MongoDB
Atlas Data Lake

Fragen Sie Daten in AWS S3 und MongoDB Atlas in-place ab und analysieren Sie sie. Nutzen Sie dazu mit der MongoDB Query Language (MQL) das native Format.

Warum MongoDB Atlas Data Lake?

Erschließen Sie mit einem serverlosen, skalierbaren Data-Lake den Wert Ihrer Daten. Kombinieren und analysieren Sie Live-Daten und historische Daten ohne Datenverschiebung oder operativen Overhead und zahlen Sie nur für ausgeführte Abfragen.

Kontingentieren Sie Ihre
Daten und fragen Sie
sie dort ab, wo sie sind

Kontingentieren Sie Ihre Daten mit Atlas Online Archive automatisch über vollständig verwaltete Datenbanken und Cloud-Objektspeicher. Kombinieren und analysieren Sie Daten mit Verbundabfragen in-place und speichern Sie die Ergebnisse Ihrer Aggregation-Pipelines einfach in Ihrem bevorzugten Kontingent.

Analysieren Sie umfangreiche
Daten einfach und intuitiv

Fragen Sie mit einer einzigen Verbindungszeichenfolge Ihre stark strukturierten Daten nativ und in-place in Ihrer Datenbank und Ihrem AWS S3-Speicher ab. Führen Sie leistungsstarke, leicht verständliche Aggregationen mit der MongoDB Query Language (MQL) aus, um eine konsistente Erfahrung über Datentypen hinweg zu gewährleisten.

Arbeiten Sie on-demand mit
Daten, in jeder Größenordnung

Atlas Data Lake ist serverlos. Es muss also keine Infrastruktur eingerichtet oder verwaltet werden und Sie müssen keine Kapazität vorausplanen. Sie zahlen nur für die Abfragen, die ausgeführt werden, wenn Sie aktiv mit Ihren Daten arbeiten. Skalieren Sie Ihren Data Lake, um die Leistung durch die Parallelisierung von Workloads zu steigern und globale Data-Lake-Analysen zu ermöglichen.

Vollständig mit der MongoDB
Cloud-Plattform integriert

Richten Sie Ihren Data-Lake mit ein paar Mausklicks in der Benutzeroberfläche neben Ihren operativen Atlas-Datenbank-Clustern ein und beginnen Sie sofort mit der Abfrage von Daten.

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Sehen Sie Atlas Data Lake in Aktion

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Testen Sie MongoDB Atlas Data Lake noch heute.

Die richtigen Funktionen für Ihren Data-Lake

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.

Leistungsstarke Aggregationen

Führen Sie leistungsstarke, modulare und leicht verständliche Aggregationen mit der MongoDB Query Language (MQL) aus und speichern Sie die Ergebnisse in Ihrem bevorzugten Speicherkontingent.

Verbundabfrage

Führen Sie eine einzige Abfrage aus, um Ihre Live-MongoDB-Atlas-Daten und historische Daten in Amazon S3 gemeinsam und in-place zu analysieren und so schneller Erkenntnisse zu gewinnen.

Serverlos

Sie müssen keine Infrastruktur einrichten und verwalten. Stellen Sie einfach den Zugriff auf Ihre vorhandenen AWS S3-Buckets bereit und beginnen Sie sofort mit der Ausführung von Abfragen.

On-Demand

Zahlen Sie nur für die ausgeführten Abfragen und nur dann, wenn Sie aktiv mit Ihren Daten arbeiten. Sie müssen nicht mehr den Bedarf oder die Kapazität vorausplanen.

Vollständig integriert

Vollständig mit der MongoDB Cloud-Plattform integriert – für Bereitstellung, Zugriff, Abrechnung und Support.

Architektur von MongoDB Atlas Data Lake

Preise

MongoDB Atlas Data Lake ist ein vollständig verwalteter Data-Lake-as-a-Service mit einer Preisgestaltung auf Basis der verarbeiteten und zurückgegebenen Daten.
Data processed
Data returned
$5 per TB with a 10MB minimum per query
Standard AWS data transfer rates

Häufig gestellte Fragen

Was ist MongoDB Atlas Data Lake?

MongoDB Atlas Data Lake ist ein vollständig verwalteter Data-Lake als Service, mit dem Sie nativ Daten in AWS S3 und MongoDB Atlas in-place abfragen und analysieren können. Sie können Ihre stark strukturierten Daten in den Formaten JSON, BSON, CSV, TSV, Avro, ORC und Parquet nahtlos kombinieren und analysieren, ohne dass die Kosten und die Komplexität einer Datenverlagerung und -transformation anfallen.

Was ist MongoDB Atlas Online Archive?

Mit MongoDB Atlas Online Archive können Sie Ihre Daten automatisch nach Leistungsanforderungen kontingentieren, um ein effizienteres System zu schaffen. Verschieben Sie Daten, auf die nur selten zugegriffen wird, aus Ihren MongoDB-Atlas-Datenbanken in einen abfragbaren Archivspeicher. So senken Sie die Kosten und erhalten gleichzeitig den einfachen Zugriff auf Ihre Archive.

Ist MongoDB Atlas Data Lake bei AWS verfügbar?

Mit MongoDB Atlas Data Lake können Sie Ihre AWS S3-Daten direkt in-place und in ihrem nativen Format abfragen. Richten Sie einfach mit ein paar Klicks in der Benutzeroberfläche von MongoDB Atlas einen Data-Lake ein und verbinden Sie sich mit Ihren eigenen AWS S3-Buckets, um mit der Abfrage und Analyse Ihrer Daten zu beginnen.

Wie verwende ich MongoDB Atlas Data Lake?

MongoDB Atlas Data Lake ist eine Self-Service-Anwendung, auf die Sie über den MongoDB Atlas-Kontrollbereich zugreifen und den Sie dort einrichten können. Erstellen Sie einen Data Lake und stellen Sie eine Verbindung zu diesem her. Konfigurieren Sie Datenbanken und Collections aus Dateien, die in AWS S3 gespeichert sind, und führen Sie leistungsstarke Aggregationen mit der MongoDB Query Language (MQL) und den bereitstehenden Tools aus.

Sie können Ihre eigenen AWS S3-Buckets anbinden oder Atlas Online Archive nutzen, um Ihre MongoDB Atlas-Daten automatisch in einem vollständig verwalteten Cloud-Objektspeicher zu kontingentieren und sie direkt abzufragen. Stellen Sie alle Ihre historischen Daten Ihrer Anwendung in Echtzeit zur Verfügung, um neue Einblicke und eine verbesserte Benutzererfahrung zu ermöglichen.

Wo kann ich mehr über MongoDB Atlas Data Lake erfahren?

Sehen Sie sich unsere Dokumentation an, um mehr über die ersten Schritte mit Atlas Data Lake zu erfahren.