2017 MongoDB 中国开发者大会总结

1、可视化组件（charts）：
应该是集成开源的JS图形化组件，如amCharts等（注：普通无竞争力）

2、后端即服务：
不是很理解这个和SOA有什么区别，大意是后端的服务是个统一的接口，可适应web端、移动端等。（注：普通无竞争力）

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参考网上的比较

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3、Stitch：
主推的功能，大意是集成主流社交平台的消息通道。
其中一个功能是支持twilio，即能连接短信接收服务等。

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4、AI平台：
是说，如果要AI平台，可以基于MongoDB的数据库来做。
用stackoverflow来举例，具体原因没讲。
（应该是AI平台要分析很多非结构化的数据，而MongoDB作为Nosql里最大的产品自然使用率最高来，算是有竞争力的一个功能）

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5、Ops Manager：
是MongnoDB的监控功能，应该是优化来一些功能，没什么好说的了。

6、太保案例：
其中提到使用到的几点技术。
6.1、工具的开源转型，如何抉择开源工具；（注：通用方法论）

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6.2、基础架构的平台要以微服务驱动；（注：通用方法论）

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6.3、技术也需要转型，以运维举例需要更快更便利敏捷的运维。（注：通用方法论）

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6.4、使用MongoDB的分片技术支持高校的云盘。（注：应该也算通用方法论，这个分片技术下面有详解）

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7、docker
讲了一些docker部署服务的好处，和怎么在docker上部署MongoDB...(注：讲的docker部署的好处不是mongodb的好处，支持docker部署是应该的好不)

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8、多活架构：
讲了复制，自我恢复，分片，快照，吐槽golden gate等。
传统的是主从备份等，这里讲的多活是用更多低成本的服务器来做更多的备份，这里的备份是按矩阵划分的非完整备份等。（注：是个集群的解决方案，可通用，不是很理解MongoDB怎么轻松实现多活，也没看到有自助多活的组件等）

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9、BI连接器：
说有很多的数据存储在mongodb上，然后可支持scale等数据处理工具等。
如果一个在mongodb上的原始数据想被拿来做图形化展示，需要通过ETL工具做很复杂的过程。
然后解释BI连接器怎么快速达到这个效果。
其实这个BI连接器就是个语义解释器，把一个查询关系型数据库的标准sql转变为查询nosql的语法。这个算是连接结构化和非结构化数据的利器吧。

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10、性能优化（初级）
11、物联网（mean stack,不同设备的不同结构数据，吐槽oracle mysql，分片解决全网互联）
主要说，各种电子设备的数据不能在同一个结构化表对象中，mongodb的不同结构数据存取就很适合这样的场景。

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12、2017全球大会要点：
主要就看到里面讲的一个R语言集成的例子。应该是其他语言都可以，比如python等。

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13、产品发展路线（开发，上线，洞察...）
基本属于完善，没有看到一些亮点。

时间有限，写的一个简单的总结，后续有时间再完善...