{Data: “12 Giugno 2014”, Ore: “14:00”
Location: “Datacenter Telecom Via settima strada 22, 35129 Padova”}
Problema: crescita di dati
Problema: crescita dei devices connessi
È una soluzione al problema della quantità di
informazioni: è un sistema che si adatta meglio
alla crescita consistente de...
Valore di MongoDB
Strumento per
l’innovazione di nuove app
Migliore esperienza
utente
Time to market più
veloce
Riduzione ...
Ottimizzazione dei costi
Ottimizzazione in fase di sviluppo!
• Più facile da usare
• Sviluppo rapido
• Minori costi di man...
Agilità & Flessibilità!
• Evoluzione semplice del modello di dati
• Adattamento e cambi rapidi sulla struttura dati
Rappre...
Struttura più semplice
{ !
_id: ‘Objectid(“4b2b9…”)’,!
first_name: ‘Paul’,!
surname: ‘Miller’,!
city: ‘London’,!
location: [45.123,47.232],!
cars...
Con MongoDB un modello di sviluppo più veloce
Alcuni casi studio
43
Uses MongoDB to power enterprise social
networking platform
Case Study
Problem Why MongoDB Results
•  Complex SQL queri...
56
Serves variety of content and user services on
multiple platforms to 7M web and mobile users
Case Study
Problem Why Mon...
53
Runs unified data store serving hundreds of
diverse web properties on MongoDB
Case Study
Problem Why MongoDB Results
• ...
47
Powers content-serving web platform on MongoDB
to deliver dynamic data to users
Case Study
Problem Why MongoDB Results
...
48
Stores user and location-based data in MongoDB
for social networking mobile app
Case Study
Problem Why MongoDB Results
...
7,000,000+
MongoDB Downloads
150,000+
Online Education Registrants
25,000+
MongoDB User Group Members
25,000+
MongoDB Days...
{Data: “12 Giugno 2014”, Ore: “14:00”
Location: “Datacenter Telecom Via settima strada 22, 35129 Padova”}
ISCRIVITI SUBITO
Overview di MongoDB
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×

Overview di MongoDB

657

Published on

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.

Published in: Data & Analytics
0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total Views
657
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
2
Actions
Shares
0
Downloads
4
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Overview di MongoDB

  1. 1. {Data: “12 Giugno 2014”, Ore: “14:00” Location: “Datacenter Telecom Via settima strada 22, 35129 Padova”}
  2. 2. Problema: crescita di dati
  3. 3. Problema: crescita dei devices connessi
  4. 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 tempo Cos’è MongoDB ?
  5. 5. Valore di MongoDB Strumento per l’innovazione di nuove app Migliore esperienza utente Time to market più veloce Riduzione del TCO
  6. 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. 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. 8. Struttura più semplice
  9. 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. 10. Con MongoDB un modello di sviluppo più veloce
  11. 11. Alcuni casi studio
  12. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 18. {Data: “12 Giugno 2014”, Ore: “14:00” Location: “Datacenter Telecom Via settima strada 22, 35129 Padova”} ISCRIVITI SUBITO
  1. A particular slide catching your eye?

    Clipping is a handy way to collect important slides you want to go back to later.

×