站長資訊網(wǎng)Forrester發(fā)布了“2019年第四季度事務(wù)分析數(shù)據(jù)平臺Forrester Wave™報告”。在被Forrester視為“炙手可熱的新興市場”的14家頂級平臺中，MongoDB數(shù)據(jù)平臺被評為“卓越表現(xiàn)者”。
事務(wù)分析系統(tǒng)是將以前的單獨事務(wù)(記錄系統(tǒng))、操作(互動系統(tǒng))和分析(洞察力系統(tǒng))工作整合到一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺中。通過整合這些工作，您可以更快、更多地了解集成數(shù)據(jù)并對其采取行動，同時降低復(fù)雜程度和風(fēng)險。
在談及報告之前，讓我們深入了解一下事務(wù)分析系統(tǒng)可以幫助您解決哪些挑戰(zhàn)以及這個系統(tǒng)的重要性。
事務(wù)分析系統(tǒng)的崛起及其重要性
“通過整合上個月的銷售數(shù)據(jù)，我可以進(jìn)行個性化的產(chǎn)品推薦……”，商業(yè)伙伴是絕不會和您說這樣的話的。
因為在數(shù)字經(jīng)濟中，生存和發(fā)展都依賴于速度：
1.微服務(wù)、敏捷性和DevOps幫助我們更快地構(gòu)建和交付軟件。
2.流數(shù)據(jù)和事件驅(qū)動型架構(gòu)幫助我們實時感知和響應(yīng)周圍的數(shù)字環(huán)境。
但是，通常情況下，從數(shù)據(jù)中獲取洞察力的速度仍然很慢。多數(shù)人依舊是通過緩慢而脆弱的ETL過程，定期從事務(wù)系統(tǒng)和操作系統(tǒng)將數(shù)據(jù)批量加載到分析型數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫。這樣做的結(jié)果是，業(yè)務(wù)部只能根據(jù)舊的和過時的數(shù)據(jù)作出決策。
除了速度問題，我們還必須處理來自于三個獨立系統(tǒng)的所有復(fù)雜問題，以支持這些不同的工作，然后再嘗試在三個系統(tǒng)之間高效、安全地共享數(shù)據(jù)。
事務(wù)分析數(shù)據(jù)平臺如何發(fā)揮作用？
事務(wù)分析系統(tǒng)致力于通過改變數(shù)據(jù)的處理方式，將事務(wù)、操作和分析工作整合到一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺來解決這些問題。該平臺能夠有效地處理所有不同的任務(wù)。這一行業(yè)的轉(zhuǎn)變，也正是MongoDB的產(chǎn)品開發(fā)的方向。
Forrester預(yù)測，事務(wù)分析系統(tǒng)的發(fā)展趨勢將會顛覆傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫市場。這是因為傳統(tǒng)平臺“無法滿足新的業(yè)務(wù)需求，不能同時實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)、性能、規(guī)模、集成數(shù)據(jù)和安全等功能。”
Forrester Wave對于事務(wù)分析系統(tǒng)的重要發(fā)現(xiàn)
Forrester根據(jù)24項標(biāo)準(zhǔn)(包括當(dāng)前的產(chǎn)品供應(yīng)、戰(zhàn)略和市場表現(xiàn))評估了14家最好的事務(wù)分析數(shù)據(jù)平臺供應(yīng)商。這是MongoDB首次參與這項研究。榮幸的是，MongoDB數(shù)據(jù)平臺被Forrester評為“卓越表現(xiàn)者”，并在以下類別中獲得了最高分?jǐn)?shù)：
1.數(shù)據(jù)管道
2.多模型
3.數(shù)據(jù)安全性
4.數(shù)據(jù)訪問
5.API/Dev工具
6.高可用性和災(zāi)難恢復(fù)
7.定價透明度
8.合作伙伴
9.客戶采用度
報告談到MongoDB“在過去幾年中增加了事務(wù)分析系統(tǒng)的使用案例，有多家公司使用MongoDB來支持實時分析、洞察力系統(tǒng)、客戶 360、物聯(lián)網(wǎng)和移動應(yīng)用程序。”以及“最近增加的產(chǎn)品和路線圖包含的創(chuàng)新產(chǎn)品，如全文檢索、按需物化視圖以及數(shù)據(jù)湖，可以擴大事務(wù)分析系統(tǒng)的支持范圍。”
為何事務(wù)分析系統(tǒng)需要一個數(shù)據(jù)平臺，而不僅僅是一個數(shù)據(jù)庫？
我們認(rèn)為，MongoDB在Forrester Translytical Wave中的排名是我們投資構(gòu)建MongoDB數(shù)據(jù)平臺的成果，通過這一平臺，您能夠采用以下方式應(yīng)對現(xiàn)代分析方法的挑戰(zhàn)：
