AtlasAtlas支持将集群部署到Amazon WebAmazon Web Services Amazon Web ServicesServices ( Amazon Web Services )。AtlasAtlas支持除中国和美国Amazon Web Services GovCloud 部分地区之外的所有Amazon Web Services地区。
While Atlas does not support US GovCloud regions, MongoDB Atlas for Government does. To learn about supported government regions, see Supported Cloud Providers and Regions.
Atlas supports the following AWS regions. While all of the following regions support dedicated clusters (M10+), some regions don't support free and Atlas Flex clusters. The Atlas API uses the corresponding Atlas Region.
AWS 区域 | 地点 | Atlas 区域 | 免费集群/ Atlas Flex 支持 | M10+ 支持
|
|---|---|---|---|---|
| 美国北弗吉尼亚州 |
| ||
| 美国俄勒冈州 |
| ||
| 加拿大魁北克省蒙特利尔 |
| ||
| Calgary, Canada |
| ||
| Ohio, USA |
| ||
| 美国北加利福尼亚州 |
| ||
| 巴西圣保罗 |
| ||
| Querétaro,墨西哥 |
|
AWS 区域 | 地点 | Atlas 区域 | 免费集群/ Atlas Flex 支持 | M10+ 支持
|
|---|---|---|---|---|
| 新加坡 |
| ||
| 澳大利亚新南威尔士州悉尼 |
| ||
| Jakarta, Indonesia |
| ||
| 印度孟买 |
| ||
| 中国香港 |
| ||
| 台湾 |
| ||
| Tokyo, Japan |
| ||
| Seoul, South Korea |
| ||
| 日本大阪 |
| ||
| Hyderabad, India |
| ||
| 澳大利亚维多利亚州墨尔本 |
| ||
| 马来西亚 |
| ||
| Auckland |
| ||
| 泰国 |
|
AWS 区域 | 地点 | Atlas 区域 | 免费集群/ Atlas Flex 支持 | M10+ 支持
|
|---|---|---|---|---|
| 爱尔兰 |
| ||
| 德国法兰克福 |
| ||
| 瑞典斯德哥尔摩 |
| ||
| 英国英格兰伦敦 |
| ||
| 法国巴黎 |
| ||
| 意大利米兰 |
| ||
| 苏黎世瑞士 |
| ||
| 西班牙 |
|
AWS 区域 | 地点 | Atlas 区域 | 免费集群/ Atlas Flex 支持 | M10+ 支持
|
|---|---|---|---|---|
| 巴林 |
| ||
| 南非开普敦 |
| ||
| Tel Aviv, Israel |
| ||
| 阿联酋 |
|
| [1] | (1、2)在 2025 下半年,部署到 ap-southeast-7 和 mx-central-1 的节点的 IP 地址可能会发生变化,以适应 Atlas 在这些区域的未来增长。 |
本页面提供了与 AWS 上的 Atlas 集群部署相关的参考资料。
集群配置选项
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:
- 自定义存储大小
服务器根卷的大小。部署在AWS上的Atlas集群使用通用SSD固态硬盘。
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:
实例大小存储范围默认存储默认 RAMM0
.5 GB
.5 GB
共享
Flex
5 GB
5 GB
Flex
M10
10 GB 到 128 GB
10 GB
2 GB
M20
10 GB 至 255 GB
20 GB
4 GB
M30
10 GB 至 512 GB
40 GB
8 GB
M40
10 GB 到 1 TB
80 GB
16 GB
M40 低 CPU
10 GB 到 1 TB
80 GB
16 GB
M40_NVME
380 GB
380 GB
15.25 GB
M50
10 GB 到 4 TB
160 GB
32 GB
M50 低 CPU
