Importante
La función descrita en esta página no es compatible actualmente con los clústeres de Atlas Infinite durante la versión preliminar pública. Para conocer las funciones compatibles con la versión preliminar pública, consulte Disponibilidad de la versión preliminar pública.
Puedes escalar horizontalmente tu implementación de Atlas mediante la fragmentación de tu clúster. La fragmentación te permite distribuir tus datos entre varios nodos o fragmentos para gestionar de forma eficiente el crecimiento de los datos y las cargas de trabajo. Para obtener más información, consulta la sección Fragmentación. Si un fragmento alcanza su capacidad máxima, puedes configurar el escalado automático para escalar los fragmentos de forma independiente.
Considerations
Cuando configures el escalado de particiones, ten en cuenta lo siguiente:
El número de nodos elegibles, de solo lectura y analíticos en todas las particiones debe ser el mismo.
En clústeres globales, puedes tener un número diferente de nodos por zona.
La capacidad de almacenamiento en todas las particiones debe ser la misma.
La nivel NVME en todas las particiones debe ser la misma.
Si habilitas el autoescalador de computación:
El nivel mínimo y máximo se aplica en el nivel del clúster.
El escalador automático de Atlas solo permite un máximo de 2 niveles de diferencia entre la partición con el nivel de clúster más alto y la partición con el nivel de clúster más bajo.
Nota
No puedes configurar el escalado automático para cada partición si las particiones están en diferentes clases de clúster. Por ejemplo, no puedes habilitar el escalado automático si una partición está en
M30(General) y otra partición está enM40(CPU bajo).
Escalado independiente de particiones
El escalado independiente de fragmentos permite configurar cada fragmento por separado para satisfacer mejor sus necesidades de carga de trabajo. Puede configurar el nivel de clúster de cada fragmento para una asignación de recursos y costes personalizada y optimizada. Es decir, en cada fragmento, los nodos electivos y de solo lectura pueden estar en un nivel de clúster diferente al de los nodos analíticos. En AWS y Azure, también puede configurar el rendimiento del disco para cada fragmento.
Por ejemplo, para una partición, puedes configurar tus nodos electivos y de solo lectura (3 nodos) en M30 y los nodos de análisis (1 nodo) en M40, mientras que para otra partición, puedes configurar tus nodos electivos y de solo lectura (3 nodos) en M40 y nodos de análisis (1 nodo) en M30.
Puedes utilizar la interfaz de usuario del Atlas Cluster Builder para fragmentar tu clúster. Una vez que su clúster está particionado, puede usar la última versión de la Atlas Admin API, Atlas CLI o Proveedor de HashiCorp Terraform MongoDB Atlas para escalar cada partición de manera independiente. No puedes usar la Interfaz de Usuario de Atlas para escalar cada partición de forma independiente. Sin embargo, puedes habilitar el escalado automático de cómputo en la Interfaz de Usuario de Atlas para que las particiones se escalen de manera independiente.
Después de escalar cada partición independientemente usando la API de administración de Atlas, la CLI de Atlas o Terraform, no puedes gestionar tu clúster utilizando la Interfaz de Usuario Atlas Cluster Builder.
Escalado de nivel de clúster
Puede utilizar la API de administración de Atlas, Atlas CLI o Terraform para elegir un nivel diferente por partición. Los nodos de análisis también pueden tener niveles seleccionados de forma independiente en todas las particiones.
Cuando editas un clúster particionado con varios niveles de partición desde la interfaz de usuario de Atlas, cambiar el nivel cambiará el nivel de todas las particiones.
IOPS
Se puede utilizar la API de Administración de Atlas para especificar diferentes IOPS para cada partición.
Si tu clúster está en AWS, elige entre IOPS estándar e IOPS aprovisionados para cada partición. Si una partición utiliza IOPS aprovisionados, puedes aprovisionar diferentes IOPS para cada partición. Si una partición utiliza IOPS estándar, estos están vinculados al tamaño de almacenamiento del clúster.
Si su clúster se encuentra en Azure en regiones que admiten almacenamiento/IOPS extendido, puede aprovisionar diferentes IOPS estándar para cada fragmento. De lo contrario, las IOPS estándar están vinculadas al tamaño de almacenamiento del disco del clúster. Para obtener más información, consulte Configurar almacenamiento/IOPS extendido en Azure.
Escalado de particiones a nivel de clúster
All shards in an Atlas cluster can scale uniformly to the same cluster tier. By default, sharded clusters created before Dec 9, 2024 use cluster-wide shard scaling. If you manage your cluster using Atlas Administration API, Atlas CLI, or Terraform, upgrade your Atlas Administration API, Atlas CLI, or Terraform to independently scale your shards. If you use the Atlas UI and you enabled compute auto-scaling, to independently scale your shards, contact MongoDB support.
Para aprender más sobre particionado su M30 o clúster más grande, consulte Implementar un clúster y Modificar el número de particiones.