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{Blog}  Join us at AWS re:Invent 2022 Nov. 28 - Dec. 2 to learn how to build the next big thing on MongoDB and AWS

Atlas

Data Lake. Schöpfen Sie das Potenzial Ihrer Daten vollständig aus.

MongoDB Atlas-Anwendungsdaten und Amazon S3-Daten sehr einfach abfragen.
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Diagramm einer Atlas-Architektur mit Hervorhebung von 'Time Series' in der Kategorie 'Unified Query API'.
Komplexe Datenintegrationen und operativer Overhead sind nicht mehr erforderlich. Data Lake fungiert als serverlose, skalierbare Abfrage-Engine, die bei der Arbeit mit Daten einfacher schnellere Ergebnisse liefert.
  • Schneller, standortunabhängiger Zugriff auf alle Ihre Daten
  • Leistungsstarke Aggregationen im Rahmen komplexer Analysen
Abbildung von Dokumenten an einem Angelhaken.

Analysieren von reichhaltigen Daten

Es ist von großem Wert, wenn die umfangreiche Struktur Ihrer Daten erhalten bleibt. Daher können Sie jetzt Atlas-Datenbanken und AWS S3-Speicher zusammen über eine einzige API abfragen. Führen Sie leistungsstarke, leicht verständliche Aggregationen aus, um eine konsistente Erfahrung mit beliebigen Datentypen zu gewährleisten.
Vereinfachte Darstellung der Data-Lake-Datenspeicher in Atlas.

Daten umwandeln und anreichern

Erstellen Sie die Aggregationen zur Umwandlung und Anreicherung Ihrer Daten schneller und effizienter. Mit Data Lake reduzieren Sie den Arbeitsaufwand, die Zeit und die Komplexität von Pipelines und ETL-Tools, wenn Sie mit Daten in verschiedenen Formaten arbeiten. So können Sie Erkenntnisse für die Entwicklung von Echtzeitanwendungen gewinnen.
Abbildung von in den Wellen treibenden Dokumente.

On-Demand-Daten in jeder Größenordnung

Sparen Sie Zeit und Geld bei der Skalierung Ihres Cloud-Data-Lakes. Sie müssen sich nicht um die Verwaltung der Infrastruktur oder die Vorausplanung von Kapazitäten kümmern. Dank der Parallelisierung von Abfragen für globale Data-Lake-Analysen zahlen Sie nur für das Kontingent, das Sie tatsächlich nutzen, und erhalten dabei die Leistung, die Sie benötigen.
Abbildung eines Geräts mit Netzkabel in einer Steckdose.

Vollständig in MongoDB Atlas integriert

Richten Sie mit wenigen Klicks Ihren Cloud-Data-Lake zusammen mit Ihren operativen Atlas-Datenbanken ein. Nutzen Sie unsere anderen Produktangebote wie Compass und Diagramme, um Ihre Datenerkenntnisse zu verstehen, zu visualisieren und weiterzugeben.
Weitere Informationen zu MongoDB Atlas

Features im Überblick
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Verschiedene Formate

Analysieren Sie Daten, die als JSON, BSON, CSV, TSV, Avro, ORC und Parquet gespeichert sind, ohne die Komplexität, die Kosten und den Zeitaufwand der Datenübernahme und -transformation.

mdb_aggregation_pipelines

Leistungsstarke Aggregationen

Führen Sie leistungsstarke, modulare Aggregationen von Daten an Ort und Stelle durch und speichern Sie die Ergebnisse im gewünschten Kontingent, um mehr Kontrolle über Ihre Datenströme zu haben.

mdb_query

Verbundabfrage

Führen Sie eine einzige Abfrage aus, um Daten in mehreren MongoDB-Datenbanken und AWS S3 gemeinsam und vor Ort zu analysieren und so schnellere Erkenntnisse zu gewinnen.

atlas_serverless

Serverlos

Sie müssen keine Infrastruktur einrichten und verwalten. Sie richten Ihren Cloud Data Lake mit wenigen Klicks ein und beginnen sofort mit der Ausführung von Abfragen.

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On-Demand

Zahlen Sie nur für die ausgeführten Abfragen und nur dann, wenn Sie aktiv mit Ihren Daten arbeiten. Bei einem On-Demand-Service müssen Sie weder Ihren Bedarf noch Ihre Kapazität vorausplanen.

atlas_integration

Vollständig in MongoDB Atlas integriert

Sie erhalten Zugang zu unseren anderen Produktangeboten, z.•B. Charts für die erweiterte Datenvisualisierung und Compass für die visuelle Untersuchung von Daten.


