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Atlas Data Federation の機能

Atlas Data Federation がどのように分散されたデータのクエリと分析を簡素化するかを確認しましょう。

複雑な ETL プロセスなしで、ソース間でデータをクエリ・統合

Atlas Data Federation を使用すると、複数の Atlas クラスター、クラウドストレージサービス、オンラインアーカイブからのデータへのアクセスと分析が容易になります。単一のクエリインターフェースと複数の形式のサポートにより、複雑な ETL ジョブのオーバーヘッドなしで分散されたデータを変換・統合できます。リアルタイムアプリケーションの強化や分析ツールへのエクスポートなど、Data Federation は摩擦を減らし、迅速な作業を支援します。

データが流れるパイプラインのイラスト

MongoDB の強力なアグリゲーションフレームワーク上に構築

Atlas Data Federation は、ネイティブの集計パイプラインを使用して、クラスターおよびクラウドストレージ全体でデータをクエリ、変換、結合します。

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atlas_data_federation

MongoDB とクラウドストレージにまたがるクエリ

単一のフェデレーテッドクエリを実行して、複数の Atlas クラスターとクラウドオブジェクトストレージのデータを分析できます。分散されたデータにインプレースでアクセスし、取り込みや移動を行う必要はありません。

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複数の形式のデータに対応

JSON、BSON、CSV、TSV、Avro、ORC、Parquet のデータをソースから直接クエリおよび分析できます。データの読み込みや変換は不要です。

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オンザフライで強化データセットを作成

集計パイプラインを使用して、ソース間でデータを結合、フィルター、再構成します。洗練された結果を再利用するために、Atlas コレクションまたはクラウドストレージに保存します。

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ダウンストリーム分析用にデータをエクスポート

クエリ結果を Parquet や CSV などの形式でクラウドオブジェクトストレージに書き込みます。下流のチームが必要とする場所で、分析可能なクリーンなデータを提供します。

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インフラ管理なしでスケーリング

オンデマンドでスケーリングする柔軟なコンピューティングレイヤーを使用してフェデレーテッドクエリを実行します。ETL パイプラインの維持やサーバーのプロビジョニングが不要になります。

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atlas_integration

MongoDB Atlas との完全な統合

Charts、Compass、Atlas Search などのツールにアクセスして、Atlas データを使用したリッチなエクスペリエンスの可視化、探索、ビルドを行いましょう。

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