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MongoDB发布四项全新功能，助力开发者降低应用程序构建操作成本

MongoDB数据平台

2023-07-04

导读：全面助力开发人员更快、更轻松地构建应用程序

四项全新功能，助力开发者降低成本

1. MongoDB Atlas支持更多编程语言，使用基础设施即代码简化在AWS上的资源部署

2. 全新的Kotlin Driver for MongoDB让开发者能够用Kotlin编程语言在MongoDB上构建服务器端应用程序

3. MongoDB Atlas Kubernetes Operator让容器化应用程序的使用更简单，可通过单一指令导入部署

4. MongoDB支持的PyMongoArrow库，让数据科学家和机器学习从业者可以使用存储在MongDB上的数据快速构建现代应用程序

MongoDB在纽约站用户大会上发布了全球最受欢迎的NoSQL数据库多项新功能，助力开发者更快速、更轻松地构建现代应用程序。这些新功能包括：为使用基础设施即代码（IaC）在AWS上部署MongoDB Atlas，以及用Kotlin构建服务器端应用程序提供更多的编程语言支持；简化了MongoDB Atlas Kubernetes Operator功能；已全面推出的PyMongoArrow库，让用户更高效地使用Python做数据分析。

这些新功能的推出，进一步体现了MongoDB的企业使命——将开发人员喜爱的工具集成到单一开发者数据平台中来满足开发人员的需求，全面助力开发人员更快、更轻松地构建应用程序。

凭借灵活的数据模型、新功能快速部署以及大规模性能，MongoDB Atlas成为了数以万计客户和数以百万计开发者首选的开发者数据平台，为其应用程序赋能。

MongoDB Atlas 不仅让开发者免去了基础设施管理中的无差别繁琐工作，还通过统一的开发者数据平台，实现了从概念到创新的快速实现。但在某些情况下，开发者则想将专用工具与MongoDB Atlas进行结合，让现有的工作流程更好地整合，更精准地把控操作体验。例如，那些倾向于在AWS上使用基础设施即代码（IaC）配置MongoDB Atlas集群、构建服务器端应用程序的开发者，希望自行选择编程语言；还有很多开发者想在特定的工作流程中用MongoDB Atlas命令行界面（CLI）执行更多任务；而另一些开发者，则想要更多编程语言用于数据科学、机器学习和应用程序驱动分析。

新发布的功能和产品集成，为开发者构建和迭代创意提供了最佳的体验，也让开发者不再受到开发工具的限制：

为在AWS上部署MongoDB Atlas提供更多选项：开发者现在可以使用基础设施即代码（IaC）和AWS 云开发工具包（AWS CDK）创建、管理和更新MongoDB Atlas资源。MongoDB通过AWS CloudFormation Public Registry、AWS Partner Solution Deployments和AWS CDK为AWS上的IaC提供支持。现在，除了JavaScript 和TypeScript外，开发人员还可以将 IaC 与 AWS CDK 结合使用，通过 C#、Go、Java 和 Python 管理 MongoDB Atlas 资源，从而使开发人员能够更轻松地使用更广泛的编程语言简化工作流程，并减少管理基础设施所花费的时间。

扩展了对服务器端Kotlin的编程语言支持：Kotlin Driver for MongoDB 现在允许开发人员使用 Kotlin 在 MongoDB 上构建高性能的服务器端应用程序。过去，开发人员使用MongoDB Realm Kotlin SDK进行客户端开发，但面对服务器端开发时，开发者就只能使用没有MongoDB官方支持的、社区构建的驱动程序，或者编写大量的自定义代码。这就导致了更长的软件开发周期，应用程序的可靠性也存在风险。现在，借助Kotlin Driver for MongoDB，开发人员可以使用Kotlin构建服务器端应用程序，为开发者带来了极佳的应用程序开发体验，从而更快、更可靠地实现从创意到应用程序上线。

MongoDB Atlas Kubernetes Operator功能简化：开发者通过MongoDB Atlas Kubernetes Operator管理项目和数据库集群，能够减少自动配置和管理MongoDB Atlas的工作量，充分掌握容器化应用程序开发带来的优势。但开发者还需要一种更简单的方法来安装和设置MongoDB Atlas Kubernetes Operator，从而减少阻碍，让应用程序管理更加简单快捷。现在，通过MongoDB Atlas命令行界面（CLI），开发人员可以安装MongoDB Atlas Kubernetes Operator、生成安全凭证，快速轻松地完成设置，降低操作成本；开发者还能通过单一指令导入现有的MongoDB Atlas项目和部署。这项新的增强功能极大地简化了开发人员将 Kubernetes 与 MongoDB Atlas 结合使用的方式，并通过容器使用速度的提升也让工作流程得以简化。

使用Python在MongoDB上更轻松地进行数据处理和分析：由MongoDB维护的开源PyMongoArrow库现已全面推出。开发者和数据分析师可通过一个基于Python的分析堆栈，从MongoDB数据中获取洞察，快速构建数据驱动应用程序。想要构建现代智能应用程序，充分利用应用驱动分析，就需要利用从应用程序数据中获取的洞察见解，并将其“反哺”回应用程序中，以实时调整业务逻辑。 PyMongoArrow库支持当下的主流框架（如Apache Arrow Tables、Pandas DataFrames或Numpy Arrays等），能够高效转换存储在MongoDB上的数据。随着基于Python的分析堆栈需求的发展，PyMongoArrow库也将获得MongoDB的持续开发和支持。在PyMongoArrow的支持下，开发者、数据科学家和机器学习从业者能够用Python更高效地操作和分析MongoDB上的数据，减少软件开发阻碍。

MongoDB首席产品官Sahir Azam表示：“MongoDB的长期愿景是打造一个开发者数据平台，尽可能地为开发人员扫除阻碍，助力开发人员更轻松地做他们最擅长的事情——构建。广大开发人员纷纷选择MongoDB Atlas，是因为MongoDB Atlas正是这样一个平台，让开发人员能够充分利用自身数据，快速构建应用程序。我们不断从开发人员那里听到这样的声音，他们希望能够在MongoDB Atlas上无缝使用更多工具。因此，顺应开发者需求，提供更好的开发体验，也正是我们此次新功能发布的初衷。

作为一家行业分析公司，RedMonk致力于让企业了解开发人员、与开发人员携手同行。RedMonk首席分析师Stephen O'Grady表示："近年来，数据库、开发和基础设施工具的爆发式增长，让开发人员掌握了越来越多的资源，随之而来的是严重碎片化和低效开发人员体验。也有越来越多企业开始聚焦各类机会，从而让工作流程变得更高效、更整合。企业的决策层正在进行这项投入，不仅仅是为了让开发人员享受到高质量、低阻碍的开发体验；更因为拥有了更高效的开发人员，就意味着更快速的产品迭代。而这正是提高企业整体速度的唯一最优解。"

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