数据即服务（DaaS）解析

什么是数据即服务（DaaS）？

数据即服务（DaaS）被视为新兴的云类型之一。DaaS托管在云中，并以其作为软件即服务（SaaS）的数据服务提供给消费者。使用DaaS是一项战略投资，用于将企业数据集中在一个地方，然后使其可供新的和现有的数字项目使用。

传统系统与DaaS的挑战

数字时代的成功关键在于您能多快地构建创新的应用程序，扩展它们，并从它们生成的数据中获得见解——但传统系统会拖累您。

让我们看看传统系统带来的挑战。

缺乏灵活性

传统系统被过时的技术和复杂的代码库所拖累。它们难以维护、更新和扩展，受限于自己的实现。例如，传统系统通常基于假设数据存储在关系型数据库中，限制了数据模型的灵活性，使得模式迁移变得噩梦般。

数据孤岛

数据孤岛是与其他组织部分隔离的数据部分。它们限制了跨团队和应用程序共享数据的能力，减缓了开发过程。此外，对数据的完整视图缺失使得提取业务完整见解变得困难。

数据可访问性差

现代访问模式要求数据24/7实时可用。许多现有系统未能满足这些要求。它们通常部署在单一物理位置的托管服务器上，可能成为单一故障点。自托管模型使得扩展和维护可用性变得困难。此外，传统系统通常部署在本地，使得它们无法从组织之外的任何地方访问。

扩展能力有限

传统的关系型数据库仅设计为垂直扩展——通过向现有机器增加更多性能，而不是水平扩展——通过提供更多机器。由于遗留系统通常假定是单一租户，它们通常部署在单个物理位置。这使得水平扩展变得困难。

数据支持有限

新的网络、移动和物联网应用程序产生的大量且多样化的数据，是遗留系统无法处理的。遗留系统缺乏对非结构化数据的支持，并且通常仅限于单个架构。

云服务阻碍

脆弱的遗留系统阻碍了向云计算的转变。这阻碍了您和您的团队访问弹性可扩展的计算和存储基础设施。

将DaaS与现有遗留系统集成

通过在您的组织内提供数据服务，您可以加快开发速度，整合数据，并提高可访问性和性能。但如何在现有的遗留代码库中启用DaaS呢？

数据即服务（DaaS）的道路是实施操作数据层（ODL）。这一数据层位于遗留系统之前，使您能够应对现有架构无法应对的挑战——而无需进行完全的拆换。根据您的需求，ODL可以从一个或多个源系统提取数据，并为一个或多个消耗性应用提供动力。ODL可以仅用于读取，接受写入，然后将写入数据写回源系统，或者演变成记录系统，并最终完全替换遗留系统，简化企业架构。

如何构建成功的DaaS

成功构建ODL和提供数据即服务需要人员、流程和技术相结合。以下是MongoDB如何帮助的。

数据层实现

MongoDB已经开发了一种经过验证的方法来构建操作数据层。数据层实现方法帮助您释放存储在孤岛和老旧系统中的数据价值，推动数据源快速、迭代的集成，用于新的和消费应用程序。数据层实现提供MongoDB咨询工程师的专业技能，同时还帮助发展您自己的内部能力，建立深厚的专业技术知识和最佳实践。

此操作数据层构建过程已经成功实施于许多客户。首先明确项目范围的定义和确定所需的产生和消费系统是确保成功的第一步。基于这些发现，我们指派数据管理员，明确责任链，然后开始开发、部署操作数据层的过程，包括加载和合并、数据访问API创建、验证和优化。此过程是迭代的，重复以添加新的访问模式、消费应用程序或用新的数据源丰富ODL。

成功实施ODL是敏捷实施新业务需求的跳板。MongoDB可以通过一个促进原型设计和新特性和应用程序开发的组织程序来帮助推动持续创新。

为什么使用MongoDB Atlas作为数据服务？

当您选择MongoDB作为DaaS的基础时，您绝对应该使用MongoDB Atlas，这是一个数据即服务平台。MongoDB Atlas是一个建立在MongoDB文档数据库之上的多云、跨区域平台。使用Atlas通过让平台为您处理所有繁重工作来提高您的生产力。

