MongoDB Atlas は、データベースの配置と管理を簡素化し、選択したクラウドプロバイダーで堅牢で高性能なグローバルアプリケーションを構築するために必要な柔軟性を提供するマルチクラウドデータベースサービスです。
Atlas はAWS、 Azure、Google Cloud でデータベースを実行し、それらの実行中に関連する運用作業（プロビジョニング、パッチ、バックアップ、モニタリング、スケーリング）を行います。 MongoDB Query APIを通じてデータを操作するため、アプリケーションコード、ドライバー、ツールは自己管理型配置に対して同じ方法で動作します。
Atlas には、 コンピュート とストレージ の管理方法が異なる、Atlas Core と Atlas Infinite の 2 つのデータベースエディションがあります。違いを理解し、どちらかを選択するには、「 データベース エディション 」を参照してください。
Atlas で実現できること
Atlas は、データベースを必要なときに、必要な場所で簡単に配置および管理できるようにします。 Atlas を使用すると、次のことが可能になります。
AIベースの機能を構築: セマンティック検索、RAG、自動埋め込み機能を持つエージェントはすべて既存の運用データで実行されます。
トランザクション ワークロードを増やすに実行 : 柔軟なドキュメントモデリングと柔軟なスケーリングにより、確実な増加とトラフィックの急増を処理できます。
ライブデータが存在する場所を検索して分析します: 全文、ベクトル、ハイブリッド検索と、同期や管理する別のシステムなしで Atlas データで直接実行されるリアルタイム分析。
エンタープライズ レベルのセキュリティと回復力により、どこにでも配置できます。マルチクラウド、マルチリージョン、組み込みのコンプライアンス制御により、自動バックアップ、自己修復、自動フェイルオーバーと組み合わせて複雑なビジネス ニーズをサポートします。
1 つのプラットフォームでプロトタイプから本番環境にスケーリング: 無料階層からスケーリング配置まで、同じ API、ドライバー、ツールを利用できます。
主な機能
Atlas には、必要に応じて追加できる、別個のシステムを配置および維持することなく、必要に応じて追加できる、スケーラビリティ、統合、およびAI中心ワークフロー向けに設計されたサービスと機能の完成された機能セットが含まれています。
プラットフォームにネイティブにデータを高精度のベクトルに変換する Vyage AI埋め込みモデルと API を使用して、アプリの取得キャパシティーをドライブします。
Atlas Stream Processing を使用して、複雑なデータのストリームを読み取り、書込み、変換します。
データベース エディション
Atlas には 2 つのデータベースエディションがあります。どちらのエディションでもMongoDBが実行され、同じインターフェース、ドライバー、API、およびほとんどの運用ワークフローが使用されます。コンピュート とストレージ をプロビジョニングする方法が異なります。
Atlas Core: コンピュートとストレージが 同じノードで実行される Atlas クラスター アーキテクチャ。無料クラスター、Flex クラスター、専有クラスター階層で利用できます。
Atlas Infinite: コンピューティングとストレージを独立したレイヤーに分離するアーキテクチャで、オペレーション必須の高パフォーマンス ユースケース用に設計されています。 Atlas Infinite はpublic previewとして利用でき、プレビュー期間中に製品とそのドキュメントの両方が変更される可能性があります。
次の図は、2 つのエディションを比較しています。
Atlas Core は各ノードでコンピュートとストレージを結合しますが、Atlas Infinite はコンピュートとストレージを別々のレイヤーとして実行します。
エディションを比較します。
アスペクト | Atlas コア | Atlas Infinite |
|---|---|---|
アーキテクチャ | コンピュートとストレージは同じノードで実行されます。データを保持する各ノードは、接続されたストレージを持つ仮想マシン上で実行されます。 | コンピュートとストレージは独立したレイヤーとして実行されます。 MongoDB は、ストレージレイヤーをコンピューティング ノードとは別に管理します。 |
コンピュートスケーリング | 別のクラスター層を選択して、コンピューティングキャパシティーを変更します。階層を変更すると Atlas はクラスターのノードを再起動し、専用クラスターのダウンタイムはありません。 | クラスター層はストレージとは独立して増やす。スケーリングしてもデータは移動されないため、高速です。 |
ストレージ スケーリング | ストレージキャパシティーと IOPS は、専有クラスターでのコンピュートとは無関係に、クラスター層の最大値までスケーリングし増やす。その最大値を超えるキャパシティーを追加するには、 をより高い階層に増やす。 | ストレージキャパシティーは、クラスター層とは無関係に、ダウンタイムなしで使用状況に基づいて自動的に増加します。 |
水平スケーリング | クラスターは、データがストレージキャパシティーに近づくときにシャーディングし、必要に応じて読み取り専用ノードや分析ノードなどのワークロード固有のノードを追加します。 | ストレージキャパシティーが大きいと、シャーディングせずに単一のシャードに最大 128 TB を保存できます。ワークロード固有のノードを追加すると、はるかに高速です。 |
リカバリ | Atlas はデータベースを定期的にモニターし、問題が検出された場合は自動修復を実行します。ノードを置き換える場合、新しいノードはクエリを処理する前に最初の同期を実行します。 | Atlas はデータベースを定期的にモニターし、問題が検出された場合は自動修復を実行します。ノードを置き換える場合、新しいノードはストレージレイヤーにすぐに接続され、最初の同期は必要ありません。 |
クラウドプロバイダーと階層の可用性 | AWS、 Azure 、Google Cloud 上の 無料クラスター、Flex クラスター、専有クラスター階層。 | パブリック プレビュー: サポート対象のAWSリージョンにある |
機能 カバレッジ | Atlas の完全な機能セットをサポートします。 | 一部の Atlas 機能は、public preview中はサポートされていません 。 |
エディションの選択
Atlas の完全な機能セットが必要な場合
マルチリージョンまたはマルチクラウドクラスターが必要な場合（Atlas Infinite は近日サポート予定）
シャーディングされたクラスターが必要な場合（Atlas Infinite は近日サポート対象外）
以下の場合には、Atlas Infinite を検討してください。
コンピューティングとストレージを個別に増やすする必要がある
ワークワークロードに事前プロビジョニングが困難なスパイクが発生しています
クラスター層をスケーリングせずにストレージキャパシティーを増やしたい場合
フェイルオーバーとリカバリをより速くしたい場合
最初にワークロードがpublic previewの制限に一致していることを確認してください。
Atlas Infinite アーキテクチャは、コンピュート層とストレージ層がどのように相互作用する方法を記述します。
このドキュメントはどのように構成されているか
Atlas のほとんどのドキュメントは、Atlas Core と Atlas Infinite の両方に適用されます。Atlas のインターフェース、ドライバー、API、およびほとんどの運用ワークフローはエディション間で同じであるためです。ドキュメントでは、各ページまたはセクションが適用されるエディションを次のように説明しています。
両方のエディションに適用されます。ページに特に指定がない限り、その内容は Atlas Core と Atlas Infinite の両方に適用されます。
1 つのエディションのみに適用されます。コンテンツが 1 つのエディションに適用される場合、ページはタイトルまたはテキストでそのエディションを識別します。
Atlas Infinite ではサポートされていません:public preview中に機能が Atlas Infinite で使用できない場合、 ページにはメモが含まれ、サポートされている機能にリンクされます。
Atlas Infinite では動作が異なります。ワークフローまたはオプションがエディション間で異なる場合、 ページまたは セクションはその差を呼び出します。
次のステップ
Atlas の使用を開始するには