Atlas Core는 컴퓨팅과 저장 동일한 노드 에서 실행 아키텍처를 기반으로 구축된 완전 관리형 클라우드 데이터베이스 및 관련 데이터베이스 입니다. 무료 클러스터, Flex 클러스터 및 전용 클러스터 계층에서 사용할 수 있습니다.
다양한 데이터베이스 에디션과 에디션을 비교하는 방법에 대해 학습 데이터베이스 에디션을 참조하세요. 나란히 놓고 보려면 에디션 비교 다이어그램을 참조하세요.
기존 Atlas cluster 문서에서는 기본값 으로 Atlas Core에 대해 설명합니다. 이 페이지는 Atlas Core의 점 이며 기존 콘텐츠가 적용되는 에디션을 식별하는 데 도움이 됩니다.
이 예시 레이아웃에서 Atlas Core 클러스터 프라이머리 노드 한 개와 세컨더리 노드 2개를 실행하며, 각 노드 자체 연결된 저장 있습니다.
아키텍처
Atlas Core 클러스터는 컴퓨팅과 저장 결합된 방식으로 프로비저닝합니다. 각 데이터 보유 노드 저장 연결된 가상 머신에서 실행됩니다.
아키텍처 특성
다음 특성은 Atlas Core가 리소스를 프로비저닝하고 확장하는 방법을 설명합니다.
클러스터 계층 별 컴퓨팅 확장: 다른 클러스터 계층 선택하여 노드의 컴퓨팅 용량 변경합니다. 컴퓨팅 용량 과 저장 용량 동일한 노드 에서 결합되므로 계층 변경하면 Atlas 클러스터의 노드를 다시 시작합니다. 전용 클러스터에서 Atlas 예상 다운타임 없이 롤링 재시작 수행합니다.
Atlas 프로비저닝 저장 클러스터 당 : Atlas 클러스터 에 대한 저장 용량 프로비저닝하며, 애플리케이션 언제든지 해당 용량 사용할 수 있습니다.
저장 한도는 클러스터 계층 에 따라 다릅니다: 전용 클러스터의 컴퓨팅 용량 과 독립적으로 노드의 저장 용량 과 IOPS를 클러스터 계층 의 최대 저장 용량 까지 확장하다 . 이 최대값을 초과하여 저장 용량 추가하려면 클러스터 더 높은 계층 으로 확장하다 .
노드 복구에는 초기 동기화 필요합니다. Atlas 노드 교체할 때 새 노드 쿼리를 제공하기 전에 초기 동기화 수행하여 다른 노드에서 애플리케이션의 데이터를 복사합니다.
대규모 워크로드에는 샤딩 필요할 수 있습니다: 애플리케이션의 데이터가 단일 샤드 의 컴퓨팅 또는 저장 용량 에 근접하면 클러스터 를 샤드 수평으로 확장하다 .
별도의 시스템에서 실행 분석, 검색 및 AI 워크로드: 각 워크로드 유형은 자체 데이터 사본을 통해 자체 시스템에서 실행됩니다.
Atlas Core의 보안, 탄력성, 크기 조정, 백업, 성능 및 지표 에 대해 자세히 학습 다음을 참조하세요.
이 문서 정보
Atlas 인터페이스, 드라이버, API 및 대부분의 운영 워크플로가 에디션 간에 동일하기 때문에 대부분의 Atlas 설명서는 Atlas Core와 Atlas Infinite 모두에 적용됩니다. 설명서에는 다음과 같이 각 페이지 또는 섹션이 적용되는 에디션이 설명되어 있습니다.
두 에디션에 모두 적용됨: 페이지에 별도로 명시되지 않는 한 해당 콘텐츠는 Atlas Core와 Atlas Infinite 모두에 적용됩니다.
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Atlas Infinite에서는 다르게 작동합니다: 에디션마다 워크플로나 옵션이 다른 경우 페이지 또는 섹션에서 차이점을 설명합니다.