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内容提要
MongoDB Atlas Stream Processing新增外部函数功能，允许直接调用AWS Lambda，从而在数据流中丰富、验证和转换数据，支持智能事件驱动应用。外部函数可同步或异步执行，适用于实时设备诊断和数据处理等场景。
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关键要点
- MongoDB Atlas Stream Processing新增外部函数功能，允许直接调用AWS Lambda。
- 外部函数可用于丰富、验证和转换数据，支持智能事件驱动应用。
- 外部函数可以同步或异步执行，适用于实时设备诊断和数据处理等场景。
- AWS Lambda是无服务器计算服务，支持多种编程语言，适合事件驱动系统。
- 在数据流中，$externalFunction阶段可以放置在管道的任何位置，允许在任意步骤注入外部逻辑。
- 同步执行模式下，管道调用Lambda函数并等待响应，结果存储在用户定义的字段中。
- 异步执行模式下，管道调用函数但不等待响应，适用于通知下游系统或触发外部工作流。
- 示例用例：太阳能设备诊断，通过外部函数实时监控和处理传感器数据。
- 创建AWS Lambda连接并实现Lambda函数以处理太阳能设备的遥测数据。
- 使用MongoDB Atlas的数据探索功能查看丰富的数据结果，支持更智能的流处理。
❓
延伸问答
MongoDB Atlas Stream Processing的外部函数功能有什么新特性？
新增外部函数功能允许直接调用AWS Lambda，从而在数据流中丰富、验证和转换数据。
外部函数在MongoDB Atlas Stream Processing中如何工作？
外部函数通过$externalFunction阶段集成外部逻辑服务，可以在管道的任何位置调用，支持同步和异步执行。
使用外部函数的同步执行模式有什么优势？
同步执行模式允许管道调用Lambda函数并等待响应，适合在处理文档前进行丰富或转换。
异步执行模式适合什么场景？
异步执行模式适合通知下游系统、触发外部工作流或将数据传递到AWS，而不阻塞管道。
可以给出一个外部函数的实际应用示例吗？
例如，太阳能设备诊断，通过外部函数实时监控和处理传感器数据，返回状态和诊断评论。
如何在MongoDB Atlas中创建AWS Lambda连接？
在Atlas的连接注册表中创建新的AWS Lambda连接，可以使用Atlas的统一AWS访问进行身份验证。
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