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Atlas 아키텍처 센터
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Atlas 비용 절감 구성을 위한 권장 사항

특히 사용량이 증가함에 따라 지출을 더 잘 이해하고 간소화하기 위해 MongoDB Atlas 조직의 데이터베이스 비용을 관리 하고 제어할 수 있는 도구를 제공합니다.

단일 리전 의 배포에만 적용 권장 사항

여기에서 권장 사항

여러 리전 또는 여러 cloud 제공자에 걸친 배포에만 적용 권장 사항

여기에서 권장 사항

다음 권장 사항은 모든 배포서버 패러다임에 적용 .

Atlas 비용을 최적화하려면 다음 전략을 고려하세요.

  • 클러스터 계층에서 자동 확장 활성화하여 사용량에 맞추고 과도한 프로비저닝을 방지합니다.

    축소는 6시간마다 한 번씩 발생하며 특정 조건을 충족해야 합니다. 자세한 내용은 클러스터 계층 축소를 참조하세요.

    정상 사용 기간 동안 연속된 30일에 걸쳐 클러스터의 CPU, WiredTiger 캐시, 메모리, IOPS 등을 정기적으로 모니터링하여 수동으로 더 낮은 클러스터 티어로 이동할 수도 있습니다. 일반적으로 사용량이 할당된 리소스의 30% 이하로 지속적으로 유지되면 축소할 것을 권장합니다.

  • 전용 클러스터의 경우, 더 낮은 계층으로 확장하거나 장기간 사용하지 않을 경우 클러스터 일시 중지 하는 것이 좋습니다.

    개발 및 테스트 환경에서는 M10 또는 M30 클러스터를 사용하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 Atlas 클러스터 크기 가이드를 참조하세요.

  • 개발 및 테스트 환경의 경우 다음을 권장합니다.

  • 연속 백업 은 비용이 많이 들지만 재해 또는 코드 로직 오류가 발생한 경우 백업 창 내의 어느 점 에서든 데이터를 복구할 수 있는 가장 안전한 방법을 제공합니다. 가장 중요한 데이터 계층 프로덕션 애플리케이션에 대해서만 연속 백업을 활성화 좋습니다.

  • 덜 중요한 데이터를 저장 클러스터의 백업 빈도를 낮춥니다. 개발 환경에서는 이러한 클러스터를 완전히 종료하는 것이 좋습니다.

가능하면 동일한 제공자, 동일한 리전 데이터 전송 선택하여 비용을 최소화하세요. 다른 리전 에서 애플리케이션 복원 해야 하는 재해 복구 시나리오와 같이 필요한 경우에만 리전 간 또는 인터넷 전송을 사용합니다. 대부분의 리전 (일반적으로 애플리케이션 호스팅하다 리전)에 클러스터 배치하면 데이터 전송 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

자세한 내용은 데이터 전송 비용 절감 방법을 참조하세요.

실행 시간이 오래 걸리는 쿼리는 리소스 사용량이 증가하여 더 높은 계층의 클러스터가 필요할 수 있습니다. 이러한 쿼리를 최적화 하여 리소스 소비를 줄이고 결과적으로 비용을 절감하세요.

온라인 보관 또는 TTL 인덱스와 같은 기능을 사용하여 오래된 데이터를 비용이 더 발생하는 핫 스토리지에서 비용이 덜 발생하는 콜드 스토리지로 이동하거나 더 이상 필요하지 않은 데이터를 삭제하세요. 데이터를 보관한 후 Atlas Data Federation을 통해 데이터에 접근할 수 있습니다.

Cost Explorer 도구를 정기적으로 사용하여 조직, 프로젝트, 클러스터 및 서비스 수준에서 지출 패턴을 모니터 . 필요에 맞는 빈도를 설정합니다.

월별 비용이 일정 금액을 초과하는 경우와 같은 주요 임계값에 대한 청구 알림을 구성합니다. 예시 들어, 비용이 $100를 초과하면 경고 설정하다 . 이러한 사전 예방적 접근 방식은 예기치 않은 상황을 방지하는 데 도움이 됩니다.

매월 청구서를 검토 하여 이전 청구 최적화 제안을 사용하여 가장 비용이 많이 드는 서비스를 평가합니다. 이는 비용 절감 기회를 식별하는 데 권장되는 모범 사례입니다.

청구서에 예기치 않은 변경 사항이 있는 경우 청구서의 가장 큰 부분을 차지하는 클라우드 컴퓨팅 비용을 확인하세요. Atlas Billing 섹션에 있는 모든 청구서의 Summary By Service 카드에서 클라우드 컴퓨팅 비용을 검토 할 수 있습니다. Summary By Service 보기에는 모든 클러스터의 제공자, 계층 및 리전 별 비용이 표시됩니다.

선택한 배포서버 패러다임과 토폴로지 Atlas 비용이 변경될 수 있습니다.

다양한 토폴로지의 비용 절감에 대해 자세히 학습 Atlas 고가용성을 위한 지침을 참조하세요.

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비용 최적화

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