Einen Data Lake unter MongoDB bereitstellen

Wir haben Data Lake entwickelt, um Ihnen die Arbeit mit umfangreichen Daten zu erleichtern. So gewinnen Sie schneller neue Erkenntnisse, anstatt sich um die Verwaltung Ihrer Infrastruktur kümmern zu müssen.
Dokumentation anzeigen
Einen Data Lake konfigurieren
Data Lake kombiniert Daten aus MongoDB Atlas-Clustern und aus AWS S3 in virtuellen Datenbanken und Collections. Dabei verbleiben Ihre Daten in ihrem ursprünglichen Format an Ort und Stelle.
Daten analysieren und anreichern
Nutzen Sie die Aggregationspipeline von MongoDB, um Ihre Daten miteinander zu kombinieren, zu transformieren und anzureichern. Erhalten Sie schnell Erkenntnisse mit verbundenen, parallelisierten Abfragen.
Abfrageergebnisse beibehalten
Senden Sie Ihre Abfrageergebnisse im angegebenen Datenformat direkt an einen Atlas-Cluster oder einen S3-Bucket. Speichern Sie die Daten in Ihrer bevorzugten Speicherschicht ohne zeitaufwändige ETL-Prozesse.
Einen Data Lake konfigurieren
Data Lake kombiniert Daten aus MongoDB Atlas-Clustern und aus AWS S3 in virtuellen Datenbanken und Collections. Dabei verbleiben Ihre Daten in ihrem ursprünglichen Format an Ort und Stelle.
MQL
Daten analysieren und anreichern
Nutzen Sie die Aggregationspipeline von MongoDB, um Ihre Daten miteinander zu kombinieren, zu transformieren und anzureichern. Erhalten Sie schnell Erkenntnisse mit verbundenen, parallelisierten Abfragen.
MQL
Abfrageergebnisse beibehalten
Senden Sie Ihre Abfrageergebnisse im angegebenen Datenformat direkt an einen Atlas-Cluster oder einen S3-Bucket. Speichern Sie die Daten in Ihrer bevorzugten Speicherschicht ohne zeitaufwändige ETL-Prozesse.
MQL
MQL

Mehr über Atlas Data Lake erfahren

Erfahren Sie, wie Sie mit einem skalierbaren Data Lake in der Cloud umfangreiche Daten einfach und intuitiv analysieren können.
Abbildung eines Diagramms.
Atlas Data Lake in Aktion
Erfahren Sie, wie Sie Echtzeit-Anwendungsdaten und Cloud-Daten ohne komplexe Integrationen kombinieren und umwandeln und schneller Erkenntnisse gewinnen können.
Weitere Informationen
Abbildung einer Hand, die mit einem Bleistift ein Dokument beschreibt.
ANLEITUNG

Gleichzeitige, datenquellenübergreifende Abfragen

Sehen Sie sich Schritt für Schritt an, wie Sie Abfragen über mehrere Datenquellen hinweg zusammenführen und die Ergebnisse einfach an Ihrem bevorzugten Speicherort ablegen können.

Weitere Informationen

Atlas optimal nutzen

Mit den weiteren Komponenten unserer Anwendungsdatenplattform erhalten Sie noch mehr datengestützte Services und Erkenntnisse.
atlas_database

Datenbank

Nutzen Sie unseren Multi-Cloud-Datenbank-Service, der für Ausfallsicherheit, Skalierung und ein Höchstmaß an Datenschutz und Sicherheit entworfen wurde.

Weitere Informationen

Profitieren Sie noch heute von Data Lake

Richten Sie mit wenigen Klicks einen Data Lake zusammen mit Ihrer operativen Atlas-Datenbank ein. Sie können Ihren Data Lake von mehreren Datenquellen aus konfigurieren oder aber sofort mit einem Beispieldatensatz starten.
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IHR EINSTIEG MIT FOLGENDEN VORTEILEN:
  • Einheitliche Datenplattform
  • Leistungsstarke Aggregationen
  • Beispiel-Datasets
  • Native Tools und Treiber
  • Verschiedene Datenformate
  • Zahlung nach Verbrauch