Observação
Esta página se aplica tanto ao Atlas Infinite quanto ao Atlas Core.
O Atlas usa o auto-scaling para ajudá-lo a otimizar a utilização de recursos e o custo. O auto-scaling da camada do cluster ajusta sua camada do cluster em ambas as edições do banco de dados . O crescimento do armazenamento do cluster depende da edição do banco de dados .
O Atlas usa dois mecanismos para dimensionar automaticamente a camada do cluster. O auto-scaling reativo responde ao uso atual de recursos do seu cluster e se aplica a todos os clusters qualificados. O auto-scaling preditivo usa padrões de uso históricos para escalar antes de um pico projetado. O auto-scaling preditivo estende o auto-scaling reativo e retorna a ele quando um pico não é cíclico ou previsível.
Compare o auto-scaling em cada edição de banco de dados
Esta seção resume como o auto-scaling difere entre as duas edições do banco de dados .
Camada do cluster. Ambas as edições do banco de dados usam o auto-scaling da camada do cluster reativo e preditivo. Para saber mais, consulte Computar auto-scaling no Atlas Core e Computar auto-scaling no Atlas Infinite.
Armazenamento de clusters. Em um Atlas cluster Core, o Atlas aumenta sua capacidade de armazenamento quando o cluster usa 90% de sua capacidade de disco e você configura ou optou por não utilizá-lo. Em um Atlas Infinite cluster, o armazenamento cresce automaticamente com seus dados. Para saber mais, consulte Dimensionamento automático para armazenamento em cluster.
O oplog também afeta o auto-scaling de forma diferente em cada edição:
Em um Atlas Core cluster, o Atlas atrasa um evento de auto-scaling até que a oplog window cubra o tempo de dimensionamento estimado. Para evitar que a janela bloqueie o dimensionamento, defina a janela mínima de retenção de oplog.
Em um cluster Atlas Infinite, a janela mínima de retenção do oplog não afeta o auto-scaling. Para saber mais, consulte Oplog em clusters Atlas Infinite.