MongoDB
Cloud-Datenbankplattform für Entwickler, Unternehmen und regulierte Workloads.
Die verfügbaren Informationen unterscheiden sich je nach Unternehmen und Quelle.
Profil-Datensatz aktualisiert:
Unternehmensdaten
- Offizieller Name
- MongoDB, Inc.
- Einheitentyp
- COMPANY
- Gegründet
- 2007
- Hauptsitz
- 1633 Broadway, 38th Floor, New York, NY 10019
- Unternehmensgröße
- >5,000
- Marktrolle
- B2B SaaS Provider
- Börsenkürzel
- MDB
- Offizielle Website
- mongodb.com
Was MongoDB macht
MongoDB nutzt ein Open-Core-Infrastruktur-Softwaremodell, das durch eine kommerzielle Cloud-Plattform ergänzt wird. Das Unternehmen schafft Mehrwert durch eine entwicklerfreundliche Dokumentendatenbank mit automatisiertem Betrieb, Multi-Cloud-Bereitstellung, Such- und Vektorkapazitäten sowie Migrations-Tools, was die Komplexität der Infrastruktur für Anwendungsteams reduziert. Die Umsatzgenerierung erfolgt über wiederkehrende Cloud-Nutzungsgebühren für Atlas, Enterprise-Abonnements für selbstverwaltete Implementierungen sowie zugehörige Support- und kommerzielle Verträge.
Einordnung und Abgrenzung
Dies ist das börsennotierte Datenbank-Softwareunternehmen und nicht nur das Open-Source-Projekt oder ein Datenbankprodukt eines Hyperscalers; das Unternehmen konkurriert mit Cloud-Datenbanken und nicht direkt mit AdTech-, MarTech- oder Medienplattformen.
Strategische Einordnung
KI-gestützte Einordnung aus der bestehenden Unternehmensrecherche; Interpretation und belegte Fakten sind zu unterscheiden.
MongoDB, Inc. ist ein börsennotiertes Softwareunternehmen, das Datenbankinfrastruktur für die moderne Anwendungsentwicklung bereitstellt. Das Kerngeschäft basiert auf MongoDB Atlas, einer verwalteten Multi-Cloud-Datenbankplattform, die über AWS, Microsoft Azure und Google Cloud bereitgestellt wird, ergänzt durch selbstverwaltete Enterprise-Software und eine kostenfreie Community-Edition. Das Unternehmen bedient Entwickler, Datenbankadministratoren, Data Engineers, IT-Teams in Unternehmen sowie Organisationen des öffentlichen Sektors, die eine skalierbare Dateninfrastruktur für ihre Anwendungen benötigen. MongoDB generiert Umsätze primär über ein nutzungsbasiertes Verbrauchsmodell mit Atlas in der Cloud sowie durch Abonnement-Lizenzen inklusive Support für selbstverwaltete Enterprise-Bereitstellungen. Die kostenlose Community-Edition und die Einstiegsstufen fördern die breite Akzeptanz, während kommerzielle Tools wie Compass und Migrationssoftware dazu beitragen, die Nutzung durch Entwickler in standardisierte Unternehmenslösungen und größere Produktions-Workloads zu überführen.
Unternehmens-Newsbriefing
Briefing aktualisiert:
MongoDB baut seine Atlas-Plattform weiter aus und führt Atlas App Connections für den sicheren Zugriff auf KI-Coding-Tools ein sowie erweiterte Voyage-AI-Funktionen und Suchfunktionen für On-Premises- und Private-Cloud-Umgebungen. Darüber hinaus wurde MongoDB als unterstützte Datenquelle in den neuen Data Agent von OpenAI für ChatGPT Work integriert, wodurch Geschäftskunden Unternehmensdaten per natürlicher Sprache abfragen und analysieren können.
