Ridimensionare su richiesta
Con MongoDB Atlas è possibile aumentare, ridimensionare e fare lo scale out dei database in pochi clic o chiamate API.
Scalabilità elastica
Regola la dimensione dell’istanza, la memoria o la capacità di archiviazione dei cluster senza tempi di inattività delle applicazioni. Effettua il provisioning e paga le risorse necessarie, quando ne hai bisogno.
Partizionamento orizzontale
Ridimensiona orizzontalmente su più computer con le funzionalità native di partizionamento orizzontale di Atlanta. Scegli il numero di frammenti e la strategia di partizionamento che soddisfa le tue esigenze.
Scalabilità automatica della capacità
Abilitare una gestione della capacità completamente automatizzata e consentire ad Atlas di regolare lo storage e le dimensioni dei database in base alle esigenze, monitorando le metriche di utilizzo delle risorse in tempo reale.
Abbiamo potuto vedere che l’utilizzo di un database di documenti scalabile orizzontalmente era perfetto per i giochi basati su account giocatore. La possibilità di creare una soluzione ad alto volume di traffico e altamente scalabile consiste nel conoscere i piccoli dettagli. Per fare ciò, normalmente gli ingegneri devono concentrarsi su molte parti diverse dello stack, ma il supporto di MongoDB Atlas e MongoDB ci dà una notevole scorciatoia.
Yordan Gyurchev, Direttore tecnico, SEGA
Eseguiamo la nostra applicazione su una distribuzione utilizzando le istanze di dimensioni M30 con l’opzione di archiviazione a espansione automatica abilitata. Quando l’utilizzo del nostro disco si avvicina al 90%, Atlas ci mette automaticamente a disposizione di più senza alcun impatto sulla disponibilità. E se si verificano picchi di traffico come in passato, è possibile scalare o ridurre facilmente MongoDB Atlas facendo clic su alcuni pulsanti nell’interfaccia utente o attivando un evento di scala utilizzando l’API.
Ken Hoff, Developer advocate, StreamAbbiamo potuto vedere che l’utilizzo di un database di documenti scalabile orizzontalmente era perfetto per i giochi basati su account giocatore. La possibilità di creare una soluzione ad alto volume di traffico e altamente scalabile consiste nel conoscere i piccoli dettagli. Per fare ciò, normalmente gli ingegneri devono concentrarsi su molte parti diverse dello stack, ma il supporto di MongoDB Atlas e MongoDB ci dà una notevole scorciatoia.
Yordan Gyurchev, Direttore tecnico, SEGAEseguiamo la nostra applicazione su una distribuzione utilizzando le istanze di dimensioni M30 con l’opzione di archiviazione a espansione automatica abilitata. Quando l’utilizzo del nostro disco si avvicina al 90%, Atlas ci mette automaticamente a disposizione di più senza alcun impatto sulla disponibilità. E se si verificano picchi di traffico come in passato, è possibile scalare o ridurre facilmente MongoDB Atlas facendo clic su alcuni pulsanti nell’interfaccia utente o attivando un evento di scala utilizzando l’API.
Ken Hoff, Developer advocate, Stream
Nel tempo, ci siamo resi conto che ciò che avevamo originariamente fornito poteva essere più di quello di cui avevamo bisogno. E a quel punto, potremmo aver rifornito un cluster per gestire di nuovo noi stessi o semplicemente migrare i nostri dati su MongoDB Atlas e non doverci mai più preoccupare di questo problema.
Gavin Cooper, Direttore Senior di Prodotto e Ingegneria, SurflineOttimizzazione dell’efficienza delle risorse
MongoDB Atlas consente di migliorare le prestazioni del database con suggerimenti intelligenti su indici e schemi, livelli di dati automatici e isolamento del carico di lavoro per le query analitiche.
Suggerimenti sugli indici
Performance Advisor in MongoDB Atlas analizza automaticamente le raccolte che presentano prestazioni scadenti e consiglia di aggiungere indici. Visualizza esempi di query a esecuzione lenta con metriche pertinenti e crea indici suggeriti in pochi clic.
Suggerimenti per lo schema
Il Performance Advisor fornisce anche consigli pratici sullo schema per le collezioni più lente e più attive. Ciascuna raccomandazione offre contesto e prove in modo da poter esaminare le potenziali inefficienze del modello di dati che influiscono sulle prestazioni del database.
Archivio online
Con l’Archivio online è possibile classificare i tuoi dati su database completamente gestiti e archiviazione di oggetti nel cloud e interrogarli tramite un singolo endpoint. Archivia automaticamente i dati storici e risparmia sui costi di archiviazione dei dati operativi e transazionali senza compromettere le prestazioni delle query.
Isolamento dei carichi di lavoro
Configurare nodi secondari di sola lettura per eseguire carichi di lavoro analitici, come MongoDB Charts o BI Connector. Ciò garantisce che i carichi di lavoro operativi non siano interessati da query che richiedono risorse sullo stesso database.
Il Performance Advisor ha reso semplice indicizzare il database e ottimizzare le query.
Nicolae Gudumac, CTO e cofondatore, Planable
Il Performance Advisor è stato estremamente prezioso per il team: tutte le query non indicizzate vengono acquisite e comunicate a noi, quindi possiamo aggiungere un nuovo indice in pochi minuti, se necessario.
Jon Vines, Lead del team di sviluppo software, AO.comIl Performance Advisor ha reso semplice indicizzare il database e ottimizzare le query.
Nicolae Gudumac, CTO e cofondatore, PlanableIl Performance Advisor è stato estremamente prezioso per il team: tutte le query non indicizzate vengono acquisite e comunicate a noi, quindi possiamo aggiungere un nuovo indice in pochi minuti, se necessario.
Jon Vines, Lead del team di sviluppo software, AO.com
Il Performance Advisor di Atlas semplifica l’identificazione dei punti di miglioramento e la revisione delle modifiche dei dati dall’ultima volta che un database è stato indicizzato.
Sankaet Pathak, CEO, SynapseFIVisibilità totale delle prestazioni
MongoDB Atlas elimina il problema del monitoraggio e della diagnostica dei database con avvisi personalizzati, monitoraggio delle prestazioni in tempo reale e metriche storiche.
Pannello prestazioni in tempo reale
Visualizza le metriche delle prestazioni in tempo reale per cluster dedicati, tra cui operazioni, utilizzo del disco, connessioni, IOPS, raccolte più interessanti e query più lente.
Avvisi personalizzati
Ricevi notifiche quando le operazioni del database, l’utilizzo del server o altre condizioni raggiungono soglie definite che influiscono sulle prestazioni del cluster. Ricevi avvisi tramite e-mail, testo e canali che già utilizzi.
Metriche principali del database
Crea dashboard da dozzine di elaborazioni, prestazioni e metriche di utilizzo per analizzare le prestazioni storiche del database fino a una granularità di un minuto.
Query Profiler
Diagnostica rapidamente i problemi con l’aiuto del Query Profiler, che presenta query di lunga durata e le statistiche chiave sulle prestazioni. Esamina le operazioni cronologiche per identificare rapidamente valori anomali e modelli di query tra raccolte e tipi di operazioni.