การปรับปรุง MongoDB Atlas ทำให้งานของนักพัฒนาง่ายขึ้นด้วยการรองรับภาษาใหม่และตัวดำเนินการ Kubernetes

MongoDB ประกาศชุดอัปเดตสำหรับ NoSQL Atlas database-as-a-service ในวันพฤหัสบดี ซึ่งรวมถึงการรองรับภาษาใหม่ กระบวนการติดตั้งที่ง่ายขึ้นสำหรับ Atlas' Kubernetes Operator และไดรเวอร์ Kotlin ที่รองรับอย่างสมบูรณ์ การปรับปรุงเหล่านี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อปรับปรุงงานของนักพัฒนา เช่น การจัดการโครงสร้างพื้นฐาน และสนับสนุนการพัฒนาแอปพลิเคชัน generative AI ด้วยความสามารถในการค้นหาเวกเตอร์และการประมวลผลสตรีม

เมื่อตระหนักว่านักพัฒนาจำนวนมากต้องการใช้ภาษาโปรแกรมอื่นนอกเหนือจาก JavaScript และ TypeScript เพื่อปรับใช้ Atlas บน AWS MongoDB จึงขยายการรองรับเพื่อรวม C#, Go, Java และ Python การเพิ่มภาษาเหล่านี้ช่วยให้นักพัฒนาประหยัดเวลาในการจัดการโครงสร้างพื้นฐาน ก่อนหน้านี้ นักพัฒนา MongoDB จัดการโครงสร้างพื้นฐานเป็นโค้ด (IaC) บน AWS ผ่าน CloudFormation Public Registry, Partner Solution Deployments และ Cloud Development Kit (CDK) ของผู้ให้บริการคลาวด์สาธารณะ

นอกจากนี้ MongoDB ยังให้การสนับสนุน Kotlin เมื่อพัฒนาแอปพลิเคชันฝั่งเซิร์ฟเวอร์ ก่อนการอัปเดตนี้ นักพัฒนาสามารถใช้ชุดพัฒนาซอฟต์แวร์ MongoDB Realm Kotlin (SDK) สำหรับการพัฒนาฝั่งไคลเอ็นต์ แต่นักพัฒนาฝั่งเซิร์ฟเวอร์อาศัยไดรเวอร์ที่ชุมชนสร้างขึ้นซึ่งสนับสนุนโดย MongoDB อย่างไม่เป็นทางการหรือการเขียนโค้ดแบบกำหนดเองที่ครอบคลุม สิ่งนี้นำไปสู่วงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ยาวนานขึ้นและข้อกังวลด้านความน่าเชื่อถือของแอปพลิเคชันเมื่อสร้างแอปพลิเคชัน Kotlin ฝั่งเซิร์ฟเวอร์บน MongoDB

นอกจากนี้ MongoDB ยังทำให้การติดตั้ง Atlas Kubernetes Operator ง่ายขึ้น ขณะนี้นักพัฒนาสามารถใช้ MongoDB Atlas command line interface (CLI) เพื่อติดตั้ง MongoDB Atlas Kubernetes Operator และสร้างข้อมูลรับรองความปลอดภัยได้อย่างรวดเร็ว ลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินการ นักพัฒนายังสามารถนำเข้าโครงการ MongoDB Atlas และการปรับใช้ที่มีอยู่ได้ด้วยคำสั่งเดียว ทำให้มีความคล่องตัวมากขึ้นเมื่อทำงานกับคอนเทนเนอร์

นอกจากการอัปเดตเหล่านี้แล้ว MongoDB ได้ประกาศความพร้อมใช้งานทั่วไปของไลบรารี PyMongoArrow แบบโอเพ่นซอร์ส ไลบรารีช่วยให้นักพัฒนาสามารถแปลงข้อมูลที่จัดเก็บไว้ใน MongoDB โดยใช้เฟรมเวิร์กที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย เช่น Apache Arrow Tables, Pandas, DataFrames และ Numpy Arrays

การปรับปรุงเหล่านี้ทำโดย MongoDB ถือได้ว่าเป็นก้าวไปสู่ความเป็นมิตรต่อผู้ใช้ของแพลตฟอร์ม ซึ่งคล้ายกับ แพลตฟอร์มแบบไม่มีโค้ด ของ AppMaster.io ซึ่งพยายามทำให้การพัฒนาแอปพลิเคชันมีประสิทธิภาพและคุ้มค่ามากขึ้นสำหรับลูกค้าที่หลากหลาย คล้ายกับที่ MongoDB Atlas ตั้งเป้าหมายเพื่อลดเวลาที่จำเป็นในการจัดการโครงสร้างพื้นฐานและปรับปรุงงานของนักพัฒนา AppMaster นำเสนอสภาพแวดล้อมการพัฒนาที่ครอบคลุมและขับเคลื่อนด้วยภาพที่สนับสนุนการสร้างแบ็กเอนด์ เว็บ และแอปพลิเคชันบนอุปกรณ์เคลื่อนที่