SlideShare a Scribd company logo
Webinar 1:
MongoDB Atlas – Il modo migliore per
eseguire MongoDB in ambiente cloud
Argomenti
Presentazione di MongoDB Atlas
Supporto di distribuzioni globali e
regionali
Data Explorer
Backup
Presentazione di
MongoDB Atlas
Automazione Disponibilità on demand
Sicurezza Disponibilità elevata Backup automatici
Scalabilità elastica
Servizio DBaaS per MongoDB
Caratteristiche di MongoDB Atlas
Servizio DBaaS per MongoDB
MongoDB Atlas offre…
• Automazione: il modo più facile per creare, avviare e ridimensionare applicazioni su
MongoDB
• Flessibilità: l’unico servizio DBaaS (Database-as-a-Service) con tutto ciò che occorre per
le applicazioni moderne
• Protezione: sono disponibili più livelli di sicurezza per offrire la massima tranquillità
• Scalabilità: ridimensionabile su vasta scala senza tempi di fermo per supportare la
crescita aziendale
• Disponibilità elevata: per creare distribuzioni con tolleranza ai guasti e riparazione
automatica per impostazione predefinita
• Prestazioni elevate: le prestazioni necessarie a supportare i carichi di lavoro più gravosi
• Creazione di un
cluster in pochi
secondi
• Distribuzioni
replicate e sempre
attive
• Massima flessibilità:
scalabilità
orizzontale o
verticale con pochi
clic, senza tempi di
fermo
• Patch automatiche
e aggiornamenti
semplificati per le
nuove funzionalità
di MongoDB
• Autenticazione e
crittografia
• Backup continuo
con recupero
temporizzato
• Monitoraggio
granulare e avvisi
personalizzati
Sicurezza e
protezione
Automazione
• Modello tariffario on
demand; con
addebito su base
oraria
• Supporto di più
ambienti cloud
(AWS già
disponibile, altri a
breve)
• Parte di una suite di
prodotti e servizi
ideati per tutte le
fasi del ciclo di vita
dell’applicazione;
facile migrazione in
ambienti diversi (su
cloud privato, in
locale e così via)
quando necessario
Concezione
aperta
Vantaggi di MongoDB Atlas
Servizio DBaaS per MongoDB
Demo:
introduzione alla
versione gratuita
MongoDB Atlas:
Supporto di distribuzioni globali e
regionali
MongoDB in hosting nel cloud
Dietro le quinte
● MongoDB Atlas è attualmente disponibile come soluzione in hosting
in 14 regioni AWS:
● us-east-1 (N. Virginia)
● us-east-2 (Ohio)
● us-west-2 (Oregon)
● us-west-1 (N. California)
● ca-central-1 (Canada)
● sa-east-1 (San Paolo)
● eu-west-1 (Dublino)
● eu-west-2 (Londra)
● eu-central-1 (Francoforte)
● ap-southeast-1 (Singapore)
● ap-southeast-2 (Sydney)
● ap-northeast-1 (Tokyo)
● ap-northeast-2 (Seul)
● ap-south-1 (Mumbai)
MongoDB gestito nel cloud su Azure
Dietro le quinte
● MongoDB Atlas è attualmente disponibile in 8 aree di Azure:
● Stati Uniti centrali (Iowa)
● Stati Uniti orientali (Virginia)
● Stati Uniti orientali 2 (Virginia)
● Stati Uniti centro-settentrionali (Illinois)
● Stati Uniti centro-meridionali (Texas)
● Stati Uniti occidentali (California)
● Europa settentrionale (Irlanda)
● Europa occidentale (Paesi Bassi)
MongoDB gestito nel cloud su GCP
Dietro le quinte
● MongoDB Atlas è attualmente disponibile in 4 regioni GCP:
● us-east1 (Carolina del Sud)
● us-central1 (Iowa)
● europe-west1 (Belgio)
● asia-east1 (Taiwan)
Elevata disponibilità predefinita
Dietro le quinte
● Elevata disponibilità assicurata dalla distribuzione
automatica di almeno tre nodi di dati per set di
repliche/partizione nelle zone di disponibilità
● Se il nodo primario smette di funzionare per qualsiasi
motivo, il processo di riparazione automatica in
MongoDB Atlas avviene generalmente in meno di 2
secondi
Prestazioni elevate
Dietro le quinte
● Il motore di archiviazione MongoDB WiredTiger offre compressione e
controllo granulare della concorrenza, per il rispetto degli SLA più
rigorosi
● MongoDB Atlas supporta il partizionamento automatico, che consente la
scalabilità verticale o orizzontale senza ripercussioni sull’applicazione
● Con MongoDB Atlas è possibile scegliere la chiave di partizionamento
più adatta alle esigenze della propria applicazione
● Tutti i cluster di MongoDB Atlas sono a tenant singolo e distribuiti su
server allocati specificamente al cluster
● L’isolamento dei carichi di lavoro e la possibilità di avere fino a sette
repliche dei dati permettono di eseguire simultaneamente carichi di
lavoro operativi e analitici nello stesso database, senza conflitti di
risorse
MongoDB Atlas:
Data Explorer
Data Explorer
Per interagire con i propri dati dall’interfaccia utente di MongoDB
Atlas.
Data Explorer è uno strumento pratico per:
• Eseguire query
• Visualizzare i metadati relativi a database e raccolte
• Visualizzare informazioni sugli indici, tra cui le statistiche di
utilizzo degli indici
Demo:
Data Explorer
MongoDB Atlas:
Backup
Backup continuo / Ripristino temporizzato
Backup di MongoDB Atlas
● In MongoDB Atlas, il backup continuo dei dati assicura un’ottima
corrispondenza tra copie ripristinabili e sistema in esecuzione, con uno
scarto mai superiore a qualche secondo.
● Backup temporizzati dei set di repliche e istantanee coerenti di interi
cluster partizionati. Con MongoDB Atlas, il ripristino allo stato
temporale desiderato è preciso, rapido e sicuro.
● La tecnologia di compressione e di deduplicazione a livello di blocco
assicura la massima efficienza dei processi di backup.
● I backup sono archiviati in modo sicuro in Nord America o Irlanda*. Per
avere più flessibilità nella posizione dei dati di backup, è possibile
utilizzare gli strumenti mongodump / mongorestore di MongoDB.
*È previsto a breve l’allargamento ad altre regioni
Backup abilitati alle query
Backup di MongoDB Atlas
MongoDB Atlas consente di eseguire query su istantanee del
backup e di ripristinare i dati a livello di documento in pochi
minuti.
I backup abilitati alle query riducono notevolmente il
sovraccarico operativo generato da:
• L’individuazione di eventuali avvisi associati a dati di
interesse
• L’individuazione del punto temporale migliore per ripristinare
un database attraverso il confronto dei dati tra più istantanee
Demo:
Backup abilitati alle query
MongoDB Atlas:
Caratteristiche più recenti
Le caratteristiche più recenti di
MongoDB
Dietro le quinte
● MongoDB Atlas è fornito preconfigurato con MongoDB 3.2 e MongoDB
3.4. Quando sono disponibili release di manutenzione, MongoDB Atlas
aggiorna automaticamente il cluster, utilizzando un processo in
sequenza per mantenere la disponibilità continua del cluster
● Quando vengono rilasciate nuove versioni di MongoDB, MongoDB
Atlas consente di effettuare aggiornamenti senza interruzioni
dell’operatività
Webinar 2: Argomenti
13 luglio, 11.00 CEST
● Sicurezza in MongoDB Atlas
● Monitoraggio e dashboard delle prestazioni in tempo reale
● Migrazione a MongoDB Atlas
● MongoDB Atlas è adatto alla vostra impresa?
● Prezzi
Domande e
risposte

More Related Content

What's hot

SQL Server Data Virtualization with polybase
SQL Server Data Virtualization with polybaseSQL Server Data Virtualization with polybase
SQL Server Data Virtualization with polybase
Gianluca Hotz
 
Azure sql database
Azure sql databaseAzure sql database
Azure sql database
Gianluca Hotz
 
May 2010 - Infinispan
May 2010 - InfinispanMay 2010 - Infinispan
May 2010 - Infinispan
JBug Italy
 
SQL Server Workload Profiling
SQL Server Workload ProfilingSQL Server Workload Profiling
SQL Server Workload Profiling
Gianluca Hotz
 
SQL Server Back to Basics: Sicurezza
SQL Server Back to Basics: SicurezzaSQL Server Back to Basics: Sicurezza
SQL Server Back to Basics: Sicurezza
Gianluca Hotz
 
Cost Optimization - Global Azure Bootcamp 2019
Cost Optimization - Global Azure Bootcamp 2019Cost Optimization - Global Azure Bootcamp 2019
Cost Optimization - Global Azure Bootcamp 2019
Andrea Tosato
 
SQL Server Failover Cluster Instances con Amazon FSx in AWS
SQL Server Failover Cluster Instances con Amazon FSx in AWSSQL Server Failover Cluster Instances con Amazon FSx in AWS
SQL Server Failover Cluster Instances con Amazon FSx in AWS
Gianluca Hotz
 
Azure Data Factory: l'evoluzione della specie della data integration
Azure Data Factory: l'evoluzione della specie della data integrationAzure Data Factory: l'evoluzione della specie della data integration
Azure Data Factory: l'evoluzione della specie della data integration
Roberto Messora
 
Azure for Game Developers
Azure for Game DevelopersAzure for Game Developers
Azure for Game Developers
Marco Parenzan
 
Come utilizzare AWS DMS per migrare SQL Server ad Amazon Aurora
Come utilizzare AWS DMS per migrare SQL Server ad Amazon AuroraCome utilizzare AWS DMS per migrare SQL Server ad Amazon Aurora
Come utilizzare AWS DMS per migrare SQL Server ad Amazon Aurora
Gianluca Hotz
 
Come utilizzare AWS Database Migration Service per migrare SQL Server ad Amaz...
Come utilizzare AWS Database Migration Service per migrare SQL Server ad Amaz...Come utilizzare AWS Database Migration Service per migrare SQL Server ad Amaz...
Come utilizzare AWS Database Migration Service per migrare SQL Server ad Amaz...
Gianluca Hotz
 
Azure Meetup: Azure Storage/Datalake Deep Dive
Azure Meetup: Azure Storage/Datalake Deep DiveAzure Meetup: Azure Storage/Datalake Deep Dive
Azure Meetup: Azure Storage/Datalake Deep Dive
dotnetcode
 
SQL Server Modern Query Processing
SQL Server Modern Query ProcessingSQL Server Modern Query Processing
SQL Server Modern Query Processing
Gianluca Hotz
 
[Neen luigi m]autoscalingmagentointhecloud-v7
[Neen luigi m]autoscalingmagentointhecloud-v7[Neen luigi m]autoscalingmagentointhecloud-v7
[Neen luigi m]autoscalingmagentointhecloud-v7Luigi Molinaro
 
Autoscaling Magento in the cloud
Autoscaling Magento in the cloudAutoscaling Magento in the cloud
Autoscaling Magento in the cloudLuigi Molinaro
 
Creating Highly-Available MongoDB Microservices with Docker Containers and Ku...
Creating Highly-Available MongoDB Microservices with Docker Containers and Ku...Creating Highly-Available MongoDB Microservices with Docker Containers and Ku...
Creating Highly-Available MongoDB Microservices with Docker Containers and Ku...MongoDB
 
Evoluzioni architetturali a partire da Hadoop
Evoluzioni architetturali a partire da HadoopEvoluzioni architetturali a partire da Hadoop
Evoluzioni architetturali a partire da Hadoop
Data Driven Innovation
 
Trovare ciò che serve nella confusione: comprendere i Big Data con l'analisi AWS
Trovare ciò che serve nella confusione: comprendere i Big Data con l'analisi AWSTrovare ciò che serve nella confusione: comprendere i Big Data con l'analisi AWS
Trovare ciò che serve nella confusione: comprendere i Big Data con l'analisi AWS
Amazon Web Services
 
