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ATLAS

Atlas Data Federation

Fragen Sie Daten über MongoDB Atlas und Cloud-Speicher ab und analysieren Sie diese.

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Abbildung einer Anwendung, die mit einer Datenbank, einer Cloud, einer Suchleiste und einem Lake verbunden ist, die die MongoDB-Sammlung von Produkten und Dienstleistungen darstellt.

Daten einfach aggregieren, transformieren und anreichern

Reduzieren Sie den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Erstellung komplexer Pipelines und Aggregationen. Data Federation vereinfacht die Arbeit mit Daten in verschiedenen Formaten, indem es den Overhead von ETL-Tools reduziert. Verwenden Sie es, um Ihre Daten für Echtzeit-Apps oder nachgelagerte Analysen zu transformieren und anzureichern.

Daten clusterübergreifend abfragen
Abbildung der Schnittstelle zur Datenkonvertierung.

Downstream-Analysen aktivieren

Konvertieren Sie Daten aus einem oder mehreren Atlas-Clustern in Spaltenformate und schreiben Sie sie in den Cloud-Objektspeicher. Dadurch können nachgelagerte Teams einfach auf Daten mit den bereits genutzten Tools zugreifen, diese analysieren und verschieben.

Echtzeitanwendungen unterstützen

Behalten Sie die Struktur Ihrer Daten bei, während Sie Atlas und Cloud-Speicher über eine einzige API abfragen. Führen Sie intuitive Aggregationen durch, um verfeinerte Datensätze zu erstellen, und schreiben Sie die Ergebnisse an Ihren bevorzugten Zielort, um Echtzeitanwendungen zu unterstützen.

Verbindung zu ASQL herstellen

Daten aus verschiedenen Quellen abfragen und analysieren

Data Federation vereinfacht die Arbeit mit umfangreichen, strukturierten Daten, sodass Sie sich auf die Gewinnung von Erkenntnissen konzentrieren können, anstatt die Infrastruktur zu verwalten.
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Konfigurieren einer föderierten Datenbankinstanz

Data Federation kombiniert Daten aus Ihren MongoDB Atlas Clustern, Online-Archiven und Cloud-Speichern (wie AWS S3 oder Azure Blob Storage) in virtuellen Datenbanken und Sammlungen. Dabei verbleiben Ihre Daten in ihrem ursprünglichen Format an Ort und Stelle.

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MQL

Daten kombinieren, umwandeln und anreichern

Nutzen Sie die Aggregationspipeline von MongoDB, um Ihre Daten zu kombinieren, zu transformieren und anzureichern. Erhalten Sie schnell Erkenntnisse mit verbundenen, parallelisierten Abfragen.

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MQL

Abfrageergebnisse beibehalten

Verwenden Sie die $out-Phase, um Abfrageergebnisse direkt an einen Atlas-Cluster oder einen Cloud-Objektspeicher in dem von Ihnen angegebenen Dateiformat zu senden. Speichern Sie die Daten in Ihrer bevorzugten Speicherschicht ohne zeitaufwändige ETL-Prozesse.

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MQL

Kundenerfolge mit Atlas Data Federation

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LEGACY MODERNIZATION
„Es ist nicht nur eine Datenbank, wie wir sie 2013 hatten.“ Wir können Atlas Charts für einfache Datenvisualisierungen verwenden, und wir verwenden Atlas Data Federation, damit unsere alten Systeme miteinander kommunizieren.“
David Fannar Gunnarsson
Enterprise Architect, Sýn
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LEGACY MODERNIZATION
„Es ist nicht nur eine Datenbank, wie wir sie 2013 hatten.“ Wir können Atlas Charts für einfache Datenvisualisierungen verwenden, und wir verwenden Atlas Data Federation, damit unsere alten Systeme miteinander kommunizieren.“
David Fannar Gunnarsson
Enterprise Architect, Sýn
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EREIGNISGESTEUERTE APPS
„Wir verwenden MQL in allen Bereichen [unseres Geschäfts]. Und mit Data Federation können wir das einfach nutzen und Daten in jedem Speicher mit einer sehr vertrauten Abfrage finden, und das ist gut für uns."
Igor Agenor Piovezan
Software Specialist Developer, Segware
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DATENSTRATEGIE
„Wir verwenden Atlas Data Federation, um alle unsere AWS-Nutzungsdaten für interne Geschäftsinhaber an einem Ort zusammenzuführen. Wir können Daten in S3 aggregieren, in einen Atlas-Cluster schreiben und sie mit Charts visualisieren. Dadurch haben wir einen vollständigen Überblick über unsere Nutzung über sechs verschiedene AWS-Masterkonten ohne komplexe Datenumwandlung.“
Scott Jones
Partner bei Acxiom
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Learning Hub

Entdecken Sie Tutorials, Videos und Anleitungen zum Umgang mit verteilten Daten mithilfe von Data Federation.

FAQ

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