MongoDB 用例 —— 物联网

于 2019-08-09 16:15:09 发布
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分类专栏： tech mongodb
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MongoDB在物联网(IoT)场景中发挥关键作用，处理来自各种传感器的大量多结构化数据。它提供了灵活的文档模型以适应不断变化的数据需求，能够水平扩展以应对海量数据，还支持就地分析和高级索引。通过MongoDB，企业能够实时分析传感器数据，实现从金融服务到零售等领域的创新应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

启用传感器的物品正在释放以前无法想象的海量数据。从生产线到巡逻车，再到起搏器，新的盈利点不断涌现。然而，传感器数据的价值完全取决于数据的处理方式。利用 MongoDB， 您可以构建不同以往的应用程序，以使得传感器数据更有意义。


物联网详解


在物联网世界中，所有实物资产和设备互联互通并且共享信息，让生活变得更轻松便利。以下是部分应用示例：


  • 金融服务：利用遥测传感器采样远程监控车辆性能和驾驶员行为，根据这些所得到的传感器数据指标来决定保费


  • 政府：利用来自患者的生物测定传感器数据尽早向医院发

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MongoDB 8.0已全面可用
10-17 1万+
MongoDB 8.0专为满足各种企业应用的需求而打造，助力开发团队构建创新的、以客户为中心的应用程序。
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关于MongoDB：全球领先的开发者数据平台
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一文了解MongoDB——全球领先的开发者数据平台。
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Vector Search和专用Search Nodes：现已正式发布
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Atlas Vector Search 可以充分发挥数据的潜力，无论是结构化数据还是非结构化数据，随着人工智能和大型语言模型的普及和使用率不断攀升的势头，解决关键的业务挑战。之所以能够做到这一点，是因为 Vector Search 是 MongoDB Atlas 开发者数据平台的一部分，该平台从我们灵活的文档数据模型和统一的应用程序接口开始，提供一致的体验。：利用您自己的实时数据源，将大型语言模型的推理能力提升到令人赞叹的程度，从而创建专为您的业务需求量身定制的 GenAI 应用程序。
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印闪网络：阿里云数据库MongoDB版助力金融科技出海企业降本增效
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公司业务聚焦东南亚普惠金融，常年稳居行业头部。查询性能不足：原数据库虽然也支持键值和文档数据模型，但是其查询比较依赖于精心设计的模式，以确保对主键的使用频率最优，对于复杂查询和不规则模式的支持有限，需要通过云服务商的其他服务（如Lambda或Step Functions）来完成复杂的查询逻辑。业务平滑迁移：阿里云和MongoDB原厂的联合支持，协助印闪高效实现从原数据库迁移到 MongoDB的业务代码改造，并完成数据库迁移、数据验证等工作，无缝平滑的数据库迁移对印闪前端业务未造成任何影响。
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Alan Chhabra：MongoDB AI应用程序计划(MAAP) 为客户提供价值
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CentralReach利用MongoDB的文档模型，将公司从评估到临床数据收集的各种形式的信息进行聚合，以便在数据库之上构建丰富的AI辅助解决方案。因此，能够依靠MongoDB的数据库技术，并借鉴MAAP合作伙伴网络的集体专业知识，以及MongoDB的技术专长和服务，帮助我们改善全球客户和他们负责的患者的治疗效果，这具有无法估量的价值。因此，MongoDB推出MAAP，为客户提供一套完整的AI堆栈和一系列集成的专业服务，帮助他们跟上最新的创新、发现最佳的AI用例，并确保他们的AI投资能够适应未来。
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MongoDB与阿里云庆祝合作五周年，展望AI赋能新未来
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12月3日，在印尼举行的阿里云合作伙伴大会2024上，MongoDB荣膺阿里云“2024技术创新成就奖”，该奖项旨在表彰与阿里云保持长期稳定合作，通过深度技术融合，在产品技术创新、行业区域深耕等领域取得卓越成就的伙伴。自2019年建立战略合作伙伴关系以来，MongoDB与阿里云已携手走过五年，成果斐然。面对AI时代的机遇与挑战，我们将进一步深化合作，通过MongoDB最新创新成果与阿里云瑶池Data+AI驱动的数据管理系统强强结合，充分挖掘和释放云数据库的潜能，为用户创造更多价值，迎接AI时代的无限可能。
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MongoDB深化与微软的合作，新增人工智能和数据分析集成和微软 Azure Arc支持
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微软Fabric中Open Mirroring和MongoDB Atlas现已可以实现近实时的连接，让MongoDB Atlas和微软 Fabric中OneLake的数据保持同步，从而生成分析、基于AI的预测和业务智能的近实时报告。首先，需要构建由检索增强生成 (RAG) 技术驱动的应用程序的客户，现在可以选择MongoDB Atlas作为微软Azure AI Foundry中的向量存储，将MongoDB Atlas的向量功能与微软Azure和Azure Open AI的生成式AI工具和服务相结合；
