MongoDB Gartner Magic Quadrant 2022
|
Elon Musk gợi ý rằng các xã hội phân cực ngày nay có thể xích lại gần nhau bằng cách tìm kiếm lợi ích chung. Khám phá vũ trụ là một gợi ý mà anh ấy đưa ra ngụ ý rằng các phương tiện truyền thông của chúng ta nên tôn vinh khoa học nhiều hơn một chút. Thật tuyệt khi Rhianna trông thật “tuyệt đẹp” khi cô ấy đi lạch bạch quanh Thành phố New Yawk cùng với người cha cầm súng hút cần sa của mình, nhưng có lẽ chúng ta nên lấp đầy khoảng trống đó bằng một bài báo về cách các thuật toán AI thông minh nhất trên hành tinh này phá vỡ một Show  Thành tựu đáng kinh ngạc của DeepMind – dự đoán cấu trúc của hầu hết mọi loại protein được khoa học liệt kê – đã dẫn đến những tiến bộ trong cuộc chiến chống lại bệnh sốt rét, kháng thuốc kháng sinh và rác thải nhựa theo một bài báo của New Scientist mà bạn có thể tìm thấy nếu bạn tìm hiểu thật kỹ mọi thứ rác rưởi . Nhưng đó thậm chí không phải là phần thú vị. Giờ đây, DeepMind có thể dự đoán cấu trúc của các protein đã biết, nó có thể cho phép chúng tôi tạo ra các protein chưa biết. Pixel màu xám bên dưới đại diện cho các protein đã biết, trong khi tất cả các pixel màu be khác đại diện cho cơ hội cho những bước đột phá đáng kinh ngạc Sau khi DeepMind hoàn thành việc giải quyết vấn đề về protein, nó có thể bắt đầu giải quyết các bộ dữ liệu khác, nhiều bộ dữ liệu trong số đó mới xuất hiện nhờ các xu hướng mới nổi như mạng xã hội, điện thoại thông minh, cảm biến IoT, hình ảnh không gian địa lý, v.v. Bản chất thay đổi của dữ liệuDữ liệu mô tả dữ liệu được gọi là siêu dữ liệu. Trước đây, chúng tôi đã mô tả dữ liệu ở dạng đơn giản có thể dự đoán được. Số điện thoại có định dạng nhất định dựa trên mã quốc gia. Địa chỉ email có định dạng có thể dự đoán được. Tên của mọi người sẽ không bao giờ vượt quá một độ dài nhất định. Đây là tất cả các trường trong cơ sở dữ liệu có thể dễ dàng mô tả. Mọi ứng dụng phần mềm đều có một cơ sở dữ liệu được xác định rõ ràng gắn liền với nó và phương pháp lưu trữ đó phần lớn vẫn giữ nguyên kể từ khi Bill Gates mang đến cho chúng ta Windows 3. 1 Được đề xuất lần đầu tiên vào năm 1970, hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS) đã tồn tại hàng thập kỷ và là xương sống của gần như mọi tổ chức lưu trữ dữ liệu. Trích xuất những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu lịch sử là lĩnh vực của các công ty khai thác dữ liệu, trong khi sự xuất hiện của AI đã mang đến những hiểu biết hướng tới tương lai – phân tích dự đoán. Các công ty như Confluent (CFLT) cho phép chúng tôi phân tích dữ liệu nhanh hơn, theo thời gian thực, để việc ra quyết định trở nên nhanh hơn. Cho đến gần đây, dữ liệu được cấu trúc theo cách giúp các nhà phân tích dễ dàng truy vấn dữ liệu đó bằng ngôn ngữ chung, nhưng trong thập kỷ qua, RDBMS truyền thống đang trở nên ít phù hợp hơn để quản lý bản chất thay đổi của dữ liệu Dữ liệu có cấu trúc và SQLMột RDBMS chứa dữ liệu có cấu trúc. Nghĩa là, mọi cơ sở dữ liệu quan hệ đều chứa một lược đồ mô tả loại dữ liệu mà mỗi hàng sẽ chứa. Đây là một ví dụ đơn giản về lược đồ cơ sở dữ liệu quan hệ Trước khi lưu trữ dữ liệu trong RDBMS, bạn cần xác định những gì bạn định lưu trữ. Khi cơ sở dữ liệu của bạn đã được xác định, thì bạn có thể tạo các thủ tục được lưu trữ về cơ bản là các chức năng mà nhà phát triển giao diện người dùng có thể gọi để thao tác dữ liệu. Điều này phục vụ để cung cấp một lớp bảo mật và đảm bảo rằng tính toàn vẹn của dữ liệu được bảo toàn. Bây giờ hãy tưởng tượng việc thêm một trường mới vào cơ sở dữ liệu sẽ khó khăn như thế nào. Quy trình được lưu trữ sau đó sẽ cần được thay đổi và nhà phát triển sẽ cần thay đổi mã của họ để phù hợp với thay đổi Bất kỳ ai làm việc với cơ sở dữ liệu đều biết cách sử dụng ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL) cho phép một người thao tác dữ liệu trên bất kỳ loại RDBMS nào, cho dù đó là do Microsoft, Oracle hay IBM tạo ra. Đó là lý do tại sao cái tên “NoSQL” có thể giống như một mối đe dọa đối với sinh kế của một số người, vì vậy hãy giải quyết con voi trong phòng NoSQL so với. RDMSNoSQL thực sự là viết tắt của “không chỉ SQL” và đó là một mô hình hoàn toàn mới cho cơ sở dữ liệu cho phép dữ liệu phi cấu trúc được lưu trữ và truy cập dễ dàng bởi các lập trình viên, những người đã phải chịu đựng quá lâu các cơ sở dữ liệu quan hệ. Nó ngày càng phổ biến vì dữ liệu phi cấu trúc đang bùng nổ Dữ liệu có cấu trúc có thể được định nghĩa là dữ liệu có thể được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ và dữ liệu phi cấu trúc là mọi thứ khác. Dữ liệu phi cấu trúc do con người tạo ra bao gồm email, video YouTube, bài đăng trên mạng xã hội, tin nhắn văn bản, tệp âm thanh/video, tài liệu MS Office, bản trình bày, tệp nhật ký, v.v. Dữ liệu phi cấu trúc do máy tạo ra bao gồm hình ảnh vệ tinh, dữ liệu khoa học, giám sát kỹ thuật số, dữ liệu cảm biến và nhật ký phần mềm. Mọi bài viết trên trang web của chúng tôi đều là dữ liệu phi cấu trúc và mọi thứ được xuất bản trên internet Một đoạn blog tuyệt vời của Cloudera (cũng là dữ liệu phi cấu trúc) tập hợp các số liệu thống kê thú vị về dữ liệu phi cấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau. Chỉ 10% dữ liệu phi cấu trúc thực sự được lưu trữ, ít hơn dữ liệu được phân tích. Trong khi dữ liệu có cấu trúc đang tăng khoảng 12% mỗi năm, dữ liệu phi cấu trúc đang tăng với tốc độ 55% đến 65% mỗi năm Sự đồng thuận chung giữa các chuyên gia trong ngành là 80 đến 90% dữ liệu ngày nay không có cấu trúc và 90% trong số đó được tạo ra trong vài năm qua. Tất nhiên, họ đã nói điều đó trong thập kỷ qua, nhưng đây là một thống kê dữ liệu thậm chí còn có ý nghĩa hơn – chưa đến 1% dữ liệu được tạo ra đang được phân tích. Ví dụ: hãy tưởng tượng loại thông tin chi tiết nào về khách hàng có thể được lấy từ việc khai thác bảng điểm trung tâm cuộc gọi, bài đăng trên phương tiện truyền thông xã hội, đánh giá sản phẩm và cuộc hội thoại chatbot khi chúng được tạo. Trong tương lai, phần lớn dữ liệu sẽ không có cấu trúc và nó cần được lưu trữ trước khi các thuật toán AI có thể bắt đầu nghiền ngẫm nó Đối với những bạn muốn tìm hiểu