클라우드 기반 MongoDB 서비스 인 MongoDB Atlas를 어떻게 사용합니까?-몽고DB-php.cn

MongoDB Atlas : 클라우드 기반 데이터베이스 솔루션을 시작합니다

이 기사는 인기있는 NOSQL 데이터베이스 MongoDB의 클라우드 기반 버전 인 MongoDB Atlas 사용에 대한 일반적인 질문에 대답합니다.

클라우드 기반 MongoDB 서비스 인 MongoDB Atlas를 어떻게 사용합니까?

MongoDB Atlas를 사용하려면 초기 설정에서 데이터 관리 및 스케일링에 이르기까지 몇 가지 주요 단계가 필요합니다. 다음은 고장입니다.

계정 생성 및 프로젝트 설정 : 먼저 MongoDB Atlas 계정을 만들어야합니다. 여기에는 기본 정보를 제공하고 구독 계획을 선택하는 것이 포함됩니다. 로그인하면 새 프로젝트를 만듭니다. 이 프로젝트는 데이터베이스 및 클러스터의 컨테이너 역할을합니다.
클러스터 생성 : 이곳에서 데이터베이스 인프라의 핵심을 정의합니다. 클라우드 제공 업체 (AWS, AZURE, GCP), 영역 (대기 시간 최적화), 클러스터 계층 (공유, 전용 또는 복제 세트) 및 인스턴스 크기 (메모리 및 스토리지)를 선택합니다. 계층 및 인스턴스 크기는 비용과 성능에 크게 영향을 미칩니다. 이러한 결정을 내릴 때 예상되는 데이터 볼륨과 워크로드를 고려하십시오.
데이터베이스 및 사용자 생성 : 클러스터가 프로비저닝 된 후 (시간이 걸릴 수 있음) 클러스터 내에 데이터베이스가 생성됩니다. 그런 다음 사용자를 생성하고 특정 데이터베이스 및 컬렉션에 대한 액세스를 제어하여 적절한 역할 및 권한을 할당합니다. 최소 특권의 원칙을 구현하는 것은 보안에 중요합니다.
응용 프로그램 연결 : MongoDB Atlas는 클러스터에 특정한 연결 문자열을 제공합니다. 응용 프로그램 코드 에서이 문자열을 사용하여 데이터베이스에 연결합니다. 다양한 프로그래밍 언어 (예 : Node.js, Python, Java)에는 다양한 드라이버를 사용할 수 있습니다.
데이터 관리 및 모니터링 : ATLAS는 성능 메트릭 모니터링, 데이터 쿼리 및 데이터베이스 백업 등 데이터 관리를위한 도구를 제공합니다. 정기적 인 백업은 데이터 보호 및 재해 복구에 중요합니다. Atlas의 모니터링 대시 보드는 클러스터의 건강 및 자원 활용에 대한 통찰력을 제공합니다.
스케일링 : 데이터와 워크로드가 증가함에 따라 인스턴스 크기를 조정하거나 복제 세트에 더 많은 노드를 추가하여 클러스터를 쉽게 확장하거나 아래로 축적 할 수 있습니다. Atlas는 수직 (기존 노드의 리소스 증가)과 수평 (더 많은 노드 추가) 스케일링을 모두 허용합니다.
보안 고려 사항 : 프로세스 전체에서 보안 모범 사례에 세심한주의를 기울이십시오. 강력한 비밀번호를 사용하고 네트워크 액세스 제한 (IP 화이트리스트)을 활성화하고 Atlas의 내장 보안 기능 (이후 섹션에서 논의)을 활용하십시오.

MongoDB Atlas와 자체 주최 MongoDB 인스턴스 사용의 주요 차이점은 무엇입니까?

주요 차이점은 관리 및 인프라 에 있습니다.

인프라 관리 : ATLAS를 사용하여 MongoDB는 인프라를 처리합니다. 서버, 운영 체제 또는 네트워킹을 관리 할 필요가 없습니다. 자조 주최에는 패치, 백업 및 보안 업데이트를 포함한 이러한 모든 측면을 관리해야합니다. 이것은 아틀라스의 작동 오버 헤드를 크게 줄입니다.
확장 성 및 가용성 : Atlas는 관리 인프라를 통해 원활한 스케일링 및 고 가용성을 제공합니다. 자체 주최 인스턴스를 확장하려면 수동 개입이 필요하며 더 복잡하고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.
비용 : Atlas에는 가입 비용이 포함되지만 비용은 예측 가능하고 확장 가능할 수 있습니다. 자조 주최에는 하드웨어의 선결제 비용과 유지 보수 및 직원의 지속적인 비용이 포함됩니다. 총 소유 비용 (TCO)은 두 옵션 모두에 대해 신중한 비교가 필요합니다.
전문 지식 : ATLAS는 데이터베이스 관리에 대한 전문 지식이 덜 필요합니다. 자체 호스팅은 MongoDB 관리, 서버 관리 및 네트워킹에 대한 깊은 지식을 요구합니다.
지리적 배포 : ATLAS는 고 가용성 및 낮은 대기 시간을 위해 여러 지역에 데이터베이스를 배포 할 수있는 옵션을 제공하여 글로벌 배포를 단순화합니다. 자체 호스팅 인스턴스로 유사한 지리적 분포를 달성하려면 상당한 인프라 투자 및 관리가 필요합니다.

