Elevando o desempenho do banco de dados: apresentando Query Insights no MongoDB Atlas

Frank Sun and Sabina Friden
May 2, 2024 | Updated: May 8, 2024

Hoje, no .local NYC, o MongoDB Atlas introduziu a nova guia "Insights de consultas", aprimorando como os usuários monitoram, gerenciam e otimizam o desempenho do banco de dados diretamente na IU do Atlas. Esse novo recurso oferece aos desenvolvedores insights mais profundos sobre o desempenho de seus bancos de dados, com uma ferramenta de análise de consultas mais avançada e métricas detalhadas em nível de namespace. Isso garante resolução mais rápida de problemas e desempenho aprimorado.

Os aplicativos e as cargas de trabalho mudam com o tempo, dificultando cada vez mais consultas ineficientes que sobrecarregam os recursos de um banco de dados. As métricas podem apresentar picos por vários motivos, e os desenvolvedores precisam das ferramentas certas para determinar a origem do problema, identificá-lo e resolvê-lo com rapidez. Os insights de consultas do MongoDB Atlas abordam diretamente esses desafios, aprimorando os recursos de observabilidade do MongoDB com duas funcionalidades cruciais: insights do namespace e um analista de consultas atualizado.

Os insights de consultas oferecem otimização de desempenho com inteligência acionável

A introdução dos insights de consultas do MongoDB Atlas demonstra o compromisso do MongoDB com o gerenciamento avançado de banco de dados. Esse recurso aprimora as funções de observabilidade da nossa plataforma com insights detalhados e acionáveis. Essa novidade disponibiliza os insights de namespace e um analista de consultas atualizado em uma nova interface dinâmica para ajudar a aumentar o desempenho do banco de dados com diagnósticos mais simples e redução do tempo de resolução de problemas.

Os insights de namespace, que também são novidade, fornecem aos usuários estatísticas de latência em nível de coleção e uma visão abrangente do desempenho das coleções mais usadas em um cluster ao longo do tempo. Isso permite que os desenvolvedores respondam à pergunta "Quem ou o que está causando o problema?", o que é fundamental para identificar tendências de desempenho e priorizar otimizações de consultas.

O analista de consultas aprimorado e centrado no cluster apresenta uma visão mais abrangente das consultas lentas e ineficientes em um período mais amplo. Ter uma visão geral dos dados em todo o cluster viabiliza uma navegação mais direta entre os nós e um período de retrospectiva mais longo para ajudar na identificação de tendências. Isso reduz o tempo de solução de problemas e, em outras palavras, aumenta a produtividade do desenvolvedor e melhora o desempenho geral do banco de dados.

Principais benefícios dos insights de consultas

Os insights de consultas trazem aos usuários do MongoDB Atlas vários novos benefícios, como:

  • Telemetria granular: identificação e resolução mais rápidas de problemas de banco de dados com estatísticas de latência no nível do namespace

  • Observabilidade aprimorada: é mais fácil detectar tendências de desempenho, identificar causas raiz e depurar aplicativos

  • Mais produtividade: redução do tempo de solução de problemas graças a uma visão mais abrangente das operações lentas

Experimente!

A página dos insights de consultas fornece insights mais detalhados sobre o desempenho do banco de dados, com detalhes em nível de coleção e operação. A página de insights de namespace fornece métricas para as 20 principais coleções por latência total.

Screenshot of the Query Insights dashboard with the caption: The Query Insights page gives more granular insights into database performance by providing collection and operation level details. The Namespace Insights page provides metrics for the top 20 collections by total latency.

Passe o mouse sobre os gráficos para ver o desempenho comparativo das coleções ao longo do tempo. Essas informações são fundamentais para responder à pergunta "Quem/o que está causando o problema?"

Use o analista de consultas para visualizar operações lentas específicas. Clique em um ponto no gráfico de dispersão para exibir metadados adicionais sobre cada operação lenta.

Clique em "Exibir mais detalhes" para ver mais métricas e metadados sobre cada operação lenta, incluindo o nome do aplicativo, a operação, o resumo do plano, as estatísticas de execução etc.

Capacitando os usuários para alcançar o desempenho máximo

O lançamento dos insights de consultas no MongoDB Atlas destaca o compromisso do MongoDB em aprimorar os recursos de observabilidade da plataforma. Ao fornecer as ferramentas e os insights necessários para obter o desempenho ideal do banco de dados, o MongoDB permite que os desenvolvedores passem menos tempo depurando e mais tempo criando, o que reduz o custo total de propriedade e maximiza a eficiência. Esses benefícios agregam valor significativo às operações dos usuários.

Cadastre-se no MongoDB Atlas, nosso serviço de banco de dados em nuvem, para ver os insights de consultas em ação. Se quiser obter mais detalhes, consulte "Monitorar o desempenho da consulta".