cơ sở dữ liệu NoSQL khác với cơ sở dữ liệu quan hệ ở cấp độ kỹ thuật như thế nào, có rất nhiều thông tin ngoài kia. Đối với nhà đầu tư bán lẻ trung bình của bạn, có thể nói rằng NoSQL đã trở nên khá phổ biến trong thập kỷ qua khi các công ty tìm cách tận dụng tất cả dữ liệu phi cấu trúc theo ý của họ. Ngoài việc xử lý dữ liệu phi cấu trúc, các ưu điểm của NoSQL bao gồm khả năng mở rộng cao, khối lượng công việc phân tán, chi phí thấp hơn, tính linh hoạt của lược đồ và không có mối quan hệ phức tạp. Có lẽ lợi thế chiến lược nhất là tính dễ sử dụng giúp thúc đẩy việc áp dụng
Tuyên bố trên được đưa ra bởi một công ty mà nhiều người cho là dẫn đầu thị trường về NoSQL – MongoDB Người dẫn đầu thị trường NoSQLQuá trình tìm kiếm người lãnh đạo của chúng tôi luôn bắt đầu bằng một ngày dày đặc sàng lọc các bài báo và tài liệu để xem nhịp đập của cộng đồng cho chúng tôi biết điều gì. Ở mọi nơi chúng tôi tìm kiếm, chúng tôi đều đọc về một công ty tên là MongoDB dường như dẫn đầu trong lĩnh vực NoSQL. Công ty nghiên cứu Slintel tuyên bố MongoDB có 47% thị phần cơ hội NoSQL, nhưng đó dường như là kết quả của một số phương pháp tự động đưa ra thông tin chi tiết nhanh hơn cả một căn phòng đầy Johns ở Mumbai. Để rõ ràng, chúng tôi đã chuyển sang một nguồn thường đặt chúng tôi thẳng thắn khi nói đến lãnh đạo phần mềm doanh nghiệp – MBA tại Gartner – nhưng rất ngạc nhiên khi thấy MongoDB không được tìm thấy ở đâu Khi đọc qua Gartner Magic Quadrant tháng 12 năm 2021 cho Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu đám mây, chúng tôi nhận thấy tuyên bố sau
Có thể họ đang quá bận thực hiện để nhảy qua vòng của Gartner. Chà, dư luận phổ biến nó là sau đó Chúa Ba NgôiMột bài báo gồm hai phần của VentureBeat đã mô tả MongoDB, Snowflake và Databricks (tổ chức tư nhân) là “bộ ba hấp dẫn nhất thế giới dữ liệu”, tất cả đều mong muốn trở thành “nền tảng dữ liệu đám mây doanh nghiệp mặc định thế hệ tiếp theo. ” Mặc dù người bình thường không thể truy cập được, nhưng các bài báo mô tả cách ba công ty này có thể cùng tồn tại mà không giẫm lên chân nhau, ít nhất là cho đến thời điểm hiện tại. Nói cách khác, có quá nhiều thị phần cần chiếm đoạt - dù là đại dương xanh hay bằng cách đánh cắp từ các Nhà tiên tri của thế giới - rằng đây không phải là một trò chơi có tổng bằng không Điều chúng tôi thích ở MongoDB là cách tiếp cận mã nguồn mở của họ và gửi thông điệp tới các nhà phát triển ứng dụng rằng “cơ sở dữ liệu truyền thống đã được chứng minh là trở ngại, do tính chất cứng nhắc của lược đồ quan hệ và không có khả năng mở rộng quy mô của chúng. ” Mọi nhà phát triển đều đã từng trải qua khó khăn của RDBMS và việc áp dụng sẽ được thúc đẩy từ dưới lên tương tự như những gì Confluent đang làm. Tóm lại, chúng tôi muốn sở hữu bất kỳ công ty nào trong số này với mức định giá hợp lý Khi chúng tôi tìm cách tăng cường tiếp xúc với sự phát triển của dữ liệu lớn, chúng tôi đã xem xét một số chủ đề và cổ phiếu để sử dụng chúng như bên dưới (liên kết dẫn đến các phần nghiên cứu trước đây của chúng tôi)