SQL Server Modern Query Processing
SQL Server Modern Query ProcessingSQL Server Modern Query Processing
SQL Server Modern Query Processing
Gianluca Hotz
 
Cassandra + Hadoop: Analisi Batch con Apache Cassandra
Cassandra + Hadoop: Analisi Batch con Apache CassandraCassandra + Hadoop: Analisi Batch con Apache Cassandra
Cassandra + Hadoop: Analisi Batch con Apache CassandraJeremy Hanna
 

What's hot (20)

SQL Server Data Virtualization with polybase
SQL Server Data Virtualization with polybaseSQL Server Data Virtualization with polybase
SQL Server Data Virtualization with polybase
 
Azure sql database
Azure sql databaseAzure sql database
Azure sql database
 
May 2010 - Infinispan
May 2010 - InfinispanMay 2010 - Infinispan
May 2010 - Infinispan
 
SQL Server Workload Profiling
SQL Server Workload ProfilingSQL Server Workload Profiling
SQL Server Workload Profiling
 
SQL Server Back to Basics: Sicurezza
SQL Server Back to Basics: SicurezzaSQL Server Back to Basics: Sicurezza
SQL Server Back to Basics: Sicurezza
 
Cost Optimization - Global Azure Bootcamp 2019
Cost Optimization - Global Azure Bootcamp 2019Cost Optimization - Global Azure Bootcamp 2019
Cost Optimization - Global Azure Bootcamp 2019
 
SQL Server Failover Cluster Instances con Amazon FSx in AWS
SQL Server Failover Cluster Instances con Amazon FSx in AWSSQL Server Failover Cluster Instances con Amazon FSx in AWS
SQL Server Failover Cluster Instances con Amazon FSx in AWS
 
Azure Data Factory: l'evoluzione della specie della data integration
Azure Data Factory: l'evoluzione della specie della data integrationAzure Data Factory: l'evoluzione della specie della data integration
Azure Data Factory: l'evoluzione della specie della data integration
 
Azure for Game Developers
Azure for Game DevelopersAzure for Game Developers
Azure for Game Developers
 
Come utilizzare AWS DMS per migrare SQL Server ad Amazon Aurora
Come utilizzare AWS DMS per migrare SQL Server ad Amazon AuroraCome utilizzare AWS DMS per migrare SQL Server ad Amazon Aurora
Come utilizzare AWS DMS per migrare SQL Server ad Amazon Aurora
 
Come utilizzare AWS Database Migration Service per migrare SQL Server ad Amaz...
Come utilizzare AWS Database Migration Service per migrare SQL Server ad Amaz...Come utilizzare AWS Database Migration Service per migrare SQL Server ad Amaz...
Come utilizzare AWS Database Migration Service per migrare SQL Server ad Amaz...
 
Azure Meetup: Azure Storage/Datalake Deep Dive
Azure Meetup: Azure Storage/Datalake Deep DiveAzure Meetup: Azure Storage/Datalake Deep Dive
Azure Meetup: Azure Storage/Datalake Deep Dive
 
SQL Server Modern Query Processing
SQL Server Modern Query ProcessingSQL Server Modern Query Processing
SQL Server Modern Query Processing
 
[Neen luigi m]autoscalingmagentointhecloud-v7
[Neen luigi m]autoscalingmagentointhecloud-v7[Neen luigi m]autoscalingmagentointhecloud-v7
[Neen luigi m]autoscalingmagentointhecloud-v7
 
Autoscaling Magento in the cloud
Autoscaling Magento in the cloudAutoscaling Magento in the cloud
Autoscaling Magento in the cloud
 
Creating Highly-Available MongoDB Microservices with Docker Containers and Ku...
Creating Highly-Available MongoDB Microservices with Docker Containers and Ku...Creating Highly-Available MongoDB Microservices with Docker Containers and Ku...
Creating Highly-Available MongoDB Microservices with Docker Containers and Ku...
 
Evoluzioni architetturali a partire da Hadoop
Evoluzioni architetturali a partire da HadoopEvoluzioni architetturali a partire da Hadoop
Evoluzioni architetturali a partire da Hadoop
 
Trovare ciò che serve nella confusione: comprendere i Big Data con l'analisi AWS
Trovare ciò che serve nella confusione: comprendere i Big Data con l'analisi AWSTrovare ciò che serve nella confusione: comprendere i Big Data con l'analisi AWS
Trovare ciò che serve nella confusione: comprendere i Big Data con l'analisi AWS
 
SQL Server Modern Query Processing
SQL Server Modern Query ProcessingSQL Server Modern Query Processing
SQL Server Modern Query Processing
 
Cassandra + Hadoop: Analisi Batch con Apache Cassandra
Cassandra + Hadoop: Analisi Batch con Apache CassandraCassandra + Hadoop: Analisi Batch con Apache Cassandra
Cassandra + Hadoop: Analisi Batch con Apache Cassandra
 

Similar to MongoDB Atlas: il modo migliore per eseguire MongoDB in ambiente cloud 1

Il Cloud chiavi in mano | Giampaolo Sticotti (CA Technologies)
Il Cloud chiavi in mano | Giampaolo Sticotti (CA Technologies)Il Cloud chiavi in mano | Giampaolo Sticotti (CA Technologies)
Il Cloud chiavi in mano | Giampaolo Sticotti (CA Technologies)
CA Technologies Italia
 
ASP.NET, ottimizziamo con la cache
ASP.NET, ottimizziamo con la cacheASP.NET, ottimizziamo con la cache
ASP.NET, ottimizziamo con la cache
Andrea Dottor
 
Azure PaaS databases
Azure PaaS databasesAzure PaaS databases
Azure PaaS databases
Gianluca Hotz
 
Ottimizzazione della gestione dei dati sul cloud
Ottimizzazione della gestione dei dati sul cloudOttimizzazione della gestione dei dati sul cloud
Ottimizzazione della gestione dei dati sul cloud
Nicolò Carandini
 
MySQL Tech Tour 2015 - Soluzioni di alta disponibilità con MySQL
MySQL Tech Tour 2015 - Soluzioni di alta disponibilità con MySQLMySQL Tech Tour 2015 - Soluzioni di alta disponibilità con MySQL
MySQL Tech Tour 2015 - Soluzioni di alta disponibilità con MySQL
Par-Tec S.p.A.
 
