MongoDBは木曜日、新しい言語サポート、AtlasのKubernetes Operatorの簡素化されたインストールプロセス、完全にサポートされたKotlinドライバを含む、NoSQL Atlas database-as-a-serviceの一連のアップデートを発表した。これらの機能強化は、インフラ管理などの開発者のタスクを効率化し、ベクトル検索とストリーム処理機能でジェネレーティブAIアプリケーション開発をサポートすることを目的としている。
MongoDBは、多くの開発者がAWS上でAtlasをデプロイするためにJavaScriptやTypeScript以外のプログラミング言語を使用することを好むことを認識し、C#、Go、Java、Pythonのサポートを拡大した。これらの言語が追加されたことで、開発者はインフラ管理にかかる時間を短縮できる。これまでMongoDBの開発者は、パブリッククラウドプロバイダーのCloudFormation Public Registry、Partner Solution Deployments、Cloud Development Kit (CDK)を使ってAWS上のInfrastructure-as-Code (IaC)を管理していた。
さらに、MongoDBはサーバーサイドアプリケーションを開発する際にKotlinをサポートするようになった。今回のアップデート以前は、クライアントサイドの開発にはMongoDB RealmのKotlinソフトウェア開発キット（SDK）を使うことができましたが、サーバーサイドの開発者は非公式なMongoDBがサポートするコミュニティが作成したドライバか、大規模なカスタムコーディングに頼っていました。このため、MongoDB上でサーバーサイドのKotlinアプリケーションを構築する場合、ソフトウェア開発サイクルが長くなり、アプリケーションの信頼性に懸念が生じることになった。
さらに、MongoDBはAtlas Kubernetes Operatorのインストールを容易にした。開発者はMongoDB Atlasのコマンドラインインターフェイス（CLI）を使って、MongoDB Atlas Kubernetes Operatorをインストールし、セキュリティ認証情報を迅速に生成できるようになり、運用のオーバーヘッドが削減されました。また、開発者は既存のMongoDB Atlasプロジェクトとデプロイメントを1つのコマンドでインポートできるようになり、コンテナで作業する際の俊敏性が向上しました。
これらのアップデートに加えて、MongoDBはオープンソースのPyMongoArrowライブラリの一般提供を発表した。このライブラリを使うと、開発者はApache Arrow Tables、Pandas、DataFrames、Numpy Arraysといった広く使われているフレームワークを使って、MongoDBに保存されているデータを変換できる。
MongoDBが行ったこれらの機能強化は、AppMaster.io のノーコード・プラットフォームと同様に、幅広い顧客に対してアプリケーション開発をより効率的でコスト効果の高いものにしようとする、プラットフォームのさらなる使いやすさに向けた一歩と考えることができる。MongoDB Atlasがインフラ管理に必要な時間を短縮し、開発者のタスクを効率化することを目指しているのと同様に、AppMaster は、バックエンド、ウェブ、モバイルアプリケーションの作成をサポートする包括的でビジュアル主導の開発環境を提供する。
