按需扩展
使用 MongoDB Atlas，您仅需单击几下或调用 API，即可向上、向下或向外扩展数据库。
弹性可扩展
可在无需应用程序停机的情况下，调整集群的实例大小、内存或存储容量。预配并根据自身需要为所需资源支付费用。
原生分片
借助 Atlas 的原生分片功能，可在多台计算机上横向扩展。选择满足您需求的分片数量和分片策略。
容量自动扩展
支持全自动容量管理，且 Atlas 会通过实时跟踪资源利用率指标，根据需要调整数据库存储和大小。
我们可以看到，使用横向可扩展的文档数据库非常适合基于玩家帐户的游戏。能否创建高流量、高度可扩展的解决方案，关键在于能否掌握细节。为此，通常工程师需要专注于堆栈的许多不同部分，但是 MongoDB Atlas 和 MongoDB 的支持为我们提供了相当快捷的途径。
Yordan Gyurchev, SEGA 技术总监
通过在启用自动扩展存储选项的情况下使用 M30 大小的实例，我们可以在部署上运行应用程序。当磁盘利用率接近 90% 时，Atlas 会自动为我们预配更多资源，而不会影响可用性。而且，如果我们像过去一样遇到流量高峰，则可以通过单击用户界面中的几个按钮，或使用 API 触发扩展事件，轻松地使用 MongoDB Atlas 进行纵向或横向扩展。
Ken Hoff, Stream 开发大使我们可以看到，使用横向可扩展的文档数据库非常适合基于玩家帐户的游戏。能否创建高流量、高度可扩展的解决方案，关键在于能否掌握细节。为此，通常工程师需要专注于堆栈的许多不同部分，但是 MongoDB Atlas 和 MongoDB 的支持为我们提供了相当快捷的途径。
Yordan Gyurchev, SEGA 技术总监通过在启用自动扩展存储选项的情况下使用 M30 大小的实例，我们可以在部署上运行应用程序。当磁盘利用率接近 90% 时，Atlas 会自动为我们预配更多资源，而不会影响可用性。而且，如果我们像过去一样遇到流量高峰，则可以通过单击用户界面中的几个按钮，或使用 API 触发扩展事件，轻松地使用 MongoDB Atlas 进行纵向或横向扩展。
Ken Hoff, Stream 开发大使
随着时间的推移，我们意识到最初预配的资源可能超出了我们的需求。在这种情况下，我们可以重新配置集群以再次自我管理，也可以仅将数据迁移到 MongoDB Atlas，而不必再担心此问题。
Gavin Cooper, Surfline 产品与工程高级总监优化资源效率
MongoDB Atlas 通过提供智能索引和架构建议，自动执行数据分层以及分析查询的工作负载隔离，帮助您提高数据库性能。
索引建议
MongoDB Atlas 中的 Performance Advisor 会自动分析性能不佳的集合，并建议您添加索引。利用相关指标查看运行缓慢的查询示例，然后单击几下即可创建所建议的索引。
模式建议
Performance Advisor 还为最缓慢和最活跃的集合提供具可操作性的架构建议。每个建议都提供了上下文和证据，因此您可以查看可能影响数据库性能的潜在数据模型的低效性。
在线归档
借助在线归档，您可以在完全托管的数据库和云对象存储中对数据进行分层，并通过单个端点进行查询。自动存档历史数据，节省运营和交易数据存储成本，而不会影响查询性能。
工作负载隔离
配置只读辅助节点以运行分析工作负载，例如 MongoDB Charts 或 BI Connector 。这样可确保您的操作工作负载不受同一数据库上的资源密集型查询的影响。
Performance Advisor 使为数据库创建索引和优化查询变得轻而易举。
Nicolae Gudumac, Planable 联合创始人兼首席技术官
对团队而言，Performance Advisor 非常有价值，它可以捕获所有未索引的查询，并向我们发出警报。这样，我们可以根据需要在几分钟内添加新索引。
Jon Vines, AO.com 软件开发团队负责人Performance Advisor 使为数据库创建索引和优化查询变得轻而易举。
Nicolae Gudumac, Planable 联合创始人兼首席技术官对团队而言，Performance Advisor 非常有价值，它可以捕获所有未索引的查询，并向我们发出警报。这样，我们可以根据需要在几分钟内添加新索引。
Jon Vines, AO.com 软件开发团队负责人
利用 Atlas 的 Performance Advisor，可以轻松地确定需要改进之处，并可以查看自上次索引数据库以来数据是如何变化的。
Sankaet Pathak, SynapseFI 首席执行官全面的性能可见性
通过自定义警报、实时性能跟踪和历史指标，MongoDB Atlas 能够来解决数据库监控和诊断的痛点。
实时性能面板
查看专用集群的实时性能指标，包括操作、磁盘使用率、连接、IOPS、最热集合和最慢的查询。
自定义警报
在进行数据库操作、服务器使用期间，或其他条件达到定义的阈值（影响集群性能）时，会收到通知。通过已使用的电子邮件、文本和渠道获取警报。
关键数据库指标
根据数十个吞吐量、性能和利用率指标来创建仪表板，以分析历史数据库性能，精确到一分钟。
Query Profiler
在 Query Profiler 的帮助下，可以快速诊断问题，显示长期运行的查询及其关键性能统计信息。查看历史操作，可以快速识别异常值，判断各集合和操作类型的查询模式。