Global Azure BootCamp 2019 - Verona - Ottimizzazione delle VM SQL Server su A...
Global Azure BootCamp 2019 - Verona - Ottimizzazione delle VM SQL Server su A...Global Azure BootCamp 2019 - Verona - Ottimizzazione delle VM SQL Server su A...
Global Azure BootCamp 2019 - Verona - Ottimizzazione delle VM SQL Server su A...
Marco Obinu
 
Presentazione Emc Data Domain Remota
Presentazione Emc Data Domain RemotaPresentazione Emc Data Domain Remota
Presentazione Emc Data Domain Remota
modestini
 
IBM Storwize V5000
IBM Storwize V5000IBM Storwize V5000
IBM Storwize V5000
PRAGMA PROGETTI
 
Hosting: Database MySQL, 10 trucchi per migliorarne le performance - #TipOf...
Hosting: Database MySQL, 10 trucchi per migliorarne le performance  -  #TipOf...Hosting: Database MySQL, 10 trucchi per migliorarne le performance  -  #TipOf...
Hosting: Database MySQL, 10 trucchi per migliorarne le performance - #TipOf...
Aruba S.p.A.
 
MySQL Tech Tour 2016 - Database-as-a-Service con MySQL e Oracle Openstack
MySQL Tech Tour 2016 - Database-as-a-Service con MySQL e Oracle OpenstackMySQL Tech Tour 2016 - Database-as-a-Service con MySQL e Oracle Openstack
MySQL Tech Tour 2016 - Database-as-a-Service con MySQL e Oracle Openstack
Par-Tec S.p.A.
 
Be02 portare la nostra applicazione su azure
Be02   portare la nostra applicazione su azureBe02   portare la nostra applicazione su azure
Be02 portare la nostra applicazione su azureDotNetCampus
 
Hadoop
HadoopHadoop
HadoopReply
 
20160402_mlraviol_mariadb_TorinoWordCamp
20160402_mlraviol_mariadb_TorinoWordCamp20160402_mlraviol_mariadb_TorinoWordCamp
20160402_mlraviol_mariadb_TorinoWordCamp
mlraviol
 
Data grid
Data gridData grid
Data grid
Ugo Landini
 
Presentazione bd2
Presentazione bd2Presentazione bd2
Presentazione bd2
Gino Farisano
 
Mysql Introduzione
Mysql IntroduzioneMysql Introduzione
Ha solutions su power i
Ha solutions su power iHa solutions su power i
Ha solutions su power i
PRAGMA PROGETTI
 
Azure dayroma java, il lato oscuro del cloud
Azure dayroma   java, il lato oscuro del cloudAzure dayroma   java, il lato oscuro del cloud
Azure dayroma java, il lato oscuro del cloud
Riccardo Zamana
 
Viaggio attraverso il cloud - Consigli e best practices per iniziare con il c...
Viaggio attraverso il cloud - Consigli e best practices per iniziare con il c...Viaggio attraverso il cloud - Consigli e best practices per iniziare con il c...
Viaggio attraverso il cloud - Consigli e best practices per iniziare con il c...Amazon Web Services
 
IBM FlashSystem 820 e 720
IBM FlashSystem 820 e 720IBM FlashSystem 820 e 720
IBM FlashSystem 820 e 720
PRAGMA PROGETTI
 

Similar to MongoDB Atlas: il modo migliore per eseguire MongoDB in ambiente cloud 1 (20)

Il Cloud chiavi in mano | Giampaolo Sticotti (CA Technologies)
Il Cloud chiavi in mano | Giampaolo Sticotti (CA Technologies)Il Cloud chiavi in mano | Giampaolo Sticotti (CA Technologies)
Il Cloud chiavi in mano | Giampaolo Sticotti (CA Technologies)
 
ASP.NET, ottimizziamo con la cache
ASP.NET, ottimizziamo con la cacheASP.NET, ottimizziamo con la cache
ASP.NET, ottimizziamo con la cache
 
Azure PaaS databases
Azure PaaS databasesAzure PaaS databases
Azure PaaS databases
 
Ottimizzazione della gestione dei dati sul cloud
Ottimizzazione della gestione dei dati sul cloudOttimizzazione della gestione dei dati sul cloud
Ottimizzazione della gestione dei dati sul cloud
 
MySQL Tech Tour 2015 - Soluzioni di alta disponibilità con MySQL
MySQL Tech Tour 2015 - Soluzioni di alta disponibilità con MySQLMySQL Tech Tour 2015 - Soluzioni di alta disponibilità con MySQL
MySQL Tech Tour 2015 - Soluzioni di alta disponibilità con MySQL
 
Global Azure BootCamp 2019 - Verona - Ottimizzazione delle VM SQL Server su A...
Global Azure BootCamp 2019 - Verona - Ottimizzazione delle VM SQL Server su A...Global Azure BootCamp 2019 - Verona - Ottimizzazione delle VM SQL Server su A...
Global Azure BootCamp 2019 - Verona - Ottimizzazione delle VM SQL Server su A...
 
Presentazione Emc Data Domain Remota
Presentazione Emc Data Domain RemotaPresentazione Emc Data Domain Remota
Presentazione Emc Data Domain Remota
 
IBM Storwize V5000
IBM Storwize V5000IBM Storwize V5000
IBM Storwize V5000
 
Hosting: Database MySQL, 10 trucchi per migliorarne le performance - #TipOf...
Hosting: Database MySQL, 10 trucchi per migliorarne le performance  -  #TipOf...Hosting: Database MySQL, 10 trucchi per migliorarne le performance  -  #TipOf...
Hosting: Database MySQL, 10 trucchi per migliorarne le performance - #TipOf...
 