10 GB 到 4 TB
160 GB
32 GB
M50_NVME
760 GB
760 GB
30.5 GB
M60
10 GB 到 4 TB
320 GB
64 GB
M60 低 CPU
10 GB 到 4 TB
320 GB
64 GB
M60_NVME
1.6 TB
1.6 TB
61 GB
M80
10 GB 到 4 TB
750 GB
131 GB
M80 低 CPU
10 GB 到 4 TB
750 GB
122 GB
M80_NVME
1.6 TB
1.6 TB
122 GB
M140
10 GB 到 4 TB
1 TB
192 GB
M200
10 GB 到 4 TB
1.5 TB
256 GB
M200 低 CPU
10 GB 到 4 TB
1.5 TB
256 GB
M200_NVME
3.1 TB
3.1 TB
244 GB
M300
10 GB 到 4 TB
2 TB
384 GB
M300 低 CPU
10 GB 到 4 TB
2 TB
384 GB
M400 低 CPU
10 GB 到 4 TB
3 TB
488 GB
M400_NVME
4 TB
4 TB
512 GB
M700 低 CPU
10 GB 到 4 TB
4 TB
768 GB
可以将此层用于多云集群。
在 AP_SOUTHEAST_2 地区不可用。
在 AP_SOUTHEAST_6 和 AP_EAST_2 区域不可用。
注意
集群层级和 API 命名约定
For purposes of management with the Atlas Administration API, cluster tier names that are prepended with
Rinstead of anM(R40for example) run a low-CPU version of the cluster. When creating or modifying a cluster with the API, be sure to specify your desired cluster class by name with thereplicationSpecs[n].regionConfigs[m].electableSpecs.instanceSizeattribute.工作负载通常需要低于
2TB。- 自定义存储速度
系统可以执行的每秒输入/输出操作数 (IOPS) 。
每个集群都有一个默认 IOPS 速率。也可以选择预配等级的 IOPS 速率以满足您的特定需求。
所选集群层和自定义存储大小决定每种存储速度的最大 IOPS。
- 已加密存储卷
- Encrypts the root volume for data at rest inside the volume and all data moving between the volume and the cluster. Atlas uses Amazon EBS encryption.
Amazon 可用区域
每个 AWS地区都包括设立的独立可用区。可用区由一个或多个独立的数据中心组成,每个数据中心都有冗余电源、网络和连接,位于不同的设施中。对于至少有三个可用区 (3AZ) 的区域, Atlas跨三个可用区部署集群。对于只有两个可用区 (2AZ) 的区域, Atlas跨两个可用区部署集群。
Atlas Add New Cluster(添加新集群)表单会将支持至少三个可用区的地区标记为 Recommended(推荐),因为它们提供了更高的可用性。
地区中可用区域的数量对 Atlas可以部署 MongoDB 节点的数量没有影响。 Mongo DB Atlas 集群总是由至少有三个 MongoDB 节点的副本集组成。
有关特定区域中可用区数量的更多信息,请参阅 Amazon 文档中的全球基础设施部分。
For more information on AWS regions and availability zones, see the Amazon documentation on using regions and availability zones.
具有至少三个可用区的区域
部署在至少有三个可用区域的地区内的 Atlas 集群,跨三个可用区域分割。 例如,三节点副本集集群将在每个可用区域上部署一个节点。
与 2可用区集群相比,3可用区集群具有更高的可用性。但是,并非所有地区都支持3AZ 集群。
只有两个可用区域的地区
部署在具有两个可用区域的地区内的 Atlas 集群,跨这两个可用区域分割。 例如,三节点副本集集群会将两个节点部署到一个可用区域, 将其余节点部署到另一个可用区域。
与3AZ 集群相比,2AZ 集群在失去可用区的事件下更有可能失去可用性。但是,如果延迟或位置是优先级,则可能首选支持 2AZ 集群的地区。
