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ATLAS

Atlas流处理

简化将MongoDB与Apache Kafka集成,以构建事件驱动应用程序。

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Illustration of vectors going into and coming out of a pipe.

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。

A data model built for streaming data illustration.
A unified developer experience illustration.

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。

Fully managed in Atlas illustration.

MongoDB Atlas中的原生流处理

使用Atlas流处理轻松处理和验证复杂事件数据,将其合并到您需要使用的地方。

与Apache Kafka数据流集成

Atlas流处理使查询Apache Kafka中的数据与查询MongoDB数据库一样简单。流处理器由源阶段、任意数量的处理阶段和汇阶段组成。

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MongoDB查询API
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使用窗口函数执行连续分析

Atlas流处理中的窗口操作符允许您在连续数据流中分析和处理特定、固定大小的数据窗口,这使得在接近实时的情况下发现模式和趋势变得容易。

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MongoDB查询API

在复杂事件上验证模式

在Atlas流处理中,开发者可以进行连续验证。检测潜在的报文损坏和迟到数据,确保在处理之前事件是正确形成的。

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MongoDB查询API

Atlas Stream Processing 客户成功案例

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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
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