DatadogによるMongoDBコレクションごとのメモリ利用量の可視化 - スタディサプリ Product Team Blog
一般的なDBのテーブルのことをMongoDBではコレクションと呼びます。 下のグラフはコレクションごとのキャッシュメモリの利用状況（１週間分）です。毎日同じ時間に特定のコレクションのメモリ使用率が増えていることがわかります。キャッシュメモリの上限は一定なので、どこかで使う量が増えればほかのコレクションが使える量が減ります。 コレクションごとのメトリクスを可視化する理由 シャーディングするコレクションを選定する 異常をより早く検知して大規模な障害を未然に防ぐ 突然ですが質問です。みなさんは新しいプロダクトを作ったり、プロダクトが成長する過程で、システムの拡張性（スケーラビリティ）について悩んだことはありませんか？ オンライン教育の浸透によりスタディサプリ&Quipperの利用者は右肩上がりで増えており、将来に対するスケーラビリティは優先度の高い課題です。 Quipperでは一部のコレクション
大規模サービスにおけるMongoDBのインデックス運用 - スタディサプリ Product Team Blog
QuipperではメインのデータベースとしてMongoDBを活用しており、データサイズは1TBを超えています。 これまでユーザーやデータが増えるたびにスケールアップを繰り返してきたので、AWSの最高性能のサーバを使う状況になっていました。 このような大規模なサービスにおけるMongoDBの運用について書いていきたいと思います。 今回はインデックス編です。 はじめに 当記事で登場するMongoDBの構成 クラスター管理: MongoDB Cloud Manager & AWS EC2 ReplicaSet Cluster: Primary, Secondary, Hidden Secondary EC2 instance type; i3en.24xlarge (Primary/Secondary) RAM: 768GB (Primary/Secondary) MongoDB Version
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