MongoDB Atlas Core: Overview

アーキテクチャ

Atlas Core クラスターは、コンピュートとストレージを結合した形でプロビジョニングします。各 データ保有ノード は、独自のデータ保有サーバー上で実行されます。これは、ストレージディスクが接続された仮想マシンです。ディスクには、ノードのコレクションデータ、インデックス、oplogエントリ、サーバーのオーバーヘッドが保存されます。

Atlas Coreクラスターでは、エレクトブルノード、読み取り専用ノード、分析ノードがクラスターのデータ保持ノードとなります。シャーディングされたクラスターでは、各シャードは独自のデータ保持ノードを持つレプリカセットです。コンフィギュレーションサーバーとSearch ノードは、データ保持ノードではありません。

アーキテクチャの特性

Atlas Coreがリソースをプロビジョニングおよび増やす方法は、次の特性で説明されます。

• クラスター階層によってコンピューティング能力を増やす: 別のクラスター階層を選択することで、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。コンピュート 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上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 がローリング再起動を実行しますが、予期されるダウンタイムは発生しません。

• Atlasはクラスターごとにストレージをプロビジョニングします: 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。

• ストレージの制限はクラスター階層によって異なります: 専有クラスターでは、ノードのストレージキャパシティーとIOPSを、そのクラスター階層の最大ストレージキャパシティーまで、コンピューティングキャパシティーとは独立して増やすことができます。その最大値を超えて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します。

• ノードのリカバリには最初の同期が必要です: Atlasがノードを置き換える際、新しいノードはクエリを処理する前に、他のノードからアプリケーションのデータをコピーするために最初の同期を実行します。

• 大規模なワークロードで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ティングまたはストレージのキャパシティーに近づいた場合、クラスターをシャーディングして水平方向に増やすことができます。

• 分析、検索、およびAIワークロードは個別のシステムで実行されます: 各ワークロードタイプは、独自のデータのコピーを持つ独自のシステムで実行されます。

Atlas Coreのセキュリティ、弾力性、サイジング、バックアップ、パフォーマンス、メトリクスについて学ぶには、以下を参照してください。

• セキュリティ

• オートスケーリング

• クラスターのサイズ設定と階層の選択

• バックアップ、復元、アーカイブ

• Performance Advisor

• クラスターメトリクス

本ドキュメントについて

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共通であるため、AtlasのドキュメントのほとんどはAtlas CoreとAtlas Infiniteの両方に適用されます。ドキュメントでは、各ページまたはセクションがどのエディションに適用されるかを次のように説明しています。

• 両エディションに適用: ページに別段の記載がない限り、その内容はAtlas CoreとAtlas Infiniteの両方に適用されます。

• 1つのエディションにのみ適用する: コンテンツが単一のエディションに適用する場合、ページはそのエディションをタイトルまたはテキストで識別します。

• Atlas Infiniteではサポートされていません: パブリックプレビュー中にAtlas Infiniteで機能が利用できない場合、そのページには注記とサポートされている機能へのリンクが表示されます。

• Atlas Infiniteでの動作の違い: エディション間でワークフローやオプションが異なる場合、そのページやセクションで違いが呼び出されています。