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Google Cloud Platform (GCP)

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Atlas 支持在 Google Cloud Platform (GCP) 上部署集群和无服务器实例。

Atlas 支持以下 Google Cloud 区域。以下所有区域都支持专用集群 ( M10+ ),但某些区域不支持免费和共享集群 ( M0/M2/M5 ) 或无服务器实例。 Atlas API使用相应的 Atlas Region

Google Cloud 区域
地点
Atlas 区域
M0/M2/M5 支持
M10+ 支持
无服务器实例支持
us-central1
Iowa, USA
CENTRAL_US
us-east1
美国南卡罗来纳州
EASTERN_US
us-east4
美国北弗吉尼亚州
US_EAST_4
us-east5
美国俄亥俄州哥伦布
US_EAST_5
northamerica-northeast1
加拿大蒙特利尔
NORTH_AMERICA_NORTHEAST_1
northamerica-northeast2
加拿大多伦多
NORTH_AMERICA_NORTHEAST_2
southamerica-east1
巴西圣保罗
SOUTH_AMERICA_EAST_1
southamerica-west1
智利圣地亚哥
SOUTH_AMERICA_WEST_1
us-west1
美国俄勒冈州
WESTERN_US
us-west2
Los Angeles, CA, USA
US_WEST_2
us-west3
美国犹他州盐湖城
US_WEST_3
us-west4
Las Vegas, NV, USA
US_WEST_4
us-south1
Dallas, TX, USA
US_SOUTH_1
GCP 区域
地点
Atlas 区域
M0/M2/M5 支持
M10+ 支持
无服务器实例支持
asia-east1
台湾
EASTERN_ASIA_PACIFIC
asia-east2
中国香港
ASIA_EAST_2
asia-northeast1
Tokyo, Japan
NORTHEASTERN_ASIA_PACIFIC
asia-northeast2
日本大阪
ASIA_NORTHEAST_2
asia-northeast3
Seoul, Korea
ASIA_NORTHEAST_3
asia-southeast1
新加坡
SOUTHEASTERN_ASIA_PACIFIC
asia-south1
印度孟买
ASIA_SOUTH_1
asia-south2
德里,印度
ASIA_SOUTH_2
australia-southeast1
澳大利亚悉尼
AUSTRALIA_SOUTHEAST_1
australia-southeast2
墨尔本,澳大利亚
AUSTRALIA_SOUTHEAST_2
asia-southeast2
Jakarta, Indonesia
ASIA_SOUTHEAST_2
GCP 区域
地点
Atlas 区域
M0/M2/M5 支持
M10+ 支持
无服务器实例支持
europe-west1
比利时
WESTERN_EUROPE
europe-north1
芬兰
EUROPE_NORTH_1
europe-west2
London, UK
EUROPE_WEST_2
europe-west3
德国法兰克福
EUROPE_WEST_3
europe-west4
荷兰
EUROPE_WEST_4
europe-west6
苏黎世,瑞士
EUROPE_WEST_6
europe-west10
德国柏林
EUROPE_WEST_10
europe-central2
华沙,波兰
EUROPE_CENTRAL_2
europe-west8
意大利米兰
EUROPE_WEST_8
europe-west9
法国巴黎
EUROPE_WEST_9
europe-west12
意大利都灵
EUROPE_WEST_12
europe-southwest1
马德里,西班牙
EUROPE_SOUTHWEST_1
GCP 区域
地点
Atlas 区域
M0/M2/M5 支持
M10+ 支持
无服务器实例支持
me-west1
Tel Aviv, Israel
MIDDLE_EAST_WEST_1
me-central1
Doha, Qatar
MIDDLE_EAST_CENTRAL_1
me-central2
沙特阿拉伯达曼
MIDDLE_EAST_CENTRAL_2

每个 Atlas 集群层均附带一组默认资源。 Atlas 提供以下资源配置选项:

存储大小反映了服务器根卷的大小。部署到 Google Cloud 上的 Atlas 集群使用 SSD 永久存储 [1]

注意

RAM 可用性

由于内核保留的内存, 每个集群层可用的实际 RAM 数量可能略低于所述内存数量。

以下是可用的集群层:

