MongoDB
Atlas Data Lake

AWS S3와 MongoDB Atlas에서 MongoDB Query Language(MQL)를 사용해 기본 형식으로 데이터를 쿼리 및 분석할 수 있습니다.

MongoDB Atlas Data Lake를 사용해야 하는 이유

확장 가능한 서버리스 데이터레이크를 통해 데이터의 가치를 실현할 수 있습니다. 데이터 이동이나 운영 오버헤드 없이 라이브 및 히스토리 데이터를 통합 및 분석하고 실행된 쿼리에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다.

데이터를 티어링하고
해당 위치에서 데이터를 쿼리

Atlas Online Archive를 통해 완전 관리형 데이터베이스와 클라우드 객체 스토리지에서 데이터를 자동 티어링할 수 있습니다. 연합 쿼리를 통해 데이터를 결합 및 분석하고 집계 파이프라인의 결과를 선호하는 스토리지 티어에 손쉽게 보존할 수 있습니다.

풍부한 데이터를
간편하게 직관적으로 분석

단일 연결 문자열을 사용해 기존의 데이터베이스와 AWS S3 저장소에서 풍부하게 정형화된 데이터를 손쉽게 쿼리할 수 있습니다. 모든 데이터 유형에서 일관된 경험을 제공할 수 있도록 MongoDB Query Language(MQL)을 사용하여 강력하면서도 이해하기 쉽게 집계를 실행할 수 있습니다.


규모에 맞게 온디맨드 방식으로 데이터 처리

Atlas Data Lake는 서버리스이기 때문에 인프라를 설치 및 관리할 필요가 없고 용량을 예측할 필요도 없습니다. 또한 데이터를 적극적으로 사용할 때 실행되는 쿼리에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다. 워크로드를 병렬화하여 뛰어난 성능을 제공하도록 데이터레이크를 확장하고 글로벌 데이터레이크 분석을 사용할 수 있습니다.


MongoDB Cloud Platform에 완전히 통합

공통 UI에서 클릭 몇 번으로 작동 중인 Atlas 데이터베이스 클러스터와 함께 데이터레이크를 등록하고 즉시 데이터 쿼리를 시작할 수 있습니다.

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시작할 준비가 되셨습니까?

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데이터레이크의 올바른 기능

여러 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.

강력한 집계

MongoDB Query Language(MQL)를 사용하여 강력하면서도 이해하기 쉬운 모듈식 집계를 실행하고 선호하는 스토리지 계층에 결과를 보존할 수 있습니다.

연합 쿼리

단일 쿼리를 실행하여 Amazon S3에서 라이브 MongoDB Atlas 데이터와 히스토리 데이터를 함께 분석하여 인사이트 신속하게 얻을 수 있습니다.

서버리스

인프라를 설치하거나 관리할 필요가 없기 때문에 기존 AWS S3 버킷에 대한 액세스 권한을 제공하고 쿼리를 즉시 실행할 수 있습니다.

온디맨드

데이터를 적극적으로 사용할 때 실행된 쿼리에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다. 수요나 용량을 예측할 필요가 없습니다.

완전 통합형

프로비저닝, 액세스, 과금 및 지원을 위해 MongoDB Cloud Platform에 완전히 통합됩니다.

MongoDB Atlas Data Lake 아키텍처

가격

MongoDB Atlas Data Lake는 완전 관리형 데이터레이크로서, 처리된 데이터와 반환된 데이터에 따라 가격이 책정되는 서비스입니다.
Data processed
Data returned
$5 per TB with a 10MB minimum per query
Standard AWS data transfer rates

자주 묻는 질문

MongoDB Atlas Data Lake 무엇입니까?

MongoDB Atlas Data Lake는 AWS S3와 MongoDB Atlas에서 기본적으로 데이터를 쿼리 및 분석할 수 있게 해주는 서비스 형태의 완전 관리형 데이터레이크입니다. 비용이 드는 복잡한 데이터 이동이나 변환 과정 없이도 JSON, BSON, CSV, TSV, Avro, ORC 및 Parquet 형식으로 저장된 풍부한 정형 데이터를 손쉽게 결합 및 분석할 수 있습니다.

MongoDB Atlas Online Archive란 무엇입니까?

MongoDB Atlas Online Archive를 사용하면 성능 요구사항을 토대로 데이터를 자동으로 티어링하여 시스템의 효율성을 높일 수 있습니다. 자주 액세스하지 않는 데이터를 MongoDB Atlas 데이터베이스에서 쿼리가 가능한 아카이브 스토리지로 옮겨서 비용을 줄이는 동시에 아카이브에 대한 손쉬운 액세스를 유지할 수 있습니다.

MongoDB Atlas Data Lake를 AWS에서 사용할 수 있습니까?

MongoDB Atlas Data Lake를 사용하면 기존의 AWS S3 데이터를 기본 형식으로 쿼리할 수 있습니다. MongoDB Atlas UI에서 몇 번의 클릭으로 간단하게 데이터레이크를 등록하고 자체 AWS S3 버킷에 연결하여 데이터 쿼리 및 분석을 시작할 수 있습니다.

MongoDB Atlas Data Lake는 어떻게 사용합니까?

MongoDB Atlas Data Lake는 MongoDB Atlas 제어판을 통해 액세스 및 설정이 가능한 셀프 서비스 애플리케이션입니다. 데이터레이크를 생성 및 연결하고 AWS S3에 저장된 파일에서 데이터베이스와 컬렉션을 구성하며, MongoDB Query Language(MQL)와 도구를 이용해 강력한 집계를 실행할 수 있습니다.

자체 AWS S3 버킷을 연결하거나 Atlas Online Archive를 활용하여 완전 관리형 클라우드 객체 스토리지에 MongoDB Atlas 데이터를 자동으로 티어링하고 이를 쿼리할 수 있습니다. 새로운 인사이트와 사용자 경험을 개선하기 위해 실시간 애플리케이션에 모든 히스토리 데이터를 표시할 수 있습니다.

MongoDB Atlas Data Lake에 대한 자세한 내용은 어디에서 확인할 수 있습니까?

Atlas Data Lake를 시작하는 자세한 방법은 documentation에서 확인하세요.