MongoDB Gut gerüstet fürs KI-Zeitalter

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Im Vorfeld der Konferenz MongoDB.local NY in New York gab der Anbieter bereits einige News bekannt. Für das heraufdämmernde KI-Zeitalter sieht sich MongoDB bestens gerüstet.

Der Markt für Datenmanagement wächst aktuell und mittelfristig stark, differenziert sich allerdings aus der Binnensicht. Darauf wies Andrew Davidson, Senior Vice President Products, in seiner Videopräsentation vor der Presse hin. Ganz generell verzeichne man in letzter Zeit ein stark steigendes Interesse an dokumentenbasierten Datenbanken wie MongoDB als Alternative zu den jahrzehntelang etablierten relationalen Datenbanken. Besonders die explodierende Zahl der Workloads mache es den Kunden schwer, diese relativ starren Strukturen optimal für die eigenen Zwecke zu nutzen. „Datenbank-Anbieter müssen heute einmalige Nutzererlebnisse und -erfolge kreieren, um ihre Kunden langfristig zu überzeugen“, ist Davidson überzeugt.

Ziel: immer mehr Workloads gewinnen

In einem stark wachsenden Datenbankmarkt sieht er die Chance von MongoDB darin, mit einigen wenigen Workloads die Tür zu Kunden zu öffnen, die heute noch vorwiegend relationale Datenbanken nutzen. Anschließend würden viele immer mehr Workloads auf die MongoDB-Plattform migrieren.

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Das Dokumentenmodell, das sich als Superset von Modellen begreift, ermögliche die schnellere Entwicklung eigener Datenbanken und sorge für 50 bis 70 Prozent weniger Ein-/Ausgaben bei sehr hoher Leistung und Skalierbarkeit.

Die klassische Innovationsmethode der Anwender, an eine relationale Datenbank im Kern immer mehr Spezialmodule anzuflanschen, stoße, so Davidson, vielerorts an Grenzen. Denn die Zwecke würden immer mehr: Suchmaschinen, mobile Applikationen oder Edge-Datenbanken verwandelten die Datennutzung in einen unüberschaubaren Dschungel mit hoher Komplexität, entsprechenden Kosten und vielen Problemen für Entwickler.

Migrationshilfe jetzt generell verfügbar

Andererseits ist die Datenbankmigration seit jeher ein kniffliges Geschäft. Es beginnt mit der Definition der zu migrierenden Workloads und ihrer Reihenfolge. Als nächstes identifiziert man die bestehenden relationalen Schemata und setzt sie ins MongoDB-Dokumentenmodell um. Anschließend wird der Applikationscode umgeschrieben oder neu entwickelt. Schließlich erfolgt die Migration selbst. Das alles will MongoDB durch den seit Herbst 2022 als Beta verfügbaren Relational Migrator erleichtern. Die Software ist jetzt generell verfügbar.

Der Migrator hilft dabei, ein vom relationalen abgeleitetes MongoDB-Datenschema zu erstellen. Dann werden Daten aus Oracle, SQL Server, MySQL, PostgreSQL und Sybase ASE unter Umsetzung auf das neue Schema automatisch in das in MongoDB Atlas oder MongoDB Enterprise Advanced erzeugte Schema portiert.

Code-Artefakte beschleunigen Applikationsumbau

Dabei erzeugt das Migrationstool Code-Artefakte, die die Anpassung des Applikationscodes beschleunigen. Dazu gehören Klassen, Persistenzschichten und APIs. Unterstützt werden die Sprachen C#, Java, JavaScript, JSON sowie Frameworks.

Anwender können Daten entweder zu einem bestimmten Zeitpunkt migrieren (On-Time-Migration), oder sie können einen kontinuierlichen Migrationsmodus nutzen, sodass keinerlei Downtime erforderlich ist. Das Produkt wird mit Partnern aus der Beraterszene wie Accenture, Infosys oder TCS angeboten.

