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Atlas

Data Lake. 데이터의 잠재적 가치를 극대화합니다.

MongoDB 애플리케이션 데이터와 AWS S3 데이터를 손쉽게 분석합니다.
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Unified Query API 카테고리에서 Time Series를 강조한 Atlas 아키텍처 다이어그램
복잡한 데이터 통합과 운영 오버헤드는 잊으세요. Data Lake는 확장이 가능한 서버리스 쿼리 엔진으로 운영되어 더욱 간단하고 빠른 데이터 처리 경험을 제공합니다.
  • 저장 위치에 관계없이 모든 데이터에 빠르게 액세스
  • 강력한 집계 기능으로 복잡한 분석을 지원
낚시 바늘에 걸린 문서를 그림

다량의 데이터 분석

다량의 데이터 구조를 보존하는 것이 매우 중요합니다. 이제 단일 API를 사용해 Atlas 데이터베이스와 AWS S3에 대해 직접 쿼리할 수 있습니다. 강력하고 쉽게 이해할 수 있는 집계 기능을 실행하여 데이터 유형에 관계없이 항상 일관된 경험을 유지할 수 있습니다.
Atlas 제품에서 데이터 레이크 데이터 스토어를 간략히 나타낸 그림

데이터 변환 및 보강

데이터 변환 및 보강을 위해 집계 기능을 구축하는 데 드는 시간과 수고가 줄어듭니다. Data Lake가 다양한 형식의 데이터를 처리할 때 파이프라인과 ETL 도구에 따른 수고와 시간 손실, 그리고 복잡성을 줄여주기 때문에 실시간 애플리케이션을 지원할 인사이트를 창출할 수 있습니다.
물결에 떠다니는 문서를 그림

대규모 온디맨드 데이터

클라우드 데이터 레이크를 확장하는 데 따른 시간과 비용이 절감됩니다. 인프라 관리나 용량 예측을 걱정할 필요가 없습니다. 사용한 만큼만 지불하고, 글로벌 데이터 레이크 분석에 필요한 쿼리를 병렬화하여 원하는 성능을 구현하세요.
콘센트에 연결되는 기어와 전원 코드를 그림

MongoDB Atlas에 완전히 통합됨

클릭 몇 번으로 운영 중인 Atlas 데이터베이스와 클라우드 데이터 레이크를 함께 사용할 수 있습니다. 그 밖에도 Compass, Charts 등 다른 제품 솔루션을 이용해 데이터 인사이트를 탐구하고, 시각화하고, 공유하세요.
MongoDB Atlas 자세히 알아보기

기능 개요
general_features_multiple_formats
다양한 형식
데이터 수집 및 변환에 있어 복잡성, 비용 및 시간 낭비를 겪지 않고 JSON, BSON, CSV, TSV, Avro, ORC 및 Parquet에 저장되어 있는 데이터를 분석할 수 있습니다.
mdb_aggregation_pipelines
강력한 집계
강력한 모듈식 집계를 실행한 후 집계 결과를 원하는 스토리지 티어에 계속해서 저장하여 데이터 흐름을 더욱 강력하게 제어합니다.
mdb_query
페더레이션 쿼리
단일 쿼리를 통해 다수의 MongoDB 데이터베이스 및 AWS S3에 저장된 데이터를 분석함으로써 통찰력을 더욱 빠르게 발굴합니다.
atlas_serverless
서버리스
인프라를 설치하거나 관리할 필요 없이 클릭 몇 번으로 클라우드 데이터 레이크를 생성해서 쿼리를 즉시 실행할 수 있습니다.
general_features_on_demand
온디맨드
데이터를 적극적으로 사용할 때 실행된 쿼리에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다. 온디맨드 서비스이므로 수요나 용량을 예측할 필요가 없습니다.
atlas_integration
MongoDB Atlas에 완전히 통합됨
고급 데이터 시각화 도구인 Charts, 시각적 데이터 탐색 도구인 Compass 등 다른 제품 솔루션도 이용할 수 있습니다.

