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AnkündigungVoyage AI und MongoDB unterstützen ab sofort gemeinsam genauere und vertrauenswürdigere KI-Anwendungen auf Atlas. Mehr erfahren > >>

MongoDB-Programme für den frühen
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(im Zusammenhang mit Ihrem Atlas-Konto)
  • Optimierung der Join-Reihenfolge
  • VectorX
  • Standby-Cluster für Disaster Recovery im Unternehmen
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Erschließen Sie die Vorteile unserer Early-Access-Programme

Erleben Sie die neuesten Technologien von MongoDB und beeinflussen Sie deren Entwicklung.
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Zugriff vor der Veröffentlichung

Exklusiver Zugang zu bevorstehenden Beta-Funktionen, bevor sie allgemein verfügbar werden.

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Regelmäßige Check-ins

Rundum-Betreuung durch das Produkt- und Engineering-Team von MongoDB und Zugang zu einem speziellen Community-Forum.

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Kollaborative Innovation

Nehmen Sie mit der Möglichkeit zur Mitentwicklung direkten Einfluss auf den Erfolg unserer Produkte.

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Globales Spotlight

Eine Plattform, um Ihre Geschichte auf unseren sozialen Kanälen zu teilen und an weltweit organisierten Veranstaltungen teilzunehmen.


Aktuelle und zukünftige Funktionen in der Vorschau

Eine Abbildung eines Vergrößerungsglases neben einer Webseite und Datenpunkten zur Darstellung von Datenerkenntnissen.

VectorX

Aktivieren Sie die Vektorsuche im großen Maßstab in MongoDB mit VectorX. Reduzieren Sie Arbeitsspeicher- und Speicherkosten für massive KI-Workloads und behalten Sie gleichzeitig eine wettbewerbsfähige Genauigkeit und Abfrageleistung bei.

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Abbildung, die Cluster und eine Cloud-Datenbank darstellt.

Standby-Cluster für Disaster Recovery in Atlas

Richten Sie Disaster Recovery der Enterprise-Klasse in MongoDB Atlas ein. Replizieren Sie Daten kontinuierlich auf einen separaten Atlas Cluster in einer anderen Region oder bei einem anderen Cloud-Anbieter für eine Wiederherstellung in weniger als einer Minute und nahezu null Datenverlust.

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Abbildung, die eine Optimierung darstellt

Optimierung der Join-Reihenfolge

Optimieren Sie automatisch die Ausführungsreihenfolge von Abfragen über mehrere Sammlungen in MongoDB. Verbessern Sie die Leistung für komplexe $lookup-Pipelines ohne manuelle Optimierung.

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Ihr Weg zum Early Access

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Hinweis: Die Teilnahme erfordert möglicherweise eine Geheimhaltungsvereinbarung (NDA).

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Angenommen werden

Wenn Ihr Anwendungsfall passt, melden wir Sie an und senden Ihnen die Onboarding-Details zu.

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Testen und Feedback teilen

Probieren Sie die Funktion aus und teilen Sie uns Ihre Meinung mit – Ihre Erkenntnisse helfen dabei, das Endprodukt zu formen!

Atlas Stream Processing
„Unsere Acoustic Connect-Plattform muss in der Lage sein, Millionen von Marketing-, Verhaltens- und Kundensignalen effizient zu verarbeiten und zu verwalten, sobald diese erscheinen. Mit Atlas Stream Processing können unsere Ingenieure die Funktionen, die sie bereits aus der Arbeit mit Daten in Atlas kennen, dazu nutzen, neue Daten kontinuierlich zu verarbeiten und so sicherzustellen, dass unsere Kunden Zugang zu Kundeneinblicken in Echtzeit haben.“
John Riewerts
EVP, Engineering, Acoustic
Dokumentation anzeigen
Atlas Stream Processing
„Unsere Acoustic Connect-Plattform muss in der Lage sein, Millionen von Marketing-, Verhaltens- und Kundensignalen effizient zu verarbeiten und zu verwalten, sobald diese erscheinen. Mit Atlas Stream Processing können unsere Ingenieure die Funktionen, die sie bereits aus der Arbeit mit Daten in Atlas kennen, dazu nutzen, neue Daten kontinuierlich zu verarbeiten und so sicherzustellen, dass unsere Kunden Zugang zu Kundeneinblicken in Echtzeit haben.“
John Riewerts
EVP, Engineering, Acoustic
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Vektorsuche
„Wir verwenden KI-Einbettungen und MongoDB Atlas Vector Search, um über die Volltextsuche mit semantischer Bedeutung hinauszugehen und den generativen KI-Autokaufassistenten Kontext und Gedächtnis zu verleihen. Wir freuen uns sehr, dass MongoDB Vector Search zu Atlas hinzugefügt hat, was unsere Entwicklungsarbeit erheblich vereinfacht.“
Nathan Clevenger
Gründer und CTO, Drivly Inc
Dokumentation anzeigen
Atlas Stream Processing
„Atlas Stream Processing ermöglicht es uns, Daten zu verarbeiten, zu validieren und zu transformieren, bevor wir sie an unsere Messaging-Architektur in AWS senden, wodurch ereignisgesteuerte Updates auf unserer gesamten Plattform ermöglicht werden. Die Zuverlässigkeit und Leistung von Atlas Stream Processing haben unsere Produktivität gesteigert, die Entwicklererfahrung verbessert und die Infrastrukturkosten gesenkt.“
Cody Perry
Softwareentwickler, Meltwater
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Atlas SQL
„Die Atlas SQL-Schnittstelle ermöglicht es mir, neue, moderne Anwendungen bei meinen Kunden einfach in die vorhandene IT-Landschaft zu integrieren. Ich kann MongoDB besser für Unternehmen nutzen, die ich durch eine digitale Transformation führe, da ich weiß, dass sie ihre vorhandenen SQL-basierten Tools nahtlos für Analysen nutzen können.“
Michael Höller
Akazia Consulting
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MongoDB Time Series
„Die Migration zu MongoDB Time Series von unserer bestehenden Time-Series-Datenbank verlief reibungslos. Wir konnten im Vergleich zu unserer bisherigen Time-Series-basierten Lösung eine Leistungsverbesserung von 3–5 % verzeichnen. Der Unterschied zwischen unserer alten Lösung und der Präzision von MongoDB bei der Berechnung von Anzahlen war für uns ein echter Augenöffner, da wir uns nun nicht mehr mit dem Count-Distinct-Problem auseinandersetzen müssen.“
István Kovács
CTO bei Recart
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Lokale Erfahrung mit Atlas CLI
„Mit dem kürzlich veröffentlichten lokalen Atlas Docker-Image können wir nun unsere Tests für Code automatisieren, der Atlas Search verwendet. Dies macht die Entwicklung robuster, stabiler und erleichtert die Verteilung auf unsere anderen Umgebungen. Mit der Atlas CLI können wir die Indexerstellung vereinfachen und sogar automatisieren.“
Kevin Fester
Software Engineer, Allthings
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FAQ

Für weitere Fragen wenden Sie sich bitte an early-access@mongodb.com.