성능 및 비용 효율성을 위해 MongoDB Atlas 클러스터를 최적화하려면 어떻게해야합니까?

MongoDB Atlas 클러스터 최적화에는 몇 가지 전략이 필요합니다.

올바른 인스턴스 크기를 선택하십시오. 작업량에 적합한 인스턴스 크기를 선택하십시오. 과잉 프로비저닝은 비용 낭비로 이어지고, 부족으로 프로비저닝은 성능 병목 현상을 유발할 수 있습니다. 리소스 활용을 모니터링하여 크기를 미세 조정하십시오.
인덱싱 : 데이터 인덱싱은 쿼리 성능에 중요합니다. 자주 쿼리 된 필드에서 인덱스를 만듭니다. explain() 명령을 사용하여 쿼리 성능을 분석하고 인덱스 최적화 기회를 식별하십시오.
데이터 모델링 : 효과적인 데이터 모델링은 데이터 복제를 최소화하고 쿼리 효율성을 향상시킵니다. 최적의 쿼리 성능을 위해 적절한 데이터 유형을 사용하고 데이터를 구조화하는 것을 고려하십시오.
샤딩 : 대규모 데이터 세트의 경우 샤딩은 여러 서버에 데이터를 배포하여 확장 성 및 성능을 향상시킵니다. Atlas는 샤드 설정 및 관리를 단순화합니다.
연결 풀링 : 연결 풀링을 사용하여 데이터베이스 연결을 효율적으로 관리하여 오버 헤드를 줄이고 성능을 향상시킵니다.
쿼리 최적화 : 성능 병목 현상을 피하기 위해 효율적인 쿼리를 작성하십시오. 클로스가 $where 피하고 최적의 쿼리 성능을 위해 적절한 연산자를 사용하십시오.
모니터링 및 경고 : Atlas의 모니터링 도구를 사용하여 클러스터의 성능을 지속적으로 모니터링하십시오. 응용 프로그램에 영향을 미치기 전에 잠재적 인 문제를 알리는 알림을 설정합니다.
ATLAS 기능 사용 : 자동 스케일링 및 복제본과 같은 ATLAS 기능을 활용하여 성능 및 비용 효율성을 최적화합니다.

MongoDB Atlas는 내 데이터를 보호하기 위해 어떤 보안 기능을 제공합니까?

MongoDB Atlas는 강력한 보안 기능 세트를 제공합니다.

네트워크 보안 : IP 주소 화이트리스트는 클러스터에 대한 액세스를 승인 된 IP 주소에만 제한합니다. 개인 네트워킹 옵션은 클라우드 제공 업체의 가상 네트워크 내에서 클러스터를 분리하여 보안을 더욱 향상시킵니다.
인증 : 강력한 인증 메커니즘은 무단 액세스로부터 보호합니다. 강력한 암호를 사용하고 비밀번호 정책을 시행하십시오.
데이터 암호화 : REST 및 Transit시 데이터 암호화는 무단 액세스로부터 데이터를 보호합니다. Atlas는 TLS/SSL 및 다양한 암호화 알고리즘을 사용한 암호화를 지원합니다.
액세스 제어 : 세밀한 액세스 제어를 사용하면 사용자 권한을 관리하고 특정 데이터베이스 및 컬렉션에 대한 액세스를 제한 할 수 있습니다. 필요한 것만으로만 사용자의 액세스를 제한하기 위해 최소한의 특권 원칙을 구현하십시오.
데이터 마스킹 및 편집 : 이러한 기능은 개발 및 테스트 중에 무단 액세스로부터 민감한 데이터를 보호하는 데 사용될 수 있습니다.
감사 로깅 : ATLAS는 데이터베이스 활동을 추적하여 보안 모니터링 및 규정 준수를 지원하기위한 감사 로깅을 제공합니다.
준수 인증 : ATLAS는 다양한 업계 보안 표준 및 인증을 준수하여 보안 자세를 보장합니다.