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Accès aux versions préliminaires

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Fonctionnalités actuelles et à venir en préversion

Illustration d'une loupe à côté d'une page web et de points de données pour représenter les aperçus des données.

VectorX

Activez la recherche vectorielle à grande échelle dans MongoDB avec VectorX. Réduisez les coûts liés à la mémoire et au stockage pour les charges de travail d’IA massives, tout en maintenant une précision et des performances de requête compétitives.

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Illustration représentant des clusters et une base de données cloud.

Clusters en attente pour la reprise après sinistre dans Atlas

Mettez en place une reprise d’activité de niveau entreprise dans MongoDB Atlas. Répliquez les données en continu vers un cluster Atlas distinct dans une autre région ou chez un autre fournisseur de cloud pour une reprise en moins d’une minute et une perte de données quasi nulle.

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Illustration représentant une optimisation

Optimisation de l'ordre des jointures

Optimisez automatiquement l'ordre d'exécution des requêtes sur plusieurs collections dans MongoDB. Améliorez les performances des pipelines $lookup complexes sans réglage manuel.

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Votre parcours pour un accès anticipé

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Essayez la fonctionnalité et dites-nous ce que vous en pensez : vos commentaires nous aideront à façonner le produit final !

Atlas Stream Processing
« Notre plateforme Acoustic Connect doit être capable de traiter et de gérer efficacement des millions de signaux marketing, comportementaux et clients dès qu'ils se manifestent. Avec Atlas Stream Processing, nos ingénieurs peuvent s’appuyer sur les compétences qu’ils possèdent déjà en matière de gestion des données dans Atlas pour traiter continuellement de nouvelles données, garantissant ainsi à nos clients un accès à des informations en temps réel sur leurs clients. »
John Riewerts
Vice-président exécutif de l’ingénierie, Acoustic
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Atlas Stream Processing
« Notre plateforme Acoustic Connect doit être capable de traiter et de gérer efficacement des millions de signaux marketing, comportementaux et clients dès qu'ils se manifestent. Avec Atlas Stream Processing, nos ingénieurs peuvent s’appuyer sur les compétences qu’ils possèdent déjà en matière de gestion des données dans Atlas pour traiter continuellement de nouvelles données, garantissant ainsi à nos clients un accès à des informations en temps réel sur leurs clients. »
John Riewerts
Vice-président exécutif de l’ingénierie, Acoustic
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Vector Search
« Nous utilisons les intégrations de l'IA et MongoDB Atlas Vector Search pour aller au-delà de la recherche full-text avec une signification sémantique, donnant du contexte et de la mémoire aux assistants basés sur l'IA générative pour l'achat de voitures. » Nous sommes très heureux que MongoDB ait ajouté Vector Search à Atlas, ce qui simplifie considérablement nos efforts d'ingénierie. »
Nathan Clevenger
Fondateur et CTO, Drivly Inc.
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Atlas Stream Processing
« Atlas Stream Processing nous permet de traiter, de valider et de transformer les données avant de les envoyer à notre architecture de messagerie dans AWS, alimentant les mises à jour basées sur les événements de l’ensemble de notre plateforme. La fiabilité et les performances d’Atlas Stream Processing ont permis d’accroître notre productivité, d’améliorer l’expérience des développeurs et de réduire les coûts d’infrastructure. »
Cody Perry
Ingénieur logiciel, Meltwater
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Atlas SQL
« L’Atlas SQL Interface me permet d’intégrer facilement de nouvelles applications modernes dans les environnements informatiques existants de mes clients. Je suis mieux à même d’exploiter MongoDB pour les entreprises que j’accompagne dans leur transformation numérique, sachant qu’elles peuvent utiliser en toute transparence leurs outils basés sur SQL existants pour l’analyse. »
Michael Höller
Akazia Consulting
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MongoDB Time Series
« La migration vers MongoDB Time Series depuis notre base de données Time Series existante s’est faite facilement. Nous avons constaté une amélioration des performances de 3 à 5 % par rapport à notre précédente solution basée sur les Time Series. La différence entre notre ancienne solution et la précision de MongoDB lors du calcul d’un décompte a été une véritable révélation pour nous, car nous n’avons plus à faire face au problème de count-distinct. »
István Kovács
CTO chez Recart
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Expérience locale avec MongoDB Atlas CLI
« En utilisant l'image Docker locale Atlas récemment publiée, nous sommes désormais en mesure d'automatiser nos tests pour le code qui utilise Atlas Search. Cela rend le développement plus robuste, plus stable, et plus facile à distribuer dans nos autres environnements. En utilisant l'Atlas CLI, nous pouvons simplifier la création d'index, et même l'automatiser. »
Kevin Fester
Ingénieur logiciel, Allthings
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FAQ

Pour toute question supplémentaire, veuillez contacter early-access@mongodb.com.