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Atlas

Data Lake. Libere todo o potencial dos seus dados.

Analise facilmente sua aplicação de dados MongoDB e AWS
Experimente Gratuitamente
Entre em contato com a equipe de vendas
Diagrama da arquitetura do Atlas realçando Time Series na categoria API de consulta unificada.
Esqueça integrações de dados complexas e sobrecarga operacional. Data Lake opera como serverless, motor de queries escalável, proporcionando uma experiência mais simples e rápida quando está trabalhando com dados.
  • Acesse rapidamente todos os seus dados, onde quer que eles estejam
  • Execute aggregations eficientes para análises complexas
Ilustração de documentos capturados em anzóis.

Analise dados valiosos

Preservar a estrutura sofisticada dos dados é fundamental. Você já pode consultar diretamente os bancos de dados Atlas e o AWS S3 juntos usando uma única API. Execute aggregations eficientes e fáceis de compreender para que você sempre tenha uma experiência consistente, independentemente do tipo de dados que estiver usando.
Ilustração simplificada dos armazenamentos de dados do data lake no produto Atlas.

Transforme e enriqueça dados

Reduza o tempo e esforço gastos na criação de aggregations que transformam e enriquecem os dados. O Data Lake reduz o esforço, o desperdício de tempo e a complexidade de pipelines e ferramentas de ETL durante o trabalho com dados em diferentes formatos, de maneira que seja possível gerar insights para capacitar aplicativos em tempo real.
Ilustração de documentos sobre as ondas.

Dados on-demand em escala

Economize tempo e dinheiro ao dimensionar o data lake na nuvem. Não se preocupe com o gerenciamento da infraestrutura ou com a previsão da capacidade. Pague apenas pelo que usar e ofereça o desempenho de que precisa com queries paralelas para análise global de data lake.
Ilustração de uma engrenagem e um cabo de alimentação conectados a uma tomada.

Totalmente integrado ao MongoDB Atlas

Opere o data lake na nuvem junto ao banco de dados operacional Atlas com apenas alguns cliques. Aproveite nossas outras ofertas de produtos, inclusive Compass e Charts, para explorar, visualizar e compartilhar os insights de dados.
Saiba mais sobre o MongoDB Atlas

Visão geral das funcionalidades
general_features_multiple_formats

Diversos formatos

Analise os dados armazenados em JSON, BSON, CSV, TSV, Avro, ORC e Parquet no mesmo ambiente sem complexidade, custo e o tempo de ingestão e transformação dos dados.

mdb_aggregation_pipelines

Formatações poderosas

Execute agregações eficientes e modulares nos dados no mesmo ambiente e mantenha os resultados no nível de armazenamento preferido para obter mais controle sobre os fluxos de dados.

mdb_query

Queries federadas

Execute uma única consulta para analisar dados em vários bancos de dados MongoDB e no AWS S3 juntos e no mesmo ambiente para obter insights mais rápidos.

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Serverless

Sem infraestrutura para configurar e gerenciar - crie o data lake na nuvem com alguns cliques e comece a executar queries imediatamente.

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Sob demanda

Você só paga pelas consultas executadas e somente quando esteja trabalhando ativamente com os dados. Com um serviço sob demanda, é possível eliminar a necessidade de prever demanda ou capacidade.

atlas_integration

Totalmente integrado ao MongoDB Atlas

Obtenha acesso a outras ofertas de produtos, como Charts, para visualização avançada de dados e Compass, para uma exploração visual dos dados.

Implemente o Data Lake no MongoDB

Criamos o Data Lake para simplificar a maneira como você trabalha com dados avançados. Passe mais tempo descobrindo insights, ao invés de gerenciar a infraestrutura.
Veja a Documentação
Configure um Data Lake
O Data Lake integra dados dos clusters do MongoDB Atlas e do AWS S3 a bancos de dados e coleções virtuais. Seus dados permanecem no local e no formato nativo.
Analise e enriqueça os dados
Aproveite o pipeline de aggregation do MongoDB para integrar, transformar e enriquecer os dados. Obtenha rapidamente insights com queries paralelas.
Mantenha resultados da consulta
Envie os resultados da consulta diretamente para um cluster do Atlas ou bucket do S3 no formato de arquivo especificado. Armazene dados na camada de armazenamento preferida sem processos ETL demorados.
Configure um Data Lake
O Data Lake integra dados dos clusters do MongoDB Atlas e do AWS S3 a bancos de dados e coleções virtuais. Seus dados permanecem no local e no formato nativo.
MQL
Analise e enriqueça os dados
Aproveite o pipeline de aggregation do MongoDB para integrar, transformar e enriquecer os dados. Obtenha rapidamente insights com queries paralelas.
MQL
Mantenha resultados da consulta
Envie os resultados da consulta diretamente para um cluster do Atlas ou bucket do S3 no formato de arquivo especificado. Armazene dados na camada de armazenamento preferida sem processos ETL demorados.
MQL
MQL

Saiba mais sobre o Atlas Data Lake

Descubra como analisar facilmente e intuitivamente dados valioros com um datalake na nuvem escalável.
Ilustração de um gráfico.
Atlas Data Lake em ação
Veja como integrar e transformar dados de aplicativos em tempo real e dados em nuvem sem integrações complexas para obter insights mais rápidos.
Saiba mais
Ilustração de uma escrita à mão com um lápis em um documento.
COMO

Federar consultas entre fontes de dados

Veja passo a passo como integrar consultas em diversas fontes de dados e seguir facilmente com os resultados no armazenamento de sua preferência.

Aproveite o Atlas ao máximo

Capacite mais experiências e insights orientados a dados usando o restante de nossa plataforma de dados de aplicativos.
atlas_database

Banco de dados

Comece com o serviço de banco de dados multi-cloud para resiliência, escalabilidade e níveis mais altos de segurança e privacidade dos dados.

Comece a usar o Data Lake hoje mesmo

Crie um Data Lake com o banco de dados do Atlas operacional com apenas alguns cliques. Configure o Data Lake com base em várias fontes de dados ou use um conjunto de dados de amostra para começar hoje mesmo.
Experimente Gratuitamente
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COMECE A USAR:
  • Plataforma de dados unificada
  • Formatações poderosas
  • Conjunto de dados exemplo
  • Ferramentas e drivers nativos
  • Diversos formatos de dados
  • Modelo de pagamento conforme o uso