중요
Flex 클러스터 및 서버리스 인스턴스에서 사용할 수 없는 기능입니다.
현재 Flex 클러스터 및 서버리스 인스턴스는 이 기능 지원 하지 않습니다. 자세히 학습 Atlas Flex 제한 사항 및 서버리스 인스턴스 제한을 참조하세요.
Atlas Online Archive 자주 액세스하지 않는 데이터를 MongoDB Atlas cluster 에서 cloud 객체 저장 에 보관하여 조직이 데이터 저장 및 쿼리 비용을 최적화할 수 있도록 설계된 기능 입니다. Online 보관 사용하면 데이터의 수명 주기 기능 관리 , 라이브 데이터 세트와 보관된 데이터 세트에서 통합된 쿼리 환경을 유지하고, 운영 복잡성을 줄이는 동시에 필요할 때 데이터에 액세스할 수 있는 상태를 유지할 수 있습니다.
Online 보관 사용 시 주요 고려 사항
Atlas Online Archive 사용할 때 다음 요구 사항, 기대 사항 및 제한 사항을 고려하세요.
클러스터 요구 사항
Atlas Online Archive 는 M10 이상의 cluster에서만 사용 가능합니다.
필수 권한
Online Archive를 생성하거나 삭제하려면 다음 역할 중 한 가지가 있어야 합니다.
성능 기대치
Online 보관 로 작업할 때 다음과 같은 성능 기대치를 고려하세요.
보관 작업: MongoDB 보관 작업을 주기적으로 실행하여 클러스터 에서 cloud 저장 로 데이터를 이동합니다. 이러한 작업은 비동기적으로 작동하며 클러스터 에 대한 성능 영향 최소화하도록 설계되었습니다.
클러스터 용량: 보관 작업은 클러스터 리소스를 사용합니다. 리소스 제약을 피하려면 Atlas cluster 에 활성 워크로드와 보관 작업을 모두 지원 수 있는 충분한 용량 있는지 확인하세요.
쿼리 성능: 보관된 데이터는 읽기에 최적화된 cloud 객체 저장 에 상주하며, 이 경우 Atlas cluster 에서 실시간 데이터를 쿼리하는 것에 비해 쿼리 성능이 느릴 수 있습니다.
제한 사항
Online Archive는 다음을 지원하지 않습니다:
Online 보관 & Atlas Data Federation
컬렉션에 대한 Online 보관 구성하면 Atlas Data Federation을 사용하여 읽기 전용 연합 데이터베이스 인스턴스를 생성합니다. 이렇게 하면 동일한 컬렉션 과 데이터베이스 이름을 사용하여 라이브 클러스터 와 보관된 데이터 모두에서 통합 쿼리를 사용할 수 있습니다.
시간 필드 또는 사용자 지정 필터를 기반으로 보관 규칙을 정의합니다. Atlas 이러한 규칙을 지속적으로 평가하여 일치하는 문서를 Atlas 에서 managed cloud 객체 저장 (예: Amazon Web Services S3, Azure Blob)로 자동 전송합니다.
Data Federation 리전 | Amazon Web Services 리전 | Atlas 리전 |
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미국 북부 버지니아주 |
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미국 오리건주 |
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브라질 상파울루 |
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아일랜드 |
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영국 런던 |
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독일 프랑크푸르트 |
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Tokyo, Japan |
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서울, 대한민국 |
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인도 뭄바이 |
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싱가포르 |
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호주 시드니 |
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캐나다 퀘벡주 몬트리올 |
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중요
Atlas는 보관된 데이터에 대해 Amazon의 서버 측 암호화 S3 관리형 키 (SSE-S3)를 사용하여 보관된 데이터를 암호화합니다. Atlas는 클러스터 데이터에 사용한 미사용 데이터 암호화 키를 사용할 수 없습니다.
Data Federation 리전 | Azure 리전 | Atlas 리전 |
|---|---|---|
Virginia, USA |
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브라질 상파울루 |
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네덜란드 |
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중요
Atlas Azure Storage 서비스 측 암호화를 사용하여 보관된 데이터를 암호화합니다. Atlas 클러스터 데이터에 사용한 미사용 데이터 암호화 키를 사용할 수 없습니다.
