MongoDB 8.0问世 助企业接轨生成式AI强化市场竞争力

随着全球经济的快速成长，各式数据量快速暴增，NoSQL数据库因此逐渐成为主流，其中MongoDB已成为许多企业的首选。每年的MongoDB.local活动向来是技术专业人士的学习交流平台，已成为全球最重要技术盛会之一。本届MongoDB.local Taipei 2024于10月1日举办，议题涵盖主题演讲、专家面对面、分组研讨会等丰富精彩活动，也吸引众多专业人士与会，期盼从中掌握最新趋势与技术现况。

MongoDB香港、台湾及澳门地区副总裁胡建基表示，数码转型浪潮席卷全球，特别是亚太地区科技产业参与意愿最高。近来备受关注的生成式AI，已成为企业推动数码转型的核心，且已在客服系统、内容生成展现领域展现极大效益，让公司享有营运灵活性、降低成本等。目前仅是AI应用的早期阶段，预期会有更多元应用场景出现，而MongoDB能够有效处理不同数据结构，加上拥有与不同架构、模型整合的灵活性，正是企业运用AI技术的最佳选择。

MongoDB技术长Rick Houlihan指出，MongoDB开发者数据平台涵盖文件模型和查询API，支持全方位的数据处理技术，如OLTP（在线交易处理）、全文检索、矢量查找、时间序列、串流处理和实时分析。而全新问世的MongoDB 8.0，不光吞吐量提升36%，批量写入速度加快56%，数据复制期间并发写入速度亦提高了20%，加上业界首创的「可查询加密」功能，可妥善保护数据安全。

台湾成功案例众多 多家业者到场分享秘诀

MongoDB在全球市场累积了非常多的成功案例，台湾市场自然也不例外。在本届MongoDB.local Taipei当中，众多客户到场分享了使用MongoDB的原因，以及帮助企业迈向成功的经验。

「因应生成式AI浪潮，永丰银行也在2023年举办Let’s Chat:GAI提案竞赛。由于我们运用MongoDB Atlas推出智能帐本的成效极佳，所以开始把该技术延伸到生成式AI应用。」永丰银行信息处资深专业副理杨文渊解释：「我们在 生成式AI应用分成两部分，永丰云 Chat属于内部应用，让员工可以生成文案、文字摘要、语言翻译协助办公。Orbit.AI投资水晶球则是外部服务，扮演助顾客解读市场的助手。这两项生成式生成式AI服务都深受好评，未来会规划更多相关应用。」

中华电信信息技术分公司高级工程师曹汉清说，现今消费者对于电信服务的选择愈来愈广泛， 中华电信很早就以MongoDB取代传统RDB数据库。面对电信市场竞争日趋激烈，以及满足ESG、数码韧性等目标下，我们决定以MongoDB与MongoDB Atlas打造云地混合发展环境，建立一套高弹性数据结构，实践提升客户互动分析速度，同时满足电信产品管理等关键应用。

满足复杂应用场景 支撑企业发展最佳利器

创立于2013年的91APP，为零售业数码转型的军火库，提供「电子商务」与「数码行销」两大解决方案，协助品牌客户切入D2C（Direct to Consumer）电商市场与全代理经营，让品牌精准触及客群，更提升效益。随着业绩快速成长，面对客户类型持续增加、贩售产品信息差异很大等因素下，91APP需要更灵活的schema应用方式、更灵活的I/O与Computing资源的调度能力。为满足公司长期营运需求，最终选择引进MongoDB。

91APP首席架构师 吴刚志指出，引进MongoDB之后，客户能随时调整商品schema，不光商品栏位切换能在瞬间完成，免去局限既有数据量的多寡影响 ，且改变商品schema的过程中，营运与交易能持续进行不中断。对开发与维运团队来说，也能明确掌握数据的升级程度 ，可选择在指定时间完成背景升级，对提升市场竞争力带来很大帮助。

「随着游戏用户数量快速成长，我们决定引进MongoDB Atlas全托管服务重构游戏数据结构，为用户提供更好的游戏体验。」隆中网络信息技术处处长Howard Liao, Ph.D.解释：「专案导入完成之后，不仅顺利提升开发效率和系统稳定性，还达成简化维运和支持等目标，让团队可以专注于业务创新与成长。」

万通教育技术总监苏冠融说，我们主打拥有双师制度的真人Live一对一在线家教，在在线教育市场成绩相当亮眼，也一度面临数据查询效能不佳、复杂数据结构的处理等问题。 藉由MongoDB灵活的文档模型、强大的查询和聚合能力、丰富的生态系统等，能克服数据成长的挑战，提供更好的用户体验。

