此参考架构介绍了如何在 MongoDB Atlas 上实现操作数据层 (ODL)，以整合孤立的操作数据，并为下游操作型、分析型和 AI 工作负载提供服务。
ODL 是一种架构模式，可将现有记录系统中的数据集成并组织到集中且可查询的层中。它将现代应用程序和数据产品与旧版平台解耦，使企业无需完全替换这些系统，也能支持单一视图、数据即服务以及 AI/智能体 AI 用例等举措。MongoDB Atlas 为 ODL 提供核心数据平台，并在单一服务中将灵活的文档模型与事务型、搜索、分析和向量功能相结合。
ODL 实现级别
只读：作为高性能读取副本，用于分担源系统的查询负载，并基于操作数据公开稳定的 API。
丰富：将源数据与元数据和外部数据集相结合，为分析和 AI 提供情境视图，无需修改上游系统。
读写：作为业务工作流的一部分接受写入，以实现运营现代化，并逐步减少对旧版记录系统的依赖。
图 1. MongoDB 操作数据层的实现级别。
注意
下图展示了可实现操作数据层 (ODL) 的不同级别。它仅用于说明概念，并非此解决方案的参考架构。
示意图
图 2. 操作数据层参考架构
数据流
源系统
企业应用程序、操作数据库、第三方 API 和旧版平台作为记录系统。它们会捕获业务事务和事件，您可以将这些数据同步到 ODL，以实现实时且上下文感知的访问。
常见源系统包括：大型机、CRM、ERP、订单管理、供应链管理、人力资源、计费、营销自动化、网站、社交媒体、参考数据、第三方 API、日志、时间序列数据等。
数据摄取层
数据通过批处理提取-转换-加载 (ETL)/提取-加载-转换 (ELT) 作业，以及实时流式传输或变更数据捕获 (CDC)，从源系统进入 MongoDB Atlas。使用 mongoimport、批量写入 API、ETL 平台、MongoDB Kafka Connector 和 Atlas Stream Processing 等工具，根据延迟和吞吐量要求加载、转换和路由事件。
操作数据层 (MongoDB Atlas)
MongoDB Atlas 集群将结构化、半结构化和非结构化数据整合到文档数据模型中，并支持混合工作负载：通过统一查询 API 进行事务处理、实时分析、全文搜索和向量搜索。ODL 在云端运行，并通过分片和副本集进行水平扩展。
处理/服务层
API 网关位于边缘，负责管理身份验证、速率限制和外部访问。服务网格负责治理服务间通信，数据代理层则根据工作负载类型路由查询，同时应用连接池、缓存和策略强制执行。MongoDB Change Streams 和 Atlas Stream Processing 可以将数据变更发布给下游使用方，而无需轮询。
使用方应用程序
操作型应用程序、生成式 AI 和智能体 AI 系统，以及 BI 工具，可通过 MongoDB 原生驱动程序、Atlas SQL 和连接器连接到 ODL。它们可以利用统一、受治理且近实时的企业数据视图，而无需直接依赖旧版系统。
例外、注意事项和权衡
要在 MongoDB Atlas 上保持高性能 ODL，您必须在复杂性与架构目标之间取得平衡：
双写协调（读写 ODL）：读写型（“Y-loading”）ODL 会引入 ODL 与旧版系统之间的数据漂移风险。请将消息平台或 API 网关与事务性发件箱和 Saga 模式等结合使用，以协调写入并定义明确的一致性保证，而不是依赖分布式锁或 2PC（两阶段提交）。
工作负载隔离 — OLTP、在线分析处理 (OLAP) 和 AI：直接在主节点上运行分析或 AI 工作负载会降低事务性能。为避免这种情况，请使用支持
secondaryPreferred读取的副本集、分片集群以及专用的搜索和向量索引来隔离每种工作负载类型，确保在线事务处理 (OLTP)、分析和检索增强生成 (RAG)/AI 查询不会争用相同资源。延迟与摄取成本：ODL 可以支持低延迟查询，但数据时效性取决于数据摄取方式。批量 ETL/ELT、CDC 和实时流式传输（例如通过 MongoDB Kafka Connector 和 Atlas Stream Processing 实现）具有不同的运维和成本特征。请仅将始终开启的流式传输保留给真正需要近实时更新的用例。
模式演变和文档增长：MongoDB 灵活的文档模型支持快速模式演变，但您仍需采用规范的设计。请应用成熟的模式设计模式以及嵌入与引用指南，避免文档膨胀、深度嵌套结构，以及团队之间不兼容的模式漂移，尤其是在高度富集的 ODL 中。
ODL 的适用场景：ODL 适合用于统一分散的操作数据；它们并非旨在取代纯分析平台。虽然 ODL 并非旨在直接取代核心记录系统，但它可以作为多步迁移策略中的第一步，随着时间的推移最终取代旧版记录系统。
实现指南
设计数据摄取和建模
设计集合：使用 MongoDB 模式设计模式。将经常一起读取的数据嵌入；对于大型或独立实体，则使用引用，以减少重复并让文档保持易于管理。
批量摄取：使用 mongoimport、批量写入 API、Atlas Data Federation 物化功能或 ETL 工具，加载源系统中的计划导出。
ETL/ELT：使用 MongoDB Spark Connector 和编排工具提取数据，然后在加载前转换数据 (ETL)，或先将原始数据加载到 Atlas，再使用聚合管道进行转换 (ELT)。
实时摄取：使用 MongoDB Kafka Connector 和 Atlas Stream Processing 构建事件驱动型管道，捕获 CDC 流或主题事件，并以低延迟将其写入 Atlas。
配置查询路由
OLTP：将事务读取和写入路由到主节点，以保证核心业务流程的一致性和低延迟运行。
OLAP/BI：使用 secondaryPreferred 将分析和报告工作负载路由到从节点，并考虑对历史数据或冷数据使用 Atlas Data Federation 或物化视图，以避免影响操作型工作负载。
AI/RAG：使用 MongoDB Vector Search 对与操作数据一起存储的嵌入向量进行语义和混合搜索，并通过聚合管道将结果与元数据相结合，为智能体和 LLM 驱动型应用程序提供服务。
建立安全机制和数据信任
对传输中和静态数据进行加密：对所有外部接入点强制执行 TLS，并使用 Atlas 中的内置加密功能来满足数据保护要求。
管理身份和访问权限：实施 OpenID Connect (OIDC) 和 OAuth 2.0 等行业标准协议，以处理身份验证并颁发包含基于角色声明的标准化令牌（如 JSON Web Token）。利用解耦授权模式，在 API 和服务层实施细粒度、基于策略的访问控制，确保安全逻辑与应用程序代码分离。
集中管理密钥：虽然 OIDC 和 OAuth 2.0 用于处理用户和服务身份，但 ODL 仍依赖存在于令牌生命周期之外的凭证和密钥。其中包括数据库连接凭证、OAuth 客户端密钥、TLS 证书和加密密钥。请使用专用的密钥管理解决方案（例如 Vault 服务、由 HSM 支持的密钥管理器或云服务提供商原生的密钥存储）来存储和轮换这些凭证和密钥，然后将其注入运行时，而不是嵌入配置文件。
Atlas 审核和治理：将 ODL 作为数据掩码、聚合及访问策略的统一执行点，让生产者和使用方保持解耦，同时确保治理在各业务域中一致应用。
了解详情
探索不同行业如何实施 ODL：
金融服务：智能体 AI 驱动的投资组合管理
制造业：统一命名空间数据完整性
零售：统一商务解决方案
请阅读我们的白皮书《操作数据层》，全面了解操作数据层。