Cluster Tiers
存储范围
默认存储
默认 RAM
M0
.5 GB
.5 GB
共享
M2
2 GB
2 GB
共享
M5
5 GB
5 GB
共享
M10
10 GB 到 128 GB
10 GB
1.7 GB
M20
10 GB 至 256 GB
20 GB
3.8 GB
M30
10 GB 至 512 GB
40 GB
8 GB
M40
10 GB 到 1 TB
80 GB
16 GB
R40
10 GB 到 1 TB
80 GB
16 GB
M50
10 GB 到 4 TB
160 GB
32 GB
R50
10 GB 到 4 TB
160 GB
32 GB
M60
10 GB 到 4 TB
320 GB
64 GB
R60
10 GB 到 4 TB
320 GB
64 GB
M80
10 GB 到 4 TB
750 GB
128 GB
R80
10 GB 到 4 TB
750 GB
128 GB
M140
10 GB 到 4 TB
1000 GB
192 GB
M200
10 GB 到 4 TB
1500 GB
256 GB
R200
10 GB 到 4 TB
1500 GB
256 GB
M250
10 GB 到 4 TB
1750 GB
320 GB
M300
10 GB 到 4 TB
2000 GB
360GB
R300
10 GB 到 4 TB
2000 GB
384 GB
R400
10 GB 到 4 TB
3,000 GB
512 GB
R600
10 GB 到 4 TB
4096 GB
640 GB

可以将此层用于多云集群。

在以下区域不可用:

  • AUSTRALIA_SOUTHEAST_1

  • EUROPE_WEST_3

  • NORTHEASTERN_ASIA_PACIFIC

  • SOUTH_AMERICA_EAST_1

  • EUROPE_WEST_8

  • EUROPE_WEST_9

  • EUROPE_SOUTHWEST_1

Atlas 将 R 类实例限制在以下地区

  • CENTRAL_US

  • EASTERN_US

  • US_EAST_4

  • WESTERN_US

  • US_WEST_3

  • US_WEST_4

  • NORTH_AMERICA_NORTHEAST_1

  • NORTH_AMERICA_NORTHEAST_2

  • SOUTH_AMERICA_EAST_1

  • ASIA_EAST_2

  • ASIA_NORTHEAST_2

  • ASIA_NORTHEAST_3

  • ASIA_SOUTH_1

  • ASIA_SOUTHEAST_2

  • EASTERN_ASIA_PACIFIC

  • NORTHEASTERN_ASIA_PACIFIC

  • SOUTHEASTERN_ASIA_PACIFIC

  • WESTERN_EUROPE

  • EUROPE_NORTH_1

  • EUROPE_WEST_2

  • EUROPE_WEST_3

  • EUROPE_WEST_4

  • EUROPE_WEST_6

  • EUROPE_WEST_8

  • EUROPE_WEST_9

  • EUROPE_SOUTHWEST_1

注意

集群层级和 API 命名约定

为了使用Atlas Administration API进行管理,名称前缀为R而不是M的集群层(例如R40 )运行低 CPU版本的集群。使用 API 创建修改集群时,请务必使用providerSettings.instanceSizeName属性按名称指定所需的集群类。

重要

多云低 CPU 集群

低 CPU 集群层(R40、R50、R60 等)可用于多云集群配置(只要集群层可用于集群使用的所有地区)。

工作负载通常需要低于 2TB 存储量。

Atlas 自动配置以下资源,且不允许用户修改:

  • 存储速度

  • 已加密存储卷

存储速度是系统执行的每秒输入/输出操作数 (IOPS) [1]。此值固定为:

  • 30 IOPS(每 GB 读取数)

  • 每 GB 写入 30 IOPS,每 GB 总计 60 IOPS

例如,默认存储空间为 40 GB 的 M30 集群的最大读取速度为 1,200 IOPS,最大写入速度为 1,200 IOPS。如果将每个集群的存储大小增加到 100 GB,则最大读取速度将增加 3,000 IOPS,最大写入速度将增加 3,000 IOPS

