为流式数据构建的数据模型
在处理流式数据时,模式管理对于数据正确性和开发者生产力至关重要。文档模型为开发者提供了一个灵活、自然的数据模型,用于构建实时数据应用程序。
统一的开发者体验
开发者可以使用一个平台——涵盖API、查询语言和数据模型——来持续处理来自Apache Kafka的流式数据,同时处理存储在其数据库中的关键应用程序数据。
在Atlas中完全托管
通过几行代码,开发者可以快速将Apache Kafka的流式数据与数据库集成,构建响应式、灵敏的应用程序——所有这些均由Atlas完全托管。
持续洞察
“在Acoustic,我们的重点是赋予品牌行为洞察力,使他们能够创建引人入胜的个性化客户体验。借助Atlas Stream Processing,我们的工程师可以利用他们在Atlas中处理数据的技能,持续处理新数据,确保我们的客户能够获取实时客户洞察。”
John Riewerts
Acoustic 工程副总裁
Acoustic 工程副总裁
学习中心
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什么是流式数据?
流式数据是从广泛的数据源持续生成的。物联网传感器、微服务和移动设备都是高量级数据流常见的来源。流式数据的连续性和不可变性使其与数据库中静止的静态数据区别开来。
什么是流处理?
事件流和流处理有何不同?
MongoDB为什么要构建Atlas流处理?
流处理与批量处理有何不同?
流处理管道与聚合管道有何区别?
Atlas流处理如何帮助我在流处理过程中处理数据错误?
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