Tiếp theo, chúng tôi quan tâm đến việc xem cách chúng tôi có thể tiếp xúc với sự phát triển của dữ liệu phi cấu trúc. Để làm như vậy, chúng ta sẽ bắt đầu bằng cách xem xét kỹ hơn về MongoDB Phần kết luậnMô hình cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống đã tồn tại được 50 năm, cung cấp nền tảng cho điện toán hiện đại. Sự bùng nổ dữ liệu do các xu hướng công nghệ như phương tiện truyền thông xã hội, cảm biến IoT, điện thoại thông minh và hình ảnh không gian địa lý đã dẫn đến sự bùng nổ dữ liệu phi cấu trúc đang đánh thuế các phương pháp lưu trữ dữ liệu truyền thống. Nổi lên hiện trường là các công nghệ như NoSQL không nhất thiết đe dọa các nhà cung cấp RDBMS, nhưng tạo ra thị trường tổng thể có thể định địa chỉ đại dương xanh của riêng họ, chỉ có thể phát triển nếu dữ liệu phi cấu trúc phát triển nhanh như vậy Gần đây, chúng tôi đã xem lưu trữ dữ liệu như một luận điểm hợp lý cho sự phát triển của dữ liệu lớn. Những gì chúng tôi nhận thấy là các phương thức lưu trữ dữ liệu truyền thống như HDD đang bị thay thế bởi các công nghệ mới như SSD. Nói cách khác, đầu tư vào lưu trữ dữ liệu là một ý tưởng hay, miễn là bạn biết những công nghệ nào sắp ra mắt. Điều này cũng đúng đối với việc đầu tư vào phần mềm cơ sở dữ liệu. Trong khi các Nhà tiên tri trên thế giới cố gắng loại bỏ tiềm năng của các công nghệ sắp ra mắt như NoSQL, thì những con số tăng trưởng lại kể một câu chuyện khác. Với điều kiện dữ liệu phi cấu trúc phát triển như mong đợi, sẽ có một trường hợp hấp dẫn được đưa ra để đầu tư vào các công nghệ như NoSQL Đầu tư công nghệ cực kỳ rủi ro. Giảm thiểu rủi ro của bạn bằng nghiên cứu cổ phiếu, công cụ đầu tư và danh mục đầu tư của chúng tôi, đồng thời tìm hiểu những cổ phiếu công nghệ nào bạn nên tránh. Trở thành thành viên Nanalyze Premium và tìm hiểu ngay hôm nay MongoDB có còn nhu cầu không?Cách tiếp cận này khiến các nhà phát triển phức tạp hơn trong việc sắp xếp các công nghệ dữ liệu này trong các ứng dụng của họ và phát triển các giải pháp thay thế để giải quyết vấn đề về khả năng mở rộng và hiệu suất. ” Như cuộc khảo sát Stack Overflow gần đây nhất với hơn 76.000 nhà phát triển cho thấy, cùng với PostgreSQL, MongoDB tiếp tục được đánh giá cao .
Snowflake có cạnh tranh với MongoDB không?MongoDB cung cấp hiệu suất tuyệt vời khi nói đến dữ liệu phi cấu trúc . Khi MongoDB lưu trữ dữ liệu trong tài liệu, việc truy xuất dữ liệu trở nên nhanh hơn Snowflake, lưu trữ dữ liệu theo hàng và cột. Snowflake có hiệu suất tuyệt vời cho khối lượng dữ liệu khổng lồ.
MongoDB có thay thế SQL không?Không chắc MongoDB sẽ thay thế hoàn toàn MySQL , nhưng có thể cả cơ sở dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc sẽ được sử dụng cho các mục đích khác nhau trong một môi trường. Các nhà phát triển quan tâm đến lập trình doanh nghiệp nên tìm hiểu cả hai nền tảng để duy trì tính cạnh tranh trong thị trường việc làm.
Ai là đối thủ của MongoDB?Đối thủ cạnh tranh và giải pháp thay thế cho MongoDB . Dịch vụ web Amazon (AWS) tiên tri Microsoft MariaDB Google Đế đi văng đám mây |
