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、リソースの利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階層を調整します。クラスターの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、クラスター階層をオートスケールするために2つのメカニズムを使用します。リアクティブ・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対応し、すべての対象クラスターに適用されます。予測オートスケーリングは、過去の使用パターンを使用して、予測される急増に先立って拡大します。予測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たもので、急増が周期的でない場合や予測できない場合には、リアクティブなオートスケーリングに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を比較する
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のオートスケーリングの違いについてまとめます。
クラスター階層。どちらのデータベースエディションも、リアクティブおよび予測的なクラスター階層のオートスケーリングを使用します。詳細については、「Atlas Coreでのコンピューティングのオートスケーリング」および「Atlas Infiniteでのコンピューティングのオートスケーリング」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容量の90%を使用すると、Atlasはストレージ容量を増やします。この機能は設定または無効化できます。Atlas Infiniteクラスターでは、ストレージはデータ量に応じて自動的に拡張されます。拡張の上限は、最大ストレージ制限として設定可能です。論理データサイズがその制限に近づくと、Atlasは書き込み (write)をブロックし、読み取りは引き続き提供します。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。
oplogは、エディションごとにオートスケーリングへの影響も異なります。
Atlas Core クラスターでは、Atlas は oplog window が推定された拡大時間をカバーするまで、オートスケーリング イベントを延期します。ウィンドウが拡大を阻止しないように、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、最小 oplog 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。