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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
Flex 支持
M10+ 支持
无服务器实例支持
us-central1
Iowa, USA
CENTRAL_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
Flex 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
Flex 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
波兰华沙
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
西班牙马德里
EUROPE_SOUTHWEST_1
GCP 区域
地点
Atlas 区域
M0/M2/M5 支持
Flex 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
达曼,沙特阿拉伯
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(例如 R40)而不是 M 的集群层须运行低 CPU 版本的集群。使用 API 创建修改集群时,请确保使用 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。

要了解更多信息,请参阅 Google 文档中的地区和区域

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 区域中为 M10 及更高级别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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