MySQL Tech Tour 2016 - Database-as-a-Service con MySQL e Oracle Openstack
MySQL Tech Tour 2016 - Database-as-a-Service con MySQL e Oracle OpenstackMySQL Tech Tour 2016 - Database-as-a-Service con MySQL e Oracle Openstack
MySQL Tech Tour 2016 - Database-as-a-Service con MySQL e Oracle Openstack
 
Be02 portare la nostra applicazione su azure
Be02   portare la nostra applicazione su azureBe02   portare la nostra applicazione su azure
Be02 portare la nostra applicazione su azure
 
Hadoop
HadoopHadoop
Hadoop
 
20160402_mlraviol_mariadb_TorinoWordCamp
20160402_mlraviol_mariadb_TorinoWordCamp20160402_mlraviol_mariadb_TorinoWordCamp
20160402_mlraviol_mariadb_TorinoWordCamp
 
Data grid
Data gridData grid
Data grid
 
Presentazione bd2
Presentazione bd2Presentazione bd2
Presentazione bd2
 
Mysql Introduzione
Mysql IntroduzioneMysql Introduzione
Mysql Introduzione
 
Ha solutions su power i
Ha solutions su power iHa solutions su power i
Ha solutions su power i
 
Azure dayroma java, il lato oscuro del cloud
Azure dayroma   java, il lato oscuro del cloudAzure dayroma   java, il lato oscuro del cloud
Azure dayroma java, il lato oscuro del cloud
 
Viaggio attraverso il cloud - Consigli e best practices per iniziare con il c...
Viaggio attraverso il cloud - Consigli e best practices per iniziare con il c...Viaggio attraverso il cloud - Consigli e best practices per iniziare con il c...
Viaggio attraverso il cloud - Consigli e best practices per iniziare con il c...
 
IBM FlashSystem 820 e 720
IBM FlashSystem 820 e 720IBM FlashSystem 820 e 720
IBM FlashSystem 820 e 720
 

More from MongoDB

MongoDB SoCal 2020: Migrate Anything* to MongoDB Atlas
MongoDB SoCal 2020: Migrate Anything* to MongoDB AtlasMongoDB SoCal 2020: Migrate Anything* to MongoDB Atlas
MongoDB SoCal 2020: Migrate Anything* to MongoDB Atlas
MongoDB
 
MongoDB SoCal 2020: Go on a Data Safari with MongoDB Charts!
MongoDB SoCal 2020: Go on a Data Safari with MongoDB Charts!MongoDB SoCal 2020: Go on a Data Safari with MongoDB Charts!
MongoDB SoCal 2020: Go on a Data Safari with MongoDB Charts!
MongoDB
 
MongoDB SoCal 2020: Using MongoDB Services in Kubernetes: Any Platform, Devel...
MongoDB SoCal 2020: Using MongoDB Services in Kubernetes: Any Platform, Devel...MongoDB SoCal 2020: Using MongoDB Services in Kubernetes: Any Platform, Devel...
MongoDB SoCal 2020: Using MongoDB Services in Kubernetes: Any Platform, Devel...
MongoDB
 
MongoDB SoCal 2020: A Complete Methodology of Data Modeling for MongoDB
MongoDB SoCal 2020: A Complete Methodology of Data Modeling for MongoDBMongoDB SoCal 2020: A Complete Methodology of Data Modeling for MongoDB
MongoDB SoCal 2020: A Complete Methodology of Data Modeling for MongoDB
MongoDB
 
MongoDB SoCal 2020: From Pharmacist to Analyst: Leveraging MongoDB for Real-T...
MongoDB SoCal 2020: From Pharmacist to Analyst: Leveraging MongoDB for Real-T...MongoDB SoCal 2020: From Pharmacist to Analyst: Leveraging MongoDB for Real-T...
MongoDB SoCal 2020: From Pharmacist to Analyst: Leveraging MongoDB for Real-T...
MongoDB
 
MongoDB SoCal 2020: Best Practices for Working with IoT and Time-series Data
MongoDB SoCal 2020: Best Practices for Working with IoT and Time-series DataMongoDB SoCal 2020: Best Practices for Working with IoT and Time-series Data
MongoDB SoCal 2020: Best Practices for Working with IoT and Time-series Data
MongoDB
 
MongoDB SoCal 2020: MongoDB Atlas Jump Start
 MongoDB SoCal 2020: MongoDB Atlas Jump Start MongoDB SoCal 2020: MongoDB Atlas Jump Start
MongoDB SoCal 2020: MongoDB Atlas Jump Start
MongoDB
 
MongoDB .local San Francisco 2020: Powering the new age data demands [Infosys]
MongoDB .local San Francisco 2020: Powering the new age data demands [Infosys]MongoDB .local San Francisco 2020: Powering the new age data demands [Infosys]
MongoDB .local San Francisco 2020: Powering the new age data demands [Infosys]
MongoDB
 
MongoDB .local San Francisco 2020: Using Client Side Encryption in MongoDB 4.2
MongoDB .local San Francisco 2020: Using Client Side Encryption in MongoDB 4.2MongoDB .local San Francisco 2020: Using Client Side Encryption in MongoDB 4.2
MongoDB .local San Francisco 2020: Using Client Side Encryption in MongoDB 4.2
MongoDB
 
MongoDB .local San Francisco 2020: Using MongoDB Services in Kubernetes: any ...
MongoDB .local San Francisco 2020: Using MongoDB Services in Kubernetes: any ...MongoDB .local San Francisco 2020: Using MongoDB Services in Kubernetes: any ...
MongoDB .local San Francisco 2020: Using MongoDB Services in Kubernetes: any ...
MongoDB
 
MongoDB .local San Francisco 2020: Go on a Data Safari with MongoDB Charts!
MongoDB .local San Francisco 2020: Go on a Data Safari with MongoDB Charts!MongoDB .local San Francisco 2020: Go on a Data Safari with MongoDB Charts!
MongoDB .local San Francisco 2020: Go on a Data Safari with MongoDB Charts!
MongoDB
 
