注意
このページは、Atlas Infinite と Atlas Core の両方に適用されます。
Atlas はオートスケーリングを使用して、リソース使用率とコストを最適化します。クラスター階層のオートスケーリングは、両方のデータベースエディションでクラスター層を調整します。クラスターストレージがどのように増加するかは、データベースエディションによって異なります。
Atlas は 2 つのメカニズムを使用してクラスター層をオートスケールします 。リアクティブなオートスケーリングは、クラスターの現在のリソース使用量に応答し、すべての適格なクラスターに適用されます。予測用オートスケーリングでは、過去の使用パターンを使用して、予測されたスパイクよりも先に増やす。予測可能なオートスケーリングは、リアクティブなオートスケーリングを拡張し、スパイクが定期的でない場合や予測可能ではない場合はフォールバックします。
各データベースエディションのオートスケーリングの比較
このセクションでは、2 つのデータベースエディション間でオートスケーリングがどのように異なるかをまとめています。
クラスター階層。どちらのデータベースエディションでも、リアクティブかつ予測的なクラスター層のオートスケーリングが使用されます。詳細については、「 Atlas Core でのオートスケーリングの計算 」および「 Atlas Infinite でのオートスケーリングの計算 」を参照してください。
クラスターストレージ。 Atlas Core クラスターでは、クラスターがディスクキャパシティーの90 % を使用しており、それを構成またはオプトアウトすると、Atlas はストレージキャパシティーを増加させます。 Atlas Infinite クラスターでは、ストレージはデータに応じて自動的に拡張されます。詳細については、「 クラスター ストレージのオートスケーリング 」を参照してください。
また、 oplog は各エディションによって異なる方法でオートスケーリングに影響します。
Atlas Core クラスターでは、 oplog ウィンドウ が推定されるスケーリング時間をカバーするまで、Atlas はオートスケーリングイベントを遅延させます。ウィンドウがスケーリングをブロックしないようにするには、最小oplog保持ウィンドウを設定します。
Atlas Infinite クラスターでは、 oplog の最小保持ウィンドウはオートスケーリングに影響しません。詳細については、「 Atlas Infinite クラスターの Oplog 」を参照してください。