MongoDB 기반 데이터 레이크 배포

MongoDB에서 다량의 데이터를 손쉽게 처리할 수 있는 Data Lake를 개발했습니다. 이제 인프라 관리가 아닌 인사이트 발굴에 집중할 수 있습니다.
문서 보기
데이터 레이크 구성
Data Lake는 가상 데이터베이스와 컬렉션에서 MongoDB Atlas 클러스터의 데이터와 AWS S3의 데이터를 결합합니다. 데이터는 이동 없이 제자리에서 네이티브 형식을 유지합니다.
데이터 분석 및 보강
MongoDB의 집계 파이프라인을 사용해 데이터를 결합, 변환 및 보강할 수 있습니다. 쿼리 페더레이션 및 병렬화를 통해 인사이트를 빠르게 도출하세요.
쿼리 결과 보존
쿼리 결과를 지정된 파일 형식으로 Atlas 클러스터 또는 S3 버킷에 전송할 수 있습니다. 시간이 많이 걸리는 ETL 프로세스 없이 데이터를 원하는 스토리지 티어에 저장하세요.
데이터 레이크 구성
Data Lake는 가상 데이터베이스와 컬렉션에서 MongoDB Atlas 클러스터의 데이터와 AWS S3의 데이터를 결합합니다. 데이터는 이동 없이 제자리에서 네이티브 형식을 유지합니다.
MQL
데이터 분석 및 보강
MongoDB의 집계 파이프라인을 사용해 데이터를 결합, 변환 및 보강할 수 있습니다. 쿼리 페더레이션 및 병렬화를 통해 인사이트를 빠르게 도출하세요.
MQL
쿼리 결과 보존
쿼리 결과를 지정된 파일 형식으로 Atlas 클러스터 또는 S3 버킷에 전송할 수 있습니다. 시간이 많이 걸리는 ETL 프로세스 없이 데이터를 원하는 스토리지 티어에 저장하세요.
MQL
MQL

Atlas Data Lake에 대해 자세히 알아보기

확장 가능한 클라우드 데이터 레이크를 사용해 다량의 데이터를 손쉽게 직관적으로 분석하는 방법을 알아보세요.
차트 그림
Atlas Data Lake 데모 보기
실시간 애플리케이션 데이터와 클라우드 데이터를 복잡한 통합 과정 없이 결합 및 변환하여 인사이트를 더욱 빠르게 도출하는 방법을 알아보세요.
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연필로 문서에 글을 작성하는 것을 나타낸 그림
사용 방법
데이터 소스에 대한 쿼리 페더레이션
다양한 데이터 소스에 대한 쿼리를 페더레이션한 후 결과를 원하는 스토리지에 손쉽게 저장하는 방법을 단계별로 알아보세요.
자세한 내용을 알아보세요.

Atlas 활용 극대화

애플리케이션 데이터 플랫폼을 구성하는 나머지 도구를 사용해 데이터 중심 경험과 인사이트를 강화합니다.
atlas_database
데이터베이스
탄력성과 확장성, 그리고 가장 강력한 데이터 개인정보보호와 보안을 고려해 개발된 멀티 클라우드 데이터베이스 서비스를 시작해보세요.
자세한 내용을 알아보세요.

지금 Data Lake 시작하기

클릭 몇 번으로 데이터 레이크를 운영 중인 Atlas 데이터베이스와 함께 생성합니다. 다수의 데이터 소스에서 데이터 레이크를 구성하거나 샘플 데이터세트를 사용해 지금 시작하세요.
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시작할 때 제공되는 이점:
  • 통합 데이터 플랫폼
  • 강력한 집계
  • 샘플 데이터세트
  • 네이티브 도구 및 드라이버
  • 다수의 데이터 형식
  • 사용한 만큼 지불하는 모델