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ATLAS

Atlas Stream Processing

Simplifique la integración de MongoDB con Apache Kafka para crear aplicaciones basadas en eventos.

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Ilustración de vectores que entran y salen de una tubería.

Un modelo de datos creado para la transmisión de datos

La administración de esquemas es fundamental para la corrección de datos y la productividad de los desarrolladores cuando se trabaja con datos de streaming. El modelo de documento ofrece a los desarrolladores un modelo de datos flexible y natural para crear aplicaciones con datos en tiempo real.

Un modelo de datos creado para la ilustración de datos de streaming.
Una ilustración unificada de la experiencia del desarrollador.

Una experiencia de desarrollador unificada

Los desarrolladores pueden usar una plataforma, a través de la API, el lenguaje de consulta y el modelo de datos, para procesar continuamente los datos de transmisión de Apache Kafka junto con los datos críticos de la aplicación almacenados en sus bases de datos.

Totalmente gestionado en Atlas

Con unas pocas líneas de código, los desarrolladores pueden integrar rápidamente los datos de streaming de Apache Kafka con su base de datos para crear aplicaciones reactivas y con capacidad de respuesta, todo ello totalmente gestionado con Atlas.

Totalmente gestionado en ilustración Atlas.

Procesamiento de flujos nativos en MongoDB Atlas

Utilice Atlas Stream Processing para procesar y validar fácilmente datos de eventos complejos, fusionándolos exactamente donde necesita usarlos.

Integración con flujos de datos de Apache Kafka

Atlas Stream Processing hace que consultar datos de Apache Kafka sea tan fácil como consultar una base de datos MongoDB. Un procesador de flujo se compone de una etapa de origen, cualquier número de etapas de procesamiento y una etapa receptora.

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API de consultas de MongoDB
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Realizar análisis continuos mediante funciones de ventana

Los operadores de ventana de Atlas Stream Processing le permiten analizar y procesar ventanas de datos específicas de tamaño fijo dentro de un flujo de datos continuo, lo que facilita la detección de patrones y tendencias casi en tiempo real.

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API de consultas de MongoDB

Validar el esquema en eventos complejos

En Atlas Stream Processing, los desarrolladores pueden realizar una validación continua. La detección de posibles daños en los mensajes y los datos que llegan tarde garantiza que los eventos se formen correctamente antes del procesamiento.

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API de consultas de MongoDB

Éxitos de clientes de Atlas Stream Processing

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INFORMACIÓN CONTINUA
"En Acoustic, nuestro objetivo principal es empoderar a las marcas con información sobre el comportamiento que les permita crear experiencias de cliente atractivas y personalizadas. Con Atlas Stream Processing, nuestros ingenieros pueden aprovechar las habilidades que ya tienen al trabajar con datos en Atlas para procesar nuevos datos de forma continua, lo que garantiza que nuestros clientes tengan acceso a información sobre los clientes en tiempo real".
John Riewerts
EVP de Ingeniería, Acoustic
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"En Acoustic, nuestro objetivo principal es empoderar a las marcas con información sobre el comportamiento que les permita crear experiencias de cliente atractivas y personalizadas. Con Atlas Stream Processing, nuestros ingenieros pueden aprovechar las habilidades que ya tienen al trabajar con datos en Atlas para procesar nuevos datos de forma continua, lo que garantiza que nuestros clientes tengan acceso a información sobre los clientes en tiempo real".
John Riewerts
EVP de Ingeniería, Acoustic
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APLICACIONES BASADAS EN EVENTOS
"Atlas Stream Processing nos permite procesar, validar y transformar datos antes de enviarlos a nuestra arquitectura de mensajería en AWS, lo que impulsa las actualizaciones basadas en eventos en toda nuestra plataforma. La confiabilidad y el rendimiento de Atlas Stream Processing han aumentado nuestra productividad, mejorado la experiencia de los desarrolladores y reducido los costos de infraestructura".
Cody Perry
Ingeniero de Software, Meltwater
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