Debezium 3.7.0.CR1 Released

Pages in Grok Bot, clearly explained:

...covered with a full hands-on video demo.

AI Search for Agents: Announcing Automated Embedding in MongoDB Atlas

See how Automated Embedding in MongoDB Vector Search solves the hardest problems in AI search for agents.

The strangler fig pattern: modernizing without a big-bang rewrite

The strangler fig pattern hiện đại hóa hệ thống legacy bằng cách thay thế từng phần nhỏ thay vì viết lại toàn bộ cùng lúc. Bài gốc chỉ ra vấn đề về quyền sở hữu dữ liệu trong giai đoạn chồng chéo, chi phí vận hành song song hai hệ thống, và lý do các dự án migration thường bị ì tại giai đoạn cuối. Những con số cụ thể về chi phí và timeline không được đề cập trong tài liệu tham khảo. Lập trình viên nên đọc bài gốc để hiểu rõ các rủi ro thực tế và chiến lược xử lý khi áp dụng pattern này vào dự án.

Bài này giúp lập trình viên hiểu thách thức thực tế khi áp dụng Strangler Fig pattern, đặc biệt là vấn đề sở hữu dữ liệu và chi phí vận hành hệ thống song song.

Why Actionable Banking Is the Critical Stepping Stone to Full Autonomy

Learn how actionable banking turns customer events into proactive, human-approved offers. The first step toward autonomous banking, built on MongoDB Atlas.

Introducing the MongoDB Vercel AI SDK Integration: Persistent Memory for AI Applications

This integration enables MongoDB to serve as the persistent memory layer for AI applications and agents built with Vercel’s AI SDK.

Your Business, Always Current. Streamhouse - The Data Architecture for the Age of AI.

To make accurate decisions at machine speed, we need to maintain the state of the business as it changes. It needs to be always current, decentralized across systems that already run the business, and dependable for software to act on it. The architecture that makes this possible is the Streamhouse.

How to Synchronize Read and Write Databases in a CQRS Architecture

Bối cảnh là một hệ thống đặt phòng khách sạn cần mở rộng khả năng tra cứu nhanh nên áp dụng mô hình CQRS với MongoDB làm cơ sở dữ liệu đọc và PostgreSQL làm cơ sở dữ liệu ghi. Nguyên nhân kỹ thuật là việc tách riêng cơ sở dữ liệu đọc và ghi khiến dữ liệu trên MongoDB chỉ được cập nhật từ PostgreSQL theo cách bất đồng bộ, dẫn đến trễ thời gian giữa hai kho lưu trữ. Hệ quả là nếu không có cơ chế điều chỉnh, thông tin phòng có thể trở nên cũ, ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng và độ tin cậy của kết quả tra cứu. Để giảm thiểu drift, dự án sử dụng các cập nhật bất đồng bộ định kỳ kết hợp với việc xây dựng lại batch toàn bộ MongoDB theo lịch, giúp duy trì sự cân bằng giữa tốc độ và tính nhất quán. Điều đáng học là trong kiến trúc CQRS, việc kết hợp cơ chế sao chép async và các quy trình tái tạo batch là cách hiệu quả để kiểm soát độ trễ dữ liệu mà không hy sinh hiệu suất tìm kiếm.

Bài viết hướng dẫn giải pháp đồng bộ hóa dữ liệu giữa hai hệ quản trị cơ sở dữ liệu khác nhau trong kiến trúc CQRS giúp tối ưu hiệu năng và đảm bảo tính nhất quán.

DumboDB: Now with More Mongo!

MongoDB and Git had a baby, and it's named Dumbo. This week we are rolling out a bunch of new features to increase our compatibility with Mongo!