Tamaño del clúster y selección de niveles de Atlas

Escalado automático de clúster

Los clústeres dedicados admiten el escalado automático de clústeres. El escalado automático por nivel de clúster está activado por defecto cuando se crean nuevos clústeres en la interfaz de usuario. Está deshabilitado por defecto si se crean nuevos clústeres en la API. Con el escalado automático activado, Atlas escala automáticamente el nivel de clúster, capacidad de almacenamiento o ambos en respuesta al uso del clúster. El escalado automático permite que el clúster se adapte a la carga de trabajo actual y reduzca la necesidad de realizar optimizaciones manuales.

• El escalado del almacenamiento del clúster aumenta automáticamente la capacidad de almacenamiento del clúster cuando 90se utiliza el % de la capacidad del disco. Esta configuración está habilitada de forma predeterminada para garantizar que el clúster siempre pueda soportar entradas repentinas de datos. Para desactivar el escalado del almacenamiento del clúster, desmarque la casilla Storage Scaling casilla de verificación en la sección Auto-scale.

• El escalado de nivel de clúster escala automáticamente el nivel de tu clúster hacia arriba o hacia abajo en respuesta a diversas métricas del clúster. Para desactivar el escalado automático de clúster, desmarca la casilla Cluster Tier Scaling en la sección Auto-scale.

  Para controlar cómo Atlas debe realizar el escalado automático de tu clúster, configura:

  • El nivel máximo de clúster al que tu clúster puede escalar automáticamente. Por defecto, esta opción está configurada en el siguiente nivel de clúster en comparación con el nivel actual.

  • El nivel mínimo de clúster al que su clúster puede escalar hacia abajo. Por defecto, esta configuración está establecida en el nivel de clúster actual.

Memoria

La memoria se refiere a la RAM física total disponible en cada nodo de datos del clúster Atlas. Por ejemplo, un set de réplicas estándar M30 está configurado con 8 GB de RAM en cada uno de los 3 nodos de datos.

Atlas utiliza el motor de almacenamiento WiredTiger.

• Por defecto, para clústeres de M40 o más grandes, WiredTiger dedica un 50% o más de la RAM física a la caché de WiredTiger. La memoria restante está reservada para los siguientes usos:

  • Operaciones en memoria, como ordenaciones y cálculos.

  • Sistema operativo subyacente y otros servicios del sistema

• Por defecto, para clústeres M30 o más pequeños, WiredTiger dedica el 25% de la RAM física a la caché de WiredTiger.

Para aprender más sobre el uso de la memoria, consulte WiredTiger y el uso de la memoria.

MongoDB utiliza la caché de WiredTiger para mantener los datos y los índices que se usaron recientemente. El conjunto de trabajo es la suma de todos los índices más el conjunto de documentos a los que a menudo se accede. Si su conjunto de trabajo cabe en la RAM, entonces MongoDB puede servir queries desde la memoria, lo que proporciona los tiempos de respuesta de query más rápidos.

Para estimar el tamaño del conjunto de trabajo, se puede realizar un cálculo utilizando la información obtenida de db.stats() para el espacio total del índice y suponer que a menudo se accederá a un porcentaje del espacio de datos, o se pueden estimar los requisitos de memoria en función de las suposiciones fundamentadas.

var totalIndexSize = 0;
var totalDataSize = 0;
var reservedDBs = ["admin","config","local"];
// Switch to admin database and get list of databases.
db = db.getSiblingDB("admin");
dbs = db.runCommand({ "listDatabases": 1 }).databases;
// Iterate through each database and get its stats.
dbs.forEach(function(database) {
   if (reservedDBs.includes(database.name))
       return;
   db = db.getSiblingDB(database.name);
       print("Obtaining stats for " + database.name);
   var stats = db.stats();
       totalIndexSize += (stats.indexSize / (1024*1024*1024)) ;
       totalDataSize += (stats.dataSize / (1024*1024*1024)) ;
});
print ("Total data size in GB: " + totalDataSize.toFixed(2));
print ("Total index size in GB: " + totalIndexSize.toFixed(2));

Obtaining stats for sample_airbnb
Obtaining stats for sample_geospatial
Obtaining stats for sample_mflix
Obtaining stats for sample_supplies
Obtaining stats for sample_training
Obtaining stats for sample_weatherdata
Total data size in GB: 0.32
Total index size in GB: 0.02

Tráfico de red

Todo el tráfico de red entre los nodos del clúster y entre los clientes que consumen datos de su clúster Atlas tiene un impacto en el ancho de banda de la red. Para fines de dimensionamiento del clúster, considere el tráfico máximo que cualquier nodo de su clúster soportará y utilice esto como base para seleccionar un nivel de clúster de Atlas adecuado.

Las tasas de transferencia de datos descendentes desde el clúster a las aplicaciones cliente se pueden calcular como la suma del total de documentos devueltos durante un período de tiempo. Si solo se lee desde el nodo primario, este es el único cálculo que se debe hacer. Si las aplicaciones también leen desde nodos secundarios, se puede dividir este número por la cantidad de nodos que sirvan operaciones de lectura.

Puede encontrar el tamaño promedio de un documento para una base de datos con el método db.stats(). Multiplique el tamaño promedio del documento (avgObjSize) por la cantidad de documentos servidos por segundo para estimar tus requisitos de ancho de banda.

Las instancias de Atlas ofrecen velocidades de ancho de banda más rápidas en los niveles superiores. Las instancias que están respaldadas por AWS ofrecen hasta 10 gigabits por segundo en el nivel M30, mientras que el nivel M200 ofrece hasta 25 gigabits por segundo.