Alternative UE-uniquement à MongoDB Atlas.

MongoDB Atlas est l'offre MongoDB managée de MongoDB Inc., une société américaine cotée en bourse. Atlas fonctionne sur AWS, Azure ou GCP - ce qui signifie que les données résident chez un hyperscaler de juridiction américaine, géré par un éditeur de base de données de juridiction américaine. Deux couches, toutes deux américaines. Pour la souveraineté, la réponse est soit MongoDB auto-géré sur une infrastructure UE (que nous exploitons pour nos clients), soit la migration vers une autre base de données document/JSON sous juridiction UE (généralement PostgreSQL avec JSONB, qui couvre 90 % des cas d'usage de MongoDB).

États-Unis Stack de remplacement, UE uniquement 10 services cartographiés
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Fournisseur
MongoDB Atlas
Siège
New York, NY
Juridiction
États-Unis
Régime juridique
CLOUD Act, FISA 702

Une "région UE" n'est pas la souveraineté. Quatre questions tranchent.

La résidence des données indique où se trouvent les bits. La souveraineté indique quel système juridique peut en imposer l'accès. La réponse doit tenir sur les quatre points, sinon la stack n'est pas souveraine.

Résidence

Où les données sont-elles physiquement stockées ?

Pas "dans le cloud" : quel centre de données, dans quel pays, sous quelle juridiction.

Sous-traitants

Qui d'autre est dans votre chemin de données ?

Chaque fournisseur qui touche les données : le CDN, le relais e-mail, le tracker d'erreurs, le pipeline analytics.

Juridiction

Quelles lois peuvent contraindre à la divulgation ?

Un fournisseur dont le siège est aux États-Unis relève de la FISA 702 et du CLOUD Act, même si les données se trouvent à Francfort.

Garde des clés

Qui détient réellement les clés de chiffrement ?

Si le fournisseur cloud détient à la fois les données et les clés, il peut les lire, quel que soit le DPA.

Échoue AWS · Azure · GCP · Région UE

Échoue sur la juridiction et la garde des clés.

Bits en UE, maison mère américaine, sous-traitants américains dans le chemin par défaut, clés gérées par le fournisseur.

Réussit Stack géré par Binadit

Réussit sur les quatre.

Hébergé en UE sur une infrastructure au siège européen. Zéro sous-traitant américain dans le chemin par défaut. Clés détenues par le client ou par un KMS européen. Nommés dans votre DPA Article 28.

Pourquoi les équipes partent MongoDB Atlas

Les sorties de MongoDB Atlas que nous avons cadrées proviennent de deux angles : les workloads réglementés (santé, fintech) où le double saut AWS-via-Atlas échoue à la conformité, et les revues de coûts où la tarification par cluster d'Atlas est réellement élevée face à une solution auto-gérée. La cible de migration dépend du cas d'usage. Pour les workloads riches en documents avec des agrégations complexes, MongoDB auto-géré sur du compute UE préserve la surface d'API. Pour les workloads qui utilisent MongoDB comme un simple stockage JSON, migrer vers PostgreSQL avec JSONB est souvent plus simple et moins coûteux sur le long terme.

MongoDB Atlas services et leurs équivalents UE-uniquement

Une migration n'est pas "échanger une boîte contre une autre". La cartographie ci-dessous est ce que nous exécutons pour les clients qui quittent MongoDB Atlas au titre de Schrems II : juridiction UE complète, aucune maison mère américaine dans le chemin des données.

Atlas clusters (M10+)

Ce que nous utilisons à la place
Binadit Managed Cloud Platform. Replica sets MongoDB, ou PostgreSQL avec JSONB lorsque le modèle documentaire est plus mince qu'il n'y paraît.
Note d'ingénierie
Pour une compatibilité MongoDB pure, l'auto-hébergement sur bare metal dans l'UE est le pattern de production. PostgreSQL JSONB est l'alternative moins coûteuse si vous n'avez pas besoin des fonctionnalités spécifiques à MongoDB.

Atlas Search (Lucene-based)

Ce que nous utilisons à la place
Binadit Managed Cloud Platform. Elasticsearch ou OpenSearch, et MeiliSearch ou Typesense pour les charges de travail plus légères.
Note d'ingénierie
Atlas Search repose sur Lucene en interne ; Elasticsearch / OpenSearch standard gère des charges de travail équivalentes.

Atlas Vector Search

Ce que nous utilisons à la place
Binadit Managed Cloud Platform. pgvector sur PostgreSQL, ou Qdrant pour des ensembles d'embeddings plus volumineux.
Note d'ingénierie
Qdrant est la vector database souveraine EU la plus solide - prête pour la production et explicitement sous juridiction EU.

App Services (Realm)

Ce que nous utilisons à la place
Binadit Managed Cloud Platform. Images Docker construites dans GitLab CI et déployées sur Kubernetes, avec environnements de review par branche.
Note d'ingénierie
App Services sera de toute façon déprécié en 2025-2026 ; la cible de migration est un backend personnalisé sur une infrastructure européenne.

Atlas Stream Processing

Ce que nous utilisons à la place
Binadit Managed Cloud Platform. Apache Kafka ou Redpanda, compatible avec le protocole Kafka.
Note d'ingénierie
Pour les charges de travail de streaming, Kafka + Flink est le standard de l'industrie.

Atlas Triggers

Ce que nous utilisons à la place
Binadit Managed Cloud Platform. Triggers PostgreSQL et LISTEN/NOTIFY, ou Kubernetes CronJobs pour les tâches planifiées.
Note d'ingénierie
MongoDB autogéré prend en charge les change streams nativement ; PostgreSQL dispose de son propre mécanisme LISTEN/NOTIFY.

