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{Blog}  MongoDB named as a leader in the Forrester Wave™: Translytical Data Platforms, Q4 2022 - learn more

On-Demand-Skalierung

Mit MongoDB Atlas skalieren Sie Ihre Datenbanken mit ein paar Mausklicks oder API-Aufrufen – horizontal und vertikal.

Elastische Skalierbarkeit

Passen Sie die Größe der Instanz, den Arbeitsspeicher oder die Kapazität Ihres Clusters an – ohne Ausfallzeiten der Anwendung. Stellen Sie die benötigten Ressourcen bereit und zahlen Sie nur für diese, wenn Sie sie benötigen.

Natives Sharding

Skalieren Sie mit den Funktionen für das native Sharding von Atlas horizontal über mehrere Maschinen. Wählen Sie die Anzahl der Shards und die Sharding-Strategie aus, die zu Ihren Anforderungen passen.

Auto-Skalierung der Kapazität

Nutzen Sie dank der Echtzeitverfolgung der Kapazitätsmetriken ein vollständig automatisiertes Kapazitätsmanagement und lassen Sie Atlas den Datenbankspeicher und die Größe nach Bedarf anpassen.

Optimieren der Ressourceneffizienz

MongoDB Atlas unterstützt Sie mit intelligenten Index- und Schemaempfehlungen, einer automatischen Datenkontingentierung und einer Workload-Isolierung für analytische Abfragen bei der Verbesserung der Datenbank-Performance.

Indexempfehlungen

Der Performance Advisor in MongoDB Atlas analysiert automatisch Collections, die eine schlechte Performance aufweisen. Er empfiehlt dann Indizes, die hinzugefügt werden sollten. Sie erhalten Informationen zu Abfragen mit langsamer Ausführung und die relevanten Metriken. Dann erstellen Sie mit nur wenigen Mausklicks empfohlene Indizes.

Schemaempfehlungen

Der Performance Advisor bietet außerdem zu Ihren langsamsten und aktivsten Collections umsetzbare Schemaempfehlungen. Jede Empfehlung stellt Kontextinformationen und Belege bereit, sodass Sie potenzielle Ineffizienzen des Datenmodells mit Auswirkungen auf die Datenbank-Performance überprüfen können.

Onlinearchive

Mit Online Archive können Sie Ihre Daten über vollständig verwaltete Datenbanken und Cloudobjektspeicher kontingentieren und über einen einzigen Endpunkt abfragen. Archivieren Sie automatisch historische Daten und sparen Sie Kosten für die Speicherung von Betriebs- und Transaktionsdaten, ohne Kompromisse bei der Abfrageleistung einzugehen.

Workload-Isolierung

Konfigurieren Sie schreibgeschützte sekundäre Knoten zur Ausführung analytischer Workloads – z. B. MongoDB Charts oder den BI Connector. So wird sichergestellt, dass Ihre operativen Workloads nicht durch ressourcenintensive Abfragen gegen dieselbe Datenbank beeinträchtigt werden.

Volle Leistungstransparenz

MongoDB Atlas erleichtert mit benutzerdefinierten Warnmeldungen, einer Echtzeitleistungsverfolgung und historischen Metriken die Datenbanküberwachung und -diagnose.

Anzeige von Echtzeitleistungsdaten

Nutzen Sie Live-Leistungsmetriken für dedizierte Cluster, einschließlich Operationen, Festplattennutzung, Verbindungen, IOPS, aktiven Collections und langsamen Abfragen.

Benutzerdefinierte Alarme

Erhalten Sie Benachrichtigungen, wenn Datenbankoperationen, die Serverauslastung oder andere Bedingungen definierte Schwellenwerte erreichen, die die Leistung Ihres Clusters beeinflussen. Erhalten Sie Benachrichtigungen per E-Mail, SMS oder über bereits bestehende Kanäle.

Wichtige Datenbankmetriken

Erstellen Sie Dashboards aus Dutzenden von Durchsatz-, Leistungs- und Auslastungsmetriken, um die historische Datenbankleistung bis auf eine Minute genau zu analysieren.

Query Profiler

Diagnostizieren Sie mit dem Query Profiler Probleme. Er zeigt Abfragen mit langer Ausführungszeit und ihre wichtigsten Leistungsstatistiken an. Überprüfen Sie historische Operationen, um über Collections und Operationstypen hinweg schnell Ausreißer und Abfragemuster zu identifizieren.

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