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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

Évoluez à la demande

Avec MongoDB Atlas, quelques clics ou appels d'API suffisent pour adapter la capacité de vos bases de données.

Élasticité

Ajustez la taille de l'instance, la mémoire ou la capacité de stockage de vos clusters sans interruption des applications. Provisionnez et payez les ressources dont vous avez besoin, quand vous en avez besoin.

Partitionnement natif

Évoluez horizontalement sur plusieurs machines grâce aux fonctionnalités de partitionnement natif d'Atlas. Choisissez le nombre de partitions et la stratégie de partitionnement qui répondent à vos besoins.

Montée en charge automatique de la capacité

Activez la fonction de gestion entièrement automatisée de la capacité et laissez Atlas ajuster le stockage et la taille de la base de données en fonction des besoins, grâce au suivi de l'utilisation des ressources en temps réel.

Optimisez l'efficacité de vos ressources

MongoDB Atlas vous aide à améliorer les performances de la base de données avec des suggestions d'index et de schéma intelligentes, une hiérarchisation automatique des données et une isolation de la charge de travail pour les requêtes analytiques.

Recommandations d'indexation

Le Performance Advisor de MongoDB Atlas analyse automatiquement les collections dont les performances sont médiocres et recommande des index à ajouter. Consultez des exemples de requêtes lentes avec des mesures pertinentes et créez des suggestions d'index en quelques clics.

Suggestions de schéma

Performance Advisor fournit également des conseils pratiques de modification du schéma pour vos collections les plus lentes et les plus actives. Chaque recommandation est accompagnée d'un contexte et de preuves afin que vous puissiez examiner les inefficacités potentielles du modèle de données qui ont un impact sur les performances de votre base de données.

Archivage en ligne

Avec Online Archive, vous pouvez classer vos données dans des bases de données entièrement gérées et une solution de stockage d'objets dans le cloud et les interroger via un point d'accès unique. Archivez automatiquement les données historiques et économisez sur les coûts de stockage des données opérationnelles et transactionnelles sans compromettre les performances des requêtes.

Isolation des charges de travail

Configurez des nœuds secondaires en lecture seule pour exécuter des charges de travail analytiques, telles que MongoDB Charts ou BI Connector. Vous avez ainsi la garantie que vos charges de travail opérationnelles ne sont pas affectées par des requêtes gourmandes en ressources sur la même base de données.

Visibilité totale sur les performances

MongoDB Atlas simplifie la surveillance et le diagnostic des bases de données avec des alertes personnalisées, un suivi des performances en temps réel et des mesures historiques.

Tableau de bord des performances en temps réel

Consultez les indicateurs de performance en temps réel pour les clusters dédiés, notamment les opérations, l'utilisation du disque, les connexions, les IOPS, les collections les plus chaudes et les requêtes les plus lentes.

Alertes personnalisées

Recevez des notifications lorsque les opérations sur la base de données, l'utilisation du serveur ou d'autres conditions atteignent des seuils définis qui affectent les performances de votre cluster. Recevez des alertes par courrier électronique, par SMS et par les canaux que vous utilisez déjà.

Indicateurs clés de la base de données

Créez des tableaux de bord à partir de dizaines d'indicateurs de débit, de performances et d'utilisation pour analyser les performances de la base de données historique avec une granularité d'une minute.

Query Profiler

Diagnostiquez rapidement les problèmes à l'aide de Query Profiler, qui fait apparaître les requêtes lentes et leurs statistiques de performances clés. Passez en revue les opérations historiques pour identifier rapidement les valeurs aberrantes et les modèles de requête dans les collections et les types d'opération.

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