了解更多关于MongoDB Atlas的信息

MongoDB Atlas文档模型的优点

MongoDB使用文档存储数据，而不是严格的表格。文档被收集到集合中。文档模型旨在灵活易用。让我们看看MongoDB Atlas文档模型的一些优点。

易用性

MongoDB的文档数据模型比关系型表格模型更自然。文档映射到应用程序对象，消除了使用对象关系映射器（ORMs）的需求。此外，您还可以维护您习惯的相同ACID数据完整性保证。

速度

在丰富的MongoDB文档中统一数据意味着您可以一次性获取所需的所有数据。您编写的代码更少，而您的用户在使用应用程序时可以获得更好的性能。

在云端运行数据库的好处

MongoDB Atlas允许您在云端存储数据。但这并不是什么特别的事情，对吗？您应该关心的是Atlas如何帮助您管理数据。

可用性

MongoDB Atlas具有内置的冗余和自我修复恢复功能，确保您的应用程序的弹性。您不需要昂贵的复杂集群插件来添加新的地理区域，也不需要为每个节点配置复制选项。

可扩展性

MongoDB的一个核心特性是向外扩展的架构，这使得您可以轻松地满足不断增长的数据量和用户负载。使用MongoDB Atlas，您可以选择部署一个随着需求增加而扩展的无服务器实例，并且您只需要为使用的资源和执行的数据库操作付费。

工作负载隔离

在运行操作应用程序的同时提供分析、机器学习和BI服务，以实时解锁关键见解。您可以使用分析节点将查询从操作工作负载中隔离出来。这允许您在不减慢应用程序的情况下运行昂贵的数据分析，同时您也不需要将数据移动到单独的分析平台。

数据本地性

数据居留法要求一个国家的公民数据在同一个国家的边界内收集和存储。Atlas通过其多云和跨区域功能允许您满足此类监管合规要求。例如，如果您的业务开始在德国运营，您可以在法兰克福地区部署一个新的集群，以确保在该国收集的数据留在那里。

避免供应商锁定

当迁移到新供应商的成本过高时，您将锁定在该供应商。在云环境中运行的活动数据库移动尤其困难。MongoDB Atlas让您享受在云端运行数据库的好处，而不锁定您到单个供应商。

全球多云覆盖

MongoDB Atlas是唯一全球分布式的多云数据库。您可以使用Google Cloud、AWS和Azure的任何组合在Atlas中创建多云 MongoDB部署。在您的多云部署中，您可以查询运行在一个云中的应用程序中的数据，并在另一个云中分析这些数据。而且您不必手动移动数据！

可移植性

MongoDB在所有地方都运行相同——本地硬件、大型机、云端，或作为按需、完全管理的数据库即服务。您可以将云数据库迁移到本地解决方案，而不会中断您的流程。

MongoDB启用数据访问和API

消费系统需要强大的安全访问方法来访问ODL中的数据。MongoDB的驱动程序为您的选择语言提供了对基于MongoDB的ODL的访问。

数据服务也应适用于数据分析。商务智能连接器（Connector for Business Intelligence）允许分析师使用他们选择的商务智能和可视化工具连接到MongoDB ODL，或者MongoDB Charts可以直接连接到ODL进行原生可视化。Apache Spark连接器（Connector for Apache Spark）使MongoDB数据可供Spark的所有库使用，从而实现机器学习等高级分析。

数据服务的未来

公司理解数据和服务是组织的核心，是成功的关键。随着云计算的优先采用，数据服务拥有光明的未来。以传统方式构建和管理数据系统给任何组织的IT工作带来了巨大的开销。使用MongoDB Atlas等平台来解锁产品的创新，摆脱管理、升级和维护这些组件的重担，使公司能够更快、更好地提供产品。

在接下来的几年中，数据服务肯定会发展以释放我们周围数字世界的潜力，并将继续提高用户体验，帮助您超越客户最疯狂的期望。

数据库即服务（DBaaS）平台是数据即服务（DaaS）的自然演变。DBaaS平台在云中提供完整的数据库解决方案。云数据库（DBaaS）中存储的数据提供数据服务（DaaS），例如分析和人工智能。

MongoDB Atlas，MongoDB的数据库即服务，是基于MongoDB文档数据库构建的唯一多云、跨区域平台。超过25,000名客户使用MongoDB Atlas进行创新和构建未来的应用程序。今天开始创建您的永久免费的集群！