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Overview di MongoDB

by stefano-dindo

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Introduzione generale di che cos'è MongoDB e quali sono i benefici che può introdurre in ambito aziendale per migliorare processi aziendali e performances.

MongoDB è uno degli elementi tecnologici necessari per costruire le basi dell'internet delle cose e Big Data in ambito aziendale.
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  • 1.{Data: “12 Giugno 2014”, Ore: “14:00” Location: “Datacenter Telecom Via settima strada 22, 35129 Padova”}
  • 2. Problema: crescita di dati
  • 3. Problema: crescita dei devices connessi
  • 4. È una soluzione al problema della quantità di informazioni: è un sistema che si adatta meglio alla crescita consistente delle dimensioni degli archivi, elaborandoli in poco tempoCos’è MongoDB ?
  • 5. Valore di MongoDB Strumento per l’innovazione di nuove app Migliore esperienza utente Time to market più veloce Riduzione del TCO
  • 6. Ottimizzazione dei costi Ottimizzazione in fase di sviluppo! • Più facile da usare • Sviluppo rapido • Minori costi di mantenimento • Nessun upfront di licenze ! Hardware saving! • Storage interno ( No SAN ) • Scale Out not Up • Non sono richieste specifiche server particolari ! Dev. and Admin Compute – Scale-Up Servers Storage - SAN Dev. and Admin Compute – Scale-Up Servers Storage - SAN
  • 7. Agilità & Flessibilità! • Evoluzione semplice del modello di dati • Adattamento e cambi rapidi sulla struttura dati Rappresentazione dati intuitiva e naturale! • Sviluppatori sono più produttivi • Le applicazioni risultano più semplici da gestire Riduzione di operazioni di join e disk seek! • La programmazione è più semplice • Maggiori performance Benefici del modello a documenti
  • 8. Struttura più semplice
  • 9. { ! _id: ‘Objectid(“4b2b9…”)’,! first_name: ‘Paul’,! surname: ‘Miller’,! city: ‘London’,! location: [45.123,47.232],! cars: [ ! { model: ‘Bentley’,! year: 1973,! value: 100000, … },! { model: ‘Rolls Royce’,! year: 1965,! value: 330000, … }! ]! }! MongoDB: Modello a Documenti Database tradizionali: all’aumentare dei dati 
 diventano complessi e poco performanti MongoDB: agile, organizzazione dei dati facile ed intuitiva e molto performante.
  • 10. Con MongoDB un modello di sviluppo più veloce
  • 11. Alcuni casi studio
  • 12. 43 Uses MongoDB to power enterprise social networking platform Case Study Problem Why MongoDB Results •  Complex SQL queries, highly normalized schema not aligned with new data types •  Poor performance •  Lack of horizontal scalability •  Dynamic schemas using JSON •  Ability to handle complex data while maintaining high performance •  Social network analytics with lightweight MapReduce •  Flexibility to roll out new social features quickly •  Sped up reads from 30 seconds to tens of milliseconds •  Dramatically increased write performance
  • 13. 56 Serves variety of content and user services on multiple platforms to 7M web and mobile users Case Study Problem Why MongoDB Results •  MySQL reached scale ceiling – could not cope with performance and scalability demands •  Metadata management too challenging with relational model •  Hard to integrate external data sources •  Unrivaled performance •  Simple scalability and high availability •  Intuitive mapping •  Eliminated 6B+ rows of attributes – instead creates single document per user / piece of content •  Supports 115,000+ queries per second •  Saved £2M+ over 3 yrs. •  “Lead time for new implementations is cut massively” •  MongoDB is default choice for all new projects
  • 14. 53 Runs unified data store serving hundreds of diverse web properties on MongoDB Case Study Problem Why MongoDB Results •  Hundreds of diverse web properties built on Java-based CMS •  Rich documents forced into ill-suited model •  Adding new data types, tables to RDBMS killed read performance •  Flexible schema •  Rich querying and support for secondary index support •  Easy to manage replication and scaling •  Developers can focus on end-user features instead of back-end storage •  Simplified day-to-day operations •  Simple to add new brands, content types, etc. to platform
  • 15. 47 Powers content-serving web platform on MongoDB to deliver dynamic data to users Case Study Problem Why MongoDB Results •  Static web content •  Siloed data stores, disparate technologies •  Unable to aggregate and integrate data for dynamic content •  Support for agile development •  Easy to use and maintain •  Low subscription and HW costs •  Ability to serve dynamic content •  Decreased TCO •  Replaced multiple technologies with single MongoDB database
  • 16. 48 Stores user and location-based data in MongoDB for social networking mobile app Case Study Problem Why MongoDB Results •  Relational architecture could not scale •  Check-in data growth hit single-node capacity ceiling •  Significant work to build custom sharding layer •  Auto-sharding to scale high-traffic and fast- growing application •  Geo-indexing for easy querying of location- based data •  Simple data model •  Focus engineering on building mobile app vs. back-end •  Scale efficiently with limited resources •  Increased developer productivity
  • 17. 7,000,000+ MongoDB Downloads 150,000+ Online Education Registrants 25,000+ MongoDB User Group Members 25,000+ MongoDB Days Attendees 20,000+ MongoDB Management Service (MMS) Users
  • 18. {Data: “12 Giugno 2014”, Ore: “14:00” Location: “Datacenter Telecom Via settima strada 22, 35129 Padova”} ISCRIVITI SUBITO
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