MongoDB 8.0問世 助企業接軌生成式AI強化市場競爭力

隨著全球經濟的快速成長，各式資料量快速暴增，NoSQL資料庫因此逐漸成為主流，其中MongoDB已成為許多企業的首選。每年的MongoDB.local活動向來是技術專業人士的學習交流平台，已成為全球最重要技術盛會之一。本屆MongoDB.local Taipei 2024於10月1日舉辦，議題涵蓋主題演講、專家面對面、分組研討會等豐富精彩活動，也吸引眾多專業人士與會，期盼從中掌握最新趨勢與技術現況。

MongoDB香港、台灣及澳門地區副總裁胡建基表示，數位轉型浪潮席捲全球，特別是亞太地區科技產業參與意願最高。近來備受關注的生成式AI，已成為企業推動數位轉型的核心，且已在客服系統、內容生成展現領域展現極大效益，讓公司享有營運靈活性、降低成本等。目前僅是AI應用的早期階段，預期會有更多元應用場景出現，而MongoDB能夠有效處理不同資料結構，加上擁有與不同架構、模型整合的靈活性，正是企業運用AI技術的最佳選擇。

MongoDB技術長Rick Houlihan指出，MongoDB開發者數據平台涵蓋文件模型和查詢API，支援全方位的數據處理技術，如OLTP（在線交易處理）、全文檢索、向量搜尋、時間序列、串流處理和即時分析。而全新問世的MongoDB 8.0，不光吞吐量提升36%，批量寫入速度加快56%，數據複製期間並發寫入速度亦提高了20%，加上業界首創的「可查詢加密」功能，可妥善保護資料安全。

台灣成功案例眾多 多家業者到場分享秘訣

MongoDB在全球市場累積了非常多的成功案例，台灣市場自然也不例外。在本屆MongoDB.local Taipei當中，眾多客戶到場分享了使用MongoDB的原因，以及幫助企業邁向成功的經驗。

「因應生成式AI浪潮，永豐銀行也在2023年舉辦Let’s Chat:GAI提案競賽。由於我們運用MongoDB Atlas推出智慧帳本的成效極佳，所以開始把該技術延伸到生成式AI應用。」永豐銀行資訊處資深專業副理楊文淵解釋：「我們在 生成式AI應用分成兩部分，永豐雲 Chat屬於內部應用，讓員工可以生成文案、文字摘要、語言翻譯協助辦公。Orbit.AI投資水晶球則是外部服務，扮演助顧客解讀市場的助手。這兩項生成式生成式AI服務都深受好評，未來會規劃更多相關應用。」

中華電信資訊技術分公司高級工程師曹漢清說，現今消費者對於電信服務的選擇愈來愈廣泛， 中華電信很早就以MongoDB取代傳統RDB資料庫。面對電信市場競爭日趨激烈，以及滿足ESG、數位韌性等目標下，我們決定以MongoDB與MongoDB Atlas打造雲地混合發展環境，建立一套高彈性資料結構，實踐提升客戶互動分析速度，同時滿足電信產品管理等關鍵應用。

滿足複雜應用場景 支撐企業發展最佳利器

創立於2013年的91APP，為零售業數位轉型的軍火庫，提供「電子商務」與「數位行銷」兩大解決方案，協助品牌客戶切入D2C（Direct to Consumer）電商市場與全通路經營，讓品牌精準觸及客群，更提升效益。隨著業績快速成長，面對客戶類型持續增加、販售產品資訊差異很大等因素下，91APP需要更靈活的schema應用方式、更靈活的I/O與Computing資源的調度能力。為滿足公司長期營運需求，最終選擇引進MongoDB。

91APP首席架構師 吳剛志指出，引進MongoDB之後，客戶能隨時調整商品schema，不光商品欄位切換能在瞬間完成，免去侷限既有資料量的多寡影響 ，且改變商品schema的過程中，營運與交易能持續進行不中斷。對開發與維運團隊來說，也能明確掌握資料的升級程度 ，可選擇在指定時間完成背景升級，對提升市場競爭力帶來很大幫助。

「隨著遊戲用戶數量快速成長，我們決定引進MongoDB Atlas全託管服務重構遊戲資料結構，為用戶提供更好的遊戲體驗。」隆中網絡資訊技術處處長Howard Liao, Ph.D.解釋：「專案導入完成之後，不僅順利提升開發效率和系統穩定性，還達成簡化維運和支援等目標，讓團隊可以專注於業務創新與成長。」

萬通教育技術總監蘇冠融說，我們主打擁有雙師制度的真人Live一對一線上家教，在線上教育市場成績相當亮眼，也一度面臨數據查詢效能不佳、複雜數據結構的處理等問題。 藉由MongoDB靈活的文檔模型、強大的查詢和聚合能力、豐富的生態系統等，能克服資料成長的挑戰，提供更好的用戶體驗。