Data Federation 리전 | Google Cloud 리전 | Atlas 리전 |
|---|---|---|
Iowa, USA |
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벨기에 |
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중요
Atlas는 Google Cloud Storage 서비스 측 암호화를 사용하여 보관된 데이터를 암호화합니다. . Atlas는 클러스터 데이터에 사용한 미사용 데이터 암호화 키를 사용할 수 없습니다.
Atlas는 보관 규칙에서 지정한 기준에 따라 데이터를 보관합니다. 기준은 보관할 컬렉션의 유형에 따라 다음과 같이 달라집니다.
표준 컬렉션의 경우 기준은 다음 중 1가지일 수 있습니다.
데이터 보관에 관한 날짜 필드와 Atlas 클러스터에 데이터를 보관할 일수의 조합. 현재 날짜가 지정된 날짜 필드의 값을 초과하면 Atlas가 현재 기간에서 해당 일수를 뺀 다음, 남은 기간 이후의 데이터를 보관합니다.
사용자 지정 쿼리. Atlas는 보관 규칙에 입력된 쿼리를 실행하여 보관할 문서를 선택합니다.
time series 컬렉션의 경우 시간 필드와 Atlas 클러스터에 데이터를 보관할 일수의 조합이 기준입니다. 현재 시간이 지정된 시간 필드의 값을 초과하면 Atlas는 현재 시간에서 일수를 뺀 다음 해당 일, 시간 및 분 이후의 데이터를 보관합니다.
클러스터 에 Online 보관 구성하면 Atlas 두 개의 연합 데이터베이스 인스턴스를 생성합니다.
보관용 연합 데이터베이스 인스턴스를 사용하면 원하는 Archive의 데이터만 쿼리할 수 있습니다.
클러스터용/보관용 연합 데이터베이스 인스턴스를 사용하면 클러스터 및 보관된 데이터 모두 쿼리할 수 있습니다.
사용 사례
Online 보관 사용하면 쿼리를 통한 액세스 유지하면서 저장 비용을 줄이고 콜드 데이터를 관리 수 있습니다. 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다.
Large-scale historical datasets: 클러스터 가 로그, 지표 또는 트랜잭션 기록과 같은 대량의 데이터를 저장하므로 데이터를 삭제하지 않고 운영 저장 비용을 줄여야 합니다. Online 보관 콜드 데이터를 더 저렴한 cloud 객체 저장 로 재배치하는 동시에 쿼리를 통해 액세스할 수 있도록 지원합니다.
Time series archiving: 애플리케이션 IoT 기기, 산업 센서 또는 금융 시스템과 같은 소스에서 빈도가 높은 Time Series 데이터 수집합니다. Online 보관 사용하면 클러스터 성능에 영향 최소화하면서 컴플라이언스, 감사 또는 분석 위해 이 데이터를 보존할 수 있습니다.
Cold operational data: 특정 기간 이후에는 거의 액세스하지 않지만 참조 또는 규제 요건을 위해 보관해야 하는 애플리케이션 데이터(예: 주문 내역, 완료된 서비스 요청, 오래된 청구서)를 관리 .
Long-term customer records: 시스템에서 법적 보존 기간 또는 분석 후 보관된 고객 프로필, 구독 내역 또는 사용자 활동 로그를 보관하지만, 이러한 문서는 더 이상 자주 액세스 할 필요가 없습니다.
Compliance and audit: 조직 규제 또는 감사 목적으로 데이터를 보관해야 합니다(예: 금융 거래, 의료 로그, 액세스 로그). 보관을 통해 쿼리 인터페이스를 수정하지 않고도 비용 효율적인 장기 저장 가능합니다.
Archiving for analytics: 일상적인 작업에는 필요하지 않지만 때때로 추세, 보고서 또는 예측에 대해 분석되는 데이터를 프라이머리 클러스터 에 오버헤드 추가하지 않고 보관할 수 있습니다.
Online 보관 핫 워크로드에서 콜드 데이터를 격리하는 동시에 두 워크로드에 대한 통합 인터페이스를 유지하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 애플리케이션 변경하지 않고도 운영 효율성, 비용 절감, 보존 규정 컴플라이언스 등을 모두 달성할 수 있습니다.
다음 단계
실습을 위해 Atlas 콘솔 및 API 통해 클러스터 의 컬렉션 에 대한 Online 보관 만들 수 있습니다. 생성이 완료되면 다음을 수행할 수 있습니다.