEO, MongoDB

Gestern haben wir Tausende von Entwicklern und Führungskräften bei MongoDB.local NYC begrüßt, der jüngsten Station unserer globalen .local -Reihe. Im vergangenen Jahr haben wir Kontakte zu Zehntausenden von Partnern und Kunden in 20 Städten weltweit geknüpft. Aber es ist besonders bedeutsam, in New York zu sein – wo MongoDB gegründet wurde und wo wir immer noch unseren Hauptsitz haben.

Während der Veranstaltung haben wir neue Funktionen vorgestellt, die die Position von MongoDB als weltweit führende moderne Datenbank weiter stärken. Mit MongoDB 8.2, unserer bisher funktionsreichsten und leistungsstärksten Version, setzen wir neue Maßstäbe für das, was Entwickler erreichen können. Wir haben auch mehr über unsere Voyage-AI-Einbettungsmodelle und Reranker erzählt, die für höchste Genauigkeit und Effizienz bei der Entwicklung vertrauenswürdiger, zuverlässiger KI-Anwendungen sorgen. Und da Search und Vector Search jetzt sowohl für die MongoDB Community Edition als auch für den Enterprise Server in der öffentlichen Vorschauversion verfügbar sind, stellen wir leistungsstarke Abruffunktionen direkt in die Kundenumgebungen zur Verfügung – wo auch immer sie bevorzugt eingesetzt werden.

Ich freue mich besonders über die Einführung der MongoDB-Plattform für die Modernisierung von Anwendungen (AMP). Unternehmen auf der ganzen Welt kämpfen mit den enormen Kosten von Legacy-Systemen, die den Anforderungen der KI nicht gerecht werden können. AMP ist kein einfaches „Lift-and-Shift“. Es handelt sich um eine wiederholbare, durchgängige Plattform, die KI-gestützte Tools, bewährte Techniken und spezialisierte Talente kombiniert, um kritische Geschäftssysteme neu zu gestalten und gleichzeitig Kosten und Risiken zu minimieren. Die ersten Ergebnisse sind beeindruckend: Unternehmen, die von alten Systemen auf MongoDB umsteigen, tun dies zwei- bis dreimal schneller, und Aufgaben wie das Umschreiben von Code beschleunigen sich um ein Vielfaches.

Abbildung 1: Keynote MongoDB.local NYC.
Photo of the stage for the .local NYC keynote
Sehen Sie sich die ganze Keynote auf YouTube an.

Entwicklung zur weltweit beliebtesten modernen Datenbank

Wenn ich über die Reise von MongoDB nachdenke, fällt mir auf, wie weit wir gekommen sind. Als ich vor etwas mehr als einem Jahrzehnt dazukam, hatten wir nur ein paar tausend Kunden. Heute betreut MongoDB fast 60.000 Organisationen aus allen Branchen und Sektoren, darunter mehr als 70 % der Fortune-500-Unternehmen und innovative KI-native Startups.

Doch der Grund für unser Wachstum bleibt derselbe. Relationale Datenbanken, die in den 1970er Jahren entwickelt wurden, waren nie für die Skalierung und Komplexität moderner Anwendungen ausgelegt. Sie waren starr, schwer zu skalieren und ließen sich nur langsam anpassen. Unsere Gründer, die diese Einschränkungen beim Aufbau von DoubleClick aus erster Hand erlebt hatten, machten sich daran, etwas Besseres zu schaffen: ein Datenbankmodell, das auf die Realitäten der modernen Welt zugeschnitten ist. Das Dokumentmodell war geboren.

Das auf JSON basierende Dokumentmodell ist intuitiv, flexibel und leistungsstark. Es ermöglicht Entwicklern, komplexe, voneinander abhängige und sich ständig ändernde Daten auf natürliche Weise abzubilden. Und mit dem Eintritt in das Zeitalter der KI sind genau diese Eigenschaften – Anpassungsfähigkeit, Skalierbarkeit und Sicherheit – wichtiger denn je. Die Wahl der Datenbank durch ein Unternehmen ist eine der strategischsten Entscheidungen, die den Erfolg seiner KI-Initiativen bestimmen.

Anwendungen der generativen KI haben bereits Produktivitätssteigerungen gebracht, indem sie Code schreiben, Dokumente entwerfen und Fragen beantworten. Doch die eigentliche Transformation steht uns mit der agentenbasierten KI bevor – Anwendungen, die wahrnehmen, entscheiden und handeln. Diese intelligenten Agenten befolgen nicht einfach nur Arbeitsabläufe, sondern streben nach Ergebnissen und überlegen, welche Schritte am besten geeignet sind, um diese zu erreichen. Und in diesem Kreislauf ist die Datenbank unverzichtbar. Sie liefert das Gedächtnis, das es den Agenten ermöglicht, Zusammenhänge wahrzunehmen, die Fakten, die es ihnen erlauben, intelligente Entscheidungen zu treffen, und den Zustand, der sie in die Lage versetzt, kohärent zu handeln.

Deshalb sind die Daten eines Unternehmens sein wertvollstes Gut. Large Language Models (LLMs) können Antworten generieren, aber es ist die Datenbank, die Kontinuität, Zusammenarbeit und wahre Intelligenz bietet. Die Zukunft der KI liegt nicht nur im logischen Denken, sondern auch im Kontext, im Gedächtnis und in der Macht Ihrer Daten.

Die ideale Datenbank für transformative KI

Wie sieht also die ideale Datenbank für agentenbasierte KI aus? Sie muss die Komplexität von heute und den Wandel von morgen widerspiegeln. Sie muss die Sprache der KI sprechen, die zunehmend JSON ist. Sie muss eine fortschrittliche Abfrage von Rohdaten, Metadaten und Einbettungen integrieren – nicht nur einen exakten Abgleich, sondern auch Bedeutung und Absicht. Sie muss private Daten und Large Language Models mit Einbettungen und Rerankern höchster Qualität verbinden. Und sie muss die Leistung, Skalierbarkeit und Sicherheit bieten, die für den Betrieb von unternehmenskritischen Anwendungen auf globaler Skala erforderlich sind.

Genau das bietet MongoDB. Wir haken nicht einfach die Punkte auf dieser Liste ab – wir definieren sie.

Wir stehen noch ganz am Anfang

Deshalb bin ich für unsere Zukunft so optimistisch. Die Energie und Kreativität, die wir bei jedem MongoDB.local-Event sehen, erinnern mich an die Leidenschaft, die dieses Unternehmen schon immer angetrieben hat. Da unsere Kunden weiterhin innovativ sind, weiß ich, dass MongoDB in der perfekten Position ist, um ihnen im Zeitalter der KI zum Erfolg zu verhelfen.

Wir können es kaum erwarten zu sehen, was Sie als Nächstes entwickeln.

Weitere Ankündigungen und die neuesten Produktaktualisierungen finden Sie auf unserer Seite „What's New“. Und besuchen Sie den Hub von MongoDB.local, um zu sehen, wo wir als nächstes Halt machen werden.