CosmosDB obtiene elasticidad

Microsoft ha anunciado que Cosmos DB, su base de datos multimodelo distribuida, se está mejorando con más elasticidad y compatibilidad con la búsqueda de vectores para MongoDB.

Cosmos DB es un servicio de base de datos multimodelo distribuido globalmente que le permite escalar el rendimiento y el almacenamiento de forma independiente en cualquier número de regiones geográficas de Azure. Indexa todos los datos, y el servicio multimodelo admite modelos de datos de documentos, valores clave, gráficos y familias de columnas. Cosmos DB tiene API compatibles con cables para MongoDB, Apache Cassandra y Apache Gremlin, junto con un dialecto SQL nativo.

La elasticidad se mejora con la capacidad Burst, que utiliza la capacidad de rendimiento inactiva de una base de datos o un contenedor para gestionar los picos de tráfico. El equipo de Cosmos DB dice que las bases de datos y los contenedores que usan el rendimiento aprovisionado estándar se pueden configurar para usar capacidad de ráfaga y podrán mantener el rendimiento durante ráfagas cortas, cuando las solicitudes superan el límite de rendimiento. Esto brinda a los clientes un colchón temporal si se han aprovisionado de manera insuficiente.

Otra mejora relacionada con el rendimiento es la compatibilidad con claves de partición jerárquicas. Esto permite utilizar hasta tres claves de partición en lugar de una para mejorar la distribución de datos y lograr una mayor escala.

También se anunció una vista previa en Build of Materialized Views para Azure Cosmos DB para NoSQL. Esto permite a los usuarios crear y mantener vistas secundarias de sus datos en contenedores que se utilizan para atender consultas que serían demasiado costosas para atender con un contenedor existente. Las vistas materializadas se pueden usar para crear y mantener datos entre dos contenedores, lo que permite que ambos funcionen de manera eficiente, optimizando costos y ahorrando tiempo.

La búsqueda vectorial en Azure Cosmos DB para MongoDB vCore también se anunció en Build. Esto permite a los clientes integrar aplicaciones basadas en IA, incluidas las creadas en Azure OpenAI, con sus datos almacenados en Azure Cosmos DB, y almacenar y trabajar con datos vectoriales de alta dimensión directamente en Azure Cosmos DB para MongoDB vCore. Esta función debería reducir la necesidad de transferir datos a alternativas más caras para la búsqueda de vectores.

Prueba gratuita de Azure Cosmos DB

Cosmos DB fortalece la base de datos Azure de Microsoft

Azure Cosmos DB obtiene múltiples maestros

Para estar informado sobre nuevos artículos sobre I Programmer, suscríbase a nuestro boletín semanal, suscríbase a la fuente RSS y síganos en Twitter, Facebook o Linkedin.

Esta distribución de Fedora precargada con funciones de Python es perfecta para enseñar Python en el aula y también tiene mucho que ofrecer a los desarrolladores.

Google ha anunciado una herramienta para personalizar los modelos de aprendizaje automático (ML) existentes para trabajar con sus datos y aplicaciones. MediaPipe Model Maker ofrece una alternativa más rápida para construir y entrenar [ ... ]

Hacer un comentario o ver comentarios existentes usando Disqus

o envíe su comentario por correo electrónico a: [email protected]