Atlas Online Archive

Ce que nous utilisons à la place
Binadit Managed Cloud Platform. Pools MinIO ou Ceph par niveaux, avec des règles de cycle de vie déplaçant les données froides vers un disque moins coûteux.
Note d'ingénierie
Online Archive est essentiellement du tiering planifié ; répliquez le pattern avec un object storage EU comme tier froid.

Charts (BI)

Ce que nous utilisons à la place
Binadit Managed Cloud Platform. Apache Superset ou Metabase, connecté à votre warehouse.
Note d'ingénierie
Metabase est l'option la plus proche d'Atlas Charts ; fonctionne n'importe où.

Data API / GraphQL

Ce que nous utilisons à la place
Binadit Managed Cloud Platform. Traefik ou Kong, avec rate limiting et OIDC en périphérie.
Note d'ingénierie
Pour les backends PostgreSQL, Hasura fournit des API GraphQL instantanées.

Atlas Backup (Continuous)

Ce que nous utilisons à la place
Binadit Managed Cloud Platform. restic et pgBackRest pour les données, Velero pour l'état Kubernetes, vers un stockage UE isolé.
Note d'ingénierie
Pour un MongoDB auto-géré, le PITR basé sur l'oplog est le pattern de production ; nous l'opérons pour nos clients.

Comment nous migrons depuis MongoDB Atlas

Une migration typique de mid-market se déroule en trois phases. Les chiffres ci-dessous supposent une équipe d'ingénierie de 6 à 10 personnes et une stack applicative modérément complexe.

  1. Jours 1-5

    Décision selon le cas d'usage : Mongo ou Postgres

    Auditez vos patterns de requêtes. Si vous utilisez des fonctionnalités spécifiques à Mongo (aggregation pipelines, change streams, requêtes complexes Atlas Search) → MongoDB self-managed sur l'UE. Si vous traitez Mongo comme un simple stockage JSON → migrez vers PostgreSQL JSONB. Résultat : décision d'architecture cible.

  2. Jours 5-14

    Provisionnement de cluster + réplication

    Cluster MongoDB autogéré (replica set à 3 nœuds, bare metal UE) provisionné. Synchronisation initiale via l'outil Atlas Live Migration. Monitoring et sauvegarde configurés.

  3. Semaines 2-4

    Bascule de l'application

    Chaîne de connexion modifiée. Période de validation en lecture seule. Bascule pendant une fenêtre à faible trafic. Cluster Atlas décommissionné après vérification.

TCO sur 5 ans d'Atlas → MongoDB auto-géré sur bare metal européen : généralement 70-85% moins cher à l'échelle de production. Un cluster Atlas M30 typique (2 000 $+/mois) est remplacé par un cluster MongoDB dédié à 3 nœuds que nous exploitons avec des performances comparables ou meilleures. Le compromis est la responsabilité opérationnelle, que nous assumons en tant que partenaire managé.

Questions fréquemment posées

Voir toutes les questions fréquemment posées

Atlas dispose de régions UE sur AWS Francfort - cela résout-il la question de la souveraineté ?
Non. Deux couches de juridiction américaine : MongoDB Inc. (siège aux États-Unis) et AWS (siège aux États-Unis). Le CLOUD Act s'applique aux deux. Pour les workloads strictement Schrems II, les deux doivent être éliminées.
Devrions-nous migrer vers PostgreSQL ou vers MongoDB autogéré ?
Cela dépend de l'usage. Si vous utilisez des fonctionnalités spécifiques à MongoDB (pipelines d'agrégation complexes, $lookup, change streams multi-collections, Atlas Search), un MongoDB auto-géré sur bare metal EU préserve l'API. Si MongoDB sert surtout à stocker des documents JSON avec des requêtes simples, PostgreSQL JSONB est moins coûteux, plus performant pour les requêtes analytiques, et plus simple à exploiter.
Quel est le niveau opérationnel d'un MongoDB auto-géré ?
Pour un replica set à 3 nœuds avec sauvegardes et monitoring, un véritable travail opérationnel est requis - typiquement 2 à 4 heures par semaine d'attention, plus la gestion des incidents. Nous opérons cela pour nos clients dans le cadre de la relation d'infrastructure managée ; c'est un schéma connu.
Qu'en est-il de la version enterprise self-hosted propre à MongoDB ?
MongoDB Enterprise Advanced fonctionne sur votre infrastructure, mais la licence provient de MongoDB Inc. - une partie contractante américaine. Pour une souveraineté pure, MongoDB Community Edition (open-source, AGPL) est l'option à privilégier. Pour la plupart des workloads de production, Community suffit.
Atlas Vector Search est essentiel pour nos fonctionnalités IA. Quel est l'équivalent européen ?
Qdrant (siège en Allemagne) est la base de données vectorielle souveraine la plus solide. Qdrant Cloud dispose de régions dans l'UE ; Qdrant auto-hébergé utilise le même moteur. La migration d'Atlas Vector Search vers Qdrant est simple (des vecteurs restent des vecteurs), le mapping du schéma étant le seul travail significatif.
Combien de temps dure une sortie d'Atlas ?
Pour une charge de travail à replica-set unique avec un volume de données modéré (50-200 Go) : 2 à 4 semaines. Pour des clusters shardés ou des volumes de données très importants : 6 à 12 semaines. Le calendrier est dominé par la phase de migration live, et non par les changements côté application.

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