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Principali annunci sull'IA a MongoDB.local NYC

Il panorama dell'IA si sta evolvendo così rapidamente che non sorprende che i clienti siano sopraffatti dalle loro scelte. Tra i modelli di fondazione per qualsiasi cosa, dal testo al codice, i framework di IA e il flusso costante di aziende legate all'IA che vengono fondate ogni giorno, gli sviluppatori e le organizzazioni si trovano di fronte a una serie vertiginosa di scelte in materia di IA. MongoDB offre maggiore potere ai clienti attraverso una piattaforma dati per sviluppatori che li aiuta a evitare il lock in con i fornitori di cloud o di IA in questo spazio in rapida evoluzione. Questa libertà consente ai clienti di scegliere l'LLM (Large Language Model) che meglio si adatta alle loro esigenze, ora o in futuro, che sia open source o proprietario. Oggi a MongoDB.local NYC abbiamo annunciato molte nuove funzionalità di prodotto, integrazioni con i partner, servizi e offerte di soluzioni che consentono ai team di sviluppo di iniziare e creare soluzioni rivolte ai clienti con l'IA. Esegui ovunque, con qualsiasi tecnologia tu stia utilizzando nel tuo stack di IA Il document model flessibile di MongoDB si basa sull'etica secondo cui "i dati a cui si accede e vengono utilizzati insieme vengono archiviati insieme". I vettori sono un'estensione naturale di questa funzionalità, il che significa che i clienti possono archiviare i dati di origine, i metadati e i relativi incorporamenti di vettori nello stesso documento. Tutto questo è accessibile e interrogabile con una API di query comune, rendendo i dati vettoriali facili da combinare e lavorare con altri tipi di dati archiviati in MongoDB. MongoDB Atlas, la nostra piattaforma dati per sviluppatori multi-cloud completamente gestita, semplifica la creazione di applicazioni ed esperienze basate sull'IA, con l'ampiezza e la profondità delle partnership e integrazioni IA di MongoDB, indipendentemente dal linguaggio, dal framework applicativo, dal modello di fondazione o dal partner tecnologico utilizzato o preferito dagli sviluppatori. Quest'anno continuiamo a concentrarci sulle nostre partnership e integrazioni con l'IA per rendere più semplice agli sviluppatori la creazione di applicazioni innovative con l'IA generativa, tra cui: Python e JavaScript utilizzando il pacchetto dedicato Langchain-MongoDB Integrazione di Microsoft Semantic Kernel in Python e C# per Atlas Vector Search Modelli di IA di Mistral e Cohere Modelli di IA sulla piattaforma Fireworks AI Aggiunta di Atlas Vector Search come Knowledge Base in Amazon Bedrock Atlas come archivio dati che consente l'archiviazione, l'interrogazione e il recupero utilizzando il linguaggio naturale in ChatGPT Atlas Vector Search come archivio dati su Haystack Atlas Vector Search come archivio dati su DocArray Collaborazione con Google Gemini Code Assist e Amazon Q per prototipare rapidamente nuove funzionalità e accelerare lo sviluppo di applicazioni. Estensione Google Vertex AI per sfruttare il linguaggio naturale con le query MongoDB MongoDB si integra bene con un ricco ecosistema di framework per sviluppatori di IA, LLM e fornitori di incorporamento. Continuiamo a investire per far sì che l'intero stack di IA funzioni perfettamente, consentendo agli sviluppatori di sfruttare facilmente le funzionalità di IA generativa nelle loro applicazioni. Le integrazioni di MongoDB e le nostre funzionalità multi-cloud leader del settore consentono alle organizzazioni di muoversi rapidamente ed evitare il lock in con qualsiasi particolare provider cloud o tecnologia IA in uno spazio in rapida evoluzione. Crea applicazioni IA ad alte prestazioni in modo sicuro e su larga scala L'isolamento del carico di lavoro, senza isolamento dei dati, è fondamentale per creare applicazioni IA performanti e scalabili. I nodi di ricerca in MongoDB Atlas forniscono elaborazione dedicata e consentono agli utenti di isolare i carichi di lavoro IA ad alta intensità di memoria per prestazioni superiori e maggiore disponibilità. Gli utenti possono ottimizzare il consumo di risorse per il loro caso d'uso, aumentando o ridimensionando l'hardware per quel nodo specifico indipendentemente dal resto del cluster di database. I nodi di