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

Atlas

Data Lake: データの可能性を最大限に引き出す

MongoDB のアプリケーション データと Amazon S3 のデータを簡単に分析できます。
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Atlas のアーキテクチャの図:「統合クエリ API」カテゴリ内の「時系列」をハイライト表示。
複雑なデータ統合は不要で、運用オーバーヘッドもありません。Data Lake は、サーバーレスでスケーラブルなクエリ エンジンとして動作し、データの利用時によりシンプルで高速なエクスペリエンスを提供します。
  • あらゆる場所のデータに迅速にアクセス
  • 強力な集計機能により、複雑な分析を実現
釣り針で引っかけたドキュメントのイラスト。

豊富なデータの分析

データのリッチな構造を維持することは非常に重要です。1 つの API で Atlas データベースと AWS S3 のクエリをまとめて直接実行できるようになりました。強力でわかりやすい集計機能により、使用するデータ タイプを問わず一貫したエクスペリエンスを実現します。
Atlas 製品でのデータ レイクへのデータの保存を簡略化したイラスト。

データの変換と強化

データを変換して強化する集計の構築にかかる時間と労力を削減します。Data Lake は、形式の異なるデータを扱う際のパイプラインや ETL ツールの使用に伴う労力、手間、複雑さを軽減し、リアルタイム アプリケーションを強化するための洞察を生成できます。
波に浮かぶドキュメントのイラスト。

大規模なデータをオンデマンドで操作

クラウド データ レイクのスケーリングにかかる時間とコストを削減します。インフラストラクチャの管理や容量の予測に悩まされることがなくなります。使用した分のみがお支払い対象となります。また、クエリを並列化することで必要なパフォーマンスを提供し、グローバルなデータ レイク分析を可能にします。
歯車とコンセントに接続する電源コードのイラスト。

MongoDB Atlas との完全な統合

数回クリックするだけで、Atlas データベースと並行してクラウド データ レイクの利用を開始できます。Compass や Charts などの他の製品を活用して、データの洞察を探索、視覚化、共有することができます。
MongoDB Atlas の詳細

機能の概要
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複数の形式

JSON、BSON、CSV、TSV、Avro、ORC、Parquet に保存されたデータをインプレースで分析できます。データの取り込みと変換に伴う複雑な手間、コスト、時間の無駄は生じません。

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強力な集計

モジュール形式の強力なデータ集計をインプレースで実行し、目的のストレージ層に結果を永続化することで、データフローをより詳細に制御することができます。

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フェデレーテッド クエリ

単一のクエリを実行することで、複数の MongoDB データベースと AWS S3 上のデータをまとめてインプレースで分析でき、迅速に洞察が得られます。

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サーバーレス

インフラストラクチャのセットアップや管理はありません。数回のクリックでクラウド データ レイクを作成し、すぐにクエリの実行を開始できます。

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オンデマンド

実行したクエリおよびデータをアクティブに操作する場合のみ、お支払いの対象になります。オンデマンド サービスにより、必要量や容量を予測する必要がなくなります。

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MongoDB Atlas との完全な統合

高度なデータ ビジュアライゼーションを実現する Charts や、データを視覚的に探索する Compass など、その他の製品にもアクセスできます。


データ レイクを MongoDB にデプロイ

Data Lake は、豊富なデータの利用を簡素化するために開発されました。インフラストラクチャの管理ではなく、洞察の発見により多くの時間を費やすことができます。
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Data Lake の設定
Data Lake は、MongoDB Atlas クラスターと AWS S3 のデータを仮想データベースとコレクションにまとめます。データは所定の場所にネイティブな形式で保存されます。
データの分析と強化
MongoDB の aggregation pipeline を活用して、データの組み合わせ、変換、強化を行います。並列化されたフェデレーテッド クエリにより、洞察をすばやく取得します。
クエリ結果の永続化
指定したファイル形式でクエリ結果を Atlas クラスターや S3 バケットに直接送信します。時間のかかる ETL プロセスを行わずに、目的のストレージ層にデータを保存します。
Data Lake の設定
Data Lake は、MongoDB Atlas クラスターと AWS S3 のデータを仮想データベースとコレクションにまとめます。データは所定の場所にネイティブな形式で保存されます。
MQL
データの分析と強化
MongoDB の aggregation pipeline を活用して、データの組み合わせ、変換、強化を行います。並列化されたフェデレーテッド クエリにより、洞察をすばやく取得します。
MQL
クエリ結果の永続化
指定したファイル形式でクエリ結果を Atlas クラスターや S3 バケットに直接送信します。時間のかかる ETL プロセスを行わずに、目的のストレージ層にデータを保存します。
MQL
MQL

Atlas Data Lake の詳細

スケーラブルなクラウド データ レイクで豊富なデータを簡単かつ直感的に分析する方法をご紹介します。
チャートのイラスト。
Atlas Data Lake の使用例
複雑な統合を行うことなく、リアルタイムのアプリケーション データとクラウド データを組み合わせて変換し、迅速に洞察を得る方法をご覧ください。
詳細
鉛筆でドキュメントに文字を書き込む手のイラスト。
使い方

データ ソース間でのフェデレーテッド クエリ

複数のデータ ソース間でフェデレーテッド クエリを実行し、結果をお好みのストレージに簡単に永続化する手順をご覧ください。

詳細

Atlas を最大限に活用する

当社の他のアプリケーション データ プラットフォームを利用して、データに基づくエクスペリエンスと洞察を強化できます。
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データベース

回復性、スケーリングのほか、最高レベルのデータ プライバシーとセキュリティを実現するために構築されたマルチクラウド データベース サービスを最初に利用できます。

詳細

今すぐ Data Lake を利用する

数回のクリックで Atlas データベースと並行してデータ レイクを作成できます。複数のデータ ソースからデータ レイクを設定するか、サンプル データセットを使用して今すぐ利用を開始できます。
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利用可能な機能:
  • 統合されたデータ プラットフォーム
  • 強力な集計
  • サンプルのデータセット
  • ネイティブなツールとドライバー
  • 複数のデータ形式
  • 従量課金制モデル