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온디맨드식 확장

MongoDB Atlas를 사용하면 클릭 몇 번으로, 혹은 API 호출을 통해 데이터베이스의 스케일업, 스케일다운 또는 스케일아웃이 가능합니다.

탄력적 확장성

애플리케이션에서 다운타임 없이 클러스터의 인스턴스 크기, 메모리 또는 스토리지 용량을 조정할 수 있습니다. 필요할 때 필요한 리소스를 프로비저닝하고 사용한 만큼만 비용을 지불하면 됩니다.

네이티브 샤딩

Atlas의 네이티브 샤딩 기능을 통해 여러 컴퓨터에서 수평 확장이 가능합니다. 자신의 요구에 맞게 샤드 수와 샤딩 전략을 선택하세요.

용량 자동 확장

완전 자동화된 용량 관리를 이용해 Atlas가 리소스 활용도 지표를 실시간으로 추적하여 데이터베이스 스토리지와 크기를 필요한 만큼 조정하도록 설정할 수 있습니다.

최적화된 리소스 효율성

MongoDB Atlas에서는 지능형 인덱스와 스키마 추천, 자동 데이터 티어링 및 분석 쿼리를 위한 워크로드 격리를 통해 데이터베이스 성능을 개선할 수 있습니다.

인덱스 추천

MongoDB Atlas의 Performance Advisor는 성능이 저하된 컬렉션을 자동으로 분석하고 추가할 인덱스를 추천합니다. 관련 지표를 통해 속도가 저하된 쿼리의 예를 살펴보고 몇 번의 클릭으로 추천된 인덱스를 생성할 수 있습니다.

스키마 추천

또한 Performance Advisor는 가장 속도가 느린 컬렉션과 가장 활동적인 컬렉션에 스키마에 대한 실행 가능한 조언을 제공합니다. 추천을 하면서 맥락과 증거를 함께 제시하기 때문에 데이터베이스 성능에 영향을 미치는 데이터 모델의 잠재적인 비효율성을 검토할 수 있습니다.

온라인 아카이브

Online Archive에서는 완전 관리형 데이터베이스와 클라우드 객체 스토리지에서 데이터를 티어링하고, 단일 엔드포인트를 통해 이를 쿼리할 수 있습니다. 히스토리 데이터를 자동 보관하고, 쿼리 성능의 저하 없이 운영 및 트랜잭션 데이터 스토리지 비용을 절약할 수 있습니다.

워크로드 격리

MongoDB ChartsBI Connector 같은 분석 워크로드를 실행하기 위한 읽기 전용 보조 노드를 구성할 수 있습니다. 이렇게 하면 동일한 데이터베이스 상의 리소스 집약적인 쿼리에 의해 운영 워크로드가 영향을 받지 않습니다.

완벽한 성능 가시성

MongoDB Atlas는 사용자 지정이 가능한 경보, 실시간 성능 추적 및 과거 지표를 통해 데이터베이스 모니터링과 진단 작업의 부담을 덜어줍니다.

실시간 성능 패널

작업, 디스크 활용도, 연결, IOPS, 액세스 빈도수가 가장 높은 컬렉션, 속도가 가장 느린 쿼리 같이 전용 클러스터에 대한 실시간 성능 지표를 확인할 수 있습니다.

사용자 지정 경보

데이터베이스 작업, 서버 사용량 또는 기타 조건이 클러스터의 성능에 영향을 미치게 되는 임계치에 도달하면 알림이 수신됩니다. 이미 사용 중인 이메일, 텍스트 및 채널을 통해 경보를 받습니다.

주요 데이터베이스 지표

수십 개의 처리량, 성능 및 활용도 지표를 토대로 대시보드를 생성하여 과거의 데이터베이스 성능을 1분 단위로 세분화해서 분석할 수 있습니다.

Query Profiler

오래 실행 중인 쿼리와 주요 성능 통계를 표시하는 Query Profiler를 활용하여 문제를 신속하게 진단할 수 있습니다. 과거 작업을 검토하여 이상치를 신속하게 식별하고 컬렉션 및 작업 유형에서 패턴을 쿼리할 수 있습니다.

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