AWS Gen2 专用集群
M30+ 专用集群可在 AWS 和 Google Cloud 上的 Gen1 或 Gen2集群代中使用。与 Gen1 集群相比,Gen2 专用集群性能更高,并支持扩展标准 IOPS,具有以下优势:
优化的性价比。
较新的硬件可实现长期增长并避免旧硬件的容量限制。
Independent scaling of your cluster's standard IOPS and storage capacity with increased maximum standard IOPS rates:
80kIOPS for AWS160kIOPS for Google Cloud
要了解详情,请参阅:
可用的集群层
AWS 上部署的 M30+ 专用集群支持 Gen2集群。下表显示了每个 Gen2集群层的 AWS实例、vCPU 计数和RAM :
注意
以下实例系列是 AWS 上 Gen2集群的首选和主节点 (primary node in the replica set)实例系列。
Atlas Gen2 Tier | M8g 实例 | vCPU | RAM |
|---|---|---|---|
M30 |
| 2 | 8 GiB |
M40 |
| 4 | 16 GiB |
M50 |
| 8 | 32 GiB |
M60 |
| 16 | 64 GiB |
M80 |
| 32 | 128 GiB |
M140 |
| 48 | 192 GiB |
M200 |
| 64 | 256 GiB |
M300 |
| 96 | 384 GiB |
Atlas Gen2 Tier | R8g 实例 | vCPU | RAM |
|---|---|---|---|
M40 低 CPU |
| 2 | 16 GiB |
M50 低 CPU |
| 4 | 32 GiB |
M60 低 CPU |
| 8 | 64 GiB |
M80 低 CPU |
| 16 | 128 GiB |
M200 低 CPU |
| 32 | 256 GiB |
M300 低 CPU |
| 48 | 384 GiB |
M400 低 CPU |
| 64 | 512 GiB |
M700 低 CPU |
| 96 | 768 GiB |
Atlas Gen2 Tier | I8g 实例 | vCPU | RAM |
|---|---|---|---|
M40_NVMe |
| 2 | 16 GiB |
M50_NVMe |
| 4 | 32 GiB |
M60_NVMe |
| 8 | 64 GiB |
M80_NVMe |
| 16 | 128 GiB |
M200_NVMe |
| 32 | 256 GiB |
M400_NVMe |
| 64 | 512 GiB |
有关每种实例类型的最大持续 IOPS 速率的信息,请参阅 Amazon 的 EBS 优化实例类型文档。
在某些情况下,Amazon AWS 文档中针对特定实例类型列出的最大 IOPS 速率可能高于 Atlas 允许您配置的 IOPS 速率。这是为了确保高可用性,因为某些较高的 IOPS 速率只能维持很短的时间。
支持区域
下表列出了支持Gen2 专用集群的 AWS 区域。 Atlas API使用相应的 Atlas Region。
AWS 区域 | 地点 | Atlas 区域 | 常规 | 低 CPU | NVMe |
|---|---|---|---|---|---|
| 加拿大魁北克省蒙特利尔 |
| |||
| Querétaro,墨西哥 |
| |||
| 巴西圣保罗 |
| |||
| 美国北弗吉尼亚州 |
| |||
| Ohio, USA |
| |||
| 美国北加利福尼亚州 |
| |||
| 美国俄勒冈州 |
|
AWS 区域 | 地点 | Atlas 区域 | 常规 | 低 CPU | NVMe |
|---|---|---|---|---|---|
| 中国香港 |
| |||
| Tokyo, Japan |
| |||
| Seoul, South Korea |
| |||
| 日本大阪 |
| |||
| 印度孟买 |
| |||
| Hyderabad, India |
| |||
| 新加坡 |
| |||
| 澳大利亚新南威尔士州悉尼 |
| |||
| Jakarta, Indonesia |
| |||
| 澳大利亚维多利亚州墨尔本 |
| |||
| 马来西亚 |
| |||
| 泰国 |
|
AWS 区域 | 地点 | Atlas 区域 | 常规 | 低 CPU | NVMe |
|---|---|---|---|---|---|
| 德国法兰克福 |
| |||
| 苏黎世瑞士 |