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网易游戏分享游戏场景中MongoDB运行和分析实践
12-12 916
这是一个既要又要的选择。游戏存在不同场景下大量的全量更新和增量更新行为，游戏中包括玩家信息、游戏状态、物品信息等在内的数据结构会频繁发生变化，与此同时，优化占比大的字段还可能带来工作负载的更新。在一些特定的游戏场景中，历史榜单会保存所有场次的数据，周期性活动的副本战斗需要结算，单一玩家的数据玩法会不断叠加，玩家的装备属性也会越来越复杂……在竞争激烈的游戏市场中，一个优秀的数据库产品无疑能为游戏的开发和后期的运营奠定良好的基础。随着游戏行业的不断发展，游戏数据的规模和复杂性也在不断增加。
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阿里云数据库MongoDB版助力极致游戏高效开发
12-12 1158
命运圣契》是极致互动寄予厚望的产品，无论是老用户邀测、压力测试、全平台首发还是上线运营的各阶段，对数据库的资源需求是不同的，尤其是大型节假日高峰期，需要支撑几十万人同时在线，而且在初期需要对游戏玩家做分区分服，以及到后期的合服。回顾与阿里云MongoDB的合作历程，极致互动成都研发中心技术经理汪兴表示，无论在功能还是性能上，阿里云数据库MongoDB版都很好地契合了游戏的业务场景，带给极致互动的不只是研发迭代效率的提升，同时还有运维价值。MongoDB帮助《命运圣契》落地丰富多彩的游戏世界。
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阿里云数据库MongoDB版助力信也科技 打造互联网金融企业样板
12-12 451
MongoDB的分布式架构特点，结合阿里云的云原生架构，提供了高扩展性，方便提高存储容量，适应数据不断增长的变化情况，这对于每天需要处理大量数据的信也科技来说至关重要。风控系统需要处理的特征类字段增多，每行数据的字段组合可能各不相同，这导致在传统数据库中进行字段的增加或删除时，往往会遇到锁表的问题，影响数据库的并发处理能力。“我们的风控系统引入阿里云数据库MongoDB版后，解决了特征类字段灵活加减的问题，大大提高了开发效率，极大的提升了业务用户体验，获得了非常好的效果。
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MongoDB Atlas与YoMio.AI近乎完美适配:推理更快速、查询更灵活、场景更丰富
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YoMio.AI 凭借MongoDB存储二进制文件的能力，多语言全文搜索，以及丰富的开箱即用功能等，简化应用现代化过程，缩短迁移时间，更快适应市场需求，完成产品迭代更新。
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生成式 AI 与向量搜索如何扩大零售运营：巨大潜力尚待挖掘
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探讨生成式 AI 和向量搜索如何帮助零售商克服运营中的低效和障碍，凭借MongoDB 灵活的文档模型，快速搜索高维向量空间，实现 AI 驱动的自动化增长。
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使用 MongoDB 构建 AI：利用实时客户数据优化产品生命周期
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Zelta，Crewmate和Ada三家企业，凭借MongoDB灵活可轻松扩展的文档数据模型和出色的性能，减少对单一供应商的依赖性，利用AI技术优化产品研发，提升服务水平。
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简道云搭载阿里云MongoDB数据库，帮助数以万计企业重构业务系统
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简道云选择MongoDB数据库为其提供关键技术支持，凭借强大的分片集群方案，灵活的数据模型和共创生态等快速迭代的优势，助力软件开发数据管理，实现降本增效。
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小川科技携手阿里云数据库MongoDB：数据赋能企业构建年轻娱乐生态
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小川科技选择MongoDB作为数据存储的核心解决方案，凭借其强大的可扩展性、高可用性以及对复杂数据结构的原生支持，为小川科技的业务发展提供坚实的技术支撑。
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使用 MongoDB 构建 AI：通过智能助手和代理大幅提升工作效率和生产力
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基于阿里云数据库MongoDB版，微财数科“又快又稳”服务超7000万客户
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微财数科选择阿里云MongoDB数据库，利用其数据分片和复制的能力，实时数据处理和分析，保障数据的安全和合规性以及数据迁移同步的一致性，提高业务运营效率和客户服务能力。
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9.19 MongoDB与你相约2024云栖大会，此次大会将设置人工智能+、计算、前沿应用三大主题馆，全景式呈现展示AI时代云计算最新技术形态与产品进展，诚邀您的报名参与！
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Gradient Accelerator Block借助MongoDB支持结构化数据、文本搜索和向量搜索等优势，显著提升系统的性能与开发速度，轻松存储和检索企业专有数据，实时支持AI模型生成结果，实现高效、低成本的AI解决方案。
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