力推多云策略与打造生态系 满足多元应用场景需求

MongoDB能在全球深受企业用户肯定的关键，除产品本身功能强大之外，也因致力推广多云策略，与三大公有云平台保有深厚合作关系，可满足不同产业的多元需求。在生成式AI浪潮下，Google以Gemini模型推出Vertex AI Agent Builder平台，预先集结各种平台和工具，满足开发人员建构AI虚拟服务专员和应用程序。开发人员可使用自然语言或程序码优先方法，建立AI虚拟服务专员与应用程序，并透过一系列选项，轻松连结虚拟服务专员/应用程序与贵公司数据，建构及部署企业级的生成式AI服务。

Google大中华区合作夥伴架构师总监林政君指出，我们全新推出的Gemini 1.5 Pro，拥有200万个Tokens，具备同时处理6万多行程序码、150万字文字的能力。以前述基础推出的Vertex AI Agent Builder平台，搭配MongoDB之后，可助企业迅速建构生成式AI智能代理，让用户使用工具、采取移动，进而轻松实现目标。

朋昶数码科技技术经理蔡鈜予、SUSE解决方案架构师暨技术经理Sam Chen指出，企业在SUSE Rancher平台上，从开发到生产均可实现生成式AI与MongoDB的无缝整合，享有灵活且稳定的AI数据库，帮助应用程序现代化。而朋昶数码科技则提供完整顾问及导入服务，并协助进行概念验证、架构规划，轻松实践AI愿景。

AWS生成式Al应用服务商务拓展资深经理杨书维说，2023年是生成式AI的概念验证年，2024年则是广泛应用之年。目前生成式AI已在提升客户体验、提升员工生产力、创造力及优化业务流程等面向，展现强大的能力与效益，吸引企业加速推展、落实。AWS不光提供企业发展生成式AI所需的基础环境，特别是Amazon Bedrock，更是使用基础模型建立和扩展生成式AI应用程序的最简单方法，此全托管环境让企业免去维运基础架构的困扰，仅需专注于应用开发即可。特别是Amazon Bedrock原生整合MongoDB Atlas，用户只需运用Amazon Knowledge Bases内建的进阶功能，即可快速发挥到MongoDB的强大效能。

因应生成式AI浪潮MongoDB 8.0深受肯定

MongoDB能成为多数企业首选方案，在于持续创新的产品与技术。而本届MongoDB.local Taipei 2024的第三个重点，则是因应新一代应用程序、AI应用发展需求推出的MongoDB 8.0。

MongoDB技术工程副总裁张孝威说，MongoDB 8.0新增扩充性、弹性与安全性等功能，同时特别优化开发者的用户体验。MongoDB 8.0可以处理更大量的时间序列数据，并且能够以超过200%的速度更快地执行复杂的聚合操作，同时降低资源使用和成本。

MongoDB金融服务业解决方案总监潘慰游表示 ，在金融界，信用评估一直是一个关键的环节。然而，传统的统计信用评分模型虽然易于理解，却未能充分准确地评估申请者，尤其是那些信用记录较为有限或甚至不存在的人群。

随着人工智能技术的不断进步，机器学习模型为银行和信贷机构带来了全新的可能性。这些智能模型能够更全面地考虑各种替代评分因素，提供更准确的预测能力，从而为信贷决策带来革命性的改变。 然而，这些创新模型也面临着挑战，尤其是在评分解释性方面。如何平衡模型的预测能力与可解释性，是当前金融业界面临的重要课题之一。潘慰游在环节中展示生成式AI和MongoDB如何协同合作，重新定义信用申请流程。透过更具包容性、个性化和用户友好性的方法，助力银行业者实现更准确、更高效的信贷决策，同时为申请者提供更多改善信用评分的机会。

MongoDB解决方案架构团队主管张冠群表示，MongoDB 8.0 Atlas Search在RAG（Retrieval Augmented Generation）部分进行多项强化，可以提升自然语言查询，并能处理更复杂的查询工作。MongoDB资深解决方案架构师郭志鹏指出，MongoDB 8.0 Atlas Search能与MongoDB核心功能无缝整合，无需额外设置或管理独立的查找引擎，且支持全文检索功能，能快速从大量文本数据中找到相关结果。

MongoDB资深解决方案架构师苏友信指出，MongoDB模型设计具备弹性模式、嵌套文件等特色，是确保MongoDB性能和可维护性等重要关键。

MongoDB资深顾问工程师吴明宗说，MongoDB 8.0 Relational Migrator可深入分析关系型数据库模式，透过自动化工具将其转移到MongoDB，进而加速应用程序的现代化。MongoDB资深谘询工程师邓秉泰说，MongoDB 8.0 Atlas Stream Processing可帮助开发者以更轻松、更有效率的方式处理实时数据流，并享有简化开发流程等众多优点。

随着能与生成式AI无缝整合的MongoDB 8.0问世，企业可享有更多先进功能，以及丰富的生态系统，绝对是企业推动数码转型、打造生成式AI架构的最佳方案。