ricerca semplificano l'ottimizzazione delle prestazioni per le query di ricerca vettoriale senza eseguire un provisioning eccessivo o insufficiente di un intero cluster. Le integrazioni IaC con Hashicorp Terraform Atlas Provider e Cloudformation consentono agli sviluppatori di configurare e implementare programmaticamente i nodi di ricerca su larga scala. I nodi di ricerca sono parte integrante di Atlas Search: la nostra piattaforma multi-cloud completamente gestita e testata sul campo. In precedenza, abbiamo annunciato la disponibilità dei nodi di ricerca per i nostri clienti AWS e Google Cloud . Siamo ora lieti di annunciare la disponibilità dei nodi di ricerca per i nostri clienti Azure a MongoDB.local NYC. I nodi di ricerca su Atlas aiutano gli sviluppatori a muoversi più velocemente eliminando le difficoltà legate all'integrazione, alla protezione e alla manutenzione dei componenti di dati essenziali necessari per creare e distribuire moderne applicazioni IA. Migliora la produttività degli sviluppatori con esperienze basate sull'IA Oggi abbiamo anche annunciato nuove e migliorate versioni delle nostre esperienze di sviluppo intelligenti in MongoDB Compass , MongoDB Relational Migrator e MongoDB Atlas Charts , con l'obiettivo di migliorare la produttività e la velocità degli sviluppatori. Con le versioni aggiornate, gli sviluppatori possono utilizzare il linguaggio naturale per interrogare i propri dati utilizzando MongoDB Compass, risolvere problemi comuni durante lo sviluppo, eseguire la conversione dell'API da SQL a query direttamente da MongoDB Relational Migrator e creare rapidamente grafici e dashboard utilizzando prompt in linguaggio naturale in MongoDB Atlas Charts. Nel complesso, queste esperienze intelligenti aiuteranno gli sviluppatori a creare funzionalità differenziate con maggiore controllo e flessibilità, rendendo più facile che mai la creazione di applicazioni con MongoDB. Consenti ai team di sviluppo di iniziare a creare soluzioni rivolte ai clienti in modo più rapido e semplice con l'IA MongoDB semplifica la creazione di applicazioni basate sull'IA per le aziende di tutte le dimensioni. Per fornire ai clienti un modo semplice per iniziare con l'IA generativa, MongoDB annuncia il MongoDB AI Application Program (MAAP) . In base ai modelli di utilizzo per i casi d'uso comuni dell'IA, i clienti ricevono un'applicazione funzionante costruita su un'architettura di riferimento supportata da MongoDB Atlas, modelli di IA e soluzioni di hosting verificati, supporto tecnico e un impegno a servizio completo guidato dal nostro team di servizi professionali. L'anno scorso, per consentire ulteriormente alle startup di creare soluzioni di IA con MongoDB Atlas, abbiamo lanciato l'AI Innovators Program , un'estensione di MongoDB for Startups , che offre ulteriori 5000 dollari in crediti Atlas alle nostre startup di IA. Quest'anno stiamo espandendo il programma introducendo un Hub per startup IA , che presenta una guida curata per iniziare a lavorare con MongoDB e l'IA, guide rapide per MongoDB e partner IA selezionati e offerte di crediti per startup da parte dei nostri partner IA. Forniamo due nuovi pacchetti di consulenza AI Accelerator per le aziende più grandi: AI Essentials e AI Implementation. Sebbene MAAP sia finalizzato esclusivamente alla creazione di architetture di riferimento altamente controllate, questi pacchetti di consulenza consentono ai clienti di progettare, costruire e implementare prototipi e soluzioni di IA aperti nelle loro applicazioni. I dati sono sempre stati un vantaggio competitivo per le organizzazioni e MongoDB rende facile, veloce e flessibile innovare con i dati. Continuiamo a investire nel rendere tutte le altre parti dello stack di IA facili per le organizzazioni: esaminando i migliori partner per garantire la compatibilità con diverse parti dello stack di applicazioni, costruendo un servizio gestito che si estende su più cloud in funzione e garantendo l'apertura che è sempre stata una parte di MongoDB che evita il lock in con il fornitore. In che modo MongoDB Atlas unifica i servizi dati operativi, analitici e di IA generativa per semplificare la creazione di applicazioni arricchite dall'IA? Consulta la nostra pagina MongoDB for AI per saperne di più.