MongoDB .local San Francisco 2020: From SQL to NoSQL -- Changing Your Mindset
MongoDB .local San Francisco 2020: From SQL to NoSQL -- Changing Your MindsetMongoDB .local San Francisco 2020: From SQL to NoSQL -- Changing Your Mindset
MongoDB .local San Francisco 2020: From SQL to NoSQL -- Changing Your Mindset
MongoDB
 
MongoDB .local San Francisco 2020: MongoDB Atlas Jumpstart
MongoDB .local San Francisco 2020: MongoDB Atlas JumpstartMongoDB .local San Francisco 2020: MongoDB Atlas Jumpstart
MongoDB .local San Francisco 2020: MongoDB Atlas Jumpstart
MongoDB
 
MongoDB .local San Francisco 2020: Tips and Tricks++ for Querying and Indexin...
MongoDB .local San Francisco 2020: Tips and Tricks++ for Querying and Indexin...MongoDB .local San Francisco 2020: Tips and Tricks++ for Querying and Indexin...
MongoDB .local San Francisco 2020: Tips and Tricks++ for Querying and Indexin...
MongoDB
 
MongoDB .local San Francisco 2020: Aggregation Pipeline Power++
MongoDB .local San Francisco 2020: Aggregation Pipeline Power++MongoDB .local San Francisco 2020: Aggregation Pipeline Power++
MongoDB .local San Francisco 2020: Aggregation Pipeline Power++
MongoDB
 
MongoDB .local San Francisco 2020: A Complete Methodology of Data Modeling fo...
MongoDB .local San Francisco 2020: A Complete Methodology of Data Modeling fo...MongoDB .local San Francisco 2020: A Complete Methodology of Data Modeling fo...
MongoDB .local San Francisco 2020: A Complete Methodology of Data Modeling fo...
MongoDB
 
MongoDB .local San Francisco 2020: MongoDB Atlas Data Lake Technical Deep Dive
MongoDB .local San Francisco 2020: MongoDB Atlas Data Lake Technical Deep DiveMongoDB .local San Francisco 2020: MongoDB Atlas Data Lake Technical Deep Dive
MongoDB .local San Francisco 2020: MongoDB Atlas Data Lake Technical Deep Dive
MongoDB
 
MongoDB .local San Francisco 2020: Developing Alexa Skills with MongoDB & Golang
MongoDB .local San Francisco 2020: Developing Alexa Skills with MongoDB & GolangMongoDB .local San Francisco 2020: Developing Alexa Skills with MongoDB & Golang
MongoDB .local San Francisco 2020: Developing Alexa Skills with MongoDB & Golang
MongoDB
 
MongoDB .local Paris 2020: Realm : l'ingrédient secret pour de meilleures app...
MongoDB .local Paris 2020: Realm : l'ingrédient secret pour de meilleures app...MongoDB .local Paris 2020: Realm : l'ingrédient secret pour de meilleures app...
MongoDB .local Paris 2020: Realm : l'ingrédient secret pour de meilleures app...
MongoDB
 
MongoDB .local Paris 2020: Upply @MongoDB : Upply : Quand le Machine Learning...
MongoDB .local Paris 2020: Upply @MongoDB : Upply : Quand le Machine Learning...MongoDB .local Paris 2020: Upply @MongoDB : Upply : Quand le Machine Learning...
MongoDB .local Paris 2020: Upply @MongoDB : Upply : Quand le Machine Learning...
MongoDB
 

More from MongoDB (20)

MongoDB SoCal 2020: Migrate Anything* to MongoDB Atlas
MongoDB SoCal 2020: Migrate Anything* to MongoDB AtlasMongoDB SoCal 2020: Migrate Anything* to MongoDB Atlas
MongoDB SoCal 2020: Migrate Anything* to MongoDB Atlas
 
MongoDB SoCal 2020: Go on a Data Safari with MongoDB Charts!
MongoDB SoCal 2020: Go on a Data Safari with MongoDB Charts!MongoDB SoCal 2020: Go on a Data Safari with MongoDB Charts!
MongoDB SoCal 2020: Go on a Data Safari with MongoDB Charts!
 
MongoDB SoCal 2020: Using MongoDB Services in Kubernetes: Any Platform, Devel...
MongoDB SoCal 2020: Using MongoDB Services in Kubernetes: Any Platform, Devel...MongoDB SoCal 2020: Using MongoDB Services in Kubernetes: Any Platform, Devel...
MongoDB SoCal 2020: Using MongoDB Services in Kubernetes: Any Platform, Devel...
 
MongoDB SoCal 2020: A Complete Methodology of Data Modeling for MongoDB
MongoDB SoCal 2020: A Complete Methodology of Data Modeling for MongoDBMongoDB SoCal 2020: A Complete Methodology of Data Modeling for MongoDB
MongoDB SoCal 2020: A Complete Methodology of Data Modeling for MongoDB
 
MongoDB SoCal 2020: From Pharmacist to Analyst: Leveraging MongoDB for Real-T...
MongoDB SoCal 2020: From Pharmacist to Analyst: Leveraging MongoDB for Real-T...MongoDB SoCal 2020: From Pharmacist to Analyst: Leveraging MongoDB for Real-T...
MongoDB SoCal 2020: From Pharmacist to Analyst: Leveraging MongoDB for Real-T...
 