| |||
| 瑞典斯德哥尔摩 |
| |||
| 意大利米兰 |
| |||
| 西班牙 |
| |||
| 爱尔兰 |
| |||
| 英国英格兰伦敦 |
| |||
| 法国巴黎 |
|
AWS 区域 | 地点 | Atlas 区域 | 常规 | 低 CPU | NVMe |
|---|---|---|---|---|---|
| 南非开普敦 |
|
专用搜索节点
支持区域
Atlas 支持在以下 AWS 区域为 M10 及以上集群部署独立的搜索节点 :
AWS 区域 | 地点 | Atlas 区域 |
|---|---|---|
| 美国北弗吉尼亚州 |
|
| 美国俄勒冈州 |
|
| 加拿大魁北克省蒙特利尔 |
|
| Ohio, USA |
|
| 美国北加利福尼亚州 |
|
| 巴西圣保罗 |
|
AWS 区域 | 地点 | Atlas 区域 |
|---|---|---|
| 新加坡 |
|
| 澳大利亚新南威尔士州悉尼 |
|
| Jakarta, Indonesia |
|
| 印度孟买 |
|
| Tokyo, Japan |
|
| Seoul, South Korea |
|
| 日本大阪 |
|
AWS 区域 | 地点 | Atlas 区域 |
|---|---|---|
| 爱尔兰 |
|
| 德国法兰克福 |
|
| 苏黎世瑞士 |
|
| 瑞典斯德哥尔摩 |
|
| 英国英格兰伦敦 |
|
| 西班牙 |
|
AWS 区域 | 地点 | Atlas 区域 |
|---|---|---|
| 南非开普敦 |
|
可用搜索层级
Atlas 为部署在 AWS 上的搜索节点提供不同的搜索层级。
下表列出了每类硬件(低 CPU、高 CPU、存储优化型)可用的搜索层,默认RAM和存储以千兆字节 (GiB) 为默认:
低 CPU
实例大小 | 默认 RAM | 默认存储 | vCPU |
|---|---|---|---|
S30 | 8 GiB | 49 GiB | 1 |
S40 | 16 GiB | 98 GiB | 2 |
S50 | 32 GiB | 198 GiB | 4 |
S60 | 64 GiB | 396 GiB | 8 |
S80 | 128 GiB | 796 GiB | 16 |
S90 | 256 GiB | 1592 GiB | 32 |
S100 | 384 GiB | 2387 GiB | 48 |
S110 | 512 GiB | 3185 GiB | 64 |
高 CPU
实例大小 | 默认 RAM | 默认存储 | vCPU |
|---|---|---|---|
S10 | 4 GiB | 54 GiB | 1 |
S20 | 4 GiB | 98 GiB | 2 |
S30 | 8 GiB | 198 GiB | 4 |
S40 | 16 GiB | 396 GiB | 8 |
S50 | 32 GiB | 796 GiB | 16 |
S60 | 64 GiB | 1592 GiB | 32 |
S70 | 96 GiB | 2387 GiB | 48 |
S80 | 128 GiB | 3185 GiB | 64 |
存储优化型
实例大小 | 默认 RAM | 默认存储 | vCPU |
|---|---|---|---|
S40 | 16 GiB | 392 GiB | 2 |
S50 | 32 GiB | 785 GiB | 4 |
S60 | 64 GiB | 1571 GiB | 8 |
S80 | 128 GiB | 3143 GiB | 16 |
S90 | 256 GiB | 6286 GiB | 32 |
低 CPU
实例大小 | 默认 RAM | 默认存储 | vCPU |
|---|---|---|---|
S30 | 8 GiB | 49 GiB | 1 |
S40 | 16 GiB | 98 GiB | 2 |
S50 | 32 GiB | 198 GiB | 4 |
S60 | 64 GiB | 396 GiB | 8 |
S80 | 128 GiB | 796 GiB | 16 |
S90 | 256 GiB | 1592 GiB | 32 |
S100 | 384 GiB | 2387 GiB | 48 |
S110 | 512 GiB | 3185 GiB | 64 |
高 CPU
实例大小 | 默认 RAM | 默认存储 | vCPU |
|---|---|---|---|
S10 | 4 GiB | 54 GiB | 1 |
S20 | 4 GiB | 98 GiB | 2 |
S30 | 8 GiB | 198 GiB | 4 |
S40 | 16 GiB | 396 GiB | 8 |
S50 | 32 GiB | 796 GiB | 16 |