May 2, 2024
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Leveraging Database Observability at MongoDB: Unlocking Performance Insights and Optimization Strategies

This post is the first in a three-part series on leveraging database observability. Observability has evolved into an essential information technology component, offering advanced insights into system performance beyond traditional monitoring. While monitoring aims to identify problems, observability helps understand and resolve them. Businesses prioritizing observability experience less downtime, leading to enhanced user experiences and improved ROI. Indeed, Splunk’s The State of Observability 2023 report quantified the financial impact of downtime—more than $150,000 per hour. Furthermore, observability leaders reported 33% fewer outages and achieved eight times better ROI than new adopters. Throughout this series, we'll define database observability at MongoDB, explore our suite of tools, delve into third-party integrations, and discuss everyday use cases. We will also establish a shared methodology and vocabulary for discussing observability at MongoDB and highlight the tools and features that have delivered value for our customers. Observability and MongoDB’s strategy Monitoring involves using tools to track real-time operations and alert teams to issues. As defined by Gartner, observability evolves monitoring into a process that provides deep insights into digital business applications, enhancing innovation and customer experience. The key difference is that monitoring detects the presence of issues, while observability gathers detailed information to understand and resolve them, which is crucial for modern IT infrastructure needs. Databases, in particular, play a critical role in this IT ecosystem, where performance and resilience directly impact business outcomes. This advancement is essential for DevOps, Database Administrators, and economic buyers responsible for these databases, as it enhances system reliability, encourages innovation, and supports financial objectives. Ultimately, observability provides comprehensive insights into system performance, health, and reliability by seamlessly integrating and contextualizing telemetry data. MongoDB leverages a unique observability strategy with out-of-the-box tools that automatically monitor and optimize customer databases. Explicitly designed for MongoDB environments, our system provides continuous feedback and answers critical questions—What is happening? Where is the issue? Why is it occurring? How do I fix it?—to enhance performance, increase productivity, and minimize downtime. Supporting MongoDB Atlas (our fully managed platform), Cloud Manager, and Ops Manager, as well as tailored monitoring solutions for the full range of developer data platform products (from enhanced search functionalities to app services and search nodes). Our approach meets the evolving needs of customer applications by: Leveraging MongoDB expertise: The MongoDB observability suite integrates efficiency and best practices from the beginning of the development cycle. As MongoDB platform experts, we use our deep knowledge to provide top-tier optimization insights. We apply our extensive understanding of our tools to ensure our customers benefit from a high-performing and resilient database. Offering streamlined metrics: We integrate our metrics seamlessly into our customers' central observability stacks and workflows. This creates a 'plug-and-play' experience that effortlessly aligns with popular monitoring systems like Datadog, New Relic, and Prometheus. Thus, it provides a unified view of customer application performance and deep insights into their database within a comprehensive dashboard. Breaking down MongoDB’s observability offerings Tailored database performance management MongoDB employs automated tools for comprehensive database performance management, focused on real-time optimization, strategic scaling, and best practices in schema design. Using out-of-the-box tools ensures high-performing, scalable, and cost-efficient database environments ideal for modern applications. Key features include: Performance Advisor : Provides index recommendations to improve read and write performance, significantly boosting overall efficiency. Schema Advisor : Supports flexible schema design and query execution analysis to enhance performance, scalability, and validation rules for schema compliance. Opt-in Autoscaling (only available in Atlas): Optimizes resource use, manages operational costs, ensures continuous availability, and adjusts resources based on demand, preventing downtimes. Performance Advisor in action Foundational monitoring for in-depth insights MongoDB provides foundational monitoring tools and out-of-the-box insights for optimal cluster health and performance after initial database setup. These tools both help reduce the burden of performing manual tasks while laying the groundwork for detailed and granular analysis of metrics and system performance aimed at enhancing query performance, reducing execution times, and lowering resource usage. These tools include: Monitoring Charts : These charts offer detailed metrics on hardware, database operations, replication status, sharded, and search/vector search with a fine-grained metric resolution to identify issues and track trends. Real-Time Performance Panel : This panel displays live network traffic, database operations, and hardware stats, helping to identify critical operations, evaluate query times, and monitor network load and throughput. Query Insights : The recently announced Namespace Insights provides users with collection-level latency statistics. At the same time, the enhanced cluster-centric Query Profiler gives an expanded view of query performance, significantly enhancing visibility and operational efficiency across the cluster. Learn more about both! Comprehensive alerting and seamless integrations MongoDB Atlas's sophisticated alerting system offers over 200 event types, providing teams with comprehensive control and visibility over their environments. Users can fine-tune their alerting strategy with customization options to fit their specific requirements. Additionally, MongoDB Atlas enhances team collaboration and ensures a unified view of application performance through seamless integrations with third-party tools like Slack, PagerDuty, and DataDog. These integrations simplify management tasks and leverage existing workflows for optimum operational effectiveness. What’s next? Enhanced database observability Observability is more than just a technical requirement—it's a strategic asset that enhances operational efficiency and economic viability. Through MongoDB's observability suite, organizations can optimize and scale system performance and fuel innovation. MongoDB is dedicated to continuously improving this suite to manage large-scale data better and meet demanding performance standards. Our commitment is reflected in our efforts to advance MongoDB's observability features, providing specific insights that deliver actionable intelligence tailored to our customers' needs. Look for the next post in this series, where we'll explore various tools and their integration, illustrated through common use cases. Sign up for MongoDB Atlas , our cloud database service, to see database observability in action. For more information, see Monitor Your Database Deployment .

May 30, 2024