MongoDB SoCal 2020: Best Practices for Working with IoT and Time-series Data
MongoDB SoCal 2020: Best Practices for Working with IoT and Time-series DataMongoDB SoCal 2020: Best Practices for Working with IoT and Time-series Data
MongoDB SoCal 2020: Best Practices for Working with IoT and Time-series Data
 
MongoDB SoCal 2020: MongoDB Atlas Jump Start
 MongoDB SoCal 2020: MongoDB Atlas Jump Start MongoDB SoCal 2020: MongoDB Atlas Jump Start
MongoDB SoCal 2020: MongoDB Atlas Jump Start
 
MongoDB .local San Francisco 2020: Powering the new age data demands [Infosys]
MongoDB .local San Francisco 2020: Powering the new age data demands [Infosys]MongoDB .local San Francisco 2020: Powering the new age data demands [Infosys]
MongoDB .local San Francisco 2020: Powering the new age data demands [Infosys]
 
MongoDB .local San Francisco 2020: Using Client Side Encryption in MongoDB 4.2
MongoDB .local San Francisco 2020: Using Client Side Encryption in MongoDB 4.2MongoDB .local San Francisco 2020: Using Client Side Encryption in MongoDB 4.2
MongoDB .local San Francisco 2020: Using Client Side Encryption in MongoDB 4.2
 
MongoDB .local San Francisco 2020: Using MongoDB Services in Kubernetes: any ...
MongoDB .local San Francisco 2020: Using MongoDB Services in Kubernetes: any ...MongoDB .local San Francisco 2020: Using MongoDB Services in Kubernetes: any ...
MongoDB .local San Francisco 2020: Using MongoDB Services in Kubernetes: any ...
 
MongoDB .local San Francisco 2020: Go on a Data Safari with MongoDB Charts!
MongoDB .local San Francisco 2020: Go on a Data Safari with MongoDB Charts!MongoDB .local San Francisco 2020: Go on a Data Safari with MongoDB Charts!
MongoDB .local San Francisco 2020: Go on a Data Safari with MongoDB Charts!
 
MongoDB .local San Francisco 2020: From SQL to NoSQL -- Changing Your Mindset
MongoDB .local San Francisco 2020: From SQL to NoSQL -- Changing Your MindsetMongoDB .local San Francisco 2020: From SQL to NoSQL -- Changing Your Mindset
MongoDB .local San Francisco 2020: From SQL to NoSQL -- Changing Your Mindset
 
MongoDB .local San Francisco 2020: MongoDB Atlas Jumpstart
MongoDB .local San Francisco 2020: MongoDB Atlas JumpstartMongoDB .local San Francisco 2020: MongoDB Atlas Jumpstart
MongoDB .local San Francisco 2020: MongoDB Atlas Jumpstart
 
MongoDB .local San Francisco 2020: Tips and Tricks++ for Querying and Indexin...
MongoDB .local San Francisco 2020: Tips and Tricks++ for Querying and Indexin...MongoDB .local San Francisco 2020: Tips and Tricks++ for Querying and Indexin...
MongoDB .local San Francisco 2020: Tips and Tricks++ for Querying and Indexin...
 
MongoDB .local San Francisco 2020: Aggregation Pipeline Power++
MongoDB .local San Francisco 2020: Aggregation Pipeline Power++MongoDB .local San Francisco 2020: Aggregation Pipeline Power++
MongoDB .local San Francisco 2020: Aggregation Pipeline Power++
 
MongoDB .local San Francisco 2020: A Complete Methodology of Data Modeling fo...
MongoDB .local San Francisco 2020: A Complete Methodology of Data Modeling fo...MongoDB .local San Francisco 2020: A Complete Methodology of Data Modeling fo...
MongoDB .local San Francisco 2020: A Complete Methodology of Data Modeling fo...
 
MongoDB .local San Francisco 2020: MongoDB Atlas Data Lake Technical Deep Dive
MongoDB .local San Francisco 2020: MongoDB Atlas Data Lake Technical Deep DiveMongoDB .local San Francisco 2020: MongoDB Atlas Data Lake Technical Deep Dive
MongoDB .local San Francisco 2020: MongoDB Atlas Data Lake Technical Deep Dive
 
MongoDB .local San Francisco 2020: Developing Alexa Skills with MongoDB & Golang
MongoDB .local San Francisco 2020: Developing Alexa Skills with MongoDB & GolangMongoDB .local San Francisco 2020: Developing Alexa Skills with MongoDB & Golang
MongoDB .local San Francisco 2020: Developing Alexa Skills with MongoDB & Golang
 
MongoDB .local Paris 2020: Realm : l'ingrédient secret pour de meilleures app...
MongoDB .local Paris 2020: Realm : l'ingrédient secret pour de meilleures app...MongoDB .local Paris 2020: Realm : l'ingrédient secret pour de meilleures app...
MongoDB .local Paris 2020: Realm : l'ingrédient secret pour de meilleures app...
 
MongoDB .local Paris 2020: Upply @MongoDB : Upply : Quand le Machine Learning...
MongoDB .local Paris 2020: Upply @MongoDB : Upply : Quand le Machine Learning...MongoDB .local Paris 2020: Upply @MongoDB : Upply : Quand le Machine Learning...
MongoDB .local Paris 2020: Upply @MongoDB : Upply : Quand le Machine Learning...
 