Geschäftsmodell und Monetarisierung
MongoDB monetarisiert über ein hybrides Open-Core- und Cloud-Softwaremodell. Atlas nutzt eine verbrauchsbasierte Preisgestaltung, die kostenlose Einstiegsstufen sowie kostenpflichtige Tarife für Rechenleistung, Speicher, Durchsatz und Cluster mit höherer Kapazität umfasst. Enterprise Advanced wird über Abonnement-Lizenzen und kommerziellen Support für selbstverwaltete Setups vertrieben. Die Community Edition ist kostenlos und dient als Marketing- und Adoptionskanal, während zusätzliche Umsätze durch Enterprise-Rahmenverträge, Support und Migrations-Tools für den Produktionsbetrieb erzielt werden.
- Verwaltete Cloud-Plattform Atlas
- Nutzungsbasierter SaaS-Verbrauch
- Selbstverwaltete Software Enterprise Advanced
- Abonnement-Lizenzierung inklusive Support
- Regierungskonforme Bereitstellungen
- Unternehmensvertrag / Compliant SaaS
- Community Edition
- Kostenloser Adoption-Funnel
- Zusatztools und Services
- Kommerzieller Support und Enablement
Produkte und Fähigkeiten
Für diese Ansicht liegen keine Produkte mit zugeordneten Quellen vor.
Produkte und Marktkategorien
Wettbewerber und Alternativen
- Hevo
No-code ELT platform for cloud data pipelines and transformations.
- Oracle
Enterprise cloud infrastructure and customer experience software provider.
- Redis
In-memory database platform for caching, real-time data and AI workloads.
Direkter Unternehmensvergleich
Zuletzt erfasste Signale
Datumsangaben beziehen sich auf die Quellenveröffentlichung. Ältere Einträge sind historischer Kontext, kein Beleg für ein neues Ereignis.
Bank of America Backs MongoDB, Raises Price Target
Cloud Data Warehouse / Data Lake · Erfasster Impact-Score: 2/5
Bank of America reiterated its buy rating on MongoDB and raised its 12-month price target to $540 from $450, citing accelerating AI adoption that boosts demand for data management systems. Analyst Koji Ikeda said MongoDB is positioned to win meaningful share of future AI workloads, praising its ability to handle large datasets, memory, scale, and real-time transactional data. The bank urged investors to view any fear-driven weakness as a buying opportunity. FactSet and LSEG data cited in the piece show MDB has rebounded strongly year-to-date and that the majority of Wall Street analysts rate the stock buy or strong buy.
- Bank of America reiterated its buy rating on MongoDB and raised its 12-month price target to $540 from $450.
- Bank of America analyst Koji Ikeda wrote that "MongoDB will win [a] meaningful share of future AI workloads."
Decoupling CRM from MDM for Device Management
Customer Relationship Management (CRM) · Erfasster Impact-Score: 2/5
The article describes an architecture for integrating Mobile Device Management (MDM) with an internal CRM without making the MDM a core dependency. Using NestJS, MongoDB/Mongoose, and TanStack Start with Fleet as the initial provider, the author separates business state (CRM-owned device records, device assignments, and immutable device action audit logs) from technical state (MDM-owned OS, hardware IDs, last check-in). Key patterns include a DeviceProvider abstraction (so different MDMs like Fleet, Intune, or Jamf can be swapped), a background DeviceSyncWorker that synchronizes technical device data into MongoDB every five minutes, and creation of DeviceAction audit records before executing destructive operations (lock/wipe) via the provider. The result is vendor independence, faster reads, auditable operations, and simpler frontend development.
- Author implemented an MDM-agnostic Device Management module using NestJS, MongoDB/Mongoose, and TanStack Start with Fleet as the initial MDM provider.
- The CRM owns three business concepts: Device (with a decoupled providerId), DeviceAssignment (historical ledger), and DeviceAction (immutable administrative audit record).
How to Export FTDC From MongoDB Atlas
Application Performance Monitoring (APM) · Erfasster Impact-Score: 1/5
This technical how-to shows how to extract FTDC (Full Time Diagnostic Data Capture) from MongoDB Atlas using an undocumented Atlas Admin API (v1.0) that creates a log collection job, polls for success, and downloads a bundle containing per-member diagnostic.data directories including the live metrics.interim file. The author lists the three required inputs (programmatic API key, project ID, replica set name), provides example curl calls, and describes bundle metadata (expiration ~30 days). Atlas sets diagnosticDataCollectionDirectorySizeMB to 400MB, which typically yields 2–5 days of FTDC under real load (longer on idle clusters). The post also warns that the built-in clusterMonitor role grants read access to the oplog and demonstrates a more restrictive diagnostics-only custom role. The author references tooling (Big Hole, keyhole) for reading FTDC locally.