S60 | 64 GiB | 1592 GiB | 32 |
S70 | 96 GiB | 2387 GiB | 48 |
S80 | 128 GiB | 3185 GiB | 64 |
存储优化型
实例大小 | 默认 RAM | 默认存储 | vCPU |
|---|---|---|---|
S40 | 16 GiB | 392 GiB | 2 |
S50 | 32 GiB | 785 GiB | 4 |
S60 | 64 GiB | 1571 GiB | 8 |
S80 | 128 GiB | 3143 GiB | 16 |
S90 | 256 GiB | 6286 GiB | 32 |
低 CPU
实例大小 | 默认 RAM | 默认存储 | vCPU |
|---|---|---|---|
S30 | 8 GiB | 49 GiB | 1 |
S40 | 16 GiB | 98 GiB | 2 |
S50 | 32 GiB | 198 GiB | 4 |
S60 | 64 GiB | 396 GiB | 8 |
S80 | 128 GiB | 796 GiB | 16 |
S90 | 256 GiB | 1592 GiB | 32 |
S100 | 384 GiB | 2387 GiB | 48 |
S110 | 512 GiB | 3185 GiB | 64 |
高 CPU
实例大小 | 默认 RAM | 默认存储 | vCPU |
|---|---|---|---|
S10 | 4 GiB | 54 GiB | 1 |
S20 | 4 GiB | 98 GiB | 2 |
S30 | 8 GiB | 198 GiB | 4 |
S40 | 16 GiB | 396 GiB | 8 |
S50 | 32 GiB | 796 GiB | 16 |
S60 | 64 GiB | 1592 GiB | 32 |
S70 | 96 GiB | 2387 GiB | 48 |
S80 | 128 GiB | 3185 GiB | 64 |
Stream Processing 工作区
重要
如需请求未列出的区域,请将您的反馈添加到MongoDB 反馈门户。您的反馈有助于优先规划未来扩展 Atlas Stream Processing 的覆盖范围。
Atlas 支持在以下 AWS 区域部署 Stream Processing 工作区:
AWS 区域 | 地点 | Atlas 区域 |
|---|---|---|
| 美国北弗吉尼亚州 |
|
| Ohio, USA |
|
| 美国俄勒冈州 |
|
| 加拿大魁北克省蒙特利尔 |
|
| 巴西圣保罗 |
|
AWS 区域 | 地点 | Atlas 区域 |
|---|---|---|
| 新加坡 |
|
| 澳大利亚新南威尔士州悉尼 |
|
| 印度孟买 |
|
| Tokyo, Japan |
|
| Seoul, South Korea |
|
AWS 区域 | 地点 | Atlas 区域 |
|---|---|---|
| 爱尔兰 |
|
| 德国法兰克福 |
|
| 英国英格兰伦敦 |
|
| 法国巴黎 |
|
Integrations
除了全球地区支持之外,以下产品集成启用在 AWS 上运行的应用程序(例如Amazon EC2、AWS Lambda和Amazon Elastic Container Service (ECS))能够轻松安全地使用Atlas实例。
网络服务
AWS PrivateLink:使用 AWS 设置私有端点
AWS 虚拟私有云 (VPC):使用 AWS 建立网络对等连接
安全和身份服务
AWS 身份访问管理 (IAM) 使用 IAM 身份验证配置数据库用户
AWS Key Management Service (KMS):
AWS SSO: 为 MongoDB 用户界面配置联合身份验证
其他 AWS 服务
AWS CloudFormation:从 CloudFormation 部署和管理 Atlas
Amazon EventBridge:Atlas Triggers 与 Amazon EventBridge 集成
Amazon Kinesis: 通过 Kinesis Data Firehose 向 Atlas 发送数据
采购
- AWS Marketplace:通过 AWS 支付 Atlas 使用费
详细信息
有关如何最有效地将 AWS 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:
AWS App Runner:使用 MongoDB Atlas 和 AWS App Runner 更快地构建应用程序和 API
AWS Lambda:有关从 AWS Lambda 连接的最佳实践