MongoDB Atlas: il modo migliore per eseguire MongoDB in ambiente cloud 1

  • 1. Webinar 1: MongoDB Atlas – Il modo migliore per eseguire MongoDB in ambiente cloud
  • 2. Argomenti Presentazione di MongoDB Atlas Supporto di distribuzioni globali e regionali Data Explorer Backup
  • 4. Automazione Disponibilità on demand Sicurezza Disponibilità elevata Backup automatici Scalabilità elastica Servizio DBaaS per MongoDB
  • 5. Caratteristiche di MongoDB Atlas Servizio DBaaS per MongoDB MongoDB Atlas offre… • Automazione: il modo più facile per creare, avviare e ridimensionare applicazioni su MongoDB • Flessibilità: l’unico servizio DBaaS (Database-as-a-Service) con tutto ciò che occorre per le applicazioni moderne • Protezione: sono disponibili più livelli di sicurezza per offrire la massima tranquillità • Scalabilità: ridimensionabile su vasta scala senza tempi di fermo per supportare la crescita aziendale • Disponibilità elevata: per creare distribuzioni con tolleranza ai guasti e riparazione automatica per impostazione predefinita • Prestazioni elevate: le prestazioni necessarie a supportare i carichi di lavoro più gravosi
  • 6. • Creazione di un cluster in pochi secondi • Distribuzioni replicate e sempre attive • Massima flessibilità: scalabilità orizzontale o verticale con pochi clic, senza tempi di fermo • Patch automatiche e aggiornamenti semplificati per le nuove funzionalità di MongoDB • Autenticazione e crittografia • Backup continuo con recupero temporizzato • Monitoraggio granulare e avvisi personalizzati Sicurezza e protezione Automazione • Modello tariffario on demand; con addebito su base oraria • Supporto di più ambienti cloud (AWS già disponibile, altri a breve) • Parte di una suite di prodotti e servizi ideati per tutte le fasi del ciclo di vita dell’applicazione; facile migrazione in ambienti diversi (su cloud privato, in locale e così via) quando necessario Concezione aperta Vantaggi di MongoDB Atlas Servizio DBaaS per MongoDB
  • 8. MongoDB Atlas: Supporto di distribuzioni globali e regionali
  • 9. MongoDB in hosting nel cloud Dietro le quinte ● MongoDB Atlas è attualmente disponibile come soluzione in hosting in 14 regioni AWS: ● us-east-1 (N. Virginia) ● us-east-2 (Ohio) ● us-west-2 (Oregon) ● us-west-1 (N. California) ● ca-central-1 (Canada) ● sa-east-1 (San Paolo) ● eu-west-1 (Dublino) ● eu-west-2 (Londra) ● eu-central-1 (Francoforte) ● ap-southeast-1 (Singapore) ● ap-southeast-2 (Sydney) ● ap-northeast-1 (Tokyo) ● ap-northeast-2 (Seul) ● ap-south-1 (Mumbai)
  • 10. MongoDB gestito nel cloud su Azure Dietro le quinte ● MongoDB Atlas è attualmente disponibile in 8 aree di Azure: ● Stati Uniti centrali (Iowa) ● Stati Uniti orientali (Virginia) ● Stati Uniti orientali 2 (Virginia) ● Stati Uniti centro-settentrionali (Illinois) ● Stati Uniti centro-meridionali (Texas) ● Stati Uniti occidentali (California) ● Europa settentrionale (Irlanda) ● Europa occidentale (Paesi Bassi)
  • 11. MongoDB gestito nel cloud su GCP Dietro le quinte ● MongoDB Atlas è attualmente disponibile in 4 regioni GCP: ● us-east1 (Carolina del Sud) ● us-central1 (Iowa) ● europe-west1 (Belgio) ● asia-east1 (Taiwan)
  • 12. Elevata disponibilità predefinita Dietro le quinte ● Elevata disponibilità assicurata dalla distribuzione automatica di almeno tre nodi di dati per set di repliche/partizione nelle zone di disponibilità ● Se il nodo primario smette di funzionare per qualsiasi motivo, il processo di riparazione automatica in MongoDB Atlas avviene generalmente in meno di 2 secondi
  • 13. Prestazioni elevate Dietro le quinte ● Il motore di archiviazione MongoDB WiredTiger offre compressione e controllo granulare della concorrenza, per il rispetto degli SLA più rigorosi ● MongoDB Atlas supporta il partizionamento automatico, che consente la scalabilità verticale o orizzontale senza ripercussioni sull’applicazione ● Con MongoDB Atlas è possibile scegliere la chiave di partizionamento più adatta alle esigenze della propria applicazione ● Tutti i cluster di MongoDB Atlas sono a tenant singolo e distribuiti su server allocati specificamente al cluster ● L’isolamento dei carichi di lavoro e la possibilità di avere fino a sette repliche dei dati permettono di eseguire simultaneamente carichi di lavoro operativi e analitici nello stesso database, senza conflitti di risorse
  • 15. Data Explorer Per interagire con i propri dati dall’interfaccia utente di MongoDB Atlas. Data Explorer è uno strumento pratico per: • Eseguire query • Visualizzare i metadati relativi a database e raccolte • Visualizzare informazioni sugli indici, tra cui le statistiche di utilizzo degli indici
  • 18. Backup continuo / Ripristino temporizzato Backup di MongoDB Atlas ● In MongoDB Atlas, il backup continuo dei dati assicura un’ottima corrispondenza tra copie ripristinabili e sistema in esecuzione, con uno scarto mai superiore a qualche secondo. ● Backup temporizzati dei set di repliche e istantanee coerenti di interi cluster partizionati. Con MongoDB Atlas, il ripristino allo stato temporale desiderato è preciso, rapido e sicuro. ● La tecnologia di compressione e di deduplicazione a livello di blocco assicura la massima efficienza dei processi di backup. ● I backup sono archiviati in modo sicuro in Nord America o Irlanda*. Per avere più flessibilità nella posizione dei dati di backup, è possibile utilizzare gli strumenti mongodump / mongorestore di MongoDB. *È previsto a breve l’allargamento ad altre regioni
  • 19. Backup abilitati alle query Backup di MongoDB Atlas MongoDB Atlas consente di eseguire query su istantanee del backup e di ripristinare i dati a livello di documento in pochi minuti. I backup abilitati alle query riducono notevolmente il sovraccarico operativo generato da: • L’individuazione di eventuali avvisi associati a dati di interesse • L’individuazione del punto temporale migliore per ripristinare un database attraverso il confronto dei dati tra più istantanee
  • 22. Le caratteristiche più recenti di MongoDB Dietro le quinte ● MongoDB Atlas è fornito preconfigurato con MongoDB 3.2 e MongoDB 3.4. Quando sono disponibili release di manutenzione, MongoDB Atlas aggiorna automaticamente il cluster, utilizzando un processo in sequenza per mantenere la disponibilità continua del cluster ● Quando vengono rilasciate nuove versioni di MongoDB, MongoDB Atlas consente di effettuare aggiornamenti senza interruzioni dell’operatività
  • 23. Webinar 2: Argomenti 13 luglio, 11.00 CEST ● Sicurezza in MongoDB Atlas ● Monitoraggio e dashboard delle prestazioni in tempo reale ● Migrazione a MongoDB Atlas ● MongoDB Atlas è adatto alla vostra impresa? ● Prezzi