統合データプラットフォーム
MongoDB Atlasは、運用データ、ベクトル、ストリーミングデータを1つのプラットフォームに統合するため、データベース、検索、同期ワークフローごとに別々のシステムを組み合わせる必要がありません。
MongoDBとは？
MongoDBは、アプリケーション開発と本番ワークロード向けのマネージドデータベースサービスであるMongoDB Atlasを中心に構築された最新のデータプラットフォームです。サイトではAtlasを、運用データ、ベクトルデータ、ストリーミングデータを単一のシステムで組み合わせるAI対応プラットフォームとして位置づけています。
この製品は、マネージドクラウドデプロイ、検索、ベクトル検索、ストリーム処理、トランザクションデータアクセス、分析、グラフとジオスペーシャルのサポート、そしてエンタープライズ/セルフマネージドの選択肢にまたがっています。AtlasのFree、Flex、Dedicatedなどのティアには公開料金があり、MongoDBはセルフマネージドまたはプライベートクラウドでのデプロイを求めるチーム向けにMongoDB Enterprise Advancedとサポートサービスも提供しています。
MongoDBでできること
複数のワークロードタイプ
Atlasは、運用、トランザクション、分析、グラフ、ジオスペーシャル、テキスト検索、ベクトル検索、ストリーム処理の各ワークロードをネイティブにサポートし、1つのサービスで複数のアプリケーションパターンに対応できます。
ネイティブなベクトル検索
Vector Searchは、ベクトルデータを運用データとともにAtlasに保持し、セマンティック検索、レコメンデーションエンジン、異常検知、会話型AIのユースケースをサポートします。
イベント向けストリーム処理
Stream Processingは、ほぼリアルタイムのイベント駆動型アプリケーション向けに構築されており、MongoDB Aggregation Pipelineの使い慣れたステージを使ってApache Kafkaなどのソースと連携できます。
柔軟なクエリとトランザクションモデル
このプラットフォームは、単純な検索から複雑な処理パイプラインまで、セカンダリインデックス、結合、複数ドキュメントのACIDトランザクションを含むクエリパターンをサポートします。
クラウドとデプロイの選択肢
MongoDB AtlasはAWS、Azure、Google Cloudで提供されており、無料、Flex、Dedicated、エンタープライズのデプロイオプションに関する料金ページがあります。
利用シーン
“アプリケーションバックエンド”
MongoDB Atlasを、ワークロードごとに別々のシステムを管理せずに、運用データアクセス、柔軟なクエリ、本番環境でのスケーリングが必要なアプリケーションの中核データプラットフォームとして使用します。
“AIおよびベクトル検索アプリ”
Atlas内で運用データと並べて保存されたベクトルデータを使い、セマンティック検索、レコメンデーションエンジン、Q&Aシステム、異常検知、その他の生成AI機能を構築します。
“イベント駆動システム”
Apache Kafkaやその他の高速度イベントストリームをほぼリアルタイムで処理し、変化するデータにすばやく反応して下流のアクションを実行する必要があるアプリケーションに対応します。
“トランザクションアプリケーション”
複数ドキュメントのACIDトランザクション、セカンダリインデックス、結合、単純な検索から複雑な処理パイプラインまで対応する単一のクエリAPIが必要なワークロードにMongoDB Atlasを使用します。
“複合ワークロード製品”
チームが複数のアプリケーション主導のデータタスクに対して1つのシステムを必要とする場合、同じプラットフォームから分析、グラフ分析、ジオスペーシャルワークフロー、統合検索をサポートします。
よくある質問
MongoDB Atlasはクラウドサービスとして利用できますか。また、無料または有料のティアはありますか？
MongoDB AtlasはAWS、Azure、Google Cloudで利用できます。料金ページには、学習や試用向けの永続無料のM0ティアに加え、開発および本番利用向けのFlexとDedicatedのデプロイオプションも表示されています。
MongoDB Atlasはどのようなデータワークロードをサポートしていますか？
MongoDB Atlasは、運用データ、ベクトルデータ、ストリーミングデータを統合されたプラットフォームで組み合わせます。サイトでは、検索、ベクトル検索、ストリーム処理、トランザクション、分析、グラフ、ジオスペーシャル機能がプラットフォームの一部として紹介されています。
MongoDBはイベント駆動やストリーミングのワークフローを処理できますか？
Atlas Stream Processingのページでは、近リアルタイムで反応するスケーラブルなイベント駆動アプリケーション向けに設計されており、MongoDB Aggregation Pipelineのステージを使ってApache Kafkaのような高速度ストリームにも対応できると説明されています。
MongoDB Vector SearchはAIアプリケーションでどのように役立ちますか？
MongoDB Vector Searchは、Atlas内でベクトルデータを運用データと並べて保存し、セマンティック検索、レコメンデーションエンジン、異常検知、会話型AI、メタデータ、グラフ検索、集約、ジオスペーシャル検索、レキシカル検索を組み合わせたハイブリッドクエリをサポートします。
MongoDBはマネージドクラウドデータベースだけを提供していますか？
料金ページでは、Atlasに加えてセルフマネージドおよびエンタープライズのオプションが表示されており、MongoDB Enterprise Advancedやサポート関連の追加オプションが含まれます。また、サイトはセットアップやトレーニング向けのドキュメントと学習リソースも案内しています。
クイック情報
- カテゴリ
- データベースプラットフォーム
- 主な製品
- MongoDB Atlas
- デプロイモデル
- マネージドクラウド、エンタープライズおよびセルフマネージドの選択肢あり
- クラウドプロバイダー
- AWS、Azure、Google Cloud
- ソースドメイン
- mongodb.com
- 料金の संकेत
- 無料ティアに加え、有料のAtlasティアとエンタープライズの問い合わせオプション
MongoDB のトラフィック分析
トラフィックデータは参考情報としてご利用ください。
- ドメイン評価
- 90
MongoDBの代替品
Vespa.ai
vespa.ai
Vespa is an AI search platform for building search, retrieval-augmented generation, recommendation, personalization, and agent applications over text, vectors, tensors, and structured data. It is designed for developer teams that need configurable ranking and distributed operation at production scale.
Supabase
supabase.com
Supabase is a Postgres development platform for building applications with a database, authentication, APIs, realtime features, serverless functions, storage, and vector support. It helps developers move from application code to a managed backend through a dashboard, client libraries, CLI, and generated APIs.
Upstash Vector
upstash.com
Upstash Vector is a serverless vector database for storing and querying embeddings and metadata in AI and machine-learning applications. It supports dense, sparse, and hybrid indexes through a REST API and SDKs for Python, TypeScript, Go, and PHP.
Powabase
powabase.ai
Postgres、認証、ストレージ、リアルタイム、検索、エージェントを備えたAIアプリ向けバックエンド基盤
Weaviate
weaviate.io
Weaviate is a vector database for building AI-native applications, including retrieval-augmented generation systems. It helps developers store and retrieve vector data, connect applications to language models, and deploy the database in a managed, self-hosted, or private-cloud environment.
Spice AI
spice.ai
データ集約型アプリとAIエージェント向けのオープンソースSQLクエリ・ハイブリッド検索エンジン。ETL不要。