小于 16B 的 IOPS 计为一个 IO。 大于 16KB 的 IOPS 计为多个 IO。 例如,128KB IO 计为 8 个 IO。

Google Cloud 存储卷始终处于加密状态。

每个 Google Cloud 区域都包括一定数量的独立分区。每个区域都有与其他区域隔离的电源、冷却、网络和控制平面。

对于有多个分区的区域,例如 2Z(两个分区)或 3Z(三个分区), Atlas 会跨这些分区部署集群。

Atlas添加新集群表单支持将3Z集群的区域标记为 Recommended ,因为它们提供了更高的可用性。

要了解详情,请参阅 地区和可用区 在 Google 文档中。

地区中区域的数量对 Atlas可以部署 MongoDB 节点的数量没有影响。 MongoDB Atlas 集群总是由至少有三个 MongoDB 节点的副本集组成。

如果所选的 Google Cloud 区域至少有三个分区, 则 Atlas 集群将分为三个分区。例如, 三节点副本集集群将在每个区域上部署一个节点。

跨 3 分区 GCP 区域部署的 3 节点副本集。
点击放大

2Z 集群相比,3Z 集群具有更高可用性。然而,并非所有地区都支持 3Z 集群。

[1](1 ,2 ,3 ) 要了解详情,请参阅 Google 文档中的存储选项

Atlas 支持在任何 Google Cloud 区域为M10及更高版本的集群部署单独的搜索节点

Atlas 为部署在 Google Cloud 上的搜索节点提供不同的搜索层级。这些搜索层级适用于各类硬件(低 CPU 或高 CPU):

实例大小
实例详细信息
S30
  • Default RAM: 8 GB

  • 默认存储:120 GB

  • vCPU : 2

S40
  • Default RAM: 16 GB

  • 默认存储:375 GB

  • vCPU : 2

S50
  • Default RAM: 32 GB

  • 默认存储:375 GB

  • vCPU : 4

S60
  • Default RAM: 64 GB

  • 默认存储:375 GB

  • vCPU : 8

S80
  • Default RAM: 128 GB

  • 默认存储:750 GB

  • vCPU : 16

S90
  • Default RAM: 256 GB

  • 默认存储:1500 GB

  • vCPU : 32

S100
  • Default RAM: 384 GB

  • 默认存储:3000 GB

  • vCPU : 48

S110
  • Default RAM: 512 GB

  • 默认存储:3000 GB

  • vCPU : 64

S120
  • Default RAM: 640 GB

  • 默认存储:6000 GB

  • vCPU : 80

S130
  • Default RAM: 768 GB

  • 默认存储:6000 GB

  • vCPU : 96

S140
  • Default RAM: 864 GB

  • 默认存储:6000 GB

  • vCPU : 128

实例大小
实例详细信息
S20
  • Default RAM: 4 GB

  • 默认存储:118 GB

  • vCPU : 2

S30
  • Default RAM: 8 GB

  • 默认存储:375 GB

  • vCPU : 4

S40
  • Default RAM: 16 GB

  • 默认存储:375 GB

  • vCPU : 8

S50
  • Default RAM: 32 GB

  • 默认存储:750 GB

  • vCPU : 16

S60
  • Default RAM: 64 GB

  • 默认存储:1500 GB

  • vCPU : 32

S70
  • Default RAM: 96 GB

  • 默认存储:3000 GB

  • vCPU : 48

S80
  • Default RAM: 128 GB

  • 默认存储:3800 GB

  • vCPU : 64

注意

大多数搜索节点使用 NVMe 连接的本地固态硬盘进行存储。具有以下搜索层级的搜索节点使用 SCSI 连接的固态硬盘永久磁盘 [1]

  • S20 高 CPU 实例

  • S30 低 CPU 实例

除了全球区域支持外,以下产品集成还使在 Google Cloud 上运行的应用程序(例如 Google Compute Engine、Google Cloud Functions、Google Cloud Run 和 Google App Engine)能够轻松安全地使用 Atlas 实例。

有关如何最有效地将 Google Cloud 与 Atlas 结合使用的详细信息, 请查看以下最佳实践、指南和案例研究:

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