Atlas Core は、コンピュートとストレージが同じノードで実行される アーキテクチャに構築された、フルマネージドクラウドデータベースと 関連するデータベースです。無料クラスター、Flex クラスター、専有クラスター階層で利用できます。
さまざまなデータベースエディションとその比較方法については、「 データベース エディション 」を参照してください。並行ビューについては、 エディション比較図 を参照してください。
既存の Atlas クラスターのドキュメントでは、デフォルトで Atlas Core について説明されています。このページは Atlas Core の開始点であり、既存のコンテンツが適用されるエディションを識別するのに役立ちます。
この配列例では、Atlas Core クラスターが 1 つのプライマリ ノードと 2 つのセカンダリ ノードを実行しており、各ノードには独自のストレージが
アーキテクチャ
Atlas Core クラスターは、コンピューティングとストレージを連結してプロビジョニングします。データを保持する各ノードは、接続されたストレージを持つ仮想マシン上で実行されます。
アーキテクチャの特徴
次の特性は、Atlas Core がリソースをプロビジョニングする方法とスケーリングする方法を示しています。
クラスター層ごとにスケーリングする : 別のクラスター層を選択して、ノードのコンピューティングキャパシティーを変更します。コンピューティングキャパシティーとストレージキャパシティーは同じノードで結合されているため、階層を変更すると Atlas はクラスターのノードを再起動します。専有クラスターでは、Atlas は予想されるダウンタイムなしでローリング再起動を実行します。
Atlas はクラスターごとにストレージをストレージ。Atlas はクラスターのストレージキャパシティーをプロビジョニングし、アプリケーションはいつでもそのキャパシティーを使用できます。
ストレージ制限は、クラスター層によって異なります。ノードのストレージキャパシティーと IOPS は、専用クラスターのコンピューティングキャパシティーとは無関係に、クラスター層の最大ストレージキャパシティーまで増やす。この最大値を超えるストレージキャパシティーを追加するには、クラスターをより高い階層に増やす。
ノードを回復するには最初の同期が必要です。Atlas がノードを置き換えると、クエリを処理する前に新しいノードが最初の同期を実行してアプリケーションのデータを他のノードからコピーします。
大規模なワークロードにはシャーディングが必要になる場合があります 。アプリケーションのデータが単一のシャードのコンピュートまたはストレージキャパシティーに水平方向に近づく場合は、クラスターをシャーディングして増やすします。
分析、検索、 AI のワークロードは別々のシステムで実行されます。各ワークロードタイプは、独自のデータを使用して、独自のシステムで実行されます。
Atlas Core のセキュリティ、回復性、サイズ設定、バックアップ、パフォーマンス、メトリクスの詳細については、以下を参照してください。
このドキュメントについて
Atlas のほとんどのドキュメントは、Atlas Core と Atlas Infinite の両方に適用されます。Atlas のインターフェース、ドライバー、API、およびほとんどの運用ワークフローはエディション間で同じであるためです。ドキュメントでは、各ページまたはセクションが適用されるエディションを次のように説明しています。
両方のエディションに適用されます。ページに特に指定がない限り、その内容は Atlas Core と Atlas Infinite の両方に適用されます。
1 つのエディションのみに適用されます。コンテンツが 1 つのエディションに適用される場合、ページはタイトルまたはテキストでそのエディションを識別します。
Atlas Infinite ではサポートされていません:public preview中に機能が Atlas Infinite で使用できない場合、 ページにはメモが含まれ、サポートされている機能にリンクされます。
Atlas Infinite では動作が異なります。ワークフローまたはオプションがエディション間で異なる場合、 ページまたは セクションはその差を呼び出します。