KI-Kooperation mit Google

„Unabhängig von Migrationstools wird es Jahrzehnte dauern, sich vom relationalen Datenbankschema zu verabschieden“, ist Davidson überzeugt. Die neue Generation KI- und datenstromgetriebener Applikationen werde aber diesen Wandel beschleunigen. Denn für sie sei das konventionelle Datenbankschema zu rigide. MongoDB dagegen komme mit allen möglichen Datentypen zurecht und migriere Daten zwischen Plattformen automatisch.

Um hier mit von der Partie zu sein, hat MongoDB eine Initiative mit Google Cloud gestartet. Ziel ist, Entwicklern den Bau KI-gestützter Apps zu erleichtern.

Um Anwendern den steinigen Weg ans neue, nicht mehr relationale Ufer zu erleichtern, bietet MongoDB neben dem Migrator umfassendes Training und Beratung an, beispielsweise einen speziellen Kurs über MongoDB für SQL-Pros. Außerdem wird ein Kurrikulum für SQL-Profis entwickelt. Große Kunden können ihre Designs von MongoDB auf DesignReview Days prüfen lassen.

Atlas erhält Vektorsuche

Weitere Neuerungen, die auf der New Yorker Konferenz vorgestellt und diskutiert werden, richten sich auf diese neuen Felder. Einige davon betreffen den Multi-Cloud-Datenbankdienst Atlas, eine Entwicklungsplattform und ein Set von Cloud- und Datenservices für den Aufbau umfassender Multi-Cloud-Datenumgebungen.

Als Preview ist demnächst der voll gemanagte Service Atlas Vector Search erhältlich. Damit lassen sich neben Applikations- auch Vektordaten in Atlas integrieren und dort semantisch über die Query API von MongoDB durchsuchen.

Vektorverfahren stellen Daten und ihren Kontext als numerische Werte dar. Trägt man Vektoren in Koordinatensysteme ein, erscheint Ähnliches räumlich benachbart, Unähnliches weiter voneinander entfernt.

Vektorsuchverfahren eignen sich für viele Anwendungen. Beispiele sind Indexierungen von Texten, Bildern, Ton- und Videoquellen, die Verbesserung grundlegender LLMs durch proprietäre Daten, Frage-und-Antwort-Systeme, Empfehlungs- und Scoring-Lösungen, dynamische Personalisierung und konversationale Systeme sowie die Generierung von Synonymen.

Datenströme in Echtzeit verarbeiten

Auch Stream-Processing, also die Verarbeitung von Datenströmen in Echtzeit, wird als neue Funktion vorerst testweise in Atlas aufgenommen. Entwickler können so gleichzeitig mit ruhenden und Bewegungsdaten in Echtzeit arbeiten und sie zum Beispiel durchsuchen. Mit dieser Applikation will sich MongoDB einen festen Platz in der Verarbeitungspipeline für Streaming-Daten sichern.

Eine weitere Preview-Funktion ist der Einsatz dedizierter Suchknoten unabhängig von der betriebenen Datenbank. Das kann die Suche durch mehr verfügbare Rechenpower erheblich beschleunigen. Besonders interessant ist dieses Feature für skalierungsbedürftige Hochleistungsanwendungen.

Branchenlösungen von MongoDB

Außerdem wird MongoDB zukünftig vertikalisierte Lösungen für diverse Branchen anbieten. Boris Bialek, Managing Director Industrial Solutions, berichtete von Kunden wie Ford, GE Healthcare, Goldman Sachs oder AT&T, die bereits mit solchen spezialisierten Varianten arbeiten.

Als erstes derartiges Produkt soll MongoDB Atlas for Financial Services auf den Markt kommen. Die Lösung hat eine auf APIs basierende Cloud-first-Architektur aus Mikroservices. Potenzielle Kunden aus der Finanzbranche können auf Innovationsworkshops die Möglichkeiten der Lösungen ausloten.

Weitere sind geplant. Dabei peilt MongoDB vor allem Marktsegmente an, bei denen es auf bekannte Stärken des Produkts wie Resilienz, Skalierungsfähigkeit, Compliance und Innovationsfähigkeit ankommt. Beispiele sind neben der Finanzbranche der Gesundheitsbereich oder Automotive.

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