1.直接根據(jù)最新的可操作數(shù)據(jù)快速獲得洞察力并采取行動，無需采用耗時較長的ETL方式。
2.智能排列數(shù)據(jù)，可以用于從實時批處理到離線批處理的各種類型的分析。
3.通過適用的本機工具為多個受眾提供服務(wù)，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和協(xié)作。
MongoDB數(shù)據(jù)平臺：服務(wù)于從云到本地的事務(wù)、操作和分析工作。
數(shù)據(jù)建模和查詢功能
MongoDB數(shù)據(jù)平臺的基礎(chǔ)是文檔數(shù)據(jù)模型，通過這一模型，您可以獲取、存儲和組合任何結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。
MongoDB查詢語言(MQL)和聚合分析管道涵蓋面廣且表達(dá)能力強，您可以通過自己需要的方式查詢、轉(zhuǎn)換和分析數(shù)據(jù)。無論數(shù)據(jù)是存儲在您的事務(wù)型和操作型數(shù)據(jù)庫，由我們通過MongoDB Atlas在云中完全托管還是由您現(xiàn)場運行，是存儲在我們的Atlas Full-Text Search service中還是使用MongoDB Atlas Data Lake進(jìn)行云對象存儲，均不受影響。因此，無論數(shù)據(jù)存儲在哪里，您都可以使用MQL對其進(jìn)行高效訪問和查詢。
分析數(shù)據(jù)功能
通過十多個慣用的編程語言驅(qū)動(包括Python和R)以及一系列將MongoDB整合到分析生態(tài)系統(tǒng)中的工具，您能夠處理這些數(shù)據(jù)。分析生態(tài)系統(tǒng)中的工具被應(yīng)用于機構(gòu)中不同的分析使用場景和團(tuán)隊：
1.MongoDB Charts——創(chuàng)建MongoDB數(shù)據(jù)可視化效果的最快且最簡單的方法。您可以創(chuàng)建圖形和儀表板，與其他用戶共享以進(jìn)行協(xié)作，并將其直接嵌入到 web 應(yīng)用中，產(chǎn)生引人入勝的用戶體驗。
2.MongoDB Connector for BI讓您直接從現(xiàn)有的基于SQL的BI和分析平臺(如Tableau、Microstrategy、Looker等)直接連接MongoDB。
3.MongoDB Connector for Apache Spark公開了Spark的所有庫，包括Scala、Java、Python和R。MongoDB數(shù)據(jù)已實體化為DataFrames和Datasets，通過機器學(xué)習(xí)、圖形、流數(shù)據(jù)和SQL應(yīng)用程序接口進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。
數(shù)據(jù)分布和保護(hù)功能
通過MongoDB的分布式系統(tǒng)架構(gòu)，您可以彈性擴展數(shù)據(jù)集，并行處理查詢以及實施ACID事務(wù)保證。與此同時，在單個集群中跨節(jié)點隔離不同的工作。您可以指定一組節(jié)點來處理事務(wù)型和操作型應(yīng)用程序，此時，平臺會自動將數(shù)據(jù)復(fù)制到另一組處理分析查詢的節(jié)點上。這些查詢可以是更新報告和儀表板，也可以是為機器學(xué)習(xí)模型提供服務(wù)。
通過過程分離，不同的工作絕不會相互競爭系統(tǒng)資源。您可以在毫秒級延遲的情況下處理操作型應(yīng)用程序，同時，從正在操作的數(shù)據(jù)中生成實時洞察力。在進(jìn)行這些操作時，您無需擔(dān)心將數(shù)據(jù)ETL到單獨的數(shù)據(jù)庫過程中所產(chǎn)生的脆弱性和延遲。
通過一個單一數(shù)據(jù)平臺，您可以應(yīng)用數(shù)據(jù)的全球安全和治理控件，從而確保只有獲得授權(quán)才能對數(shù)據(jù)進(jìn)行訪問和處理。
事務(wù)分析系統(tǒng)的下一步計劃是什么？
對MongoDB而言，在事務(wù)分析數(shù)據(jù)平臺市場中被評為“卓越表現(xiàn)者”僅僅是一個開始。我們強調(diào)文檔件和分布式系統(tǒng)，將其視為現(xiàn)代事務(wù)和分析工作的基礎(chǔ)，并將云作為交付給用戶的最佳途徑，我們的戰(zhàn)略是使事務(wù)分析系統(tǒng)更上一層樓，為所有人服務(wù)。
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