力推多雲策略與打造生態系 滿足多元應用場景需求

MongoDB能在全球深受企業用戶肯定的關鍵，除產品本身功能強大之外，也因致力推廣多雲策略，與三大公有雲平台保有深厚合作關係，可滿足不同產業的多元需求。在生成式AI浪潮下，Google以Gemini模型推出Vertex AI Agent Builder平台，預先集結各種平台和工具，滿足開發人員建構AI虛擬服務專員和應用程式。開發人員可使用自然語言或程式碼優先方法，建立AI虛擬服務專員與應用程式，並透過一系列選項，輕鬆連結虛擬服務專員/應用程式與貴公司資料，建構及部署企業級的生成式AI服務。

Google大中華區合作夥伴架構師總監林政君指出，我們全新推出的Gemini 1.5 Pro，擁有200萬個Tokens，具備同時處理6萬多行程式碼、150萬字文字的能力。以前述基礎推出的Vertex AI Agent Builder平台，搭配MongoDB之後，可助企業迅速建構生成式AI智慧代理，讓用戶使用工具、採取行動，進而輕鬆實現目標。

朋昶數位科技技術經理蔡鈜予、SUSE解決方案架構師暨技術經理Sam Chen指出，企業在SUSE Rancher平台上，從開發到生產均可實現生成式AI與MongoDB的無縫整合，享有靈活且穩定的AI數據庫，幫助應用程式現代化。而朋昶數位科技則提供完整顧問及導入服務，並協助進行概念驗證、架構規劃，輕鬆實踐AI願景。

AWS生成式Al應用服務商務拓展資深經理楊書維說，2023年是生成式AI的概念驗證年，2024年則是廣泛應用之年。目前生成式AI已在提升客戶體驗、提升員工生產力、創造力及優化業務流程等面向，展現強大的能力與效益，吸引企業加速推展、落實。AWS不光提供企業發展生成式AI所需的基礎環境，特別是Amazon Bedrock，更是使用基礎模型建立和擴展生成式AI應用程式的最簡單方法，此全託管環境讓企業免去維運基礎架構的困擾，僅需專注於應用開發即可。特別是Amazon Bedrock原生整合MongoDB Atlas，用戶只需運用Amazon Knowledge Bases內建的進階功能，即可快速發揮到MongoDB的強大效能。

因應生成式AI浪潮MongoDB 8.0深受肯定

MongoDB能成為多數企業首選方案，在於持續創新的產品與技術。而本屆MongoDB.local Taipei 2024的第三個重點，則是因應新一代應用程式、AI應用發展需求推出的MongoDB 8.0。

MongoDB技術工程副總裁張孝威說，MongoDB 8.0新增擴充性、彈性與安全性等功能，同時特別優化開發者的用戶體驗。MongoDB 8.0可以處理更大量的時間序列數據，並且能夠以超過200%的速度更快地執行複雜的聚合操作，同時降低資源使用和成本。

MongoDB金融服務業解決方案總監潘慰游表示 ，在金融界，信用評估一直是一個關鍵的環節。然而，傳統的統計信用評分模型雖然易於理解，卻未能充分準確地評估申請者，尤其是那些信用記錄較為有限或甚至不存在的人群。

隨著人工智慧技術的不斷進步，機器學習模型為銀行和信貸機構帶來了全新的可能性。這些智能模型能夠更全面地考慮各種替代評分因素，提供更準確的預測能力，從而為信貸決策帶來革命性的改變。 然而，這些創新模型也面臨著挑戰，尤其是在評分解釋性方面。如何平衡模型的預測能力與可解釋性，是當前金融業界面臨的重要課題之一。潘慰游在環節中展示生成式AI和MongoDB如何協同合作，重新定義信用申請流程。透過更具包容性、個性化和用戶友好性的方法，助力銀行業者實現更準確、更高效的信貸決策，同時為申請者提供更多改善信用評分的機會。

MongoDB解決方案架構團隊主管張冠群表示，MongoDB 8.0 Atlas Search在RAG（Retrieval Augmented Generation）部分進行多項強化，可以提升自然語言查詢，並能處理更複雜的查詢工作。MongoDB資深解決方案架構師郭志鵬指出，MongoDB 8.0 Atlas Search能與MongoDB核心功能無縫整合，無需額外設置或管理獨立的搜尋引擎，且支援全文檢索功能，能快速從大量文本資料中找到相關結果。

MongoDB資深解決方案架構師蘇友信指出，MongoDB模型設計具備彈性模式、嵌套文件等特色，是確保MongoDB性能和可維護性等重要關鍵。

MongoDB資深顧問工程師吳明宗說，MongoDB 8.0 Relational Migrator可深入分析關係型資料庫模式，透過自動化工具將其轉移到MongoDB，進而加速應用程式的現代化。MongoDB資深諮詢工程師鄧秉泰說，MongoDB 8.0 Atlas Stream Processing可幫助開發者以更輕鬆、更有效率的方式處理即時資料流，並享有簡化開發流程等眾多優點。

隨著能與生成式AI無縫整合的MongoDB 8.0問世，企業可享有更多先進功能，以及豐富的生態系統，絕對是企業推動數位轉型、打造生成式AI架構的最佳方案。