- MongoDB servers write FTDC (Full Time Diagnostic Data Capture) into a diagnostic.data folder with roughly 5,700 metrics sampled once per second.
- MongoDB Atlas exposes a v1.0 Admin API endpoint (logCollectionJobs) that can package FTDC on demand, requiring a programmatic API key, project ID, and replica set name.
Instrumenting MERN E‑Commerce with SigNoz
Application Performance Monitoring (APM) · Erfasster Impact-Score: 2/5
A developer case study describing how the author instrumented a MERN-stack e-commerce application called Ram Store with SigNoz and OpenTelemetry during the Agents of SigNoz Hackathon 2026. The project used a self-hosted SigNoz instance (Docker) and the OpenTelemetry Node SDK with automatic instrumentation for Express, HTTP, and MongoDB, exporting via OTLP gRPC. The instrumentation enabled distributed traces, runtime metrics, and structured logs (Winston) correlated inside SigNoz. The post covers setup steps, observed telemetry (traces, metrics, logs), challenges (Docker networking, configuration), lessons learned, and planned improvements like custom dashboards and alerting. Project source code and a demo video are linked.
- Author integrated SigNoz into a MERN e-commerce application named Ram Store as part of the Agents of SigNoz Hackathon 2026.
- SigNoz was self-hosted locally using Docker to provide observability dashboards.
Dashboard optimized: 7.6s → 1.7s for 15 numbers
Application Performance Monitoring · Erfasster Impact-Score: 2/5
A developer post documents diagnosing and fixing a slow Next.js/MongoDB dashboard where rendering fifteen numbers took 7.6 seconds. Using Sentry (with explicit mongo/mongoose integrations) and a seeded high-volume dataset, the author found three issues: unprojected Invoice.find() returning 2,004 full documents (including base64 logos), client-side reductions scanning 4,806 tasks instead of server-side aggregation, and a non-deterministic sort comparator. Changes (add .select exclusions, use MongoDB aggregation with $facet, and fix comparator) reduced total server time from 7,580 ms to 1,671 ms, cut bytes read from ~24.8 MB to ~6.0 MB, and reduced overview bytes from 2,490 KB to 2.0 KB.
- DevLabs platform uses Next.js 16, React 19, and MongoDB/Mongoose.
- Sentry's default integrations do not include Mongo/Mongoose; the author enabled node.mongoIntegration() and node.mongooseIntegration() to see DB spans.
Unternehmensbeziehungen vertiefen
Fragen zu MongoDB
Was ist MongoDB?
MongoDB ist ein Datenbank-Softwareunternehmen, das eine verwaltete Multi-Cloud-Datenbankplattform, selbstverwaltete Enterprise-Datenbanksoftware und eine kostenlose Community-Edition für Entwickler bereitstellt.
Wer nutzt MongoDB?
MongoDB wird von Entwicklern, Data Engineers, Datenbankadministratoren, Enterprise-IT-Teams und Regierungsbehörden genutzt, die moderne Anwendungen entwickeln oder betreiben.
Wie verdient MongoDB Geld?
MongoDB generiert Umsätze hauptsächlich über die nutzungsbasierte Cloud-Plattform Atlas sowie durch Abonnement-Lizenzen und Support für selbstverwaltete Enterprise-Implementierungen.
Quellen und Datenabdeckung
Dieses Profil nutzt öffentlich zugängliche, offizielle und technisch beobachtbare Informationen. Fehlende Angaben belegen nicht, dass ein Produkt oder eine Beziehung nicht existiert. Die folgende Quellenliste bedeutet nicht, dass jede Aussage im Profil verifiziert wurde.
15 öffentlich erfasste Primärquellen und Zitate im Knowledge-Graphen verknüpft.
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